Big dữ liệu đã được định nghĩa lại cách chăm sóc sức khỏe được phân phối. Nó không phải là hệ thống y tế hiện đang được bỏ đi nhưng nhất định thay đổi đáng kể đang diễn ra ở mức độ cơ bản. Một số thay đổi đáng chú ý nhất: các tổ chức chăm sóc sức khỏe đang ngày càng dựa vào dữ liệu để xây dựng tùy chỉnh, mô hình xử lý cá nhân. Trọng tâm là thu thập dữ liệu về sức khỏe của bệnh nhân và dựa trên các dữ liệu; dự đoán sự khởi phát của bệnh để bước phòng ngừa có thể được thực hiện. Các dữ liệu cũng đang giúp các bác sĩ có được một 360 xem mức độ sức khỏe của bệnh nhân. Big dữ liệu đã được bổ sung cho hệ thống y tế hiện có.
Nhà nước trước khi dữ liệu lớn đã được giới thiệu để chăm sóc sức khỏe
Trước khi dữ liệu lớn đã được giới thiệu đến các hệ thống chăm sóc sức khỏe, vai trò của các dữ liệu trong điều trị một bệnh nhân bị hạn chế. Các bệnh viện sẽ thu thập dữ liệu bệnh nhân như tên, tuổi tác, Mô tả bệnh, hồ sơ cá nhân đái tháo đường, các báo cáo y tế và lịch sử gia đình của bệnh, nào áp dụng. Những dữ liệu này cung cấp một cái nhìn bó buộc của các vấn đề sức khỏe của bệnh nhân. For example, cho một bệnh nhân đã được chẩn đoán bị bệnh tim, thông tin tiêu biểu thu được có tiền sử gia đình, chế độ ăn, triệu chứng, tuổi và các bệnh khác hiện có. Trong khi những thông tin này cung cấp cái nhìn chi tiết của bệnh, các dữ liệu không thể cung cấp những quan điểm khác về vấn đề. Có nhiều cách khác cũng để xem các vấn đề mà từ đó một kế hoạch điều trị tốt hơn khả năng có thể xuất hiện.
Trong một thống kê công bố trong Thiên nhiên tạp chí, nó đã được tìm thấy rằng trong số các 10 thuốc có doanh thu cao nhất quy định tại Mỹ chỉ giúp 1 in 25 or 1 in 4 bệnh nhân. Và đối với thuốc hạ cholesterol, tỷ lệ thành công chỉ là 1 in 50 bệnh nhân. Vì vậy, xác suất thành công là rất thấp so với chi phí thực hiện trên nghiên cứu, chính và các hoạt động khác.
thuốc không chính xác
Nguồn hình ảnh liên kết: http://www.nature.com/news/personalized-medicine-time-for-one-person-trials-1.17411
Những hình ảnh trên cho thấy tác dụng của thuốc không chính xác trên bệnh nhân. Nhưng bây giờ các mô hình đang thay đổi nhanh chóng với sự giúp đỡ của các dữ liệu lớn và CNTT.
Làm thế nào có dữ liệu lớn thay đổi y tế và thuốc?
Big dữ liệu đã thêm vào một chiều để điều trị các bệnh. Các bác sĩ hiện nay có thể hiểu được bệnh tốt hơn và cung cấp chính xác, xử lý cá nhân. Họ cũng có thể dự đoán tái phát và đề xuất các bước phòng ngừa.
nhìn toàn diện về bệnh
Big dữ liệu đã giúp các tổ chức y tế có một 360 xem mức độ của các vấn đề sức khỏe của bệnh nhân. Điều này đã dẫn đến những phát hiện mới, kế hoạch điều trị mới và chẩn đoán chính xác hơn. Sẵn có của dữ liệu đã mang đến sự chú ý yếu tố chưa từng có liên quan đến vấn đề sức khỏe. For example, chủng tộc nhất định được gen nhiều dễ mắc bệnh tim hơn so với các chủng tộc khác. Now, khi một bệnh nhân đại diện cho một trong những cuộc đua như bị bệnh tim, đó là thời gian để kiểm tra dữ liệu của bệnh nhân thuộc cùng một chủng tộc người đã phàn nàn của các vấn đề tim. Nó giúp để tìm hiểu thêm về những bệnh nhân này - thói quen ăn uống, lối sống, cấu trúc di truyền, DNA gia đình, protein, Các chất chuyển hóa để các tế bào, mô, các cơ quan, sinh vật, và các hệ sinh thái.
