میڈیکل بگ ڈیٹا کا جائزہ

میڈیکل بگ ڈیٹا سے مراد طبی اور صحت کے شعبے میں بڑے پیمانے پر، متنوع اور تیزی سے بڑھتا ہوا ڈیٹا اکٹھا کرنا ہے، جس میں الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈز، امیجنگ ڈیٹا، جین کی ترتیب، پہننے کے قابل ڈیوائس کی نگرانی کی معلومات وغیرہ شامل ہیں۔ اس کی بنیادی اہمیت طبی فیصلہ سازی میں مدد، طبی وسائل کی تخصیص کو بہتر بنانے، اور طبی تحقیق کو فروغ دینا ہے۔ بنیادی مواد کی ساخت میں تقسیم کیا جاتا ہے:تعریف اور ماخذ(جیسے ہسپتال کے معلوماتی نظام، چیزوں کا انٹرنیٹ)درخواست کے منظرنامے۔(بیماری کی پیشن گوئی، ذاتی علاج)تکنیکی مدد(مصنوعی ذہانت، کلاؤڈ کمپیوٹنگ) اورچیلنجز اور امکانات(ڈیٹا سیکیورٹی، معیاری کاری کے مسائل)۔

طبی بڑے ڈیٹا کے ذرائع اور اقسام

طبی بڑا ڈیٹا بنیادی طور پر تین اقسام سے آتا ہے:کلینیکل ڈیٹا(جیسے الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈ، معائنہ رپورٹ)صحت کے رویے کے اعداد و شمار(قدم، دل کی دھڑکن پہننے کے قابل ڈیوائس کے ذریعے ریکارڈ کی گئی) اورحیاتیاتی جینیاتی ڈیٹا(جینوم کی ترتیب کے نتائج)۔ مثال کے طور پر، ہسپتال HIS سسٹمز ہر روز ٹیرا بائٹس کی تشخیص اور علاج کے ریکارڈ تیار کرتے ہیں، اور پورٹیبل ڈیوائسز جیسے کہ Apple Watch صارف کے صحت کے اشارے کو حقیقی وقت میں اپ لوڈ کر سکتے ہیں۔ یہ ڈیٹا سٹرکچرڈ (ڈیٹا بیس ٹیبلز) اور غیر ساختہ (CT امیجز) فارمز میں محفوظ کیے جاتے ہیں، جو بعد کے تجزیے کی بنیاد فراہم کرتے ہیں۔

میڈیکل بگ ڈیٹا کی بنیادی ایپلی کیشنز

طبی میدان میں، طبی بڑا ڈیٹا کر سکتے ہیںتشخیصی درستگی کو بہتر بنائیں. مثال کے طور پر، IBM واٹسن لاکھوں دستاویزات کا تجزیہ کرکے ٹیومر کے علاج کے اختیارات تجویز کرنے میں مدد کرتا ہے۔ صحت عامہ کی سطح پر، Google Flu Trends نے وبائی امراض کی پیش گوئی کرنے کے لیے سرچ ڈیٹا کا استعمال کیا ہے۔ اس کے علاوہ، دوا ساز کمپنیاں منشیات کی نشوونما کو تیز کرنے کے لیے حقیقی دنیا کا ڈیٹا (RWD) استعمال کرتی ہیں۔ مثال کے طور پر، Pfizer کلینیکل ٹرائل سائیکل کو مختصر کرنے کے لیے مریضوں کے ڈیٹا بیس کا استعمال کرتا ہے۔ ذاتی ادویات ایک اور اہم سمت ہے، اور جینیاتی اعداد و شمار پر مبنی صحت سے متعلق دوائی چھاتی کے کینسر کے ٹارگٹڈ علاج پر لاگو کی گئی ہے۔

تکنیکی مدد اور صنعت کے چیلنجز

میڈیکل بگ ڈیٹا پروسیسنگ انحصارمصنوعی ذہانت الگورتھم(جیسے طبی تصویروں کو پہچاننا گہری سیکھنا) اورکلاؤڈ کمپیوٹنگ پلیٹ فارم(جیسے AWS میڈیکل کلاؤڈ)۔ تاہم، چیلنجز اہم ہیں: ڈیٹا جزائر عام ہیں، اور ہسپتالوں کے درمیان معلومات کے تبادلے کی شرح 30% سے کم ہے۔ رازداری کے تحفظ کے تقاضے سخت ہیں اور انہیں GDPR جیسے ضوابط کی تعمیل کرنی چاہیے۔ اس کے علاوہ، ڈیٹا کا معیار ناہموار ہے اور اسے صاف اور مربوط کرنے کی ضرورت ہے۔ گھریلو مینوفیکچررز جیسے نیوسوفٹ اور ویننگ ہیلتھ نے میڈیکل بڑے ڈیٹا پلیٹ فارمز کا آغاز کیا ہے، لیکن انہیں اب بھی معیاری کاری کی رکاوٹ کو توڑنے کی ضرورت ہے۔

مستقبل کا آؤٹ لک اور خلاصہ

طبی بڑا ڈیٹا طبی ماحولیاتی نظام کو نئی شکل دے رہا ہے۔ مختصر مدت میں، وبا کے بعد صحت عامہ کی نگرانی کی مانگ بڑھ جائے گی۔ طویل مدتی میں، 5G اور بلاک چین ٹیکنالوجی کے ساتھ مل کر، کراس ایجنسی محفوظ شیئرنگ حاصل کی جائے گی۔ لیکن جدت اور اخلاقیات کے درمیان توازن قائم کرنے کی ضرورت ہے، جیسے الگورتھمک امتیاز سے گریز۔ صنعت کو معیارات مرتب کرنے کے لیے مل کر کام کرنے کی ضرورت ہے۔ یونائیٹڈ امیجنگ ہیلتھ کیئر جیسی کمپنیوں نے AI کی مدد سے تشخیصی نظام "uAI" شروع کیا ہے، اور حکومت صحت اور طبی بڑے ڈیٹا کے لیے قومی پائلٹس کو بھی فروغ دے رہی ہے۔ طبی بڑے ڈیٹا کی صلاحیت کو کھولنے سے بالآخر مریضوں، ڈاکٹروں اور سائنسی تحقیق کو فائدہ ہوگا۔

اقتباس کے ذرائع:
1. عالمی ادارہ صحت "ڈیجیٹل صحت کے لیے عالمی حکمت عملی"
2. IBM واٹسن ہیلتھ آفیشل وائٹ پیپر
3. نیشنل ہیلتھ کمیشن کی "ہیلتھ اینڈ میڈیکل بگ ڈیٹا اسٹینڈرڈ گائیڈ"
4. مینوفیکچرر کیسز: نیو سوفٹ، یونائیٹڈ امیجنگ