البيانات الصحية الكبيرة: بانوراما التعريف والتطبيق

تشير البيانات الصحية الضخمة إلى نظام تقني يستخدم للتنبؤ بالأمراض والطب الدقيق وإدارة الصحة العامة من خلال جمع ودمج وتحليل البيانات الضخمة في المجالات الطبية والمجالات المتعلقة بالصحة (مثل السجلات الطبية الإلكترونية والمعلومات الجينية وبيانات مراقبة الأجهزة القابلة للارتداء، وما إلى ذلك). يتضمن محتواه الأساسيمصدر البيانات(المؤسسات الطبية، الأجهزة الذكية)،الدعم الفني(الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية).سيناريوهات التطبيق(العلاج الشخصي والوقاية من الأوبئة ومكافحتها). فيما يتعلق بالبنية الأولية والثانوية، فإن جمع البيانات هو الأساس، وتكنولوجيا التحليل هي المفتاح، وتنعكس القيمة النهائية في تحسين الكفاءة الطبية وتحسين الخدمات الصحية.

مصادر البيانات والبنية التقنية

مصادر البيانات الصحية الضخمة متنوعة وديناميكية، وتشمل بشكل رئيسي ثلاث فئات:البيانات السريرية(مثل السجلات الطبية الإلكترونية بالمستشفى، والتصوير الطبي)،البيانات السلوكية(عدد الخطوات ومعدل ضربات القلب التي يسجلها السوار الذكي) والبيانات البيئية(نوعية الهواء، الموقع). وبأخذ مستشفى من الدرجة الثالثة كمثال، يمكن أن تصل البيانات المنظمة التي يتم إنشاؤها سنويًا إلى 50 تيرابايت، وتتجاوز بيانات الصور غير المنظمة 200 تيرابايت. يعتمد المستوى الفني على خوارزميات التخزين الموزعة Hadoop والتعلم الآلي. على سبيل المثال، يستخدم IBM Watson Health تقنية معالجة اللغة الطبيعية لتحليل نص السجل الطبي.

تحليل سيناريوهات التطبيق الأساسية

وفيما يتعلق بالتنبؤ بالمرض، طورت مايو كلينك في الولايات المتحدة نموذجًا للذكاء الاصطناعي يمكنه التحذير من فشل القلب قبل 30 دقيقة من خلال تحليل 100000 من بيانات مخطط كهربية القلب. يستخدم المركز الصيني لمكافحة الأمراض والوقاية منها تدفقات بيانات شراء الأدوية الصيدلانية لرصد اتجاهات الأنفلونزا في الوقت الفعلي، وهو أسرع بمقدار 72 ساعة من نظام الإبلاغ التقليدي. وفي مجال الإدارة الصحية الشخصية، ساعدت خدمة الاختبارات الجينية 23andMe أكثر من 12 مليون شخص على اكتشاف مخاطر الأمراض الوراثية، وتغطي قاعدة بياناتها 6000 علامة مميزة صحية.

تحديات الصناعة واتجاهات التنمية

تواجه حالياصوامع البيانات(البيانات بين المؤسسات الطبية غير قابلة للتشغيل البيني)،الخصوصية والأمان(اللائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي تتطلب إخفاء الهوية) وعدم وجود توحيد(الاختلافات في تنسيقات البيانات بين الأجهزة المختلفة) ثلاثة تحديات رئيسية. في السنوات الخمس المقبلة، ستحقق تكنولوجيا التعلم الموحد "توافر البيانات ولكن عدم وضوح الرؤية". على سبيل المثال، أكملت منصة Miying التابعة لشركة Tencent التدريب على نموذج التعرف على سرطان الكبد عبر المستشفيات دون نقل البيانات الأصلية. وعلى مستوى السياسات، تتطلب "الخطة الخمسية الرابعة عشرة للمعلومات الصحية الوطنية" في الصين بوضوح إنشاء مركز وطني للبيانات الصحية والطبية الضخمة بحلول عام 2025.

ملخص وقيمة التوقعات

تعمل البيانات الصحية الضخمة على إعادة تشكيل نظام الخدمات الطبية والصحية، وتتحول من العلاج السلبي إلى الوقاية النشطة. تغطي سلسلة القيمة الخاصة بهاالمستوى الفردي(إرشادات دوائية دقيقة)،المستوى المؤسسي(تحسين عمليات المستشفى) والمستوى الاجتماعي(صنع القرار في مجال الصحة العامة). ومع تعميم تقنية الجيل الخامس والحوسبة المتطورة، ستصبح مراقبة الصحة في الوقت الفعلي ممكنة. على سبيل المثال، تمكن جهاز القلب القابل للزرع التابع لشركة Boston Scientific من نقل 300 مجموعة من بيانات العلامات الحيوية كل دقيقة. وتجدر الإشارة إلى أن تطبيقات التكنولوجيا يجب أن تتبع المعايير الأخلاقية وتتجنب إساءة استخدام البيانات.

مصادر الاقتباس:
1. منظمة الصحة العالمية "الاستراتيجية العالمية للصحة الرقمية (2020-2025)"
2. "الورقة البيضاء لتوحيد البيانات الطبية الكبيرة" بقلم لي لانجوان، الأكاديمي بالأكاديمية الصينية للهندسة
3. حالات المنتج: Huawei Watch GT3 (وظيفة مراقبة تخطيط القلب)، ونظام التشخيص الذكي United Imaging Medical uAI
4. بيانات البحث: مجلة Nature Medicine "تطبيق الذكاء الاصطناعي في أمراض القلب والأوعية الدموية" عدد مارس 2023