Big Data in Healthcare
Big data เข้ามาช่วยพัฒนา/ปรับปรุงการให้บริการด้าน healthcare ได้อย่างไรบ้าง
ครั้งก่อนเราพูดถึง concept ทั่วไปเกี่ยวกับ Big data ไปแล้ว ในครั้งนี้จะยกตัวอย่างการใช้ Big Data มาทำงานจริง โดยเราจะลงรายละเอียดว่าในสาย healthcare สามารถใช้ Big data มาช่วยในการทำงานได้อย่างไร
Big data and healthcare
แม้ Big data จะฟังดูไม่เกี่ยวข้องกับ healthcare มากนัก แต่จริงๆแล้ว Big data เข้ามามีส่วนช่วยงานด้าน healthcare ได้อย่างมาก เนื่องจาก Big data ก็คือข้อมูล ซึ่งทางการแพทย์ ข้อมูลมีหลากหลายมาก ไม่ว่าจะเป็นบันทึกของแพทย์ ผลการทดสอบทางคลินิก ข้อมูลยา ข้อมูลการเบิกค่ารักษา ไปจนถึงข้อมูลเชิงเศรษฐสังคม (socio economic) ไปจนถึงข้อมูลใหม่ๆจากเครื่องจักรและข้อมูลที่ได้จาก social media, forum และ WebMD ต่างๆ โดยข้อมูลเหล่านี้มีความหลากหลายอย่างมาก ทั้งในเชิงขนาดของข้อมูล รูปแบบและความเร็วในการผลิตข้อมูล ซึ่งเหมาะอย่างมากกับการใช้เทคนิคการวิเคราะห์แบบ Big data
ด้วยความที่งานในสาย healthcare มีข้อมูลจำนวนมหาศาลในทุกๆวัน ทำให้เป็นทั้งความจำเป็นและโอกาสในการถอดรหัสข้อมูลและส่งต่อให้กับนักวิจัยหรือผู้ปฏิบัติงานทางการแพทย์ต่างๆ เพื่อให้นำไปใช้ในชีวิตจริง และสร้างประโยชน์ให้กับคนหมู่มากได้จริง
ประโยชน์ของการนำ Big data มาใช้จะทำให้เกิดเป็นแหล่งรายได้ใหม่ ช่วยให้การรักษาเป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น สามารถคาดการณ์โรคระบาดและวิธีการรักษาได้ ช่วยเรื่องการบริหารจัดการ ซึ่งจะนำไปสู่การพัฒนาคุณภาพชีวิตโดยรวมและลดการเสียชีวิตที่สามารถป้องกันได้
ตัวอย่างการนำ big data มาใช้กับ healthcare
● Global Health Data Collection
ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับ sector ด้านสุขภาพ ดังนั้น หนึ่งในบทบาทสำคัญของBig data ในสายงานด้าน healthcare คือนำเทคนิค big data มาใช้ในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพในระดับมหภาค ที่ผ่านมา มีความพยายามจากหลายองค์กรในการให้บริการดังกล่าว ในที่นี้จึงขอหยิบเคสที่น่าสนใจเคสหนึ่งมาเล่าคือ Magpi
Magpi
Magpi เป็นผู้นำในการให้บริการการเก็บข้อมูลด้วยมือถือผ่านการใช้ระบบ cloud และการทำ data visualization เพื่อช่วยให้องค์กรสามารถพัฒนาประสิทธิภาพในการดำเนินการ โดยเปิดโอกาสให้องค์กรจากหลากหลายภาคส่วนสามารถเข้าถึงการออกแบบระบบการเก็บข้อมูลด้วยโทรศัพท์มือถือที่ใช้ง่ายและราคาไม่แพง สามารถเข้ามาดูข้อมูลที่สื่อสารออกมาเป็นภาพได้แบบ real-time รวมถึงสามารถทำแคมเปญผ่าน SMS และระบบเสียงตอบรับได้อีกด้วย
Magpi ใช้ประโยชน์จากประสบการณ์ในการทำ data science การพัฒนาเทคโนโลยี การพัฒนาระหว่างประเทศและสาธารณสุขเพื่อมานำเสนอบริการให้แก่องค์กร NGO องค์กรพัฒนาด้านสาธารณสุขระหว่างประเทศ และภาคเอกชนต่างๆ โดยระบุชัดเจนว่าสิ่งที่บริษัทต้องการจะส่งมอบให้ลูกค้าคือ “เทคโนโลยีที่ช่วยให้การเก็บข้อมูลผ่านทางโทรศัพท์มือถือ โดยเฉพาะสำหรับองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรต่างๆ เป็นไปได้ง่ายขึ้น”
