نقش علم داده در تحول علوم پزشکی
بی‌شک صنعت سلامت و پزشکی سهم بسیار بزرگی در بازار صنایع کشورها دارد. از طرفی علاوه بر اینکه این صنعت بسیار عظیم است به همان اندازه پیچیده نیز هست. همچنین از آن جایی که این صنعت مستقیما با جان افراد سروکار دارد، باید با کیفیت هر‌چه تمام‌تر انجام شود. در سال‌های اخیر، علم داده و به خصوص Big data نقش بزرگی در تحول علوم پزشکی ایفا کرده و این نقش با گذشت زمان بیشتر و بیشتر شده است. تا جایی‌که محققان می‌گویند در سال ۲۰۲۰ یعنی امسال، ارزش کلاندادهها در صنعت سلامت و پزشکی به ارزشی در حدود ۳۴.۲۷ میلیارد دلار خواهد رسید!
دکتر Darren Schulte، مدیر شرکت Apixio که در زمینه پردازش داده‌ها به منظور بهبود خدمات پزشکی و سلامت فعالیت می‌کند، می‌گوید:
اگر می‌خواهیم یاد بگیریم که چگونه به مراقبت بهتر از افراد بپردازیم و در مورد سلامت جامعه اطلاعات بیشتری کسب کنیم، باید بتوانیم داده‌های بدون ساختار (کلان‌داده) را مورد تجزیه‌و‌تحلیل قرار دهیم.
Dr.Darren Schulte, Apixio CEO
چیزی که واضح است این است که کلان‌داده نقش بسیار مهمی در این صنعت دارد که روز‌به‌روز در حال پر رنگ‌‌تر شدن است. در این مقاله، با هم به بررسی مهمترین تاثیرات کلاندادهها در صنعت سلامت و پزشکی در سال ۲۰۲۰ می‌پردازیم.
پیشنهاد می‌کنیم یادداشت «تفاوت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین» هم بخوانید.
مهمترین نقش علم داده در تحول علوم پزشکی
به دلیل حضور کلاندادهها در صنعت سلامت و پزشکی و پیدایش تکنولوژی‌های مرتبط با تجزیه و تحلیل کلاندادهها، این صنعت در حال تحولات گسترده‌ای است که مزایای زیادی به همراه دارد. از جمله نکات مثبت کلان‌داده برای این صنعت می‌توان به کاهش هزینه‌های مرتبط با درمان و وسایل پزشکی، پیش‌بینی شیوع انواع بیماری‌ها، امکان دسترسی بهتر به اطلاعات بیماران، پزشکان و مراکز درمانی اشاره کرد.
یکی از مهمترین مسائل، هزینه‌های مرتبط با مراقبت‌های پزشکی است. تنها در ایالات متحده آمریکا، مراقبت‌های پزشکی و بهداشتی بیش از ۱۷ درصد تولید ناخالص داخلی را تصاحب کرده که نزدیک به ۶۰۰ میلیون دلار بالاتر از حد معقول در ۲۰ سال گذشته است. از این رو، کلاندادهها و تجزیه و تحلیل آن‌ها را می‌توان یک نعمت در این صنعت برشمرد.
به مهمترین نقش های علم داده در تحول علوم پزشکی نگاهی می‌اندازیم.
اینترنت اشیا پزشکی
IoT یا اینترنت اشیا در اصل شبکه‌ای بهم پیوسته از اشیا مختلف است که داده‌ها و اطلاعات را جمع‌آوری کرده و به هم منتقل می‌کنند.
در سلامت و پزشکی، از اینترنت اشیا در زمینه‌هایی مانند دستگاه‌های نظارتی برای کنترل قند خون بیمار، فشار خون، ضربان قلب، نبض و… استفاده می‌شود.
نمونه‌ی دیگر از اینترنت اشیا در پزشکی، ناظرهای هوشمند مصرف دارو هستند که بیشتر برای افرادی کاربرد دارند که به تنهایی زندگی می‌کنند و نیاز به یادآوری برای مصرف داروهای‌شان دارند.
تمام این کارها به این منظور انجام می‌شود که مدت زمانی که برای مراجعه‌ی حضوری به پزشکان صرف می‌شود، کاهش یابد.
بهبود کیفیت خدمات
کلاندادهها در سلامت و پزشکی باعث می‌شوند که تمرکز بر کیفیت خدمات ارائه‌شده به بیماران به هنجار تبدیل شود.
