بیگ دیتا چه تغییراتی در صنعت سلامت رقم خواهد زد؟

اطلاعات بیشتر به معنای داشتن قدرت و مزایای بیشتر و در عصر کنونی موضوعی اساسی است. صنعت بهداشت و درمان حجم بسیار عظیمی از داده را در محدوده‌ی پتابایت (یک میلیون گیگابایت) و فراتر از آن تولید می‌کند. این داده‌ها از پرونده‌های سلامت الکترونیک، یادداشت‌های بالینی، تصاویر پزشکی، حسگرهای پوشیدنی، دستگاه‌های تلفن همراه، توالی‌های ژنومیک، رسانه‌های اجتماعی و غیره حاصل می‌شوند. قدرت بازیابی و مطالعه‌ی داده‌های ناهمگن به ارائه‌دهندگان خدمات سلامت دیجیتال کمک می‌کند تا مداخله‌ی صحیح را در زمان مناسب و با هزینه‌ی مناسب به بیمار مناسب ارائه دهند.

رشد نمایی داده‌ها در دهه‌ی گذشته محدوده‌ی جدیدی را در حوزه‌ی فناوری اطلاعات و علم داده معرفی کرده که «بیگ دیتا» یا «کلان داده» نامیده می‌شود. طبق تعریف، بیگ دیتا حجم بزرگی از داده‌‌ با سرعت بالا، پیچیده و متغیر است که برای دریافت، ذخیره‌سازی، مدیریت و تجزیه و تحلیل به تکنیک‌ها و فناوری‌های پیشرفته نیاز دارد.

طبق گزارش شرکت بین‌المللی داده (IDC) (International Data Corporation)، سرعت رشد بیگ دیتا در سلامت بسیار بیشتر از بخش‌های دیگر بازار داده است. تخمین زده می‌شود داده‌های سلامت تا سال ۲۰۲۵ نرخ رشد سالانه‌ی مرکب CAGR) (compound annual growth rate) ۳۶) را تجربه کنند. طبق برآوردها، حجم داده‌ی تولید شده در سال ۲۰۲۰ در حدود  ۲۳۱۴ اگزابایت (۱ اگزابایت = یک میلیارد گیگابایت) است. داشتن توانایی جمع‌آوری، ساخت و پردازش حجم بالایی از داده‌ها و ایجاد مفهومی از آن برای درک عمیق‌تر بدن انسان، هدف اصلی هزاران دانشمند داده و کارشناس یادگیری ماشین در سراسر جهان است. این قابلیت عظیم، قوی‌ترین پتانسیل را برای ایجاد تحول در نظام سلامت به همراه دارد. 

با توجه به اهمیت آشنایی با این موضوع، در این مقاله پس از معرفی انواع داده‌های موجود در صنعت سلامت، به تعریف ویژگی‌ها و منابع بیگ دیتا در سلامت می‌پردازیم و پس از آن با تحلیل داده و تکنیک‌های تحلیلی آشنا می‌شویم. در ادامه‌ی مقاله به برخی از فرصت‌های شگرف و چالش‌های متعاقبی که استفاده از بیگ دیتا در حوزه‌ی سلامت ایجاد می‌کند اشاره کرده و روش‌هایی برای مقابله با چالش‌های موجود ارائه می‌کنیم. در انتها آمار و اطلاعاتی در رابطه با بازار تجارت جهانی بیگ دیتا و تقسیم‌بندی‌های منطقه‌ای این بازار ارائه می‌شود. خواهیم دید که بیگ دیتا آینده‌ی صنعت سلامت را رقم می‌زند.

با بیگ دیتا در صنعت سلامت آشنا شویم

انواع داده در حوزه‌ی سلامت 

داده‌های حوزه‌ی سلامت به سه دسته داده‌ی ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار تقسیم می‌شوند. داده‌های ساختاریافته شامل داده‌های بالینی هستند؛ تمرکز این داده‌ها بر اطلاعات ژنوتیپ، فنوتیپ، ژنومیک و کدهای ICD است و به سادگی توسط دستگاه خاصی جمع‌آوری، ذخیره و پردازش می‌شوند. این داده‌ها فقط ۵ تا ۱۰ درصد از داده‌های سیستم سلامت را تشکیل می‌دهند.

