Big Data (Dữ Liệu Lớn) đã thay đổi cách chúng ta quản lý, phân tích và tận dụng dữ liệu trong các ngành. Một trong những lĩnh vực đáng chú ý nhất mà phân tích dữ liệu đang tạo ra những thay đổi lớn là y tế.

Trên thực tế, phân tích y tế có khả năng giảm chi phí điều trị, dự đoán sự bùng phát của dịch bệnh, tránh các bệnh có thể phòng ngừa và cải thiện chất lượng cuộc sống. Tuổi thọ trung bình của con người ngày càng tăng trên dân số thế giới, điều này đặt ra những thách thức mới đối với các phương pháp điều trị ngày nay. Các chuyên gia y tế, cũng giống như các doanh nhân kinh doanh, có khả năng thu thập một lượng lớn dữ liệu và tìm kiếm các chiến lược tốt nhất để sử dụng những con số này.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ giải quyết nhu cầu về Big Data trong y tế và dữ liệu lớn bệnh viện: tại sao và làm thế nào nó có thể giúp ích? Những trở ngại cho việc áp dụng nó là gì? Sau đó, chúng ta sẽ xem xét các ví dụ về dữ liệu lớn trong y tế đã tồn tại và các tổ chức y tế có thể được hưởng lợi từ đó.

Nhưng trước tiên, hãy xem xét khái niệm cốt lõi của phân tích dữ liệu lớn về y tế.

Big data trong y tế là gì?

Big data trong y tế là một thuật ngữ được sử dụng để mô tả khối lượng thông tin khổng lồ được tạo ra từ việc áp dụng công nghệ kỹ thuật số để thu thập hồ sơ của bệnh nhân và giúp quản lý hoạt động của bệnh viện, nếu không thì quá lớn và phức tạp đối với các công nghệ truyền thống.

Việc áp dụng phân tích dữ liệu lớn trong y tế mang lại rất nhiều kết quả tích cực và cũng là cứu sống con người. Về bản chất, Big Data đề cập đến lượng thông tin khổng lồ được tạo ra bởi quá trình số hóa mọi thứ, được tổng hợp và phân tích bằng các công nghệ cụ thể. Được áp dụng cho y tế, nó sẽ sử dụng dữ liệu sức khỏe cụ thể của một dân số (hoặc của một cá nhân cụ thể) và có khả năng giúp ngăn ngừa dịch bệnh, chữa bệnh, cắt giảm chi phí, ...

Bây giờ con người sống lâu hơn, các mô hình điều trị đã thay đổi và nhiều thay đổi này được thúc đẩy bởi dữ liệu. Các bác sĩ muốn hiểu càng nhiều càng tốt về bệnh nhân và càng sớm nhận ra các dấu hiệu cảnh báo của bệnh nghiêm trọng khi nó phát sinh. Điều trị bất kỳ bệnh nào ở giai đoạn đầu sẽ đơn giản hơn và ít tốn kém hơn. Bằng cách sử dụng các chỉ số hiệu suất chính trong phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe và quản lý để vẽ ra bức tranh toàn diện về bệnh nhân sẽ cho phép bảo hiểm cung cấp gói dịch vụ phù hợp. Đây là nỗ lực của ngành nhằm giải quyết các vấn đề khó khăn về dữ liệu của bệnh nhân.

Trong nhiều năm, việc thu thập một lượng lớn dữ liệu cho mục đích y tế rất tốn kém và mất thời gian. Với công nghệ luôn cải tiến ngày nay, việc thu thập dữ liệu đó trở nên dễ dàng hơn, tạo báo cáo chăm sóc sức khỏe toàn diện và chuyển đổi chúng thành những thông tin chi tiết quan trọng có liên quan, sau đó có thể sử dụng để cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt hơn. Đây là mục đích của phân tích dữ liệu y tế: sử dụng các phát hiện dựa trên dữ liệu để dự đoán và giải quyết vấn đề trước khi quá muộn, nhưng cũng đánh giá các phương pháp điều trị nhanh hơn, theo dõi tốt hơn hàng tồn kho, thu hút bệnh nhân nhiều hơn trong sức khỏe của họ và trao quyền cho họ với các công cụ để làm như vậy.

Ứng dụng Big Data trong y tế

Giờ bạn đã hiểu tầm quan trọng của dữ liệu lớn về sức khỏe, hãy cùng khám phá các ứng dụng trong thế giới thực chứng minh cách tiếp cận phân tích có thể cải thiện quy trình, nâng cao khả năng chăm sóc bệnh nhân và cuối cùng là cứu sống họ.

1) Dự đoán bệnh nhân để cải thiện nhân sự

Đối với ví dụ đầu tiên về dữ liệu lớn trong y tế, chúng tôi sẽ xem xét một vấn đề kinh điển mà bất kỳ người quản lý ca trực nào cũng gặp phải: nên đưa bao nhiêu người vào biên chế trong một khoảng thời gian nhất định? Nếu đặt quá nhiều nhân công, bạn sẽ có nguy cơ bị cộng thêm chi phí lao động không cần thiết. Quá ít nhân công, bạn có thể có kết quả dịch vụ khách hàng kém - có thể gây tử vong cho bệnh nhân trong ngành đó.

Dữ liệu lớn đang giúp giải quyết vấn đề này, ít nhất là tại một vài bệnh viện ở Paris. Sách trắng của Intel nêu chi tiết cách thức bốn bệnh viện thuộc Viện hỗ trợ Publique-Hôpitaux de Paris đã sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đưa ra dự đoán hàng ngày và hàng giờ về số lượng bệnh nhân dự kiến ở mỗi bệnh viện.

