داده ها و اطلاعات به پیشرفت در بخش مراقبت های بهداشتی در همه جای دنیا دامن می زنند، زیرا بیمارستان ها، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی، آژانس های بیمه و محققان در سراسر جهان برای ارائه خدمات خود به بیماران و افراد نیازمند به آن متکی هستند.
با این حال، جمعآوری این دادهها برای هیچکس در سیستم مراقبتهای بهداشتی کار آسانی نیست، در درجه اول به دلیل یک عنصر کلیدی: اینکه ما انسانی هستیم با قابلیتهای محدود.
تجربه های جدید
تخصص پزشکی با هر بیماری یا درمان جدیدی که کشف می شود تغییر می کند و همه گیری کرونا نشان داد که سیستم مراقبت های بهداشتی جهانی آمادگی مقابله با چنین فاجعه ای را نداشتند و بشریت و بخش پزشکی تجربیات مهمی به دست آوردند که بسیاری از مفاهیم قبلی را تغییر داد. دلیل این تغییر به دلیل وجود فناوری است که تحولی سریع در توسعه واکسنها و درمانهای مؤثر ایجاد کرده است.
به عنوان مثال، با پیشرفت فناوری که با استفاده از هوش مصنوعی در حال رخ دادن است، همانطور که در مطالعه ای که توسط دانشمندان دانشگاه کانادا انجام شده است، می توان علائم بسیاری از بیماری ها را در خانه بررسی کرد و قبل از تصمیم به مراجعه به پزشک آنها را تأیید کرد.
با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، مقادیر زیادی از داده ها با موفقیت جمع آوری و تجزیه و تحلیل شدند تا الگوهای بیماری را یاد بگیرند، و این داده های جدید به داده های موجود قبلی اضافه شد، که همه به پیشرفت تحقیقات پزشکی کمک کردند که به توسعه واکسن های موثر کمک کرد.
اما اگر ویروس «کووید-۱۹» به سویهای قویتر و کشندهتر تبدیل شود و ما فناوری ردیابی یا مطالعه مؤثر آن را نداشته باشیم، چه؟ ما مطمئناً در مدت زمانی که صرف جمع آوری، انتقال و تجزیه و تحلیل داده ها می کردیم، جان انسان های بیشتری را از دست می دادیم.
این ویروس همچنین نمونهای عالی از چگونگی تکامل فناوری دادههای بزرگ است. در طول همهگیری از نظر نتایج تحقیقات، تنوع درمان و کاستیها در زیرساختهای پزشکی چیزهای زیادی برای درک وجود داشت.
بر اساس گزارشی که اخیراً منتشر شده از مجمع جهانی اقتصاد منتشر شده است، روشهای پردازش کلان دادهها در طول همهگیری، زمان واکنشی را که بدون زیرساختهای تکنولوژیکی کنونی انتظار داریم، بهطور قابل توجهی کوتاه کردهاند.
تجزیه و تحلیل داده های پیش بینی شده
در ابتدای اپیدمی، تجزیه و تحلیل پیشبینیکننده ویروس – که در شهر ووهان چین منتشر شد – به ارزیابی چگونگی انتشار ویروس در سراسر جهان کمک کرد، و در زمانی که درک کامل تواناییها و خطرات آن هنوز دشوار بود. ویروس، اما با تجزیه و تحلیل کلان داده ها، می توانیم بدانیم که یک اپیدمی جهانی در راه است.
در طول اپیدمی و تاکنون، این تحلیل پیشبینی مبتنی بر داده به پیشبینی امواج بعدی بیماری در بسیاری از کشورها کمک کرده است و همچنین میتوان تاثیر مورد انتظار هر موج را با درک نقاط دادهای مانند زیرساختهای مراقبتهای بهداشتی و سلامت ارزیابی کرد. تراکم جمعیت در این یا آن کشور، همه اینها چند دهه پیش ممکن نبود.
بر اساس مطالعه ای که توسط گروهی از دانشمندان تهیه شده و اخیراً در مجله Translational Medicine منتشر شده است، امروزه مدل های فنی مبتنی بر هوش مصنوعی برای پیش بینی شدت شیوع بیماری ها و تأثیر آنها در مناطق خاصی از جهان به طور مداوم در حال بهبود هستند. .
استفاده از این مدلها تنها به بیماریهای عفونی محدود نمیشود، بلکه برای درک چگونگی توسعه بیماریهای مزمن نیز استفاده میشود و این پیشرفت علمی «پزشکی دقیق» نامیده میشود. این مدلها مراقبتهای پزشکی تخصصی را برای افراد مبتلا به بیماریهای مزمن بر اساس مطالعه و شناخت عوامل فردیت خود مانند ژن ها، سبک زندگی و محیط.
همچنین از هوش مصنوعی برای تشخیص بیماری ها از طریق تکنیک های تصویربرداری پزشکی استفاده می شود. خطاهای انسانی اغلب در تشخیص به دلیل درک نادرست از تصاویر پزشکی رخ می دهد که ممکن است جزئیات بسیار کوچک اما بسیار مهم برای تشخیص بیماری را نادیده بگیرد و در اینجا جمع آوری داده ها می تواند در طول زمان و از همه کمک کند. با کمک هوش مصنوعی و کلان داده ها، اکنون می توان بسیاری از منابع را برای تمرکز بر نوآوری برای درمان موثر بیماری ها هدایت کرد.
منبع : Translational Medicine