بخش غالب داده‌ها، بدون ساختار یا نیمه ساختاریافته هستند. ایمیل‌ها، عکس‌ها، ویدیوها، فایل‌های صوتی، یادداشت‌های بالینی، نسخه‌ها، تصویربرداری پزشکی، EHR ها، داده‌های سبک زندگی، محیطی و اقتصاد سلامت بخشی از این نوع اطلاعات هستند. چالش تحلیل بیگ دیتا، مقابله با این داده‌های ناهمگن به منظور ایجاد بینشی برای بهبود نتایج مراقبت‌ سلامت است.

بیگ دیتا در سلامت با چه ویژگی‌های تعریف می‌شود؟

برای بیگ دیتا ۴ ویژگی اصلی تحت عنوان 4V تعریف می‌شود.

۱. حجم (Volume): به حجم عظیم داده‌های جمع‌آوری شده اشاره دارد که معمولا در محدوده‌ی ترابایت (1012 بایت)، پتابایت (1015 بایت) و زتابایت (1021 بایت) است.

۲. سرعت (Velocity): سرعت بالای تولید و جمع‌آوری داده‌ها را مطرح می‌کند. سرعت تولید داده‌ در سیستم‌های بهداشت و درمان به طور فزاینده‌ای رو به رشد است.

۳. تنوع (Variety): به انواع مختلف بیگ دیتای سلامت و ویژگی‌هایی همچون ناهمگنی آن‌ها و ماهیت ساختاریافته و بدون ساختار داده‌های پزشکی اشاره دارد.

۴. صحت (Veracity): صحت داده، درجه‌ی اطمینان از سازگاری معنای داده‌ها است. منابع مختلف داده از نظر سطح اعتبار و پایایی متفاوت هستند. نتایج تحلیل‌ بیگ دیتا باید معتبر و بدون خطا باشد.

در بعضی از مطالعات انجام شده، ویژگی‌های دیگری همچون ارزش Value))، تجسم (Visualization)، اعتبار (Validity)  و نوسان  (Volatility) اضافه شده و مدل‌هایی تحت عناوین 6V و 8V ارائه شده است.

بیگ دیتا در سلامت از چه منابعی به دست می‌آید؟

بیگ دیتا در حوزه‌ی سلامت، محدوده‌ی گسترده‌ای از اطلاعات شامل داده‌های فیزیولوژیک، رفتاری، مولکولی، بالینی، تصویربرداری پزشکی، مدیریت بیماری، تاریخچه‌ی تجویز دارو، تغذیه یا پارامترهای ورزشی را در بر می‌گیرد.

منابع داده را می‌توان به صورت زیر دسته‌بندی کرد:

۱. داده‌های پزشکی سنتی: شامل پرونده‌های پزشکی الکترونیکی (EMRها)، پرونده‌ی سلامت الکترونیک (EHR)، تاریخچه‌ی پزشکی و گزارش‌های آزمایشگاهی که به درک بهتر نتایج بیماری و بهینه‌سازی ارائه‌ی مراقبت سلامت کمک می‌کنند.

۲. داده‌های «امیک» (ژنومیک، میکروبیومیک، پروتئومیک و متابولومیک) با هدف درک سازوکارهای بیماری‌ها و تسریع شخصی‌سازی درمان‌های پزشکی به کار می‌روند.

۳. داده‌های حاصل از رسانه‌های اجتماعی، داده‌های بیومتریک (سیستم‌های پوشیدنی و حسگرها) که اطلاعاتی در رابطه با رفتار و سبک زندگی افراد ارائه می‌کنند.

۴. پایگاه داده‌های اداری (ادعانامه‌های بیمه و داروسازی)

