Thuật ngữ “Big data” đề cập đến việc sử dụng nguồn dữ liệu phức tạp, nhanh chóng, nổi bật với số lượng lớn chưa từng thấy như terabyte (1012 byte), petabyte (1015 byte) hoặc thậm chí zettabyte (1021 byte). Dung lượng lưu trữ được xác định bởi 4 chiều: khối lượng, vận tốc, đa dạng và tính xác thực. Khi có thêm dữ liệu được tích lũy thì cả khối lượng và tốc độ đều tăng. Dữ liệu lớn đề cập đến số lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi số hóa của mọi hoạt động, được củng cố và phân tích bằng các công nghệ cụ thể. Với dữ liệu lớn các ngành công nghiệp đang thay đổi nhưng vẫn còn rất nhiều việc phải làm, thông qua các công nghệ mới giúp đưa ra quyết định sáng suốt hơn, cải thiện hoạt động. Việc áp dụng các phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe có rất nhiều kết quả tích cực và tiết kiệm chi phí. Trong lĩnh vực y tế, hiện nay nhiều nước đã bắt đầu đẩy mạnh ứng dụng “Big data”, dưới đây là 12 ví dụ về ứng dụng của nó trong hoạt động chăm sóc sức khoẻ: 1. Dự báo số lượng bệnh nhân đến khám hàng ngày để điều chỉnh nhân sự phù hợp 2. Hồ sơ sức khoẻ điện tử (EHR) 3. Cảnh báo thời gian thực trong hỗ trợ ra quyết định lâm sàng (CDS) 4. Giúp ngăn ngừa lạm dụng thuốc gây nghiện opioid 5. Tăng cường sự tham gia của bệnh nhân vào và chăm sóc sức khỏe của chính họ 6. Sử dụng dữ liệu y tế để lập kế hoạch chiến lược được thông báo tốt hơn 7. Nghiên cứu xu hướng và phương pháp điều trị bệnh ung thư 8. Sử dụng phân tích dự báo 9. Giảm gian lận trong sử dụng quỹ BHYT và tăng cường bảo mật dữ liệu 10. Thực hành telemedicine 11. Tích hợp hình ảnh y tế để chẩn đoán rộng hơn 12. Ngăn chặn lạm dụng các lần khám không cần thiết Thử phân tích tiện ích của ứng dụng 1: vấn đề kinh điển đòi hỏi người quản lý bệnh viện nào đều phải đối mặt: cần bao nhiêu nhân viên đáp ứng nhu cầu khám, chữa bệnh vốn hay thay đổi theo thời gian, nhất là tại khoa khám bệnh? Nếu đưa vào quá nhiều nhân viên phục vụ, thì nguy cơ chi phí lao động không cần thiết sẽ tăng lên, nếu quá ít nhân viên, thì chất lượng phục vụ sẽ giảm và than phiền và tần suất không hài lòng sẽ tăng. “Big data” sẽ giúp giải quyết vấn đề này. Tại một vài bệnh viện ở Paris, đã sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đưa ra dự đoán hàng ngày và hàng giờ về số lượng bệnh nhân đến khám ở mỗi bệnh viện. Một trong những nguồn dữ liệu chính để phục vụ tiện ích này là hồ sơ nhập viện của bệnh viện trong 10 năm, các nhà khoa học dữ liệu đã sử dụng kỹ thuật “phân tích chuỗi thời gian”. Những phân tích này cho phép các nhà nghiên cứu nhìn thấy các mô hình liên quan trong tỷ lệ nhập viện. Sau đó, họ có thể sử dụng máy học để tìm ra các thuật toán chính xác nhất dự đoán xu hướng nhập viện trong tương lai. Tại các bệnh viện này, dựa trên trình duyệt web được thiết kế, nhà quản trị bệnh viện sẽ dễ dàng biết được dự báo tỷ lệ khám và nhập viện trong 15 ngày tới. Trên cơ sở đó, các bệnh viện này sẽ chủ động bố trí tăng số nhân viên tương ứng với số lượng bệnh nhân sẽ tăng cao dự kiến, việc này dẫn đến giảm thời gian chờ đợi cho bệnh nhân và chất lượng chăm sóc tốt hơn. Sở Y tế TP.HCM Xem thêm...
