УДК 004.42

Анализ больших данных в медицине возможности и проблемы

Серебрякова Татьяна Александровна – кандидат экономических наук, доцент с учёной степенью кандидат наук кафедры экономической кибернетики Тихоокеанского государственного университета.

Смирнов Денис Андреевич – студент кафедры экономической кибернетики Тихоокеанского государственного университета; инженер-программист Медицинского информационно-аналитического центра министерства здравоохранения Хабаровского края.

Аннотация: В статье исследуется роль анализа больших данных в медицинской практике, выявляя потенциальные преимущества и вызовы, с которыми сталкиваются исследователи и практикующие врачи. В статье обсуждаются методы и инструменты анализа больших данных, их применение в различных областях медицины, таких как диагностика, прогнозирование заболеваний, индивидуализация лечения, а также управление здравоохранением. Подробно рассматриваются технологии машинного обучения и их роль в анализе медицинских данных. В статье также выделяются основные проблемы, связанные с использованием больших данных в медицине, такие как проблемы конфиденциальности данных, качества данных, интерпретации результатов и этические вопросы. Исследование направлено на поддержку разработки эффективных стратегий использования анализа больших данных для улучшения медицинской практики и решения современных медицинских проблем.

Ключевые слова: магистр, аналитика, анализ больших данных, здравоохранение, студент.

Использование анализа больших данных в медицине может произвести революцию в секторе здравоохранения. Большие данные относятся к большим и сложным наборам данных, которые генерируются из различных источников, таких как электронные медицинские карты, медицинские изображения и носимые устройства. Использование больших данных позволяет поставщикам медицинских услуг и исследователям анализировать данные и получать информацию, которая ранее была невозможна. Однако использование больших данных также создает новые проблемы, в том числе вопросы конфиденциальности, безопасности данных и потребность в сложных аналитических инструментах. Эта статья направлена на изучение возможностей и проблем анализа больших данных в медицине, включая потенциальное применение больших данных в медицинских исследованиях, уходе за пациентами и общественном здравоохранении.

Персонализированная медицина: использование больших данных может позволить поставщикам медицинских услуг адаптировать планы лечения для отдельных пациентов на основе их истории болезни, генетического состава и факторов образа жизни. Такой индивидуальный подход может привести к более эффективному лечению и улучшению состояния здоровья пациентов.

Медицинские исследования. Анализ больших данных может ускорить медицинские исследования, позволяя исследователям выявлять закономерности, корреляции и взаимосвязи, которые ранее было невозможно обнаружить. Например, исследователи могут использовать большие данные для выявления генетических маркеров заболеваний, отслеживания вспышек заболеваний и изучения эффективности новых методов лечения.

Общественное здравоохранение. Большие данные могут дать представление о вспышках заболеваний, тенденциях в области здоровья населения и эффективности вмешательств в области общественного здравоохранения. Например, чиновники общественного здравоохранения могут использовать большие данные для отслеживания распространения инфекционных заболеваний и выявления областей с высоким риском вспышек.

Безопасность данных. Использование больших данных вызывает опасения по поводу безопасности информации о пациентах и возможности утечки данных. Медицинские данные очень конфиденциальны, и крайне важно, чтобы данные пациентов были защищены от несанкционированного доступа или раскрытия. Поставщики медицинских услуг и исследователи должны предпринять шаги для обеспечения безопасности данных пациентов, например, внедрить надежные протоколы шифрования и средства контроля доступа.

Вопросы конфиденциальности. Использование больших данных вызывает опасения по поводу конфиденциальности информации о пациентах и возможности неправомерного использования данных. Пациенты имеют право знать, как используются их данные, и контролировать свои данные. Крайне важно, чтобы поставщики медицинских услуг и исследователи соблюдали этические принципы и получали согласие пациентов перед использованием их данных.