در حقیقت از آن‌جایی که تمامی داده‌ها و اطلاعات پزشکی بیماران باید در دسترس سایر پزشکان و افراد مرتبط قرار بگیرند، در نتیجه بر روی کیفیت خدمات ارائه شده به بیمار بیشتر توجه خواهد شد.
این موضوع برای بیماران نیز مزیت است چرا که می‌توانند، از کیفیت خدمات بالاتری برخوردار باشند.
به این ترتیب، پزشکان بر اساس کیفیت خدماتی که ارائه می‌دهند، هزینه دریافت می‌کنند و نه بر اساس خدماتی که ارائه می‌دهند.
کاهش تخلفات
گاهی اوقات پیش می‌آید که به دلیل تخلف و یا کلاهبرداری، هزینه‌های مرتبط با پزشکی و سلامت بسیار بالا برود و این موارد به هیچ مرجعی گزارش داده نشود.
با ورود کلاندادهها در صنعت پزشکی و لزوم تجزیه‌و‌تحلیل آن‌ها، این موارد تا حد بسیار زیادی کاهش می‌یابند.
در واقع از آن جایی که باید تمامی اطلاعات، سوابق و خدمات ارائه‌شده به بیمار در دسترس سایرین قرار بگیرد، در نتیجه احتمال تقلب کاهش می‌یابد، برای مثال تجویز داروی گران قیمت در صورتی که نیازی به آن نبوده و یا طولانی کردن بی مورد روند درمان و… .
استفاده از تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها، امکان بررسی موارد مرتبط با تخلفات را بسیار آسان‌تر می‌کند.
بهبود نتایج مرتبط با سلامت بیماران
EHR یا ثبت الکترونیکی سوابق سلامت، امکان جمع‌آوری داده‌های بیمار از منابع مختلف را فراهم می‌کند. در نتیجه این امر باعث می‌شود، اطلاعات بیشتری در مورد هر بیمار وجود داشته باشد که به آسانی قابل دسترسی است.
استفاده از روش‌های مختلف تحلیل و یادگیری ماشین بر روی این داده‌ها می‌تواند، باعث شود که بیماری‌ها بسیار زودتر تشخیص داده شود و در نتیجه در راستای درمان آن بهتر و زودتر اقدام شود.
این تجزیه‌و‌تحلیل‌ها باعث می‌شود که محتمل‌ترین مشکلات بهداشتی که بیمار با آن‌ها روبه‌رو است، تشخیص داده شود و در راستای جلوگیری از آن‌ها اقدامات لازم صورت بگیرد.
مراقبت و کنترل بیمار در لحظه
یکی از مهمترین مزایای تجزیه‌و‌تحلیل کلاندادهها در حوزه‌ی سلامت و پزشکی، مراقبت از بیمار در هر لحظه و به صورت Real Time است.
الگوریتم‌های یادگیری ماشین، علائم حیاتی بیمار را در زمان واقعی رصد می‌کنند و در مواقع اورژانسی به پزشک هشدار می‌دهند.
به عنوان مثال، این دستگاه‌ها می‌توانند علائم و نشانه‌های حیاتی بیماران مبتلا به بیماری قلبی، قند خون یا آسم را ردیابی کنند و تغییر در هر پارامتر حیاتی را تشخیص دهند. در صورتی که بیمار نیاز به بستری شدن یا مداخله پزشک داشته باشد، اطلاع‌رسانی‌های لازم را انجام دهند.
این کار باعث می‌شود، امدادرسانان هشدارهای لازم را در اسرع وقت دریافت کنند و زمان گران‌بهای درمان را از دست ندهند.
نتیجه‌گیری
امروزه بالغ بر ۷۰ درصد از داده‌های پزشکی و سلامت بدون ساختار هستند که از منابع و پلتفرم‌های مختلفی جمع‌آوری می‌شوند.
با استفاده از این داده‌های بدون ساختار و تجزیه‌و‌تحلیل آن‌ها، ارائه‌دهندگان خدمات درمانی می‌توانند مراقبت بهتری از بیماران انجام دهند. این به نوبه‌ی خود باعث صرفه‌جویی در زمان، خطا، پول و منابع دیگر خواهد شد.
منابع:
در شبکههای اجتماعی به اشتراک بگذارید
