Ngày nay, Big Data đã trở thành một trong những nền tảng quan trọng giúp nâng cao chất lượng chăm sóc sức khỏe. Khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra từ hồ sơ bệnh án điện tử, thiết bị theo dõi sức khỏe, hệ thống xét nghiệm và các nền tảng y tế số đang mang đến cơ hội chưa từng có để phân tích chuyên sâu, dự báo rủi ro và tối ưu quy trình khám chữa bệnh. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng FOXAi khám phá 9+ ứng dụng của Big Data trong y tế!
Dữ liệu lớn (Big data) trong chăm sóc sức khỏe là gì?
Dữ liệu lớn (Big Data) trong chăm sóc sức khỏe được hiểu là toàn bộ khối lượng thông tin khổng lồ được tạo ra thông qua quá trình số hóa hồ sơ bệnh án, kết quả khám chữa bệnh, thiết bị y tế, thiết bị đeo thông minh và nhiều nguồn dữ liệu lâm sàng – phi lâm sàng khác. Nhờ có công nghệ hiện đại, các cơ sở y tế hiện có thể thu thập, lưu trữ và phân tích lượng dữ liệu này để tối ưu hoạt động vận hành và nâng cao chất lượng khám chữa bệnh.
Về bản chất, Big Data không chỉ nói đến “nhiều dữ liệu”, mà quan trọng hơn là khả năng hợp nhất – phân tích – chuyển hóa dữ liệu thành tri thức. Khi được ứng dụng trong ngành y, các mô hình phân tích sẽ dựa trên dữ liệu sức khỏe của một cộng đồng hoặc từng bệnh nhân để đưa ra dự báo, hỗ trợ chẩn đoán, ngăn ngừa nguy cơ dịch bệnh, đề xuất phác đồ tối ưu và cắt giảm chi phí điều trị.
Khối lượng và nguồn dữ liệu mà bác sĩ, chuyên gia y tế có thể khai thác ngày nay tăng lên đáng kể. Tuy nhiên, các dữ liệu này tồn tại ở nhiều định dạng khác nhau từ hình ảnh y khoa, văn bản, kết quả xét nghiệm đến dữ liệu thời gian thực từ thiết bị đeo khiến việc lưu trữ và phân tích thủ công trở nên khó khăn và thiếu chính xác. Vì vậy, giá trị cốt lõi không nằm ở lượng dữ liệu lớn đến đâu, mà nằm ở cách tổ chức và xử lý dữ liệu một cách thông minh.
Với sự hỗ trợ của nền tảng dữ liệu và công nghệ phân tích hiện đại, ngành y có thể nhanh chóng trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn quan trọng như:
- Cổng thông tin bệnh nhân
- Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR/EMR)
- Dữ liệu nghiên cứu & thử nghiệm lâm sàng
- Thiết bị đeo theo dõi sức khỏe
- Công cụ tìm kiếm và hành vi trực tuyến
- Cơ sở dữ liệu dùng chung
- Cơ quan quản lý nhà nước
- Hồ sơ khách hàng và lịch sử khám
- Lịch trình nhân sự y tế
- Hệ thống phòng chờ và quản lý bệnh nhân
Trước đây, việc thu thập và tổng hợp dữ liệu y tế khổng lồ là công việc tốn nhiều thời gian và chi phí. Nhưng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ số, các cơ sở y tế có thể dễ dàng số hóa, đồng bộ và phân tích dữ liệu để tạo ra báo cáo toàn diện, hỗ trợ ra quyết định và cải thiện hiệu quả chăm sóc sức khỏe.
Mục tiêu quan trọng nhất của phân tích dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe là tận dụng các mô hình dựa trên dữ liệu để dự đoán sớm rủi ro, can thiệp kịp thời, đánh giá hiệu quả điều trị, tối ưu quản lý tồn kho, đồng thời khuyến khích bệnh nhân chủ động theo dõi sức khỏe của chính mình thông qua các công cụ hỗ trợ.
Nhờ đó, dữ liệu lớn trở thành nền tảng quan trọng giúp ngành y phát triển theo hướng chính xác hơn – nhanh hơn – cá nhân hóa hơn, mang lại giá trị trực tiếp cho cả bệnh nhân lẫn hệ thống y tế.
