Skip to main content

Hitachi

Sosyal Inovasyon

Dr. Veri sizi şimdi görecek

Verilerin, hastalıkların öngörülmesinde ne kadar büyük bir etki yaptığını keşfedin

Tıp bilimindeki ilerlemenin hızı, teknolojiyle karşılaştırıldığında bazen çok yavaş gelebiliyor.

Her yıl, iletişim kurma, bankacılık işlemlerini yapma ve hatta eş bulma yöntemlerimizi değiştiren yeni bir cihaz veya uygulama üretilirken, tıbbi tedavilerin geliştirilmesi genellikle uzun bir süreç oluyor.

Ancak, sağlık hizmetleri büyük veri sayesinde bu açığı kapatmaya başlıyor! Nasıl? Bir kişi veya grup hakkında pek çok tıbbi veriye sahip olunması sayesinde, doğru tıbbi modeller oluşturulabiliyor ve o kişilerin sağlığı hakkında faydalı öngörülerde bulunulabiliyor.

Şirketler, yıllar boyunca online faaliyetlerimizden elde edilen verileri, beğenebileceğimiz filmleri veya satın almak isteyebileceğimiz ürünleri öngörmek için kullandı. Veri güvenliği konusundaki haklı endişeler, tıp biliminde büyük verinin gelişimini yavaşlattı. Artık, daha fazla veriye ulaşılabilmesi sayesinde, bu yöntemler temkinli bir şekilde, bizi daha sağlıklı kılmak için kullanılıyor.

Ancak, bu veriler nereden geliyor ve nasıl daha fazlasına ulaşabiliriz? Ortalama bir Britanyalı, doktora yılda yalnızca 5 kez gidiyor ve bu da doktorların büyük miktarda veri toplamasını zorlaştırıyor. Giyilebilir sağlık cihazlarındaki artış, bu yollardan biri. Akıllı bir cihaz, sürekli olarak hayati göstergeleri takip ediyor; bu cihazlar, eğlenceden araştırma sınıfına geçecek şekilde geliştikçe, veriler daha da değerli hale gelecek. Hepimiz, eninde sonunda cihazlarımızda saklanan eksiksiz bir sağlık profiline sahip olacağız.

Büyük verinin faydaları, bu çok erken aşamalarda bile görünüyor. Hitachi, iUtah Health Üniversitesiyle işbirliği içerisinde, farklı ilaçların tip 2 diyabet hastalarını tedavi etme olasılığını öngörmek için elektronik tıbbi kayıtları analiz eden yeni bir teknolojiyi duyurdu. Teknolojinin ilaçların etkisini öngörmedeki yüksek doğruluk oranı, sonuçların daha önceki tıbbi kayıtlarla karşılaştırılması suretiyle onaylandı.

Bir kişi hakkında pek çok veriye sahip olmanın yanında, pek çok kişiden veri toplamak da hastalıkların anlaşılması açısından çok faydalı. Bunun ilk örneklerinden biri, teknoloji devi Google tarafından soğuk algınlığı ve grip salgınlarının haritasını çıkarmak için başlatılan Google Flu Trends projesiydi. Belirli bir coğrafi bölgede soğuk algınlığı ve grip belirtileri, tedaviler ve doktor randevularına ilişkin arama yapan kullanıcılardan toplanan veriler, gelecekteki enfeksiyonların haritasını çıkarmak için kullanıldı. Bu fikir, Twitter aracılığıyla gribin yayılmasını gerçek zamanlı olarak öngören yeni bir model geliştiren Northeastern Üniversitesi'nden bir ekip tarafından bir adım ileriye taşındı.

Diğer örnekler arasında, ABD’deki eczanelerde tezgahtan yapılan soğuk algınlığı ve grip ilacı satışlarının takip edilip, kamu sağlığı görevlilerinin genellikle ilk ilaç satın alınmasından ortalama 2 hafta sonra gerçekleşen, solunum sorunları dolayısıyla hastaneye gidişlerin arttığı dönemleri öngörmesinin sağlanması yer almaktadır.

Sağlık sektörü, hasta verilerindeki ihlallere karşı dikkatli olmak zorunda olsa da, sağlığımız hakkında daha çok şeyi anlama potansiyeli, sonuçta insanların daha sağlıklı olması anlamına gelecektir.