منابع بیگ دیتا در سلامت
نوع	نوع کاربرد	مثال	منبع
بالینی	پرونده‌های پزشکی الکترونیک (EMRها)	اطلاعات وابسته به بیمار (نسخه‌های پزشک، داروها، تاریخچه‌ی پزشکی)	بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها
	تشخیصی	نتایج تشخیصی (نتایج تصویربرداری، نتایج آزمایشگاهی)	آزمایشگاه‌ها دپارتمان‌های رادیولوژی
	بیومارکرها	داده‌های مولکولی (ژنومیک، پروتئومیک، متابولومیک)	شرکت‌های تشخیصی
	جانبی	داده‌های اداری (پذیرش، تخلیه، انتقال) و داده‌های مالی (ادعاها)	بیمارستان‌ها و کلینیک‌ها جمع‌آورندگان داده
ادعاها	ادعاهای پزشکی	داده‌های بازپرداخت پزشکی (پروسیجرها، اقامت در بیمارستان، جزئیات بیمه‌نامه)	پرداخت‌کنندگان جمع‌آورندگان داده
	ادعاهای تجویزی	داده‌های بازپرداخت تجویزی (داروها، دوز، طول دوره)	پرداخت‌کنندگان جمع‌آورندگان داده
پژوهش بالینی	آزمایش‌های بالینی	پارامترهای طراحی (اجزا، اندازه، نقاط پایانی)	شرکت‌های داروسازی ژورنال‌های پزشکی
داده‌های تولید شده توسط بیمار	رسانه‌های اجتماعی	بحث‌های جامعه	پرتال‌های سلامت وب وب‌سایت‌های رسانه‌های اجتماعی
	پوشیدنی‌ها و حسگرها	داده‌های تندرستی و سبک زندگی (تلفن‌های همراه هوشمند، پایش تناسب اندام)	سیستم‌های داده‌ی دستگاهی

تحلیل‌ بیگ دیتا راهی به سوی استفاده‌ی سودمند از اطلاعات پزشکی!

هرچند داده‌های سلامت ارزش بالقوه‌ای برای بهینه‌سازی مراقبت فراهم می‌کنند، هنوز به‌عنوان یک محصول جانبی مراقبت سلامت در نظر گرفته می‌شوند. از آنجایی که این اطلاعات الکترونیکی تا حد زیادی مورد استفاده قرار نمی‌گیرند و به هدر می‌روند، ضروری است که داده‌های خام به اطلاعات معنی‌دار و عملی تبدیل شوند.

تحلیل بیگ دیتا در حوزه‌ی سلامت، فرایند پیچیده‌ی بررسی بیگ دیتا برای کشف اطلاعات است. این اطلاعات، الگوهای پنهان، روند بازار، همبستگی‌های ناشناخته و ترجیحات مشتری را شامل می‌شود. تحلیل اطلاعات می‌تواند به سازمان‌ها برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌ی تجاری و بالینی کمک کند. صنعتی که با محوریت داده‌های پزشکی شکل می‌گیرد بیشترین پیچیدگی را میان صنایع دارد. این داده‌ها نه تنها از منابع مختلفی تهیه می‌شوند، بلکه باید با مقررات دولتی نیز مطابقت داشته باشند. این فرایند دشوار و ظریف است و نیازمند سطوحی از امنیت و ارتباط است. راهکارهای تحلیلی به شیوه‌های مختلف و با تمرکز بر ۳ حیطه‌ی ارائه‌دهندگان خدمات سلامت، پرداخت‌کنندگان خدمات درمانی و مدیریت سلامت جمعیت، می‌توانند بر صنعت سلامت تأثیرگذار باشند.

مقاله «قدرت دارک مهمترین روند تکنولوژی سلامت دیجیتال در سال‌های ۲۰۲۰ خواهد بود» می‌تواند برای آشنایی بیشتر با تکنولوژی‌هایی که آینده سلامت را شکل می‌دهند به شما کمک  کند.

بازار جهانی بیگ دیتا در سلامت را برحسب نوع تحلیل می‌توان به چند دسته تقسیم کرد:

• تحلیل توصیفی (Descriptive analytics): زمینه‌ای آماری مبتنی بر جمع‌آوری و جمع‌بندی داده‌های خام است. بر داده‌های گذشته تمرکز می‌کند تا زمینه‌ای برای درک اطلاعات فراهم کند.
• تحلیل پیش‌بینی (Predicitive analytics): به‌عنوان یکی از رویکردهای عمده‌ی هوش تجاری شناخته شده است. این تحلیل شامل روش‌های آماری مانند داده‌کاوی و یادگیری ماشین است که حقایق کنونی و تاریخی را برای پیش‌بینی آینده بررسی می‌کنند. روش‌های پیش‌بینی امروزه در بستر بیمارستانی برای تعیین خطر بستری مجدد بیماران استفاده می‌شود. این داده‌ها می‌توانند به پزشک کمک کنند تصمیمات مهمی برای مراقبت از بیمار اتخاذ کند.
• تحلیل تجویزی (Prescriptive analytics): این نوع از تحلیل پیچیده‌‌ترین و پرهزینه‌ترین نوع تحلیل بیگ دیتا است. در این نوع تحلیل راهکار مشکلاتی نیز که هنوز اتفاق نیافتاده‌‌اند، مشخص می‌شود.

