ہیلتھ بڑا ڈیٹا: تعریف اور اطلاق کا پینورما

ہیلتھ بگ ڈیٹا سے مراد ایک تکنیکی نظام ہے جو بیماری کی پیشن گوئی، صحت سے متعلق ادویات اور صحت عامہ کے انتظام کے لیے طبی اور صحت سے متعلقہ شعبوں میں بڑے پیمانے پر ڈیٹا اکٹھا، انضمام اور تجزیہ کرکے استعمال کیا جاتا ہے (جیسے الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈ، جینیاتی معلومات، پہننے کے قابل ڈیوائس مانیٹرنگ ڈیٹا وغیرہ)۔ اس کا بنیادی مواد شامل ہے۔ڈیٹا سورس(طبی ادارے، سمارٹ ڈیوائسز)تکنیکی مدد(مصنوعی ذہانت، کلاؤڈ کمپیوٹنگ) اوردرخواست کے منظرنامے۔(ذاتی علاج، وبا کی روک تھام اور کنٹرول)۔ بنیادی اور ثانوی ڈھانچے کے لحاظ سے، ڈیٹا اکٹھا کرنا بنیاد ہے، تجزیہ ٹیکنالوجی کلیدی ہے، اور حتمی قدر طبی کارکردگی میں بہتری اور صحت کی خدمات کی اصلاح میں ظاہر ہوتی ہے۔

ڈیٹا کے ذرائع اور تکنیکی فن تعمیر

صحت کے بڑے ڈیٹا کے ذرائع متنوع اور متحرک ہیں، اور بنیادی طور پر تین زمرے شامل ہیں:کلینیکل ڈیٹا(جیسے ہسپتال کے الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈز، میڈیکل امیجنگ)رویے کے اعداد و شمار(اسمارٹ بریسلٹ کے ذریعے ریکارڈ کیے گئے قدموں اور دل کی دھڑکن کی تعداد) اورماحولیاتی ڈیٹا(ہوا کا معیار، مقام)۔ مثال کے طور پر ایک ترتیری ہسپتال کو لے کر، سالانہ تیار کردہ سٹرکچرڈ ڈیٹا 50TB تک پہنچ سکتا ہے، اور غیر ساختہ تصویری ڈیٹا 200TB سے زیادہ ہے۔ تکنیکی سطح Hadoop تقسیم شدہ اسٹوریج اور مشین لرننگ الگورتھم پر انحصار کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، IBM Watson Health طبی ریکارڈ کے متن کو پارس کرنے کے لیے قدرتی زبان کی پروسیسنگ ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے۔

بنیادی درخواست کے منظرناموں کا تجزیہ

بیماری کی پیشن گوئی کے لحاظ سے، ریاستہائے متحدہ میں میو کلینک نے ایک AI ماڈل تیار کیا ہے جو 100،000 الیکٹرو کارڈیوگرام ڈیٹا کا تجزیہ کرکے 30 منٹ پہلے دل کی خرابی کی اطلاع دے سکتا ہے۔ چائنیز سنٹر فار ڈیزیز کنٹرول اینڈ پریوینشن انفلوئنزا کے رجحانات کو حقیقی وقت میں مانیٹر کرنے کے لیے فارمیسی ادویات کی خریداری کے ڈیٹا اسٹریمز کا استعمال کرتا ہے، جو روایتی رپورٹنگ سسٹم سے 72 گھنٹے تیز ہے۔ ذاتی صحت کے انتظام کے شعبے میں، 23andMe جینیاتی جانچ سروس نے 12 ملین سے زیادہ لوگوں کو جینیاتی امراض کے خطرے کو دریافت کرنے میں مدد کی ہے، اور اس کا ڈیٹا بیس 6,000 صحت کی خصوصیات کے نشانات پر محیط ہے۔

صنعتی چیلنجز اور ترقی کے رجحانات

فی الحال سامنا ہے۔ڈیٹا سائلوس(طبی اداروں کے درمیان ڈیٹا قابل عمل نہیں ہے)رازداری اور سلامتی(EU GDPR کو گمنامی کی ضرورت ہے) اورمعیاری کاری کی کمی(مختلف آلات کے درمیان ڈیٹا فارمیٹس میں فرق) تین بڑے چیلنجز۔ اگلے پانچ سالوں میں، فیڈریٹڈ لرننگ ٹیکنالوجی "ڈیٹا کی دستیابی لیکن کوئی مرئیت نہیں" حاصل کرے گی۔ مثال کے طور پر، Tencent کے Miying پلیٹ فارم نے اصل ڈیٹا کی منتقلی کے بغیر کراس ہسپتال جگر کے کینسر کی شناخت کے ماڈل کی تربیت مکمل کر لی ہے۔ پالیسی کی سطح پر، چین کا "14 واں پانچ سالہ منصوبہ برائے قومی صحت انفارمیٹائزیشن" واضح طور پر 2025 تک قومی صحت اور طبی بڑے ڈیٹا سینٹر کے قیام کی ضرورت ہے۔

خلاصہ اور قدر آؤٹ لک

صحت کا بڑا ڈیٹا طبی اور صحت کی خدمات کے نظام کو نئی شکل دے رہا ہے، غیر فعال علاج سے فعال روک تھام کی طرف منتقل ہو رہا ہے۔ اس کی ویلیو چین کا احاطہ کرتا ہے۔انفرادی سطح(دواؤں کی درست رہنمائی)ادارہ جاتی سطح(ہسپتال آپریشنز آپٹیمائزیشن) اورسماجی سطح(صحت عامہ کا فیصلہ سازی)۔ 5G اور ایج کمپیوٹنگ کے مقبول ہونے کے ساتھ، حقیقی وقت میں صحت کی نگرانی ممکن ہو جائے گی۔ مثال کے طور پر، بوسٹن سائنٹیفک کا ایمپلانٹیبل ہارٹ ڈیوائس ہر منٹ میں 300 سیٹوں کے اہم ڈیٹا کو منتقل کرنے میں کامیاب رہا ہے۔ واضح رہے کہ ٹیکنالوجی ایپلی کیشنز کو اخلاقی اصولوں پر عمل کرنا چاہیے اور ڈیٹا کے غلط استعمال سے گریز کرنا چاہیے۔

اقتباس کے ذرائع:
1. عالمی ادارہ صحت "ڈیجیٹل صحت کے لیے عالمی حکمت عملی (2020-2025)"
2. چینی اکیڈمی آف انجینئرنگ کے ماہر تعلیم لی لنجوان کا "میڈیکل بگ ڈیٹا سٹینڈرڈائزیشن وائٹ پیپر"
3. پروڈکٹ کیسز: ہواوے واچ GT3 (ECG مانیٹرنگ فنکشن)، یونائیٹڈ امیجنگ میڈیکل uAI ذہین تشخیصی نظام
4. تحقیقی ڈیٹا: نیچر میڈیسن جرنل "دل کی بیماریوں میں مصنوعی ذہانت کا اطلاق" مارچ 2023 کا شمارہ