[Bách Khoa Big Data] Big Data tái định hình ngành Y tế: Những ứng dụng hàng đầu cứu sống hàng triệu người

Hầu như mọi lĩnh vực hiện nay đều đang sử dụng Big Data (Dữ liệu lớn) và lĩnh vực được hưởng lợi nhiều nhất chính là y tế. Vì vậy, hôm nay tôi sẽ cho bạn biết mọi thứ về Big Data trong ngành y tế. Hãy bắt đầu tìm hiểu cách các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đang sử dụng Big Data theo những cách khác nhau như thế nào.

Các bác sĩ khi xưa từng sử dụng những phán đoán cá nhân để đưa ra quyết định điều trị nhưng, khi thế hệ trôi qua, những phán đoán đó bắt đầu nhận được sự hỗ trợ từ thông tin nhiều hơn.

Giờ đây, họ xem xét các dữ liệu lâm sàng, các hồ sơ trong quá khứ và đưa ra một quyết định có đầy đủ thông tin (informed decision). Trong thời đại ngày nay, việc biết về căn bệnh và điều trị nó ở giai đoạn sớm đã trở nên đơn giản hơn nhiều. Với dữ liệu, việc phòng ngừa đã trở nên rẻ hơn và ít tốn kém hơn.

Ngoài ra, người ta cũng thường nói rằng phòng bệnh hơn chữa bệnh. Sứ mệnh này sẽ giải thích cách thức thực hiện điều đó:

Big Data trong các Chính sách Y tế của Chính phủ

Nói về năm 2017, chính phủ Ấn Độ đã triển khai Chính sách Y tế Quốc gia và năm 2018 là Sứ mệnh Bảo vệ Quốc gia Ayushman Bharat (ABNPM). Sứ mệnh này được ưu tiên cao nhất, nhưng bạn có biết điều gì đã khiến chính phủ Ấn Độ làm như vậy không?

Chính sức mạnh của Dữ liệu đã giúp phân loại thứ tự ưu tiên. Bắt đầu từ dân số đến tiền bạc, mọi thứ đều nằm ở những con số. Những con số này khi được sắp xếp thành các cụm đồng nhất để có được những hiểu biết sâu sắc (insights) có ý nghĩa sẽ tạo thành các tập dữ liệu (Data sets).

Các dữ liệu có cấu trúc hoặc phi cấu trúc được lưu trữ, phân tích và diễn giải; dựa trên phân tích này (sử dụng các công cụ Big Data), các quyết định tốt hơn hoặc các bước đi chiến lược sẽ được thực hiện.

Tương tự, mục tiêu của ABNPM là bao phủ cho hơn 10 triệu hộ gia đình nghèo và dễ bị tổn thương (khoảng 500 triệu người thụ hưởng). Nó sẽ cung cấp mức bảo hiểm lên tới 5 lakh rupee (khoảng 150 triệu VNĐ) cho mỗi gia đình mỗi năm cho việc nằm viện điều trị cấp 2 và cấp 3. Đây chính là sức mạnh của BIG DATA.

Bây giờ câu hỏi là lý do đằng sau nó là gì? Đó là một quyết định tốt hơn cho phúc lợi của người dân hay là một bước đi chiến lược của Thủ tướng.

Trước khi chúng ta bắt đầu thảo luận về Big Data và các ứng dụng thực tế trong y tế, chúng ta có thể dừng lại ở đây và cảm ơn Dữ liệu cùng Khoa học vì đã cách mạng hóa ngành y tế.

Việc giảm chi phí điều trị, cải thiện chất lượng cuộc sống, dự đoán các đợt bùng phát dịch bệnh và nâng cao nhận thức về các căn bệnh có thể phòng ngừa đã giúp cứu sống hàng ngàn người.

Tại sao lại cần nhiều Big Data đến vậy?

Lý do đằng sau việc mở rộng quy mô của vấn đề này là vì cuộc cách mạng dữ liệu lớn đã thay đổi cách chúng ta sống. Những năm vừa qua đã chứng kiến sự tạo ra dữ liệu khủng khiếp có tác động đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta, nhưng khi nói đến y tế, lĩnh vực này từng thiếu sự phát triển.

Sự thật là ngành y tế chắc chắn đã tụt hậu so với các ngành khác như ngân hàng, bán lẻ, v.v., trong việc sử dụng Big Data. Điều này là do các ngành đó đã đón nhận Big Data sớm hơn và đã gặt hái được lợi nhuận cũng như sự hài lòng lớn hơn từ khách hàng. Tuy nhiên, sự thay đổi mà Y tế đã tạo ra trong những năm gần đây thực sự là một phước lành cho thế giới. Bạn muốn biết bằng cách nào không? Hãy đọc bên dưới:

Big Data trong Y tế

Kết quả tích cực và kết quả cứu sống mạng người là hai điều lớn lao đã tạo ra một dấu ấn thành công rực rỡ thông qua Big Data.