تکنیک‌های تحلیلی بیگ دیتا در بهداشت و درمان

با توجه به این واقعیت که داده‌های سلامت در درجه‌ی اول به صورت چاپی وجود دارند، نیاز به دیجیتالی شدن فعال داده‌های چاپی مطرح است. از سویی اغلب این داده‌ها بدون ساختار هستند. بنابراین استخراج اطلاعات معنادار در رابطه با مراقبت بیمار، عملیات بالینی و پژوهش، چالشی اساسی برای این صنعت است. انقلاب حاصل از حجم عظیم داده‌‌ی سلامت را نمی‌توان با استفاده از سیستم‌‌ها، ابزارها و فناوری‌های سنتی کنترل کرد. امروزه بسیاری از فناوری‌های پیشرفته با قدرت محاسباتی و ظرفیت ذخیره‌سازی بالا برای رفع کارایی و دشواری سیستم‌های سنتی توسعه یافته‌اند. تکنیک‌های بیگ دیتا طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها مانند یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل آماری و تجزیه و تحلیل تصاویر را پوشش می‌دهند. می‌توان از تکنیک‌های داده‌کاوی برای شناسایی الگوهای جالب جدید و بینش‌های ارزشمند برای بالا بردن کیفیت خدمات پزشکی استفاده کرد. هدوپ (Hadoop) یک چارچوب نرم‌افزاری منبع باز (open source) برای تحلیل بیگ دیتا است که به‌صورت گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد.

کاربردهای مختلف اکوسیستم هدوپ در بخش مراقبت سلامت به شرح زیر است:

• درمان سرطان و ژنومیک
• پایش علائم حیاتی بیماران
• شبکه‌ی بیمارستانی
• هوش مراقبت سلامت
• پیشگیری و کشف تقلب

تمام این قالب‌ها و تغییرات جدید در تولید و تحلیل بیگ دیتای سلامت، چالش‌های عمیقی را برای ذخیره‌سازی، انتقال و امنیت اطلاعات ایجاد می‌کنند. پتانسیل این فناوری بسیار زیاد است اما چالش‌هایی وجود دارد که باید بر آن‌ها غلبه کرد و مسائل اخلاقی متعددی در حال شکل‌گیری است. به همین دلیل محققان و تحلیل‌گرانی که بر بیگ دیتای سلامت متکی هستند، باید با احتیاط عمل کرده و از محدودیت‌های بالقوه‌ی این نوع داده آگاه باشند.

بیگ دیتا چگونه به پیشرفت و توسعه‌ی صنعت سلامت کمک می‌کند؟

تحلیل پیشرفته‌ای که از طریق بیگ دیتا ارائه می‌شود فرصت‌های شگرفی را برای بیشتر ذی‌نفعان در صنعت سلامت (بیمار، ارائه‌دهنده و پرداخت‌کننده) فراهم می‌کند. برخی از این فرصت‌ها به شرح زیر هستند:

