Dữ liệu lớn (Big data) đã cách mạng hóa việc quản lý và phân tích dữ liệu trên nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt trong lĩnh vực Y tế. Phân tích chăm sóc sức khỏe có tiềm năng to lớn, từ việc giảm chi phí điều trị đến dự đoán dịch bệnh và ngăn ngừa bệnh tật, cuối cùng là nâng cao chất lượng cuộc sống nói chung.
Khi tuổi thọ trung bình của dân số trên toàn cầu tăng lên, hệ thống Y tế phải đối diện với những thách thức mới trong việc cung cấp giải pháp điều trị hiệu quả. Điều này buộc họ phải khai thác nguồn dữ liệu lớn và phát triển các chiến lược tối ưu, tương tự như cách các doanh nghiệp thương mại. Từ đó, khái niệm Big data trong Y tế đã ra đời.
Big data trong Y tế (hay Dữ liệu lớn trong Y tế) đề cập đến lượng lớn thông tin kỹ thuật số được thu thập từ hồ sơ bệnh nhân tại các cơ sở Y tế. Bằng phân tích Big data, các bệnh viện hoàn toàn có thể ngăn ngừa dịch bệnh, điều trị hiệu quả và giảm chi phí cho cả bệnh viện và bệnh nhân.
Trong chăm sóc sức khỏe hiện đại, các mô hình dựa trên dữ liệu lớn ưu tiên phát hiện sớm và chăm sóc cá nhân hóa, nhằm khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu và chăm sóc thiếu hiệu quả. Công nghệ thông minh cho phép trích xuất dữ liệu hiệu quả từ nhiều nguồn khác nhau như cổng thông tin bệnh nhân, thiết bị thông minh và cơ sở dữ liệu của chính phủ.
Phân tích dữ liệu Y tế hiệu quả có thể góp phần đánh giá điều trị nhanh hơn, quản lý hiệu quả hơn và chăm sóc bệnh nhân hiệu quả hơn. Hãy cùng khám phá 10 ứng dụng thực tiễn nhất giúp cải thiện các quy trình, nâng cao khả năng chăm sóc và cứu sống bệnh nhân.
Phân tích Big data trong Y tế đóng một vai trò quan trọng trong việc dự báo số lượng bệnh nhân để đưa ra quyết định phân bổ nhân lực hiệu quả. Tại các bệnh viện ở Paris, công nghệ này đang đang thực sự trở thành một cuộc cách mạng.
Bằng cách khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hồ sơ bệnh nhân trong suốt thập kỷ, các bệnh viện giờ đây hoàn toàn có thể dự đoán số lượng bệnh nhân theo ngày và thậm chí theo giờ. Thành tựu này đạt được thông qua các kỹ thuật phức tạp như phân tích chuỗi thời gian và học máy, cho phép các nhà khoa học dữ liệu xác định được tỉ lệ nhập/xuất viện, từ đó phát triển các thuật toán chính xác để dự đoán trong tương lai.
Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR) đại diện cho ứng dụng phổ biến nhất của dữ liệu lớn trong y học. Mỗi cá nhân đều có thể sở hữu một hồ sơ sức khỏe số toàn diện, chứa thông tin quan trọng như nhân khẩu học, lịch sử Y tế và kết quả xét nghiệm. Không chỉ có vậy, hồ sơ điện tử cho phép cả nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe công và người sở hữu đều có thể truy cập được.
EHR hợp lý hóa các quy trình chăm sóc sức khỏe bằng cách cho phép bác sĩ cập nhật theo thời gian thực mà không cần bản cứng truyền thống. Đồng thời EHR còn cho giúp thông báo cho bệnh nhân các xét nghiệm đã được lên lịch và dễ dàng theo dõi đơn thuốc.
Kaiser Permanente, một trong những công ty bảo hiểm và điều hành hệ thống chăm sóc sức khỏe lớn nhất Hoa Kỳ là minh chứng rõ ràng nhất cho việc tích hợp EHR thành công với hệ thống HealthConnect của mình. Đáng chú ý, Kaiser Permanente đã được McKinsey đề cập đến trong báo cáo về Dữ liệu lớn trong Y tế với thành tựu giúp cải thiện bệnh tim mạch và tiết kiệm chi phí đáng kể thông qua việc giảm số lần đến phòng khám và xét nghiệm bằng phân tích Big data.
Một ví dụ điển hình có thể kể đến là giải pháp DrAid™ CT Ung thư Gan được phát triển bởi VinBrain (thuộc tập đoàn Vingroup lớn nhất Việt Nam). Nền tảng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), Big data cung cấp các giải pháp lâm sàng hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán tự động các khối u bất thường trên gan và giúp các bác sĩ ung bướu lập kế hoạch điều trị. Sản phẩm sử dụng công nghệ chụp đa thì: CT 3 thì và 2 thì để phát hiện nốt tổn thương, tiến hành phân vùng tổn thương gan khu trú, đo thể tích và đường kính tổn thương (DrAid™ có thể phát hiện khối tổn thương nhỏ tới 5mm).
Mới đây, sản phẩm DrAid™ CT Ung thư Gan cũng đã nhận được Giải vàng cho hạng mục Đổi mới số tại ASEAN Digital Awards 2024 đánh dấu một bước tiến lớn và là bàn đạp thúc đẩy các doanh nghiệp tại các nước đang phát triển tự tin chung tay phát triển những giải pháp AI, Big data đột phá cho Y tế.
Với khoảng 600 triệu lượt Hình ảnh Y tế được tải lên hàng năm, Hoa Kỳ từng phải đối mặt với thách thức vô cùng lớn về chi phí lưu trữ dữ liệu và phân tích thủ công. Các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh X-quang thường phải đọc riêng từng ảnh, trong khi các bệnh viện phải chịu chi phí lưu trữ lâu dài.
Nhà cung cấp hình ảnh Y tế toàn cầu Carestream Health nhấn mạnh tiềm năng của phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe nhằm cách mạng hóa công việc đọc hình ảnh và chẩn đoán hình ảnh Y tế. Bằng cách phát triển các thuật toán phân tích tập dữ liệu đa chiều, các mẫu cụ thể bằng pixel có thể được xác định và chuyển đổi thành thông tin hữu ích cho bác sĩ. Carestream nhận định rằng trong tương lai, các bác sĩ X-quang sẽ không cần trực tiếp đọc hình ảnh nữa mà thay vào đó sẽ chỉ cần phân tích kết quả từ các thuật toán.
Duy trì được sự nhuần nhuyễn trong bộ máy nhân sự là điều tối quan trọng trong Y tế để nâng cao chất lượng trong chăm sóc bệnh nhân, đồng thời giảm thiểu sai sót. Việc tận dụng Big data cho phép các tổ chức Y tế tối ưu hóa nhân sự và dự đoán nhu cầu vận hành, nâng cao hiệu quả. Với sự phẩn bổ nhân sự hợp lý, các cơ sở y tế hoàn toàn có thể quản lý một cách hiệu quả và có khả năng dự đoán chính xác nhu cầu cũng như cải thiện quy trình làm việc.
Ngoài ra, phân tích dữ liệu y tế chuyên sâu thông qua Dữ liệu lớn cho phép các lãnh đạo có thể ứng phó kịp thời các rủi ro, lập kể hoạch chính xác để mang lại hiệu quả cao hơn cho cả cơ sở Y tế và bệnh nhân.
Nguồn:
https://www.datapine.com/blog/big-data-examples-in-healthcare/
Top