Đúng là việc thu thập dữ liệu chắc chắn đã từng rất tốn kém và mất thời gian. Nhưng, với sự ra đời của công nghệ, không chỉ việc thu thập và lưu trữ dữ liệu trở nên dễ dàng mà việc rút ra những hiểu biết sâu sắc từ đó cũng trở nên dễ như ăn bánh.

Phân tích dữ liệu y tế

Với phân tích, các phát hiện dựa trên dữ liệu được thực hiện đơn giản và việc dự đoán cũng như giải quyết một vấn đề có thể được thực hiện với tốc độ nhanh chóng. Nó đánh giá các phương pháp và phương pháp điều trị nhanh hơn. Việc theo dõi hàng tồn kho tốt hơn cũng đảm bảo rằng người ta sẽ không bao giờ phải nói lời xin lỗi (vì thiếu thuốc hay thiết bị).

Trí tuệ nhân tạo

Lượng dữ liệu trong các tổ chức y tế đang tăng lên theo cấp số nhân. Trí tuệ nhân tạo giúp tạo ra những hiểu biết có thể hành động (actionable insights) để không chỉ cải thiện chất lượng điều trị mà còn cải thiện hiệu quả của các tổ chức y tế. Nó ngày càng được áp dụng vào mọi thứ, từ thu thập dữ liệu, diễn giải cho đến tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại.

Các ứng dụng dữ liệu trong Y tế: Sự tiến bộ trong lĩnh vực Bệnh viện

1. Dự báo bệnh nhân – Phòng bệnh hơn chữa bệnh

 Trong một bệnh viện tư nhân, bạn sẽ hiếm khi thấy mọi người phàn nàn về việc bác sĩ không có mặt. Điều này có được là nhờ Phân tích dữ liệu. Thông qua việc tính toán theo giờ, ngày, tuần (bất kỳ loại tính toán nào), người ta có thể thực hiện được. Người ta cũng nói đúng rằng "một mũi khâu kịp thời sẽ cứu được chín mũi" (A stitch in time saves nine) hay trong tiếng Việt có câu “phòng bệnh hơn chữa bệnh”.

Với kỹ thuật "phân tích chuỗi thời gian", các thuật toán chính xác có thể được rút ra và các xu hướng trong tương lai cũng như số lượng nhập viện có thể được dự đoán. Vì vậy, nếu có nhu cầu về thêm nhân viên, các bước chủ động sẽ được thực hiện. Giảm thời gian chờ đợi cho bệnh nhân và chất lượng chăm sóc tốt hơn có thể giúp họ phục hồi nhanh chóng.

2. Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs) – Số hóa là chìa khóa

Hãy tưởng tượng bạn nhận được các cảnh báo kích hoạt và lời nhắc thực hiện một xét nghiệm phòng thí nghiệm mới. Hoặc bác sĩ theo dõi đơn thuốc của bạn để kiểm tra tình trạng của bạn.

Với số hóa và dữ liệu lớn, đây là một lợi thế lớn cho ngành công nghiệp. Không còn gánh nặng giấy tờ và hồ sơ, dữ liệu nhân khẩu học, lịch sử y tế, dị ứng, kết quả xét nghiệm phòng thí nghiệm của bạn có thể được lưu trữ trực tuyến và sự vất vả sẽ được giảm bớt.

3. Cảnh báo theo thời gian thực – Cẩn tắc vô áy náy

Phần mềm Hỗ trợ Quyết định Lâm sàng (CDS) giúp phân tích dữ liệu y tế ngay tại chỗ. Điều này cung cấp cho các học viên y tế lời khuyên khi họ đưa ra các quyết định kê đơn.

Clinical Decision Support (CDS): Hệ thống này giống như một "trợ lý thông minh" cho bác sĩ. Nó so sánh dữ liệu của bệnh nhân hiện tại với cơ sở dữ liệu khổng lồ của hàng triệu ca bệnh khác để đưa ra gợi ý về liều lượng thuốc hoặc cảnh báo các tác dụng phụ tiềm ẩn mà bác sĩ có thể sơ ý bỏ qua.

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

4. Tăng cường sự tham gia của bệnh nhân – Rèn sắt khi còn đang nóng

Thế giới đang chuyển hướng sang một lối sống lành mạnh. Thông qua sự tương tác, các nhà tiếp thị đang cố gắng tạo ra một tình huống đôi bên cùng có lợi (win-win).

Người tiêu dùng đang mua Fitbits và đồng hồ thông minh để giữ sức khỏe và kiểm tra tình trạng sức khỏe của mình, còn các nhà tiếp thị đang làm cho túi tiền của họ "khỏe mạnh" bằng cách tận dụng tối đa cơ hội này.

