Big Data i Data Mining – analiza i przetwarzanie danych medycznych

Przedsięwzięcia informatyzacji oraz cyfryzacji ochrony zdrowia w  Polsce kierowane przez CSIOZ w  ramach projektów P1  czy P2, uruchomienie Elektronicznej Dokumentacji Medycznej (EDM), oddanie do  użytku e-recept i  e-skierowań, standaryzacja systemów zgodna z  HL7 czy funkcjonowanie PACS, RIS oraz HIS to  tylko niektóre z  działań dających dostęp do  interdyscyplinarnych zbiorów danych w  postaci cyfrowej, pozwalających na  wskazywanie trendów czy rozwiązań istniejących problemów (5).

Pełne wykorzystanie zasobów i  potencjału, które niesie ze  sobą obecność systemów Big Data, związane jest z  uwzględnieniem wszystkich interesariuszy obecnych w  sektorze zdrowia. Oznacza to, że  umiejętne przetwarzanie danych w  ramach Big Data wiąże się z  zaangażowaniem wszystkich grup tworzących system – tj. lekarzy, pielęgniarki, położne, fizjoterapeutów, dietetyków, analityków danych, technologów czy osoby decyzyjne. Istotne jest również uwzględnienie nie tylko osób czy grup związanych z  bezpośrednim udzielaniem świadczeń, ale także instytucji płatnika lub podmiotów będących w  bliskiej relacji z  systemem, np. zewnętrznych dostawców usług czy przemysłu (6).

Pomimo ogromnego potencjału płynącego z  zastosowania narzędzi Big Data w  ochronie zdrowia, wskazuje się na  szereg barier stanowiących przeszkody w  czerpaniu korzyści z  ich użytkowania. Dotyczą one wszystkich składowych systemu, tj. zarówno zasobów ludzkich i  rzeczowych obecnych w  systemie, jak i  procesów łączących je  wraz z  zapleczem organizacyjnym. Pokonanie barier obecnych na  omawianych obszarach prowadzi do  sytuacji, w  której możliwa jest spójna oraz kompleksowa analiza wieloźródłowych danych, skutkująca wy...