ביוכם - Bio-Chem לוגו

שימוש ביכולות ביג דאטה (Big Data) בעולם הרפואה

שימוש ביכולות ביג דאטה (Big Data) בעולם הרפואה

מה זה Big Data?

Big Data בִּיג דָּאטָה או בשמו העברי” נְתוּנֵי עָתֵק” מתאר מאגרי מידע גדולים, מגוונים ומבוזרים, אשר אינם מסודרים לפי מתודולוגיה מסויימת.

תחום הביג דאטה עוסק בניתוח כמות עצומה של מידע באמצעות כלים טכנולוגיים מתקדמים.

המידע בו מבצעים שימוש בתהליכי ה- Big Data נאסף ממקורות שונים, ומתקבל בפורמטים שונים ובאיכויות שונות ועל כן, תהליך האינטגרציה מורכב יחסית.

מאגריBig Data יכולים להיות מאופיינים בהתאם לפרמטרים כגון: נפח, אמינות, שונות, יציבות ואמינות.

כחלק מהתמורות בתחום טכנולוגית המידע בעשור האחרון, פותחו יכולות טכנולוגית מרשימות בכל הנוגע לאחסון, סינון, איחוד וניתוח מאגרי נתונים מסוג זה, במטרה לזהות תבניות, קשרים, דפוסים וקורלציות אשר ניתן להסיק מהן תובנות מועילות לצרכים אופרטיביים שונים וביניהן, גם בתחומי הבריאות, הפארמה והמדיקל.

 

כיצד ניתן להשתמש ב- Big Data בתחום הבריאות הדיגיטלית והתרופות?

זו עובדה ידועה שקיים מידע רב בארכיונים של ארגוני הרפואה הציבוריים ובחברות התרופות. מידע זה בעקר קשור לפציינטים, מחלות ומצבים רפואיים וכמובן תרופות וטיפולים.

בתחום הבריאות הדיגיטלית, שימוש ב- Big Data עשוי לסייע לנו ללמוד על מחלות ומצבים רפואיים שונים בקרב סוגים שונים של אוכלוסיות או מצבים שונים וכך לאפשר לארגוני הרפואה, חברות התרופות, המכשור הרפואי והרופאים, להנגיש פתרונות יעילים ומהירים לטיפול בפציינטים.

לשם המחשה, תחום הגנטיקה הנו אחד מאתגרי הביג-דאטה הגדולים ביותר, היות והוא כרוך בריצוף גנומי של מילארדים של בני אדם ו/או בע”ח/ואו מיקרואורגניזמים, ביצוע השוואות ביניהם, איתור מוטציות וכיו”ב.

בנוסף, היות ומדובר במידע אישי על אנשים, אשר זליגתו עשויה לפגוע בהם באופן כזה או אחר, יש לקבל אישור מהנבדקים, להקפיד על פרטיות, חסיון ואבטחת מידע תוך עמידה בדרישות הרגולציה המשתנות בין מדינה למדינה.

יישום אסטרטגיות “Big data” בחברות מדיקל ופארמה, עשוי גם להוות כלי לתמיכה בהחלטות בכלל ובהחלטות רופאים בפרט. בנוסף, באמצעותו ניתן לבצע אופטימיזציה של תהליכים, הגברת יעילות, שיפור ואף להשתמש בו כחלק מביצוע ניסויים קליניים.

ללא ספק, היכולות והתמורות הרבות בתחום ה-Big data יעניקו לנו כלים חדשים לשימושם ותועלתם של רופאים, פציינטים, חברות העוסקות במחקר ופיתוח, חברות ביטוח וגופים רגולטוריים כגון ה-FDA ועוד רבים אחרים.

 

ההזדמנות ביישום ביג דאטה בתחום הבריאות

ההזדמנות הגלומה ב- “Big data” מתאימה בעקר לארגונים בעלי סביבות עסקית מורכבת, המאופיינות בהיצף נתונים אשר נאגרים, אך לכאורה לא ניתנים לשימוש באופן ישיר או פשוט.

במערכות הבריאות הציבורית ובתעשיית הפרמצבטיקה והאמ”ר, הגידול במסת הנתונים הוא עצום והוא מגיע ממס’ מקורות כגון מתהליכי המחקר והפיתוח, הניסויים הקליניים, תוצאות בדיקות של מטופלים, תלונות, נתוני תחלואה, פעילות קמעונאית, עבודה מול רופאים, צוותים רפואיים ופציינטים.

תהליך ניתוח נתונים אפקטיבי עשוי לסייע לחברות פארמה ומכשור רפואי לזהות אמ”ר ותרופות פוטנציאליות חדשות ולפתחן למוצרים רפואיים יעילים ומאושרים לשימוש, במסלול מהיר וחסכוני יותר מכפי שהתרגלנו עד כה.

 

ניסויים קליניים תוך שימוש ב- Big Data

היתרונות של שימוש ב- Big Data ואמצעי בריאות דיגיטלית אחרים בניסויים קליניים הנם רבים, להלן חלק מהם:

  • מינוף המידע המולקולרי והקליני הקיים בשילוב עם שימוש מודלים של חיזוי, ML ו- AI, במטרה לזהות חומרים פעילים פוטנציאליים להם קיימת התכנות להפוך בעתיד לתרופה בטוחה ויעילה
  • איתור פציינטים ומשתתפים פוטנציאליים לניסויים קליניים דרך רשתות חברתיות
  • קבלת הסכמת משתתפי הניסוי באמצעות וידאו וחתימה דיגיטלית
  • ביצוע ניסוים קליניים רבי משתתפים, קצרים יותר, יקרים פחות ובעלי מובהקות סטטיסטית חזקה יותר
  • יכולות טכנולוגיות לנתח ולנהל Big Data אשר מגיע כתוצאה משימוש במכשור לביש ו/או אביזרי ניטור וחישה בקרב משתתפי הניסוי הקליני
  • היכולת לבצע פרסונליזציה של טיפולים רפואיים ותרופות בצורה פשוטה
  • שימוש בנתוני “Real world” המאפשרים לדעת על מצבו הרפואי של הפציינט במצבים שונים לאורך כל שעות היממה, 24/7 וכולל בסיטואציות יומיומיות כגון שינה, ערות, פעילות חברתית, מזג אויר וכיו”ב.
  • זיהוי מהיר של אינדיקציות רפואיות לאיתור מוקדם של בעיות בטיחות או מצבים רפואיים מסוכנים המתרחשים כחלק מהניסוי הקליני ודורשים פעולה מיידית
  • שימוש במסדי נתונים אלקטרוניים המאפשרים זרימת נתונים משופרת, מהירה ואמינה בין הפונקציות השונות המשתתפות בניסוי הקליני
  • ביצוע ניסויים קליניים “וירטואליים” תוך שימוש בנתונים המועברים ע”י הפציינט ישירות ממכשור לביש, סלולר או אמצעי ניטור ביתיים
  • “ביקורים וירטואליים” של משתתפי הניסוי הקליני, איסוף נתונים לא פולשניים באמצעות תוכנה ואפליקציות סלולריות
  • שימוש במכשור וכלי Analytics בכדי לבצע ניטור רציף, לחזות, לאפשר גילוי מוקדם ולשפר את ה- outcome של הטיפול לחולים

 

תוכן עניינים

שתפו את המאמר