Nhưng, điểm mấu chốt ở đây là vì bệnh nhân đang tự theo dõi sức khỏe của mình, các công ty bảo hiểm y tế đang cung cấp các ưu đãi để duy trì lối sống lành mạnh và vì vậy họ đang trả lại tiền cho những người sử dụng đồng hồ thông minh.

Các ví dụ về Big Data trong Y tế

1. Big Data và Ung thư

Big Data nhằm thu thập dữ liệu từ giai đoạn trước điều trị và trước chẩn đoán cho đến giai đoạn cuối. Khi dữ liệu được tổng hợp với dữ liệu lâm sàng và chẩn đoán, nó sẽ giúp việc dự đoán khả thi cho việc chăm sóc ung thư.

Phân tích dự báo này giúp phân loại các loại ung thư khác nhau và cải thiện việc điều trị ung thư. Đây được chứng minh là lợi ích lớn nhất của Big Data đối với ngành y tế.

Bằng cách tận dụng dữ liệu lịch sử của các bệnh nhân có tình trạng tương tự, các thuật toán dự báo có thể được phát triển bằng ngôn ngữ R và các thư viện học máy (machine learning) dữ liệu lớn để dự đoán quỹ đạo của bệnh nhân.

Thật buồn là 96% dữ liệu hiện có về bệnh nhân ung thư vẫn chưa được phân tích. Do đó, Flatiron Health đã phát triển một dịch vụ có tên là Oncology Cloud. Dịch vụ này nhằm thu thập dữ liệu trong quá trình chẩn đoán và điều trị, đồng thời cung cấp cho các bác sĩ lâm sàng để thúc đẩy nghiên cứu của họ.

2. Big Data giúp chống lại dịch Ebola ở Châu Phi

Big Data giúp dự đoán sự lây lan của các dịch bệnh. Thông qua công cụ theo dõi vị trí, các chuyển động của dân cư có thể được dự đoán và sự lây lan của virus có thể được giảm thiểu. Điều này mang lại cái nhìn sâu sắc về các khu vực bị ảnh hưởng nặng nề nhất, từ đó dẫn đến việc lập kế hoạch tốt hơn cho các trung tâm điều trị và thực thi các hạn chế di chuyển ở những khu vực đó.

IoT và Phân tích Big Data trong Y tế

IoT (Internet vạn vật) thêm giá trị to lớn cho ngành y tế. Các thiết bị tạo ra dữ liệu về sức khỏe của một người và gửi nó lên đám mây sẽ dẫn đến vô số hiểu biết về nhịp tim, cân nặng, huyết áp, lối sống của một cá nhân và nhiều hơn thế nữa. Thông qua Big Data, việc giám sát bệnh nhân theo thời gian thực có thể được thực hiện.

Điều này sẽ giúp chăm sóc chủ động. Các cảm biến và thiết bị đeo sẽ thu thập dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân ngay cả khi họ ở nhà và sẽ giúp các tổ chức y tế giám sát. Điều này cũng sẽ cung cấp các cảnh báo sức khỏe từ xa và những hiểu biết cứu mạng cho bệnh nhân của họ.

Điện thoại thông minh đã thêm vào một khía cạnh mới. Các ứng dụng cho phép điện thoại thông minh được sử dụng như một máy tính calo để theo dõi lượng calo; máy đếm bước chân để kiểm tra xem bạn đi bộ bao nhiêu trong một ngày. Tất cả những điều này đã giúp mọi người sống một lối sống lành mạnh hơn.

Hơn nữa, dữ liệu này có thể được chia sẻ với bác sĩ, điều này sẽ giúp chăm sóc và điều trị cá nhân hóa. Bệnh nhân có thể đưa ra các lựa chọn lối sống để duy trì sức khỏe.

Tóm tắt

Big Data thực sự là một cuộc cách mạng cho ngành y tế. Bắt đầu từ việc thấu hiểu người tiêu dùng hay bệnh nhân cho đến các dịch vụ cá nhân hóa, nó đã tiến một bước dài.

Với các công nghệ như phân tích xu hướng và dự báo, nó đã tối ưu hóa sự tăng trưởng lên nhiều lần. Tuy nhiên, đây mới chỉ là sự khởi đầu. Với sự phát triển của công nghệ, các phương pháp điều trị và chẩn đoán mới hơn, tốt hơn, giúp cứu sống nhiều mạng người hơn bằng cách chữa khỏi nhiều bệnh hơn là hoàn toàn khả thi.

Vì vậy, đó là tất cả về Big Data trong Y tế. Big Data đang tiến vào hầu hết các lĩnh vực và đó là lý do tại sao tôi muốn giúp bạn nhận thức được các cơ hội nghề nghiệp của nó. Hãy kiểm tra Cơ hội nghề nghiệp Big Data với các vai trò công việc khác nhau.