• بهبود کیفیت مراقبت: با تغییر مدل خدمات درمانی از مدل مراقبت مبتنی بر هزینه به مدل‌های مبتنی بر ارزش، تجزیه و تحلیل داده به کارکرد اصلی عملیات‌های روزمره تبدیل می‌شود. تحلیل داده در این روش می‌تواند منجر به بهبود عملکرد و کیفیت مراقبت، کاهش زمان انتظار بیماران و افزایش رضایت‌‌مندی آن‌ها، کاهش میزان بستری مجدد، کاهش خطای انسانی، ارائه‌ی درمان‌های شخصی‌سازی‌شده  و بهبود کلی تجربه‌ی بیمار شود.
•  مدیریت سلامت جمعیت: مدیریت سلامت جمعیت با تمرکز بیشتر بر پیش‌بینی و پیشگیری در سلامت عمومی به جای پاسخ و درمان، سبب تغییری در خدمات مراقبت سلامت شده است. با تحلیل‌های پیش‌بینی، سیستم‌های بهداشت و درمان می‌توانند بیماران با خطر بالای بیماری مزمن را در مراحل اولیه‌ی پیشرفت بیماری شناسایی کنند. این امر فرصتی برای جلوگیری از مشکلات سلامت طولانی‌مدت که منجر به مراقبت‌های پرهزینه و بستری می‌شود ارائه می‌کند. تحلیل‌ها در همه‌گیری‌های احتمالی امکان پیش‌بینی و مداخله را فراهم می‌سازند.
• تشخیص زودهنگام بیماری‌ها: ردیابی رفتارهای سالم و پایش بیماری می‌تواند به تشخیص به موقع بیماری‌ها کمک کند. تحلیل بیگ دیتا می‌تواند در پیشگیری از طیف وسیعی از بیماری‌های کشنده یا همه‌گیری‌ها و مدیریت و نظارت بر درمان شخصی‌سازی‌شده اثرگذار باشد. 
• کیفیت، ساختار و در دسترس بودن داده: بیگ دیتا قابلیت ثبت سریع داده‌ها و تبدیل داده‌های خام و غیرساختاری به اطلاعات معنی‌دار را فراهم می‌کند. داده‌های ناخواسته قابل حذف شدن هستند و داده‌های مؤثر امکان استفاده‌ی مجدد دارند. کیفیت داده در این شیوه به گونه‌ای مطلوب بالا می‌رود. فناوری منبع باز قابلیت دسترسی و شفافیت داده‌ها را افزایش می‌دهد.
•  ارتقاء تصمیم‌گیری: با استفاده از بیگ دیتا امکان استفاده از پزشکی مبتنی بر شواهد فراهم شده و ارائه‌دهندگان خدمات سلامت می‌توانند با آگاهی بیشتری تصمیم‌گیری کنند. پایش از راه دور، تحلیل پروفایل بیمار و تحلیل‌های ژنومیک نیز بر روند تصمیم‌گیری تأثیرگذار می‌شوند. این قابلیت، فرایند تصمیم‌گیری را سریع‌تر، ساده‌تر و دقیق‌تر می‌سازد.
•   کاهش هزینه: بیگ دیتا با پیش‌بینی و تشخیص به موقع بیماری، تصمیم‌گیری هوشمندانه، اجرای درمان‌های مقرون به صرفه، نظارت بر پایبندی به درمان و کاهش هزینه‌های حمل و نقل به کاهش هزینه‌های درمانی کمک می‌کند. همچنین مدیریت مناسب و هوشمند مراحل و روند ارائه‌ی خدمات و بهینه‌سازی تخصیص کارکنان و بودجه، سبب صرفه‌جویی در هزینه‌ها خواهد شد. 
• مراقبت بیمار محور: افزایش استفاده از تکنولوژی، جهت‌گیری مراقبت سلامت را از مراقبت بیماری‌محور به مراقبت بیمارمحور تغییر داده است. بیگ دیتا این امکان را فراهم می‌کند که اطلاعات به‌صورت مستقیم به بیمار ارائه شوند و بیمار در مراقبت از خود نقش فعالی را ایفا کند. افزایش ارتباط میان بیمار و ارائه‌دهندگان خدمات، به تصمیم‌گیری آگاهانه‌ی بیماران کمک می‌کند. 
• ارتقا پزشکی شخصی‌سازی‌شده: دسترسی و پردازش حجم‌ بزرگی از داده‌ها امکان ارائه‌ی خدماتی شخصی‌سازی شده برای بیمار را فراهم می‌کند. 
• جهانی شدن: با جهانی شدن داده‌ها، دسترسی به اطلاعات بیشتر شده و ارائه‌دهندگان خدمات می‌توانند اطلاعات و دانش خود را به اشتراک گذاشته و از دانش و روش‌های نوین مطلع و بهره‌مند شوند.
• ایجاد مزیت برای پرداخت کنندگان بهداشت و درمان و تشخیص تقلب: شرکت‌های بیمه درمانی تابع قوانین در حال تغییر هستند. پرداخت‌کنندگان از طریق جمع‌آوری و تفسیر داده‌ها توسط راهکارهای تحلیلی می‌توانند با تجزیه و تحلیل پروفایل‌ها و مشخصات جمعیتی، افراد را شناسایی و هدف قرار دهند. ادعاهای بیمارستانی را ارزیابی و با استفاده از تحلیل پیش‌بینی احتمال تقلب را شناسایی کنند. برای شناسایی ارائه‌دهندگان خدمات با بیشترین ارزش و کمترین هزینه داده‌های قیمت‌گذاری استفاده کنند.
• تشخیص مشکلات تهدیدکننده‌ی سلامت: این ویژگی بیگ دیتا فرصتی برای ارتقای توانمندی‌ها برای تشخیص سریع و دقیق تهدیدها دارد و به‌ویژه برای استفاده‌ی دولتی سودمند است.

