Колумністка Forbes окреслила виклики Big Data в охороні здоров’я

02.07.2021

Генеральна директорка Think Tank Innovations, компанії з комунікаційних рішень, розповідає про перспективи аналітики великих даних у галузі громадського здоров’я. 

Удосконалення технологічних можливостей щодо створення даних, від послідовності ДНК до “розумних” годинників, які збирають інформацію про ваше здоров’я – в основі феномену великих даних. Big data швидко генеруються, мають значний обсяг та важкі для точної інтерпретації. “Доступ до таких масивів даних зробив революцію в багатьох галузях, зокрема, банківська справа, сільське господарство та наука. У результаті їхнього застосування в галузі охорони здоров’я, науки про життя стають одними із найбільших користувачів суперкомп’ютерів, які використовуються для ефективного зберігання, управління та аналітики великих даних”, – пише для Forbes Рена Крістіна Табата, генеральна директорка Think Tank Innovations.

Вона наголошує, що пандемія Covid-19 підкреслила потенціал використання технологій для підвищення ефективності віддаленого догляду за пацієнтами та телемедицини. Фахівчиня переконана, що галузь охорони здоров’я буде дедалі більше покладатися на штучний інтелект та великі дані для покращення прогалин у медичному обслуговуванні.

“Перехід на електронні медичні записи в лікарнях відкрив можливість застосування моделей даних для активного використання цієї інформації для надання активного медичного обслуговування – так, щоб ці дані не просто “покривалися пилом”. Таким чином, концепція “лікаря, керованого даними”, набирає популярності, оскільки медики можуть отримати доступ до більшої кількості клінічних даних, ніж будь-коли раніше. Так лікарі можуть отримувати доступ до важливої ​​медичної інформації швидше, що дозволить їм попереджувати кризові стани у пацієнтів”, – прогнозує Табата. 

Як медикам використовувати аналітику big data?

Великі дані в галузі охорони здоров’я можуть мати безліч цілей, пише фахівчиня. Як і у банківській галузі, штучний інтелект (ШІ) та моделі даних можуть бути використані для розпізнавання як зовнішніх (третіх сторін), так і внутрішніх (несанкціонованих медичними працівниками) порушень захисту даних пацієнтів. 

Що стосується догляду за пацієнтами, моделі аналітики великих даних розробляються та перевіряються на прогнозування ризиків та точність діагностики. Зрештою, переконана авторка, це спрацює для мінімізації лікарських помилок. Вона передбачає, що аналіз big data масштабуватиметься на дедалі більшу кількість пацієнтів та даних про їхні аналізи для визначення схильностей до певних захворювань. ”Загалом, ШІ можна використовувати для перетворення масових сховищ даних про пацієнтів на проактивні рішення, які допомагають лікарям забезпечувати більш високий рівень комплексного медичного обслуговування”, – додає Табата.

Тим не менш, зазначає вона, аналітика великих даних в галузі охорони здоров’я зустрічається з унікальними викликами. Закони та нормативні акти щодо прав на конфіденційність пацієнта потребують змін, щоб дозволити використовувати дані пацієнта як актив, пропонує CEO Think Tank. “Політика, яка має на меті захист інформації про пацієнта, повинна керуватися збором даних, перетворенням даних, моделюванням даних та створенням знань. Крім того, необхідні інфраструктурні зміни в електронних медичних картах та цифрових інструментах для встановлення послідовної практики введення даних серед медичних працівників та клінік з метою мінімізації людських помилок”, – уточнює колумністка.

Окрім унікальних складностей у галузі охорони здоров’я, великі дані також борються з тими ж викликами при інтеграції в інші галузі. За словами Табати, основна проблема у декількох сферах змінилася від пошуку способів збору даних до розуміння того, як ефективно інтерпретувати та використовувати дані. Простота збору медичних даних перенесла фокус від збору інформації про пацієнта до встановлення чітких правил щодо управління, зберігання та інтерпретації цієї інформації. “Зусилля, спрямовані на впорядкування використання цих даних, можуть мати значний економічний вплив на систему охорони здоров’я, підвищити ефективність роботи медичних команд та значно покращити результати здоров’я пацієнтів”, – вважає експертка.