داده های بزرگ سلامت: تعریف و پانورامای برنامه

داده‌های بزرگ سلامت به یک سیستم فنی اشاره دارد که برای پیش‌بینی بیماری، پزشکی دقیق و مدیریت سلامت عمومی با جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌های عظیم در زمینه‌های پزشکی و مرتبط با سلامت (مانند سوابق پزشکی الکترونیکی، اطلاعات ژنتیکی، داده‌های نظارت بر دستگاه‌های پوشیدنی و غیره) استفاده می‌شود. محتوای اصلی آن شاملمنبع داده(موسسات پزشکی، دستگاه های هوشمند)،پشتیبانی فنی(هوش مصنوعی، محاسبات ابری) وسناریوهای کاربردی(درمان شخصی، پیشگیری و کنترل همه گیر). از نظر ساختار اولیه و ثانویه، جمع آوری داده ها پایه است، فناوری تجزیه و تحلیل کلید است و ارزش نهایی در بهبود کارایی پزشکی و بهینه سازی خدمات بهداشتی منعکس می شود.

منابع داده و معماری فنی

منابع کلان داده سلامت متنوع و پویا هستند و عمدتاً شامل سه دسته هستند:داده های بالینی(مانند پرونده الکترونیک پزشکی بیمارستان، تصویربرداری پزشکی)،داده های رفتاری(تعداد قدم ها و ضربان قلب ثبت شده توسط دستبند هوشمند) وداده های محیطی(کیفیت هوا، موقعیت مکانی). با در نظر گرفتن یک بیمارستان عالی به عنوان مثال، داده های ساخت یافته تولید شده سالانه می تواند به 50 ترابایت برسد و داده های تصویر بدون ساختار بیش از 200 ترابایت باشد. سطح فنی به الگوریتم های ذخیره سازی توزیع شده و یادگیری ماشین Hadoop متکی است. به عنوان مثال، IBM Watson Health از فناوری پردازش زبان طبیعی برای تجزیه متن پرونده پزشکی استفاده می کند.

تجزیه و تحلیل سناریوهای برنامه اصلی

از نظر پیش بینی بیماری، کلینیک مایو در ایالات متحده یک مدل هوش مصنوعی ایجاد کرد که می تواند با تجزیه و تحلیل 100000 داده الکتروکاردیوگرام، 30 دقیقه قبل از نارسایی قلبی هشدار دهد. مرکز کنترل و پیشگیری از بیماری های چین از جریان داده های خرید دارو در داروخانه برای نظارت بر روند آنفولانزا در زمان واقعی استفاده می کند که 72 ساعت سریعتر از سیستم گزارش دهی سنتی است. در زمینه مدیریت سلامت شخصی، سرویس آزمایش ژنتیک 23andMe به بیش از 12 میلیون نفر کمک کرده تا خطر بیماری های ژنتیکی را کشف کنند و پایگاه داده آن 6000 نشانگر مشخصه سلامتی را پوشش می دهد.

چالش های صنعت و روند توسعه

در حال حاضر مواجه استسیلوهای داده(داده های بین موسسات پزشکی قابل همکاری نیستند)،حریم خصوصی و امنیت(GDPR اتحادیه اروپا مستلزم ناشناس سازی است) وعدم استانداردسازی(تفاوت در فرمت داده ها بین دستگاه های مختلف) سه چالش عمده. در پنج سال آینده، فناوری یادگیری فدرال به «در دسترس بودن داده‌ها اما بدون مشاهده» دست خواهد یافت. به عنوان مثال، پلت فرم Miying Tencent آموزش مدل شناسایی سرطان کبد را بدون انتقال داده های اصلی به پایان رسانده است. در سطح سیاست، "برنامه پنج ساله چهاردهم برای اطلاع رسانی سلامت ملی" چین به وضوح مستلزم ایجاد یک مرکز داده بزرگ ملی بهداشت و پزشکی تا سال 2025 است.

خلاصه و چشم انداز ارزش

داده های بزرگ سلامت در حال تغییر شکل سیستم پزشکی و خدمات بهداشتی است و از درمان غیرفعال به پیشگیری فعال تغییر می کند. زنجیره ارزش آن را پوشش می دهدسطح فردی(راهنمای دارویی دقیق)،سطح نهادی(بهینه سازی عملیات بیمارستان) وسطح اجتماعی(تصمیم گیری بهداشت عمومی). با رواج 5G و محاسبات لبه، نظارت بر سلامت در زمان واقعی امکان پذیر خواهد شد. به عنوان مثال، دستگاه قلب کاشتنی Boston Scientific قادر است 300 مجموعه داده علائم حیاتی را در هر دقیقه ارسال کند. لازم به ذکر است که برنامه های کاربردی فناوری باید از هنجارهای اخلاقی پیروی کنند و از سوء استفاده از داده ها جلوگیری کنند.

نقل منابع:
1. سازمان بهداشت جهانی "استراتژی جهانی برای سلامت دیجیتال (2020-2025)"
2. «کاغذ سفید استانداردسازی داده های بزرگ پزشکی» نوشته لی لانجوان، آکادمیسین آکادمی مهندسی چین
3. موارد محصول: Huawei Watch GT3 (عملکرد نظارت ECG)، سیستم تشخیص هوشمند UAI Imaging Medical
4. داده های تحقیق: مجله Nature Medicine "کاربرد هوش مصنوعی در بیماری های قلبی عروقی" شماره مارس 2023