سیستم سلامت برای استفاده از بیگ دیتا با چه چالش‌هایی مواجه است؟

برخلاف مزایای زیاد و بالقوه‌ی تحلیل بیگ دیتا، صنعت سلامت در مراحل اولیه‌ی استفاده از این فناوری است. با وجود حجم بزرگ داده‌های موجود، کمبود دانش، فقدان زیرساخت‌ها و نیاز به سرمایه‌گذاری عظیم اولیه، استفاده از بیگ‌ دیتا را دشوارتر می‌کند.

چالش‌های مطرح در استفاده از بیگ دیتا در صنعت سلامت را در ۹ زمینه می‌توان دسته‌بندی کرد:

• ساختار داده: داده‌های مربوط به بخش سلامت از داده‌های حوزه‌های دیگر بسیار ناهمگن‌تر هستند. مشکلات مطرح در این زمینه شامل داده‌های پراکنده، ساختارهای ناسازگار، داده‌های ناهمگن، پایگاه داده‌های خام و بدون ساختار، حجم‌ عظیم، تنوع و سرعت بالا و عدم شفافیت هستند.
•  امنیت داده: نگرانی‌های زیادی در مورد حریم خصوصی با استفاده از تحلیل‌های بیگ دیتا وجود دارد. داده‌هایی که به‌صورت منبع باز مورد استفاده قرار می‌گیرند، آزادانه در دسترس هستند و به این دلیل بسیار آسیب‌پذیر هستند. داده‌های سلامت با مسئله‌ی محرمانه بودن نیز مواجه هستند. از سوی دیگر متمرکز بودن این داده‌ها سبب آسیب‌پذیری آن‌ها در برابر حملات می‌شود.
•  استانداردسازی داده: با جهانی شدن داده‌ها، بیگ دیتا باید با انواع استانداردها، موانع زبانی و اصطلاحات مختلف کنار بیاید. پلتفرم‌های میان‌سازمانی بسیار متفاوت هستند و فرمت‌های ذخیره‌ی داده برای همه کاربردها و فناوری‌ها سازگار نیستند.
•   ذخیره و انتقال: تولید داده در مقایسه با ذخیره و انتقال آن ارزان قیمت است. فناوری اطلاعات سلامت مبتنی بر ابر، لایه‌ی امنیتی اضافه‌ای مربوط به استخراج، تبدیل و بارگیری داده‌های مربوط به بیماران اضافه می‌‌کند.
•  مسائل مدیریتی: مسائل حاکمیت و مسائل مربوط به مالکیت از مشکلات دیگر مطرح در حوزه‌ی بیگ دیتای سلامت هستند. حاکمیت داده‌ها باید در فهرست اولویت‌های بالای سازمان‌ها قرار بگیرد و به جای یک محصول جانبی، باید با آن به‌عنوان یک دارایی اصلی برخورد شود. مالکیت داده و نظارت بر داده  نقش‌های جدیدی در تجارت ایجاد می‌‌کنند.
•  فقدان مهارت: به دلیل کمبود دانش در مورد بهترین الگوریتم و ابزار برای تجزیه و تحلیل و در دسترس نبودن دانشمندان بالینی آموزش دیده و مدیران بیگ دیتا برای تفسیر نتایج بیگ دیتا، مراقبت سلامت هنوز از تحقق پتانسیل‌های تحلیل بیگ دیتا بسیار دور است.
•  عدم صحت: در سلامت و درمان، به شکل گسترده‌ای از داده‌های خودگزارشی استفاده می‌شود که مشکلاتی مانند ناسازگاری و عدم دقت را مطرح می‌سازند.
• انطباق با مقررات و نگرانی‌های حقوقی: سازمان‌هایی که از تحلیل‌های بیگ دیتا به‌عنوان بخشی از سیستم اطلاعاتی خود استفاده می‌کنند باید میزان قابل توجهی از استانداردها و مسائل انطباق مقرراتی ویژه‌ی مراقبت‌های سلامت را برآورده سازند.
• تجزیه و تحلیل زمان واقعی: یکی از نیازهای کلیدی در بهداشت و درمان توانایی استفاده از بیگ دیتا در زمان واقعی است.

