ビッグデータは、医療が配信される方法を再定義されています. これは、既存の医療システムが破棄されていることではなく、特定の重要な変更は、基本レベルで行われています. いくつかの変更が最も顕著です: 医療機関はますます、カスタマイズ構築するために、データに依存しています, パーソナライズされた治療モデル. 重点は、患者の健康状態に関するデータを収集し、データに基づいて、上にあります; 予防ステップが取られることができるように、病気の発症を予測します. データはまた、医師が得る助けています 360 患者の健康度ビュー. ビッグデータは、既存の医療制度を補完されています.
ビッグデータ前の状態は、医療に導入されました
ビッグデータは、医療システムに導入される前, 患者の治療におけるデータの役割は限られていました. 病院名などの患者データを収集することになります, 年齢, 病気の説明, 糖尿病のプロフィール, 医療レポートや病気の家族歴, 該当する方. このようなデータは、患者の健康問題の制約ビューを提供します. For example, 心疾患と診断された患者のために, 収集された典型的な情報は、家族歴になります, ダイエット, 症状, 年齢や他の既存の疾患. そのような情報は、疾患の詳細図を提供するが, データが問題に他の視点を提供することができません. また、より優れた治療計画が潜在的に出現することができ、そこから問題を表示する他の方法があります。.
に発表された統計で 自然 ジャーナル, それは間であることを発見されました 10 米国のみ役立ちますに規定最も高い収益薬 1 in 25 または 1 in 4 患者. そして、コレステロール薬のために, 成功率はわずかです 1 in 50 患者. だから、成功の確率は、研究で行われた支出に比べて非常に低くなっています, 承認とその他の活動.
不正確医学
画像ソースリンク: http://www.nature.com/news/personalized-medicine-time-for-one-person-trials-1.17411
上の画像は、患者に対する不正確薬の効果を示しています. しかし、今のパラダイムは急速にビッグデータとITの助けを借りて変化しています.
どのようにビッグデータは、医療や医薬品を変更しました?
ビッグデータは、疾患の治療に寸法を追加しました. 医師は今より良い病気を理解し、正確にお届けすることができます, パーソナライズされた治療. 彼らはまた、再発を予測することができますし、再発防止策を提案します.
疾患の包括的なビュー
ビッグデータは、医療機関が取る助けました 360 患者の健康問題の度ビュー. これは、新たな発見につながっています, 新規治療計画と、より正確な診断. データの入手可能性は注目に健康問題と関連している未知の要因をもたらしました. For example, 特定のレースは、遺伝的にそれ以上の他のレースよりも心疾患にかかりやすいです. Now, このようなレースの1を表す患者が心臓病に苦しんでいるとき, 心の問題を訴えてきた同じレースに属する患者のデータを検討する時間です. これは、このような患者についての詳細を調べるのに役立ちます - 食習慣, ライフスタイル, 遺伝子構造, 家族のDNA, タンパク質, 細胞の代謝物, 組織, 臓器, 生物, そして、生態系.
病気を予測
これは実際には最初の変化に追従します. 患者が治療された場合, 医療機関は患者に関する意味のあるデータの膨大な量を得ることができます. データ精度ある程度の疾患の再発を予測するために使用することができます. For example, 患者が脳卒中を受けた場合, 病院は、ストロークの時間にデータを持つことができます, 過去に複数のストロークの場合のストローク間のギャップ, このような心理的ストレスの多いイベントや重い身体活動などのストロークの前に影響を与えるイベント. 病院は、データに基づいて、ストロークを防止するための明確な手順を提供することができます.
ウェアラブルデバイス
ウェアラブルデバイスは、明らかな症状がない場合でも潜在的な健康上の問題を検出するには素晴らしい仕事をすることができます. 明らかに健康な人の健康状態を評価するために、, 医師は長く、高価である検診のシリーズを規定する必要があります. ウェアラブルデバイスは、医師が一定の結論を出すと、アクションの将来の進路を決めることができますそれに基づいて健康指標の数を明らかにすることができます. 既に, ウェアラブルデバイスやアプリの数は、心拍数などのパラメータを測定することができます, パルス, グルコースレベルとカロリーレベル. 今日利用可能なデバイスのほとんどは、娯楽目的のために使用されているものの, 彼らは深刻なガジェットに変態しています. 既に, 米国食品医薬品局 (FDA) グルコースモニターの数を承認しました.
個別化医療上のビッグデータの影響
専門家は、ビッグデータが大幅に個人的な医薬品の有効性を高めるために起こっていると考えています. 取り組みの数は、個人的な医薬品の有効性を改善する方法を見つけるために進行中です.
そのような取り組みは、治療の選択のためのNCI-分子分析として知られているがん研究プログラムとなっています (NCI-MATCH) トライアル. この試験は健康の精密医学・イニシアティブの国立研究所の重要な部分であります. イニシアチブは、約入学しようとしています 1000 人や特定の医薬品を有する腫瘍の特定のタイプと一致しています. 入学の人々は、標準的な癌治療に反応しない腫瘍を持っていました. 腫瘍は、特定の遺伝子マーカーに基づいて、より良い結果を生み出すことが知られている薬剤と一致します. マッチングの結果に基づいて, 腫瘍を対応するために有効であることが知られている薬物のリストが利用可能であるように、薬物のデータベースが作成されます. イニシアチブは、現在進行中の一つであり、腫瘍の新しいタイプが研究され、対応する薬が識別されます. 裁判は、右の薬物で個体のゲノムを照合することによって硬化稀で、致命的な癌の種類の秘密のロックを解除する可能性を秘めています. プログラムは、少なくとも持っていることを目指しかかわらず、任意の種類の癌を有する患者は、試験のために登録する資格です 25% まれな癌を持っている総患者の. 薬が機能しているかどうかを評価するためのパラメータの数があります。. 一つのパラメータは、腫瘍の大きさが縮小されているかどうかを観察することです, 2番目のパラメータは、患者の状態が過去に悪化しているかどうかを見つけることです 6 ヶ月. 研究者も考慮に治療の副作用がかかります.
結果として, 精密薬は、巨大な人気を獲得し、すべてのセクターから駆動され、. 米国はまた、米国の$ 215万ドルの国家精密医学・イニシアティブを発表しています (自然). これは、米国では100万人の遺伝的およびその他のデータの全国データベースの構築が含まれます.
パーソナライズド・ヘルスケア
上の画像は、パーソナライズド・ヘルスケアが有効になっている方法を示しています.
Summary
ビッグデータは、ヘルスケア、オーダメイド医療に革命をもたらすことができることは間違いありません. However, 世界中の採用のペースはまだ遅くはない均一です. ビッグデータが大幅に世界中の医療上の不要な経費を削減する可能性を秘めています. ビッグデータの採用は、パラダイムの変化を表しているので、, 特定の四半期に抵抗がありました. しかし、利点はより明白になるように, 採用はより滑らかになるために起こっています. ビッグデータの最大の可能性は生命を脅かす疾患のための薬を見つけることです.