Dự đoán bệnh
Điều này sau những thay đổi đầu tiên thực sự. Khi bệnh nhân được điều trị, tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể có được một lượng lớn dữ liệu có ý nghĩa về bệnh nhân. Các dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán tái phát bệnh với một mức độ nhất định chính xác. For example, nếu một bệnh nhân đã bị đột quỵ, bệnh viện có thể có số liệu về thời gian của đột quỵ, khoảng cách giữa các nét trong trường hợp nhiều đột quỵ trong quá khứ, ảnh hưởng đến sự kiện trước các cơn đột quỵ như một sự kiện tâm lý căng thẳng hoặc hoạt động thể chất nặng. Các bệnh viện có thể cung cấp các bước rõ ràng để ngăn ngừa đột quỵ dựa trên các dữ liệu.
thiết bị đeo
thiết bị đeo có thể làm một công việc tuyệt vời trong việc phát hiện các vấn đề sức khỏe tiềm năng ngay cả khi không có triệu chứng rõ ràng. Để đánh giá sức khỏe của một người khỏe mạnh, bác sĩ cần quy định một loạt các kiểm tra y tế mà là lâu dài và tốn kém. thiết bị đeo có thể tiết lộ một số chỉ số sức khỏe trên cơ sở đó bác sĩ có thể đưa ra kết luận nào đó và quyết định tương lai của hành động. rồi, một số thiết bị đeo và các ứng dụng có thể đo các thông số như nhịp tim của bạn, mạch, nồng độ glucose và mức calo. Mặc dù hầu hết các thiết bị hiện nay đang được sử dụng cho các mục đích giải trí, họ đang ẩn hiện vào tiện ích nghiêm trọng. rồi, Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Hoa Kỳ (FDA) đã phê duyệt một số kiểm soát lượng đường.
Tác động của dữ liệu lớn về y học cá nhân
Các chuyên gia tin rằng dữ liệu lớn sẽ làm tăng hiệu quả của các loại thuốc cá nhân đáng kể. Một số sáng kiến được thực hiện nhằm tìm ra cách để cải thiện hiệu quả của các loại thuốc cá nhân.
Một sáng kiến như vậy đã được các chương trình nghiên cứu bệnh ung thư được gọi là phân tích NCI-phân tử đối với trị liệu Choice (NCI-Match) Thử nghiệm. Cuộc thử nghiệm này là một phần quan trọng của Viện Sáng kiến Y chính xác sức khỏe của. Sáng kiến này sẽ ghi danh về 1000 con người và các loại kết hợp cụ thể của các khối u bằng các loại thuốc cụ thể. Những người ghi danh đã có khối u mà không đáp ứng với điều trị ung thư tiêu chuẩn. Các khối u sẽ được xuất hiện với các loại thuốc được biết để sản xuất các kết quả tốt hơn trên cơ sở của các marker di truyền nhất định. Dựa vào kết quả của việc kết hợp, một cơ sở dữ liệu của các loại thuốc sẽ được tạo ra để cho một danh sách các loại thuốc được biết là có hiệu quả cho các khối u tương ứng có sẵn. Sáng kiến này là một điều đang diễn ra và các loại mới của các khối u sẽ được nghiên cứu và các loại thuốc tương ứng sẽ được xác định. Cuộc thử nghiệm có tiềm năng để mở khóa bí mật của chữa các loại ung thư hiếm gặp và gây tử vong do phù hợp với hệ gen của một cá nhân với các loại thuốc đúng. Một bệnh nhân với bất kỳ loại ung thư là đủ điều kiện để ghi danh cho thử nghiệm mặc dù các chương trình mục tiêu có ít nhất 25% tổng số bệnh nhân bị ung thư hiếm. Có một số thông số để đánh giá liệu các loại thuốc được làm việc. Một tham số là để quan sát nếu kích thước khối u được thu hẹp, tham số thứ hai là để tìm hiểu xem tình trạng của bệnh nhân đã trở nên tồi tệ trong quá khứ 6 tháng. Các nhà nghiên cứu cũng sẽ đưa vào tài khoản các tác dụng phụ của điều trị.
Kết quả là, chính xác loại thuốc được phổ biến rất lớn và lái xe từ tất cả các lĩnh vực. Mỹ cũng đã công bố một Mỹ $ 215 triệu Sáng kiến chính xác y quốc gia (Thiên nhiên). Nó sẽ bao gồm thành lập một cơ sở dữ liệu quốc gia về di truyền và các dữ liệu của một triệu người ở Hoa Kỳ.
chăm sóc sức khỏe cá nhân
Những hình ảnh trên cho thấy cách thức chăm sóc sức khỏe cá nhân được kích hoạt.
Summary
Không có nghi ngờ rằng dữ liệu lớn có thể cách mạng hóa thuốc y tế và cá nhân. However, tốc độ của việc áp dụng trên toàn cầu vẫn còn chậm và không đồng đều. Big dữ liệu có khả năng làm giảm đáng kể các chi phí không cần thiết về y tế trên toàn cầu. Kể từ khi áp dụng các dữ liệu lớn đại diện cho một sự thay đổi mô hình, đã có kháng trong quý nhất định. Nhưng như các lợi ích trở nên rõ ràng hơn, nhận con nuôi sẽ trở thành mượt mà. Tiềm năng lớn nhất của dữ liệu lớn nằm ở chỗ tìm thuốc cho các bệnh đe dọa tính mạng.