ด้วยความที่บริษัทเห็นปัญหาว่า ส่วนที่แพงที่สุดของการจัดเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลคือการจ้างโปรแกรมเมอร์และที่ปรึกษาทางด้านเทคโนโลยี บริษัทจึงผลิต EpiSurveyor ขึ้น ซึ่งเป็นแอพพลิเคชั่นแบบ cloud-based ตัวแรกของสายงานพัฒนาที่ไม่ต้องอาศัยการทำงานของโปรแกรมเมอร์ โดยมีลักษณะคล้ายกับการใช้งาน Gmail แต่เป็น Gmail ที่ใช้สำหรับการเก็บข้อมูล
ในภายหลัง มีการพัฒนาซอฟแวร์ดังกล่าวให้พร้อมกับการใช้งานที่หลากหลายมากขึ้น และมีภาคส่วนที่เข้ามาซื้อบริการหลากหลายมากขึ้น ตั้งแต่ภาคเงินกู้ขนาดจิ๋ว (microfinance) ภาคพลังงาน การศึกษา การดูแลสุขภาพ ไปจนถึงห่วงโซ่อุปทาน โดยทั้งหน่วยงานไม่แสวงหากำไร ภาครัฐ หรือแม้กระทั่งบริษัทเอกชนเองก็ตระหนักถึงประโยชน์ของระบบการเก็บข้อมูลทางโทรศัพท์มือถือที่ใช้งานง่าย มีประสิทธิภาพและราคาไม่แพง
ปัจจุบัน Magpi มีผู้ใช้กว่า 60,000 คน ใน 170 ประเทศทั่วโลก โดยมีองค์กรชั้นนำทั่วโลก อาทิเช่น World Bank, DARPA, UNICEF, Deloitte, the Centers for Disease Control and Prevention (CDC), and the International Federation of the Red Cross and Red Crescent Societies (IFRC) มาเป็นผู้ใช้บริการ
● Targeted Disease Prevention
นอกเหนือจากการเก็บและวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว Big data ยังมีบทบาทสำคัญในการป้องกันโรคเฉพาะต่างๆที่มีตัวบ่งชี้เป็นข้อมูลที่ระบุถึงปัจจัยเสี่ยงต่างๆได้อีกด้วย โดยปัจจุบัน คนสามารถใช้สายรัดข้อมือ (wearable) ที่มีเซนเซอร์ตรวจวัดและรวบรวมข้อมูลด้านสุขภาพ เพื่อส่งต่อให้บุคลากรทางการแพทย์เพื่อใช้ประกอบการการวินิจฉัยเบื้องต้นได้ ซึ่งจะช่วยให้ปัญหาสุขภาพหลายอย่างสามารถป้องกันได้ตั้งแต่ในระยะเริ่มต้น
Pittsburgh Health Data Alliance
Pittsburgh Health Data Alliance เกิดจากการรวมตัวกันของ 3 มหาวิทยาลัยคือ Carnegie Mellon University, University of Pittsburgh และ UPMC ภายใต้ความเชื่อที่ว่า “The future of Healthcare is in the data” โดยเป็นการผนึกกำลังของ University of Pittsburgh เข้ามาเติมในส่วนของงานวิจัยด้านการแพทย์ Carnegie Mellon University เข้ามาเสริมในด้านวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ และ machine learning ขณะที่ UPMC เป็นตัวเชื่อมข้อมูลเชิงลึกทางด้านการแพทย์และความเชี่ยวชาญในการนำเทคโนโลยีออกสู่การใช้งานเชิงพาณิชย์
ผลงานของการรวมกลุ่มกันดังกล่าวคือ การพัฒนาเทคโนโลยีที่เน้นการป้องกันก่อนจะเกิดโรค พัฒนาประสิทธิภาพการวินิจฉัยและส่งเสริมคุณภาพการรักษา โดยอาศัยข้อมูลที่นำมาจากหลายแหล่ง ไม่ว่าจะเป็นบันทึกทางการแพทย์ ข้อมูลจากบริษัทประกันภัย ข้อมือจากอุปกรณ์สายรัดข้อมือ (wearable) ข้อมูลทางพันธุกรรม ไปจนถึงการใช้ข้อมูลจากสังคมออนไลน์ต่างๆ และนำมาสร้างเป็นภาพรวมสุขภาพของแต่ละปัจเจกบุคคล เพื่อให้สามารถออกแบบวิธีการรักษาเฉพาะที่เหมาะสมได้