Vì sao ngành y tế cần Big Data
Chuyển đổi mô hình chăm sóc sức khỏe
Nhu cầu cấp thiết để ứng dụng Big Data xuất phát từ sự chuyển dịch của ngành y tế sang mô hình dự đoán và phòng ngừa. Big Data cung cấp thông tin tối ưu cho việc chẩn đoán và điều trị, cho phép các chuyên gia tận dụng các phát hiện dựa trên dữ liệu để dự đoán và giải quyết các vấn đề sức khỏe trước khi chúng trở nên nghiêm trọng.
Trong chăm sóc sức khỏe hiện đại, các mô hình dựa trên dữ liệu lớn ưu tiên phát hiện sớm và chăm sóc cá nhân hóa, khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu và chăm sóc thiếu hiệu quả trong quá khứ. Việc phân tích dữ liệu lớn còn giúp đánh giá phương pháp điều trị nhanh hơn, tạo ra một vòng lặp cải tiến liên tục dựa trên bằng chứng khoa học.
Nâng cao hiệu quả vận hành và quản lý rủi ro
Phân tích dữ liệu chuyên sâu cho phép các tổ chức y tế nâng cao hiệu quả vận hành đáng kể. Lãnh đạo có thể ứng phó kịp thời các rủi ro, lập kế hoạch chính xác, và tối ưu hóa nhân sự dựa trên dự đoán nhu cầu vận hành.
Về mặt lâm sàng và quản lý rủi ro, Big Data giúp ngăn chặn và giảm thiểu lỗi do con người và tăng cường quản lý rủi ro, đặc biệt đối với bệnh nhân mắc bệnh mãn tính. Các nhà khoa học dữ liệu có thể sử dụng công nghệ máy học (ML) để tìm ra các mô hình liên quan trong tỷ lệ nhập viện, từ đó phát triển các thuật toán chính xác nhằm dự đoán xu hướng thăm khám, điều trị trong tương lai. Điều này biến y tế từ lĩnh vực dựa trên kinh nghiệm thành lĩnh vực dựa trên bằng chứng khoa học được hỗ trợ bởi các mô hình dự đoán.
Giải quyết thách thức hệ thống tại Việt Nam
Tại Việt Nam, ngành y tế đang đối mặt với những thách thức cơ bản trong chuyển đổi số. Nhiều cơ sở y tế vẫn sử dụng hồ sơ giấy và thiếu sự liên thông, đồng bộ giữa các hệ thống, dẫn đến khó truy xuất thông tin và chi phí lưu trữ cao. Big Data là giải pháp then chốt để giải quyết vấn đề này.
Quá trình số hóa cần tạo ra một cơ sở dữ liệu dùng chung và liên kết dữ liệu giữa các bệnh viện. Thiếu dữ liệu dùng chung và cơ chế liên thông là rào cản lớn khiến y tế công lập khó tạo đột phá thực chất. Big Data cung cấp khuôn khổ để chuẩn hóa và liên kết dữ liệu quốc gia, từ đó cho phép hệ thống y tế vận hành hiệu quả và bền vững hơn.
9+ ứng dụng nổi bật của Big Data trong y tế & chăm sóc sức khỏe
Chẩn đoán bệnh chính xác
Khả năng chẩn đoán bệnh chính xác được nâng cao nhờ Big Data có thể tích hợp dữ liệu đa nguồn: hồ sơ bệnh án điện tử, thông tin di động về sức khỏe, hình ảnh y tế và các nghiên cứu trước đó. Sự kết hợp giữa các dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc này cung cấp cái nhìn toàn diện về sự tiến triển của bệnh tật.
Các thuật toán học máy (ML), đặc biệt là Deep Learning, được ứng dụng để phân tích dữ liệu lớn và hình ảnh y tế, cho phép các nhà khoa học xác định các yếu tố liên quan đến bệnh lý với độ chính xác cao. Ứng dụng này hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh, phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường, ngay cả tại các phòng khám nhỏ, giúp giảm thiểu sai sót y khoa và tăng cường chất lượng chăm sóc.