چگونه می‌توان از چالش‌های مطرح در حوزه‌ی بیگ دیتای سلامت عبور کرد؟

برای مهار چالش‌های مطرح‌شده در بهره‌گیری از پتانسیل بیگ دیتا، چندین استراتژی‌ را می‌توان اتخاذ کرد. آموزش کارکنان اصلی برای استفاده از تحلیل‌های بیگ دیتا و استخراج بینش‌های معنادار و اطلاعات ارزشمند یکی از این روش‌ها است. پرورش صلاحیت افراد موضوعی کلیدی است، زیرا تفسیر نادرست گزارش‌ها می‌تواند به عواقبی پیش‌بینی‌نشده‌ منجر شود. به‌کارگیری اقدامات امنیتی مانند رمزگذاری قوی داده‌ها، اعتبارسنجی منبع داده‌ها، کنترل دسترسی و احراز هویت، برخی از اقداماتی هستند که می‌توانند برای ایمن‌سازی و محرمانه ماندن داده‌ها انجام شوند.

با استفاده از محاسبات ابری می‌توان با چالش ذخیره‌سازی داده‌های حجیم مقابله کرد. این قابلیت به‌ویژه برای بیمارستان‌های کوچک و سازمان‌های مراقبتی مشکلات هزینه و ذخیره‌ی اطلاعات را حل می‌کند. یکی دیگر از مشکلات مطرح، ضعف حاکمیت بر داده‌ها است که سبب تحمیل هزینه‌های هنگفتی در سرمایه‌گذاری فناوری اطلاعات‌ برای سازمان‌های درمانی می‌شود. با مدیریت و نظارت درست بر داده‌ها می‌توان از منابع داده‌ی کل شرکت برای ایجاد ارزش تجاری استفاده کرد. با توسعه‌ی فرهنگ به اشتراک‌گذاری اطلاعات و تجمیع داده‌ها، می‌توان قابلیت همکاری را به وجود آورده و امکان استفاده‌ی مؤثر از قابلیت‌های تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی بیگ دیتا را فراهم کرد.  

در صورتی که سازمان‌ها تمرکز خود را از ابزارهای فناوری بر تأثیرات مدیریتی، اقتصادی و استراتژیک تحلیل‌های بیگ دیتا تغییر جهت دهند و به دنبال مسیر مؤثر برای دستیابی به ارزش تجاری آن باشند، می‌توانند از مزایای تحلیل‌های بیگ دیتا بهره‌مند شوند.

حضور پر رونق و روزافزون بیگ دیتا در بازار سلامت جهانی

طبق تحقیقات بازار انتظار می‌رود ارزش بیگ دیتای جهانی در بازار سلامت در سال ۲۰۲۲ با نرخ CAGR ۲۲.۰۷٪ به ۳۴.۲۷ میلیارد دلار برسد. در سطح جهانی انتظار می‌رود که بخش تحلیلی بیگ دیتا تا سال ۲۰۲۴ بیش از ۶۸.۰۳ میلیارد دلار ارزش داشته باشد که عمدتاً با سرمایه‌گذاری‌های آمریکای شمالی در پروند‌ه‌های سلامت الکترونیکی، ابزارهای مدیریت عملی و راه‌حل‌های مدیریت نیروی کار هدایت می‌شود. 

تقسیم‌بندی بازار جهانی بیگ دیتای سلامت
براساس اجزاء	بخش سخت‌افزار: شامل فایروال روتر، شبکه‌ی خصوصی مجازی (VPN)، ذخیره‌ی داده (مراکز داده، ذخیره‌سازی در فضای ابری)، سرورهای ایمیل، و نقاط دسترسی و بی‌سیم بخش نرم‌افزار: نرم‌افزار پرونده سلامت الکترونیک (EHR)، نرم‌افزار مدیریت عملیات، نرم‌افزار مدیریت چرخه‌ی درآمد، نرم‌افزار مدیریت نیروی کار و غیره.
براساس کاربرد خدمات تحلیلی	تحلیل مالی: پردازش ادعا، چرخه‌ی درآمد، مدیریت و ارزیابی خطر تجزیه و تحلیل بالینی: کیفیت مراقبت، پشتیبانی تصمیم‌گیری بالینی، پزشکی دقیق و گزارش و انطباق  تجزیه و تحلیل عملیاتی و اداری: تحلیل نیروی کار و تحلیل زنجیره‌ی تأمین  تحلیل سلامت جمعیت
براساس کاربر نهایی	ارائه‌دهنده‌ی خدمات سلامت درمانی صنعت داروسازی صنعت بیوتکنولوژی  سازمان‌های دانشگاهی
براساس مخاطب مورد نظر	شرکت‌های در حال توسعه‌ی تحلیل بیگ دیتای سلامت سازمان‌های خدمات بهداشتی ارائه‌دهندگان خدمات سلامت سازمان‌های دولتی شرکت‌های بیوتکنولوژی شرکت‌های تحقیق و توسعه

