Dữ liệu lớn đã thay đổi cách 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 chăm sóc sức khỏe.

Trên thực tế, ứng dụng dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe có khả năng giảm chi phí điều trị, dự đoán dịch bệnh bùng phát, phòng ngừa bệnh tật và cải thiện chất lượng cuộc sống nói chung.

Tuổi thọ trung bình của dân số thế giới ngày càng tăng, điều này đặt ra những thách thức mới đối với những phương pháp điều trị ngày nay. Các chuyên gia y tế có thể thu thập lượng dữ liệu khổng lồ và sử dụng chúng một cách tối ưu để đưa ra chiến lược tốt nhất.

Dữ liệu lớn (Big data) trong chăm sóc sức khỏe là gì?

Dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe là thuật ngữ dùng để mô tả khối lượng thông tin khổng lồ được tạo ra bằng cách áp dụng công nghệ kỹ thuật số nhằm thu thập hồ sơ bệnh nhân và giúp quản lý hoạt động của cơ sở y tế.

Ứng dụng phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe có nhiều kết quả tích cực, nâng cao công tác khám chữa bệnh. Về bản chất, khái niệm dữ liệu lớn đề cập đến lượng thông tin khổng lồ được tạo ra bằng cách số hóa mọi thứ, sau đó sử dụng công nghệ để hợp nhất và phân tích.

Áp dụng vào lĩnh vực y tế, các công nghệ sử dụng dữ liệu sức khỏe cụ thể của một cộng đồng (hoặc của một cá nhân cụ thể) để phân tích, đưa ra hành động, quyết định hỗ trợ ngăn ngừa dịch bệnh, chữa bệnh, cắt giảm chi phí,...

Số lượng nguồn mà chuyên gia y tế có thể thu được thông tin chi tiết từ bệnh nhân cũng không ngừng tăng lên. Những dữ liệu này thường có định dạng và kích cỡ khác nhau, do đó có thể gây khó khăn trong quá trình lưu trữ, phân loại, phân tích thủ công.

Điều quan trọng không chỉ là khối lượng dữ liệu “lớn” như thế nào mà là nó được quản lý thông minh như thế nào. Với sự trợ giúp của công nghệ phù hợp, dữ liệu ngành sức khỏe có thể được trích xuất từ ​​một số nguồn sau một cách nhanh chóng: 

• Cổng thông tin bệnh nhân 

• Nghiên cứu 

• Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR)

• Thiết bị đeo thông minh

• Công cụ tìm kiếm

• Cơ sở dữ liệu dùng chung 

• Cơ quan chính phủ 

• Hồ sơ khách hàng

• Lịch trình nhân sự 

• Phòng chờ bệnh nhân

• …

Trước đây, việc thu thập lượng dữ liệu khổng lồ cho mục đích y tế rất tốn kém và mất thời gian. Với các công nghệ luôn cải tiến ngày nay, việc thu thập dữ liệu trở nên dễ dàng hơn, đồng thời tạo ra báo cáo chăm sóc sức khỏe toàn diện và chuyển đổi chúng thành những hiểu biết quan trọng để có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt hơn.

Dữ liệu lớn cung cấp thông tin phục vụ tối ưu cho việc chẩn đoán, điều trị - Ảnh: Internet

Đây cũng chính là mục đích của phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe: Tận dụng các phát hiện dựa trên dữ liệu để dự đoán và giải quyết vấn đề trước khi quá muộn, đồng thời đánh giá phương pháp điều trị nhanh hơn, theo dõi hàng tồn kho tốt hơn, khuyến khích bệnh nhân chăm sóc sức khỏe chủ động và cung cấp cho họ với những công cụ để làm việc đó.

Ứng dụng của Big data trong chăm sóc sức khỏe

Dưới đây là một số minh chứng về lợi ích nhận được từ việc ứng dụng dữ liệu lớn trong lĩnh vực y tế.

1. Sắp xếp nhân sự

Nếu sử dụng quá nhiều nhân sự, bệnh viện sẽ có nguy cơ phải tăng thêm chi phí lao động không cần thiết. Tuy nhiên, nếu lượng nhân sự không đạt mức cần thiết tối thiểu, điều này có thể dẫn đến việc cung cấp dịch vụ khách hàng kém, thậm chí ảnh hưởng lớn đến bệnh nhân nếu không được chăm sóc kịp thời.

Dữ liệu lớn đang giúp giải quyết vấn đề này. Để sắp xếp nhân sự một cách phù hợp nhất, bệnh viện sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đưa ra dự đoán hàng ngày và hàng giờ về số lượng bệnh nhân dự kiến ​​có mặt tại mỗi cơ sở.

