Ở phần 1, chúng ta đã cùng tìm hiểu khái niệm về Big data trong Y tế và những ứng dụng vô cùng nổi bật và hữu ích như khắc phục quá tải bệnh viện, phát hiện và điều trị ung thư hay quản lý nhân sự thông minh. Trong Phần 2 này, chúng ta cùng tiếp tục hành trình khám phá thêm nhiều ứng dụng và những tác động mạnh mẽ của chúng trong việc cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe trên toàn cầu.
Sử dụng dữ liệu lớn (Big data) trong Y tế đang dần trở thành xu hướng trong việc đối phó với nguy cơ nhập viện ở những bệnh nhân mắc bệnh mãn tính. Điều đó giúp các cơ sở Y tế có những biện pháp chăm sóc phòng ngứa chính xác cho bệnh nhân, đồng thời giảm thiểu được nguy cơ quá tải.
Áp dụng Big data hoàn toàn có thể cắt giảm chi phí chăm sóc tại nhà cho bệnh và đảm bảo rằng các nguồn lực luôn sẵn sàng cho những ca quan trọng. Đây là một trong những ví dụ điển hình về sử dụng việc phân tích sâu dữ liệu có thể giúp gia tăng chất lượng chăm sóc và tỉ lệ sống sót của bệnh nhân.
Mặt khác, đối với các cơ sở Y tế, họ có thể kiểm soát được toàn bộ hoạt động một cách tổng quan, giúp thể tiết kiệm đáng kể chi phí.
Chuỗi cung ứng có vai trò quan trọng đối với việc vận hành của bất kì tổ chức Y tế nào, từ chăm sóc và điều trị bệnh nhân đến quản lý tài chính dài hạn. Một trong những lợi ích to lớn của Big data với vấn đề này nằm ở khả năng tối ưu hóa và hợp lý hóa chuỗi cung ứng.
Việc sử dụng các công cụ phân tích để giám sát số liệu, hiệu suất chuỗi cung ứng và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu liên quan đến hoạt động và chi tiêu có thể giúp tiết kiệm đáng kể chi phí cho bệnh viện, có thể lên tới 10 triệu USD mỗi năm.
Cả hai mô hình mô tả và dự đoán đều có thể giúp các nhà quản lý Y tế đưa ra các quyết định chi tiêu hợp lý hơn và cải thiện quy trình vận hành. Qua đó, các tổ chức y tế có thể đảm bảo hiệu quả hoạt động và chăm sóc bệnh nhân không bị gián đoạn, tránh được sự chậm trễ trong việc cứu người và gây thiệt hại kinh tế cho cơ sở.
Sự phát triển của ngành Y tế trong tương lai phụ thuộc rất lớn vào việc phân tích big data. Điều đó đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong việc giúp các nhà nghiên cứu khám phá ra các liệu pháp mới hay các loại thuốc mang tính đột phá.
Bằng cách khai thác dữ liệu trong quá khứ, theo thời gian thực cùng với các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu toàn diện, các chuyên gia Y tế có thể xác định điểm mạnh và điểm yếu tiềm ẩn trong các thử nghiệm hoặc quy trình. Các loại thuốc mang tính cách mạng và các liệu pháp hướng tới tương lai được tạo ra thông qua phân tích thông tin di truyền dựa trên dữ liệu và mô hình dự đoán phản ứng của bệnh nhân.
Kể từ 2020, đại dịch COVID-19 đã ảnh hưởng sâu sắc đến hàng triệu người trên toàn thế giới, đặt ra nhiều thách thức to lớn đối với ngành Y tế toàn cầu. Trong bối cảnh đó, dữ liệu lớn đóng một vai trò thiết yếu trong việc đối phó với sự gia tăng không ngừng của dịch bệnh.
Tận dụng các công nghệ quản lý dữ liệu tiên tiến và phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, các chuyên gia Y tế có thể theo dõi sự lây lan của COVID-19 theo thời gian thực. Trong đó có thể kể tới như tỷ lệ đột biến trong các điều kiện khác nhau và tác động xấu có thể xảy ra lên nền kinh tế trên toàn cầu.
Hơn nữa, công nghệ AI cho phép phát hiện bệnh sớm hơn thông qua hình ảnh y tế như chụp X-quang và chụp CT. Liên minh Châu Âu (EU) thời điểm đó đã triển khai phần mềm có tên InferRead, giúp phân tích hình ảnh phổi để xác định các dấu hiệu và tổn thương do vi rút Corona trong vòng vài giây. Công nghệ ngày cho phép các chuyên gia Y tế có tác dụng đẩy nhanh đáng kể quá trình chẩn đoán và đưa ra các phương án ngăn chặn kịp thời.
Gian lận trong ngành Y có thể đến từ nhiều hình thức, từ việc lập hóa đơn sai cho đến hoạt động kém hiệu quả dẫn đến các xét nghiệm lãng phí hoặc làm hồ sơ Y tế không chính xác. Theo Hiệp hội chống gian lận Y tế Quốc gia Hoa Kỳ (National Health Care Anti-Fraud Association), gian lận Y tế có thể dẫn đến thiệt hại lên tới 300 tỷ USD (tính riêng tại Hoa Kỳ), tương đương khoảng 10% tổng chi tiêu Y tế.
Tuy nhiên, ngoài tổn thất tài chính, vấn đề đáng quan ngại hơn đó chính là nguy cơ ảnh hưởng đến tính mạng của bệnh nhân. Đơn thuốc hoặc phương pháp điều trị không đúng có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng, lâu dài hoặc thậm chí dẫn đến tử vong.
Để giải quyết những rủi ro này, các công ty đã sử dụng big data để phân tích và ngăn chặn sự gian lận cũng như lỗi do con người một cách nhanh chóng và chính xác. Các chuyên gia có thể chủ động phát hiện các nguy cơ trước khi chúng xảy ra qua phân tích dữ liệu Y tế. Điều này không chỉ củng cố niềm tin vào công nghệ trong việc đưa ra quyết định của các bác sĩ và người chăm sóc mà còn tiết kiệm đáng kể cho cơ sở Y tế trong khi vẫn đảm bảo chất lượng chăm sóc bệnh nhân ở mức cao nhất.
-----
Nguồn tham khảo:
https://www.datapine.com/blog/big-data-examples-in-healthcare/
Top