Cá nhân hóa phác đồ điều trị
Big Data là nền tảng không thể thiếu của Y học chính xác. Việc phân tích đồng thời dữ liệu bộ gen, dữ liệu lâm sàng, và hồ sơ bệnh nhân cho phép các chuyên gia chăm sóc sức khỏe phát triển các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa cho từng bệnh nhân cụ thể.
Trong điều trị ung thư, phân tích dữ liệu di truyền giúp xác định các đột biến cụ thể thúc đẩy sự phát triển của tế bào ung thư. Dựa trên thông tin này, các chuyên gia có thể phát triển các kế hoạch điều trị nhắm mục tiêu, tối ưu hóa liều lượng thuốc, giảm tác dụng phụ, và tăng hiệu quả điều trị tổng thể.
Dự báo dịch bệnh và theo dõi sức khỏe cộng đồng
Big Data cung cấp khả năng Dự báo Dịch bệnh và theo dõi sức khỏe cộng đồng bằng cách sử dụng Phân tích Dự báo và ML. Hệ thống có thể theo dõi xu hướng bệnh tật, nguy cơ bùng phát dịch, và lập kế hoạch ứng phó kịp thời.
Việc khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm thông tin môi trường và dữ liệu lâm sàng cho phép nhận diện các mô hình liên quan đến dịch bệnh và quản lý rủi ro sức khỏe cộng đồng. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc đối phó với nguy cơ nhập viện ở những bệnh nhân mắc bệnh mãn tính, giúp lập kế hoạch chính xác để mang lại hiệu quả cao hơn cho cả cơ sở y tế và bệnh nhân.
Quản lý hồ sơ bệnh án điện tử
Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR/EMR) là ứng dụng nền tảng của Big Data. Việc số hóa dữ liệu lâm sàng thông qua EMR tạo ra nguồn Volume và Variety cần thiết cho mọi phân tích khác.
Tại Việt Nam, việc triển khai EMR được xem là nhiệm vụ trọng tâm nhưng vẫn đang diễn ra chậm chạp. Mặc dù mục tiêu đặt ra là 100% bệnh viện triển khai EMR trước 30/9/2025, đến nay chỉ có khoảng 50% đến hơn 68% bệnh viện công lập và tư nhân thực hiện. Rào cản chính là thiếu chuẩn dữ liệu thống nhất, khó khăn trong liên thông giữa các hệ thống, và thiếu kinh phí đầu tư/duy trì hạ tầng CNTT. Nếu không giải quyết được vấn đề EMR, dữ liệu sẽ tiếp tục bị phân mảnh, giới hạn nghiêm trọng khả năng khai thác giá trị Big Data ở cấp độ quốc gia.
Điều hành bệnh viện hiệu quả hơn
Big Data đóng vai trò thiết yếu trong việc cải thiện quy trình làm việc, tối ưu hóa nhân sự và dự đoán nhu cầu vận hành, qua đó nâng cao hiệu quả điều hành tổng thể của bệnh viện.
Phân tích dữ liệu y tế chuyên sâu hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược được thông báo tốt hơn. Ngoài ra, Big Data còn hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng bằng cách theo dõi hàng tồn kho tốt hơn, đảm bảo nguồn cung thuốc và vật tư đầy đủ và kịp thời, một yếu tố then chốt quyết định kết quả điều trị bệnh nhân.
Nghiên cứu lâm sàng nhanh hơn, chính xác hơn
Trong nghiên cứu lâm sàng, sự kết hợp giữa Big Data và AI giúp rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu và thử nghiệm. Big Data tích hợp dữ liệu từ hồ sơ bệnh án điện tử, thông tin di động về sức khỏe, và dữ liệu nghiên cứu , làm giàu dữ liệu nghiên cứu và cung cấp cái nhìn toàn diện về bệnh lý.
Việc tích hợp dữ liệu đa nguồn này giúp các nhà khoa học xác định các yếu tố liên quan đến bệnh lý một cách chính xác hơn , đồng thời hỗ trợ quá trình tuyển chọn bệnh nhân phù hợp cho các thử nghiệm lâm sàng một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Phát hiện gian lận trong bảo hiểm y tế
Phát hiện gian lận trong thanh toán Bảo hiểm Y tế (BHYT) là một trong những ứng dụng Big Data mang lại lợi ích tài chính rõ rệt nhất. Ứng dụng AI/Big Data có khả năng phân tích hàng triệu hồ sơ bệnh án và dữ liệu thanh toán để phát hiện các dấu hiệu bất thường mà các quy trình kiểm soát của con người khó nhận ra.