Một trong những bộ dữ liệu quan trọng là hồ sơ nhập viện trong 10 năm trở lại mà các nhà khoa học dữ liệu đã xử lý bằng cách sử dụng kỹ thuật “phân tích chuỗi thời gian”. Những phân tích này cho phép nhà nghiên cứu thấy được mô hình có liên quan trong tỷ lệ nhập viện. Sau đó, họ có thể sử dụng công nghệ máy học (ML) để tìm ra thuật toán chính xác nhất nhằm dự đoán xu hướng thăm khám, điều trị trong tương lai.

Nhóm khoa học dữ liệu cũng phát triển giao diện người dùng dựa trên web để dự báo lượng bệnh nhân và lập kế hoạch phân bổ nguồn lực nhờ trực quan hóa dữ liệu trực tuyến, từ đó đạt được mục tiêu cải thiện dịch vụ chăm sóc tổng thể cho bệnh nhân.

2. Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs)

Đây là ứng dụng rộng rãi nhất của dữ liệu lớn trong y học. Mỗi người đều có hồ sơ sức khỏe kỹ thuật số của riêng mình, bao gồm thông tin nhân khẩu học, tiền sử bệnh, dị ứng, kết quả xét nghiệm,...

Hồ sơ được chia sẻ qua hệ thống thông tin an toàn, có sẵn cho nhà cung cấp dịch vụ từ cả khu vực công và tư nhân. Mỗi bản ghi bao gồm một tệp có thể sửa đổi, có nghĩa là bác sĩ, chuyên gia có quyền cập nhật theo thời gian mà không cần giấy tờ và không có nguy cơ sao chép dữ liệu.

EHR mang lại lợi ích cho cả bệnh nhân và nhà cung cấp dịch vụ y tế. Đầu tiên, EHR giúp bệnh nhân dễ dàng nhận được sự chăm sóc mà họ cần bằng cách cung cấp cho bác sĩ một bức tranh toàn cảnh về sức khỏe cá nhân.

Công cụ này có thể kích hoạt cảnh báo và nhắc nhở khi bệnh nhân cần làm xét nghiệm định kỳ hoặc chuyên gia sẽ theo dõi đơn thuốc để chắc chắn rằng bệnh nhân có tuân theo chỉ dẫn.

Đối với nhà cung cấp dịch vụ y tế, EHR cải thiện chất lượng chăm sóc thông qua việc theo dõi tiến triển của bệnh nhân dễ dàng hơn và xác định sớm vấn đề tiềm ẩn. Ngoài ra, EHR giúp giảm chi phí nhờ ngăn chặn xét nghiệm trùng lặp và loại bỏ nhu cầu về hồ sơ giấy.

Nhìn chung, hồ sơ sức khỏe điện tử là một phần quan trọng trong quá trình chuyển đổi sang y học dựa trên bằng chứng. Thông qua cung cấp thông tin chính xác và cập nhật về sức khỏe của bệnh nhân, EHR cho phép bác sĩ đưa ra chẩn đoán và phương pháp điều trị chính xác hơn. Đổi lại, điều này giúp cải thiện kết quả của bệnh nhân và giảm chi phí trên toàn hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Chuyên gia y tế dễ dàng theo dõi, nắm bắt thông tin người bệnh qua hồ sơ sức khỏe điện tử - Ảnh: Internet

3. Cảnh báo thời gian thực

Mặc dù cảnh báo theo thời gian thực không phải là một tiện ích mới nhưng tiềm năng của nó trong ngành chăm sóc sức khỏe hiện chỉ vừa bắt đầu được hiện thực hóa.

Nhằm hỗ trợ công dân chăm sóc sức khỏe chủ động ngay tại nhà, những thiết bị đeo thông minh đã được tận dụng. Thiết bị đeo trở thành xu hướng, đặc biệt là trong giai đoạn dịch bệnh lây lan nhanh chóng, không thuận tiện cho việc tiếp xúc và tập trung.

Thiết bị đeo liên tục thu thập dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân và gửi dữ liệu này lên đám mây. Từ đó, trí tuệ nhân tạo (AI) tiến hành phân tích, cảnh báo xu hướng tiêu cực và sự bất thường, nguy cơ tiềm ẩn.

Kiểu tiếp cận dựa trên dữ liệu này có khả năng thay đổi hoạt động, thói quen chăm sóc sức khỏe của người dân, chủ động hơn và mang tính phòng ngừa, nâng cao khả năng điều trị thành công, dứt điểm nhiều bệnh lý.

Thông qua thiết bị đeo thông minh, phía bác sĩ có thể truy cập cơ sở dữ liệu theo từng cấp độ để xem xét tình trạng sức khỏe của công chúng nói chung như thế nào. Ngoài ra, việc thu thập những thông tin liên quan như thu nhập, khu vực sống,... giúp cơ sở y tế đưa ra những chiến lược chăm sóc được cá nhân hóa.

4. Ngăn ngừa lạm dụng nhóm thuốc giảm đau opioid

Sử dụng quá liều opioid hiện đã trở thành nguyên nhân hàng đầu gây tử vong ngoài ý muốn ở Hoa Kỳ, vượt qua cả tai nạn giao thông. Vấn đề đã trở nên nghiêm trọng đến mức Canada phải tuyên bố đây là “cuộc khủng hoảng sức khỏe quốc gia”.

Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc có thể sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề này bằng cách nghiên cứu mô hình lạm dụng, từ đó phát triển biện pháp can thiệp chính xác, hiệu quả.

Ví dụ: Dữ liệu lớn được ứng dụng nhằm mục đích theo dõi việc phân phối opioid và xác định “điểm nóng”, nơi có dấu hiệu lạm dụng thuốc.

5. Phân tích dự đoán trong chăm sóc sức khỏe

Thông tin kinh doanh trực tuyến về chăm sóc sức khỏe được thu thập nhằm mục đích giúp bác sĩ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và cải thiện việc điều trị cho bệnh nhân. Điều này đặc biệt hữu ích trong trường hợp bệnh nhân có tiền sử bệnh phức tạp.

Các giải pháp và công cụ BI cũng có thể dự đoán, chẳng hạn như ai có nguy cơ mắc bệnh lý nào và từ đó tư vấn sử dụng biện pháp sàng lọc bổ sung hoặc quản lý sức khỏe ngay lập tức. Ngoài ra, kế hoạch điều trị cũng được tạo ra và điều chỉnh riêng cho từng bệnh nhân để mang lại kết quả tốt nhất.

Phân tích, dự đoán góp phần nâng cao tỷ lệ điều trị thành công bệnh lý - Ảnh: Internet

6. Giảm gian lận và tăng cường an ninh

Luôn có những rủi ro liên quan đến việc sử dụng dữ liệu lớn. Tuy nhiên, những lợi ích, tiềm năng mà công nghệ này mang lại vượt xa hơn nhiều so với rủi ro.

Xem thêm bài viết:

• Ứng dụng công nghệ Blockchain trong Y tế và Chăm sóc sức khỏe
• Ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo với ngành Y tế - Chăm sóc sức khỏe
  

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe nắm giữ lượng lớn dữ liệu nhạy cảm về bệnh nhân, điều này khiến họ trở thành mục tiêu hàng đầu của những cuộc tấn công mạng. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, 93% tổ chức chăm sóc sức khỏe đã gặp phải sự cố vi phạm dữ liệu. Lý do rất đơn giản: Dữ liệu cá nhân cực kỳ có giá trị và sinh lời trên thị trường chợ đen.

Do đó, nhiều tổ chức sử dụng công cụ phân tích để giúp ngăn chặn mối đe dọa bảo mật. Họ xác định những thay đổi trong lưu lượng truy cập mạng hoặc bất kỳ hành vi nào khác phản ánh một cuộc tấn công mạng.

Ngoài ra, những tiến bộ về bảo mật, chẳng hạn như công nghệ mã hóa, tường lửa, phần mềm chống vi-rút,... đáp ứng nhu cầu bảo mật cao hơn.

Công cụ phân tích dựa trên big data cũng hỗ trợ phòng chống gian lận. Những công cụ này hợp lý hóa quy trình yêu cầu bảo hiểm, bệnh nhân được chi trả bảo hiểm nhanh chóng, minh bạch.

7. Phân tích dữ liệu lớn và hình ảnh y tế

Hình ảnh y tế đóng vai trò quan trọng trong quá trình chẩn đoán và điều trị. Mỗi năm, các bác sĩ ở Mỹ yêu cầu thực hiện khoảng 600 triệu thủ thuật chẩn đoán hình ảnh.

Tuy nhiên, việc phân tích và lưu trữ những hình ảnh này rất tốn kém về thời gian và tiền bạc. Bác sĩ X-quang cần kiểm tra từng hình ảnh riêng lẻ và bệnh viện cần có trách nhiệm lưu trữ chúng trong vài năm.

Phân tích dữ liệu lớn ứng dụng cho chăm sóc sức khỏe có thể giúp thuật toán phân tích hàng trăm nghìn hình ảnh. Chúng tự động xác định mẫu cụ thể trong pixel và chuyển đổi chúng thành chỉ số để giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán. 

Thậm chí, nhiều dự đoán cho rằng trong tương lai, bác sĩ X-quang sẽ không cần phải nhìn vào hình ảnh nữa mà thay vào đó là sử dụng thuật toán để phân tích kết quả. Những thuật toán này chắc chắn sẽ nghiên cứu và ghi nhớ nhiều hình ảnh hơn con người. Thông qua đó, phân tích big data có tiềm năng cách mạng hóa hình ảnh y tế và tạo ra hiệu quả đáng kể trong hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Big data có lợi ích đối với nhiều ngành công nghiệp trọng điểm, bao gồm cả y tế. Trên đây là một số ví dụ về ứng dụng của dữ liệu lớn trong y tế - chăm sóc sức khỏe và sẽ còn được mở rộng, phát triển mạnh mẽ hơn nữa trong tương lai.