ביוכם - Bio-Chem לוגו

Big Data בתחומי הרפואה והפארמה

Big Data בתחומי הרפואה והפארמה

מה זה Big Data?

ביג דאטה או בשמו העברי “נתוני עתק” הנו תחום אשר צובר תאוצה בעשור האחרון, אר למנוע צמחיה מרכזי בשירותי הרפואה, התרופות והניסויים הקליניים. כמויות עצומות של מידע רפואי וקליני שנצבר בעבר וממשיך להצבר בשנים האחרונות, אוצר בתוכו תובנות רבות, אשר באמצעות שימוש בכלי ניתוח מידע מתאימים, ותוך שמירה על חסיון מידע המטופלים, ללא כל צל של ספק עשוי לרפא חולים רבים ולשפר את איכות החיים ותוחלת החיים של כלל האוכלוסיה, תוך הנגשה טובה יותר של שירותי בריאות לצד עלויות תפעול מופחתות.

הטכנולוגיות הקיימות לשימוש וניתוח נתוני ביג-דטה ובכלל זאת היכולת לזקק תובנות מהנתונים הגולמיים, תוך שימוש באלגוריתמים, Machine learning, מודלים לחיזוי ו – AI מאפשרים לבצע שינוי מהותי באופן פעילותם ובדפוסי ניהולם של ארגונים וחברות ממגוון אספקטים שונים.

גם בעולם הרפואה עצמו, הן בעקבות מגיפת הקורונה שפרצה באופן בלתי צפוי בשנת 2020 שלמעשה “תפסה את המערכת לא מוכנה”, והן כחלק מתהליך שעוד החל קודם לכן במרבית תחומי הרפואה. שינויים ותמורות אלה, תומכות ומקדמות את המעבר מה – “הרפואה המגיבה” ל – “רפואה המונעת” ו – “רפואה מותאמת אישית”.

 

צמיחת שוק הביג דטה בעולם הרפואה

שווי שוק הביג דאטה העולמי נכון לשנת 2019 היה 189 מילארד דולר וצפוי להגיע ל – 275 מילארד דולר בשנת 2022, וזאת מבלי לחשב את התאוצה שתחום זה חווה בשנים 2020 בעקבות משבר הקורונה העולמי. מהפיכת המידע והעידן הדיגיטלי הגלובלי, מביאים לעליה מעריכית חסרת תקדים בטכנולוגיות כריית המידע, האיסוף, העיבוד והאחסון של מסדי נתונים עצומים, לצד תעבורה של מידע בפורמט דיגיטלי.

ההערכות מדברות על כך שנפח המידע העולמי צפוי לגדול בקצב של יותר מ – 30% בשנים הבאות. השימוש היומיומי במחשב האישי, האינטרנט, הרשתות החברתית, הטלפון החכם והמכשור לביש, שחלקו משמש כבר היום כבר לצרכי ניטור פרמטרים בריאותיים ורפואיים בזמן אמת, לצד תוכנות רפואיות המשמשות ככלי תומך לקבלת החלטות רפואיות, מוסיפים מידע חשוב נוסף ומשפרים את היכולות, אשר יתרמו לצמחיה העתידית של תחום הבריאות הדיגיטלית.

 

אילו תחומים בעולם הרפואה מסייעים לגידול בשוק הביג דטה העולמי?

קצב הצמיחה המרשים של שוק הביג דטה בעולם הרפואה והמדיקל, הנו תולדה תהליכי המעבר לדיגיטליזציה, ולאחסון אלקטרוני של רשומות ומסדי נתונים אשר מגיעים מכמה סוגי מקורות כגון:

  • רשומות רפואיות אלקטרוניות ותיקים רפואיים
  • הדמיות רפואיות כגון CT, MRI, US
  • אביזרי חישה וניטור, תמונות, מכשור רפואי ומכשור לביש
  • נתונים ממחקרים רפואיים ומחקרים קליניים כגון הגנום האנושי
  • תוצאות בדיקות מעבדה מסוגים שונים
  • נתונים אישיים ודמוגרפיים על האוכלוסיה בכלל ועל פציינטים בפרט
  • ניטור מידע מפעילות שמקורה ברשתות החברתיות, דפי אינטרנט ואפיליקציות מובייל

 

כיצד ניתן לשפר את בריאות החולים באמצעות ביג דטה?

כאמור, בתוך מאגרי המידע העצומים טמונות תובנות בעלות ערך רב. יכולות הניתוח המתקדמות של נתוני עתק אלה, וגילוי מתאמים ומאפיינים שונים בין הנתונים לבין מצבים רפואיים ומחלות, הנם המפתח לשיפור הטיפול בחולה בכלל, ולחיזוי מוקדם של מחלות בפרט תוך נקיטת פעולות רפואה מונעת ומותאמת אישית לציבור החולים או האוכלוסיה הרלוונטית.

מעבר לכך, התוצאה של שימוש נכון במסדי הנתונים, יוביל בהכרח להתייעלות מערכות הרפואה השונות, הקטנת העומס, צמצום במשאבים, בדיקות רפואיות עודפות, מניעת תחלואה, הנגשה טובה יותר של שירותי בריאות וחסכון בעלויות.

 

דוגמאות לישומים של נתוני עתק בעולם הרפואה

המחשב של חברת IBM ששמו WATSON, הנו מבצע שימוש בנתוני עתק, בכלי בינה מלאכותית ויכולות עיבוד מידע והצלבתו עם נתוני מחקרים קליניים ומדעיים מתאימים, לצורך אבחון מוקדם של מחלות ומתן המלצות לטיפול פרסונלי במחלות. מערכת מתוחכמת זו, מצויה בשימוש של כ – 300 בתי חולים ברחבי העולם.

 

ניתוח סיכונים בעולם התוכנה הרפואית והביג דטה

כמו בכל תחום חדש, לצד היתרונות הגדולים, מצויים גם סיכונים שיש לדעת לאתר אותם ולטפל בהם. תחום ה – Big data עושה שימוש במידע של מטופלים, אשר כולל גם מידע אישי, דמוגרפי ורפואי, ועל כן, זליגה של מידע מסוג זה לגופים/אנשים אשר אינם אמורים להחשף אליו, מהווה סיכון ממשי ועלולה להביא לשימוש לרעה בנתונים אלה.

לא בכדי, בכל העולם קיימת רגולציה מחמירה בכל הנוגע לחסיון מידע רפואי של פציינטים, לדוגמא דרישות ה – GDPR האירופאיות, ה – HIPAA האמריקניות וכן ה – ISO 27001 , ה – ISO 27017 ואחרים.

עבור כל תוכנה רפואית, ישנה חובה לבצע Risk Assessment מפורט. יתרה מכך, אבחון רפואי מבוסס ביג – דאטה, עלול גם להוביל לתוצאות אבחון שאינן נכונות, כתוצאה מהסתמכות כל נתונים בלתי מדויקים, שאינם שלמים או בעלי רמת אמינות לא ידועה.

תוכן עניינים

שתפו את המאמר