Một trong những bộ dữ liệu quan trọng là hồ sơ nhập viện trị giá 10 năm, được các nhà khoa học dữ liệu thu thập bằng kỹ thuật "phân tích chuỗi thời gian". Những phân tích này cho phép các nhà nghiên cứu thấy được các mô hình liên quan trong tỷ lệ nhập viện. Sau đó, họ có thể sử dụng máy học để tìm ra các thuật toán chính xác nhất dự đoán xu hướng nhập viện trong tương lai.

Tổng hợp sản phẩm của tất cả công việc này, nhóm khoa học dữ liệu đã phát triển giao diện người dùng dựa trên web dự báo lượng bệnh nhân và giúp lập kế hoạch phân bổ nguồn lực bằng cách sử dụng trực quan hóa dữ liệu trực tuyến để đạt được mục tiêu cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân tổng thể.

2) Hồ sơ sức khỏe điện tử 

Đây là ứng dụng rộng rãi nhất của Big Data trong y học. Mỗi bệnh nhân đều có hồ sơ kỹ thuật số của riêng mình, bao gồm nhân khẩu học, lịch sử bệnh, dị ứng, kết quả xét nghiệm trong phòng thí nghiệm, ... Hồ sơ được chia sẻ qua hệ thống thông tin an toàn và có sẵn cho các nhà cung cấp từ cả khu vực công và tư nhân. Mọi hồ sơ đều bao gồm một tệp có thể sửa đổi, có nghĩa là bác sĩ có thể thực hiện các thay đổi theo thời gian mà không cần thủ tục giấy tờ và không có nguy cơ sao chép dữ liệu.

Hồ sơ sức khỏe điện tử cũng có thể kích hoạt cảnh báo và nhắc nhở khi bệnh nhân nên làm xét nghiệm mới trong phòng thí nghiệm hoặc theo dõi các đơn thuốc để xem liệu bệnh nhân có tuân theo chỉ định của bác sĩ hay không.

3) Cảnh báo thời gian thực

Các ví dụ khác về phân tích dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe có chung một chức năng quan trọng - cảnh báo thời gian thực. Trong các bệnh viện, phần mềm Hỗ trợ Quyết định Lâm sàng (CDS) phân tích dữ liệu y tế tại chỗ, cung cấp cho các bác sĩ y tế lời khuyên khi họ đưa ra các quyết định theo đơn.

Tuy nhiên, các bác sĩ muốn bệnh nhân tránh xa bệnh viện để tránh việc điều trị tại nhà tốn kém. Thiết bị đeo tay sẽ liên tục thu thập dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân và gửi dữ liệu này lên đám mây.

Ngoài ra, thông tin này sẽ được truy cập vào cơ sở dữ liệu về tình trạng sức khỏe của người dân, cho phép các bác sĩ so sánh dữ liệu này trong bối cảnh kinh tế xã hội và sửa đổi các chiến lược phân phối cho phù hợp. Các tổ chức và các nhà quản lý chăm sóc sẽ sử dụng các công cụ tinh vi để theo dõi dòng dữ liệu khổng lồ này và phản ứng lại mỗi khi kết quả bị xáo trộn.

Ví dụ: nếu huyết áp của bệnh nhân tăng đáng báo động, hệ thống sẽ gửi cảnh báo theo thời gian thực cho bác sĩ, sau đó sẽ thực hiện hành động tiếp cận bệnh nhân và thực hiện các biện pháp để giảm huyết áp.

4) Tăng cường sự tham gia của bệnh nhân

Nhiều bệnh nhân đã quan tâm đến các thiết bị thông minh ghi lại mọi bước họ thực hiện, nhịp tim, thói quen ngủ, ... của họ một cách thường xuyên. Tất cả thông tin quan trọng này có thể được kết hợp với các dữ liệu có thể theo dõi khác để xác định các nguy cơ sức khỏe tiềm ẩn đang rình rập. Ví dụ, mất ngủ mãn tính và nhịp tim tăng cao có thể báo hiệu nguy cơ mắc bệnh tim trong tương lai. Bệnh nhân trực tiếp tham gia vào việc theo dõi sức khỏe của chính họ và các ưu đãi từ bảo hiểm y tế có thể thúc đẩy họ có lối sống lành mạnh (ví dụ: trả lại tiền cho những người sử dụng đồng hồ thông minh).

Các thiết bị đeo mới đang được phát triển, theo dõi các xu hướng sức khỏe cụ thể và chuyển chúng lên đám mây nơi các bác sĩ có thể theo dõi. Bệnh nhân bị hen suyễn hoặc huyết áp có thể được hưởng lợi từ nó, và trở nên độc lập hơn một chút và giảm các chuyến thăm khám bác sĩ không cần thiết.

5) Sử dụng dữ liệu sức khỏe để lập kế hoạch chiến lược 

Việc sử dụng Big Data trong chăm sóc sức khỏe cho phép lập kế hoạch chiến lược nhờ hiểu rõ hơn về động cơ của con người. Người quản lý chăm sóc có thể phân tích kết quả kiểm tra giữa những người thuộc các nhóm nhân khẩu học khác nhau và xác định những yếu tố nào không khuyến khích mọi người tiếp tục điều trị.

Đại học Florida đã sử dụng Google Maps và dữ liệu sức khỏe cộng đồng miễn phí để lập bản đồ nhiệt nhắm vào nhiều vấn đề, chẳng hạn như tăng dân số và các bệnh mãn tính. Sau đó, các học giả so sánh dữ liệu này với sự sẵn có của các dịch vụ y tế ở hầu hết các khu vực nóng. Thông tin chi tiết thu thập được từ việc này cho phép họ xem xét lại chiến lược phân phối của mình và bổ sung thêm các đơn vị chăm sóc cho các khu vực có vấn đề nhất.