ПЕРСПЕКТИВИ ТА ПРОБЛЕМИ ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ BIG DATA В МЕДИЦИНІ

Author:

Petrov V.V.,Mintser O. P.ORCID,Kryuchyn A. A.,Kryuchyna Ye. A.

Abstract

Проведено аналіз наукометричних баз даних Scopus, Web of Science, Ulrich's Periodicals, eLIBRARY.RU, Google Scholar, PubMed, Medline, EMBASE, EconLit, Cochrane Library, UpToDate, ACP Journal Club, HINARI, українських баз даних (http:// www.meta.ua,http://www.nbuv.gov.ua), друкованих наукових статей, монографій і посібників, присвячених проблемі Віg Data в медицині за період з 2007 по 2019 роки за ключовими словами «Big Data», «medicine». Представлено результати впровадження технологій Big Data в клінічній та експериментальній медицини, системі менеджменту охорони здоров'я, фармації та клінічних дослідженнях. Big Data — соціально-економічний феномен, що пов'язаний із появою нових технологічних можливостей для аналізу величезної кількості даних. Показано, що цілями застосування Big Data в медицині є створення максимально повних реєстрів медичних даних, які обмінюються між собою інформацією, використання накопиченої інформації для прогнозування можливості розвитку захворювань та їх профілактики у кожного конкретного пацієнта, запобігання епідеміям, створення системи ціноутворення й оплати, нових бізнес-моделей, використання інтелектуального моделювання при розробці лікарських засобів, впровадження електронних карт пацієнта, що були б доступні кожному лікареві та дає можливість впровадження персоналізованої медицини. Основними технологіями оброблення Big Data є NoSQL, MapReduce, Hadoop, R, апаратні рішення. Доведено, що використання технологій Big Data в медицині може бути досягнуто при широкому представленні медико-біологічної інформації у цифровому вигляді, показано доцільність і необхідність забезпечення її оперативного передавання, в тому числі по каналах мобільного зв'язку, вказано на невирішені питання в застосуванні Big Data (неструктурованість, синтаксичні та семантичні проблеми даних, надмірність і ризик спотворення інформації, неповна відповідність вимогам доказової медицини, правові, морально-етичні, страхові аспекти, недостатність традиційних механізмів безпеки, таких як брандмауери та антивірусне програмне забезпечення). Наведені дані свідчать про перспективність використання даних технологій для істотного поліпшення якості медичного обслуговування населення.

Publisher

Ternopil State Medical University

Subject

General Medicine

Reference65 articles.

1. Afanasyeva, A. (2016). A new history of medicine at the beginning of the 21st century: new development trends. Lecturer XXI, 486-499. [In Russian].

2. Shuliak, V. I. International experience of application of integrated clinical protocol in medical practice (literature review). Retrieved from http://www.umj.com.ua/... www.umj.com.ua/article/6738/mizhnarodnijdosvid-zastosuvannya-integrovanogo-klinichnogo-protokolu-v-medichnij-praktici-oglyad-literaturi. [In Ukrainian].

3. Ignatieva, G. F. Standardization of medical care as a factor of socialization of state administrative ervices. Retrieved from http://www.nbuv.gov.ua/e-journals/dutp/2007-2/ txts/07igfsas.htm. [In Ukrainian].

4. Cirillo, D., Valencia, A. (2019). Big data analytics for personalized medicine. Current Opinion in Biotechnology, 58 (8), 161-167. doi: 10.1016/j. copbio.2019.03.004.

5. Waseh, S., Dicker, A. P. (2019). Telemedicine Training in Undergraduate Medical Education: Mixed-Methods Review. JMIR Med Educ, 5(1), e12515. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed8269. doi: 10.2196/12515.

Cited by 1 articles. 订阅此论文施引文献 订阅此论文施引文献,注册后可以免费订阅5篇论文的施引文献,订阅后可以查看论文全部施引文献

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3