Cụ thể, hệ thống AI có thể hỗ trợ phát hiện sớm các trường hợp kê đơn thuốc không hợp lý, giúp ngăn chặn hành vi gian lận trong thanh toán BHYT. Việc ứng dụng các công nghệ này dự kiến sẽ giúp ngành y tế giảm 25-30% chi phí quản lý. Khả năng giảm thiểu thất thoát chi phí đáng kể này có thể giải phóng nguồn lực tài chính để tái đầu tư vào việc giải quyết các thách thức về hạ tầng CNTT.
Dự đoán nguy cơ bệnh mạn tính
Big Data trong y tế sử dụng phân tích dự báo để chủ động phát hiện sớm nguy cơ mắc các bệnh mạn tính (ví dụ: tim mạch, thận mạn). Phân tích này dựa trên dữ liệu lâm sàng kết hợp với PGHD, cho phép xác định các mô hình liên quan đến tỷ lệ nhập viện tái phát.
Mục tiêu là tận dụng các phát hiện dựa trên dữ liệu để dự đoán và giải quyết vấn đề trước khi quá muộn, khuyến khích bệnh nhân chăm sóc sức khỏe chủ động, và cung cấp cho họ các công cụ cần thiết để làm việc đó.
Hỗ trợ ra quyết định cho bác sĩ
Hệ thống Hỗ trợ Ra quyết định Lâm sàng (CDS) được cung cấp bởi Big Data là một công cụ giúp giảm thiểu lỗi y khoa. Hệ thống này phân tích dữ liệu bệnh nhân và cung cấp cảnh báo theo thời gian thực.
Bằng cách phân tích các yếu tố như dị ứng, tương tác thuốc, và lịch sử bệnh lý, CDS đưa ra gợi ý về phương pháp điều trị tối ưu, giúp ngăn ngừa lạm dụng thuốc gây nghiện (ví dụ: opioid). Ứng dụng này biến dữ liệu lâm sàng và PGHD thành sự hỗ trợ thông minh ngay tại điểm chăm sóc.
Ứng dụng trong y tế từ xa
Big Data là yếu tố cho phép thực hành y tế từ xa phát triển mạnh mẽ. Các dịch vụ này tích hợp dữ liệu PGHD từ thiết bị đeo thông minh , cho phép bác sĩ theo dõi liên tục tình trạng sức khỏe của bệnh nhân từ xa.
Y tế từ xa không chỉ mở rộng phạm vi chăm sóc mà còn tăng cường sự tham gia của bệnh nhân vào việc chăm sóc sức khỏe của chính họ thông qua các cổng thông tin và ứng dụng di động.
Sắp xếp nhân sự
Trong quản lý vận hành, Big Data trong y tế cho phép các tổ chức y tế tối ưu hóa nhân sự và dự đoán nhu cầu vận hành. Việc phân tích chuỗi thời gian và học máy cho phép bệnh viện dự đoán chính xác số lượng bệnh nhân đến khám hàng ngày và thậm chí theo giờ.
Dựa trên dự báo về lượng bệnh nhân, các cơ sở y tế có thể điều chỉnh nhân sự, lập kế hoạch phân bổ nguồn lực. Ứng dụng này giúp quản lý hiệu quả và khắc phục tình trạng quá tải tại các bệnh viện lớn.
Big Data đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành y tế. Khi được khai thác đúng cách, dữ liệu lớn không chỉ giúp bệnh viện nâng cao chất lượng chăm sóc, tối ưu nguồn lực mà còn góp phần chủ động phòng ngừa dịch bệnh và cải thiện sức khỏe cộng đồng. Như vậy, ngành y sẽ có cơ hội tiến xa hơn trong hành trình chuyển đổi số và nâng tầm chất lượng dịch vụ cho người dân.
◾ Xem thêm: Cách phân tích dữ liệu hiệu quả trong doanh nghiệp
◾ Xem thêm: Dữ liệu lớn (Big Data) có thể giúp gì cho chính phủ và các tổ chức