ลองนึกภาพว่าต่อไป เราสามารถคาดการณ์ช่วงเวลาที่คนแต่ละคนจะต้องเข้าห้องฉุกเฉินได้อย่างแม่นยำ โดยอาศัยข้อมูลการเข้าพบแพทย์ หรือการที่แพทย์สามารถใช้ข้อมูลพันธุกรรมมาประกอบการออกแบบวิธีการรักษามะเร็งเฉพาะสำหรับแต่ละคนได้ เหล่านี้คือสิ่งที่ Pittsburgh Health Data Alliance กำลังพยายามพัฒนาอยู่ และน่าจะเห็นเทคโนโลยีต่างๆออกมาใช้จริงอย่างแพร่หลายได้ในไม่ช้า
แหล่งข้อมูล: https://healthdataalliance.com/
● Health Predictive Modeling
Big data สามารถนำมาใช้เพื่อสร้างฐานข้อมูลของสภาวะสุขภาพของประชาชนทั่วไปได้ ผ่านการอาศัยข้อมูลจากระเบียนผู้ป่วย (ข้อมูลเชิงพันธุกรรมต่างๆ) ข้อมูลจากสังคมออนไลน์ (ข้อมูลเกี่ยวกับรูปแบบการใช้ชีวิต) ข้อมูลจากอุปกรณ์สายรัดข้อมูลที่มาพร้อมเซนเซอร์ตรวจจับข้อมูล ไปจนถึงประวัติการรักษา และข้อมูลจากบริษัทประกันภัย โดยข้อมูลที่ได้ดังกล่าวสามารถนำมาเปรียบเทียบกับข้อมูลประชากรคนอื่นๆและวิเคราะห์หารูปแบบออกมาได้ ทำให้สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการหาภัยคุกคามด้านสุขภาพจาก pattern ข้อมูลซ้ำๆ หรือช่วยให้สามารถนำมาพัฒนาโมเดลในการป้องกันโรคที่ซับซ้อนขึ้นได้
● Health Information Exchange
การเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์และการแลกเปลี่ยนข้อมูลอย่างรวดเร็วและแม่นย่ำสามารถช่วยให้การให้บริการทางการแพทย์เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น Big data เข้ามาช่วยด้านดังกล่าวได้อย่างไร ดูตัวอย่างได้จาก The Fontane Project
The Fontane Project
เป็นเทคโนโลยี telemedicine เพื่อแจ้งเตือนด้านสุขภาพ ซึ่งถูกพัฒนาขึ้นโดย Regional Health Information Organization (RHIO) ในประเทศเยอรมนี
โดยมีเป้าหมายหลักเพื่อให้การดูแลผู้ป่วยโรคหัวใจที่อยู่ในพื้นที่ชนบท โดยผู้ป่วยจะได้รับอุปกรณ์ที่สามารถตรวจความดันโลหิตและคลื่นไฟฟ้าหัวใจเพื่อนำไปใช้ตรวจวัดข้อมูลประจำวัน ข้อมูลที่ได้จะถูกส่งผ่านโทรศัพท์มือถือไปที่คลินิก เพื่อเก็บในฐานข้อมูลอิเลิกทรอนิกของผู้ป่วยซึ่งสามารถส่งต่อและแลกเปลี่ยนกับบุคลากรทางการแพทย์ได้อย่างปลอดภัย รวมถึงทำให้แพทย์สามารถเข้าถึงข้อมูลของผู้ป่วยได้จากทุกที่ ทุกเวลา กรณีที่มีตัวบ่งชี้ถึงความผิดปกติจากข้อมูลที่ส่งมาจากผู้ป่วย แพทย์ก็จะสามารถหาวิธีจัดการที่เหมาะสมได้อย่างทันท่วงที ปัจจุบันมีผู้ป่วยกว่า 1.4 ล้านคนที่มีข้อมูลอยู่ในระบบ
จากการวัดผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นภายหลังการนำเทคโนโลยีดังกล่าวมาใช้ พบว่าผู้ป่วยได้ประโยชน์จากการลดจำนวนการต้องมาแอดมิทที่โรงพยาบาล ลดอัตราการเข้ามาแอดมิตซ้ำ รวมถึงลดจำนวนความจำเป็นในการเข้าทดสอบฉายรังสี ในมุมแพทย์ก็สามารถเข้าถึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ลดความผิดพลาดที่เกิดจากปัจจัยอื่นในขั้นตอนของการวินิจฉัย นับเป็นนวัตกรรมใหม่ที่ช่วยส่งเสริมการดูแลสุขภาพในรูปแบบของการร่วมมือกัน
แหล่งข้อมูล: https://telemedizin.charite.de/en/research/fontane/