مناطق مختلف جغرافیایی چه نقشی را در بازار جهانی بیگ دیتا در سلامت ایفا می‌کنند؟

بازار جهانی بیگ دیتا در سلامت به ۴ منطقه‌ی قاره‌ی آمریکا، اروپا، آسیا-اقیانوسیه، خاورمیانه و افریقا تقسیم می‌شود. قاره‌ی آمریکا به‌ دلیل استفاده‌ی گسترده از فناوری اطلاعات و هزینه‌های بالا در مراقبت سلامت، سهم قابل‌توجهی از بازار را در اختیار دارد. افزون بر این، ایالات متحده با دارا بودن بالاترین سرعت جذب فناوری‌های جدید و حضور و تمرکز شرکت‌های بیگ دیتای سلامت در آن، بیگ دیتای جهانی در بازار سلامت را رهبری می‌کند. اروپا به دلیل نیاز به کنترل هزینه‌های سلامت، دومین بازار بزرگ در جهان است. انتظار می‌رود افزایش همکاری‌های استراتژیک و مشارکت در بخش مراقبت سلامت برای مدیریت داده‌ها همراه با رشد روزافزون سرمایه‌گذاری‌ها در صنعت سلامت، رشد بازار در این منطقه را به دنبال داشته باشد. در این منطقه آلمان بیشترین سهم بازار را در اختیار دارد.

منطقه‌ی آسیا و اقیانوسیه (APAC) به دلیل تعداد بالای بیمار، افزایش تقاضا برای بهبود امکانات بهداشتی و افزایش حمایت دولتی از IT پزشکی، سریع‌ترین رشد را در بازار تحلیل بیگ دیتای سلامت دارد. کشورهای منطقه‌ی آسیا و اقیانوسیه، به‌ویژه کشورهای در حال توسعه‌ای مانند چین، هند و ژاپن از فناوری‌های پیشرفته‌ای در بخش سلامت استفاده می‌کنند که به رشد بازار در این منطقه دامن می‌زند.

منطقه‌ی خاورمیانه و آفریقا به دلیل توسعه‌ی اقتصادی ضعیف به‌ویژه در آفریقا، رشد متوسطی داشته و کمترین سهم بازار بیگ دیتا را دارند. کشورهای حوزه‌ی خلیج فارس مانند عربستان سعودی و امارات متحده عربی، بازار خاورمیانه و آفریقا را هدایت می‌کنند.

آینده درخشان بیگ دیتا در سلامت

از پیش‌بینی نتایج درمان، تا بهبود سرطان و مراقبت مؤثر از بیماران، ثابت شده است که علم داده سهم بسیار مهمی در آینده‌ی صنعت دارد. ۳ عامل اصلی سبب تقویت نوآوری سلامت می‌شوند:

• پیشرفت فناوری‌ها
• رشد مصرف‌گرایی دیجیتال
• نیاز به مبارزه با افزایش هزینه‌ها

علم داده ابزارها و روش‌هایی را برای استخراج ارزش واقعی از اطلاعات بدون ساختار بیماران فراهم می‌‌آورد. این دانش در نهایت به کارایی بیشتر، دسترسی و شخصی‌سازی مراقبت‌های سلامت کمک می‌کند. با فرصت‌های ایجاد شده توسط انقلاب دیجیتال و اطلاعات، صنعت سلامت می‌تواند از ظرفیت بالقوه‌ی بیگ دیتا بهره‌مند شود. تحلیل بیگ دیتا با بهبود کیفیت مراقبت و نتایج، و ارائه‌ی خدمات مراقبتی مقرون به صرفه، ارزش فزاینده‌ای را برای آینده سلامت فراهم می‌‌آورد. ماهیت پیشگویی و جنبه‌ی تشخیص الگوی تحلیل بیگ دیتا در سلامت امکان تغییر جهت از پزشکی مبتنی بر تجربه به پزشکی مبتنی بر شواهد را فراهم می‌کند.