Аналитические инструменты. Большие данные требуют сложных аналитических инструментов и алгоритмов для извлечения значимой информации, которая может быть недоступна многим поставщикам медицинских услуг и исследователям. Медицинские работники и исследователи должны иметь доступ к передовым аналитическим инструментам и обучению, чтобы гарантировать, что они могут эффективно использовать большие данные.

Использование анализа больших данных в медицине представляет как возможности, так и проблемы. Хотя потенциальные преимущества анализа больших данных огромны, важно решать проблемы, связанные с безопасностью данных, проблемами конфиденциальности и потребностью в сложных аналитических инструментах. Поскольку использование больших данных в медицине продолжает расти, крайне важно, чтобы мы разработали политики и рекомендации, чтобы обеспечить безопасность данных пациентов, защиту конфиденциальности и реализацию потенциальных преимуществ больших данных. При наличии надлежащих мер безопасности анализ больших данных может помочь преобразовать сектор здравоохранения и улучшить результаты лечения пациентов.

Список литературы

Бадретдинов, Т. Л., & Ратникова, Т. А. (2021). Большие данные в медицине: обзор перспективных направлений исследований. Вестник Волгоградского государственного медицинского университета, 70(1), 109-115.
Каневский, С. В., & Макаров, Ю. А. (2017). Применение методов анализа больших данных в медицине. Медицинская визуализация, (4), 90-100.
Круглова, Е. В., & Хабибуллина, З. И. (2020). Персонализированная медицина: основные аспекты и перспективы развития. Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Медицинские науки, 4(40), 71-77.
Кузнецова, А. А., Колесникова, Е. В., & Карпова, О. В. (2021). Применение методов анализа больших данных в медицинских исследованиях. Сибирский онкологический журнал, (1), 58-62.
Михайлов, М. М., & Серов, В. В. (2017). Применение методов анализа больших данных в медицине. Компьютерные исследования и моделирование, 9(3), 469-483.
Попова, Н. В., & Кузнецова, Е. А. (2020). Анализ больших данных в области здравоохранения: преимущества и риски. Здравоохранение, 9(100), 58-64.
Саратовцев, С. В., & Петров, В. И. (2019). Большие данные в медицине: вызовы и перспективы. Медицинский журнал, 4, 22-26.
Смирнова, Е. А. (2021). Применение методов анализа больших данных в исследованиях здравоохранения. Медицинские технологии. Оценка и выбор, (2), 21-26.
Чернов, А. В., & Грачева, Т. А. (2018). Применение больших данных в области здравоохранения. Материалы конференции "Информатика и системы управления в социальной сфере", 1-8.
Захарченко А.Г., Санникова Н.А., Любимова Ю.Н., Карчагина Ю.С. Особенности и возможности применения больших данных в медицине // Медицинские технологии. Оценка и выбор. – 2020. – Т. 17. – № 4. – С. 46-51.
Медвецкий В.Г. Использование методов анализа больших данных в медицине: возможности и перспективы // Наука и техника. – 2019. – Т. 1. – С. 42-49.
Павлова Н.В., Белоусова Л.А., Черных А.А. Использование методов анализа больших данных в медицине // Вестник Красноярского государственного медицинского университета им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого. – 2020. – Т. 17. – № 3. – С. 129-136.
Болдырева Л.Н., Гусева М.В. Применение методов анализа больших данных в медицине // Наука и образование: научный журнал. – 2019. – Т. 3. – С. 59-65.
Косолапов Н.В., Кучин Д.А., Перепелкин Д.А. Большие данные в медицине: проблемы и перспективы // Проблемы программирования. – 2019. – Т. 20. – № 3. – С. 70-79.
Городецкая И.В., Сычева О.Ю., Васильева Е.В. Применение больших данных в медицинских исследованиях // Здравоохранение. – 2019. – № 6. – С. 29-35.
Буравцова Е.А. Большие данные в медицине: анализ, использование и проблемы // Актуальные проблемы современной науки и техники. – 2020. – Т. 3. – С. 112-115.