Sağlık sektörü, birçok yönden hâlâ belirsizliğini koruyan ve üzerine yoğun araştırmaların devam ettiği COVID-19 salgın sürecinde, virüsü ve yayılımını daha iyi anlamak için büyük veri ve veri analitiğini yoğun bir şekilde kullanmaya başladı.
Büyük veri analizi ile milyarlarca veriden yararlanılarak virüs ve yayılma eğilimlerini izlemenin mümkün olduğu görüldü. Bu analizlerden elde edilen çözümlerin hayat kurtarma potansiyeli dahi oldukça yüksek denilebilir.
Peki, milyarlarca birbirinden bağımsız veri üzerinden süreci yönetebilmek nasıl mümkün oldu?
Veriler Hangi Amaçla Kullanıldı? Nasıl Fayda Sağladı?
Normal şartlar altında değerlendirilmesi mümkün olmayan veriler arasında veri analitiği çözümleri sayesinde veriler arası bağlantılar kurulması sağlandı. Böylece hastaneler ve sağlık sistemleri, elde edilen veriler üzerinden hastalıkların yayılımı, riskli bölgeler, teşhisi, takibi ve potansiyel etkisi hakkında fikir edinmek için bu verilerden yararlandı.
Örneğin Güney Kore, yapay zekâ ile virüsün yayılmış olabileceği sosyal toplulukları ve en fazla risk altındaki bölgeleri tespit edebilmiş, verileri düzenli toplayabilen sistemler ve veri madenciliği sayesinde pandemi süresince oldukça ilerleme kaydedebilmiştir. Bu alanlarda sunulan veriler ve veriler arasındaki bağların ortaya konulması ile insan sağlığını etkileyen ve araştırmalarda zamanla yarışılan bu dönemde verilerin hızlı şekilde işlenmesi ve analiz edilmesinin hayati önemi bir kez daha ortaya konulmuş oldu.
Diğer bir örnek de ünlü Çinli e-ticaret şirketi Alibaba ise yapay zekâ ile 5 bin COVID-19 hastasından alınan tıbbi veriler üzerinden sağlıkçıların virüsü %96 doğruluk oranı ile 20 saniyede virüs teşhis edilmesine olanak sağlayan bir sistem geliştirmesi oldu. Ancak bu noktada sistemin ne kadar veri ile desteklendiği de doğru analiz için oldukça önemli.
Büyük Veri Analizi Pandemi Süresince Hangi Katkıları Sağladı?
Demografik veriler, sosyal ve hijyen alışkanlıkları, sahip olunan sağlık problemleri, bölgenin hava ve iklim koşulları gibi verilerden elde edeceğimiz sonuçlar ile toplum ve bireysel enfeksiyonları tahmin edebilmek mümkün. Ayrıca büyük veri üzerinden tedavi sonuçları incelenebiliyor ve farklı tedavilerin uygulanabilirliği üzerinde çalışmalar gerçekleştirilebiliyor.
Hastaları taramak, hızlı bir şekilde müdahale etmek ve kaynakları tahsis etmek için büyük veri analizi üzerine hâlen araştırmalar yoğun bir şekilde devam ediyor. Hastaların sağlık tesislerine girdiklerinde sayıları ve durumlarını takip edebilmek, pandemi süresince kaç hastanın daha fazla taramaya ihtiyacı olduğunu, kaç hastane yatağının mevcut olduğunu ve hangi hastanenin gelen yaralılar veya hastalar için en iyi donanıma sahip olduğunu anlayabilmek bu süreçte hayat kurtarabiliyor.
Virüs Tedavi Araştırmalarındaki Önemi
21. Yüzyılda milyonlarca potansiyel kombinasyonu keşfetmek için bilgisayarların, insanlardan çok daha verimli olduğunu kabul etmeliyiz.
Bilim insanları ellerindeki verileri doğal dil işleme ve makine öğrenimi kullanarak analiz edebiliyor ve grafiğe dökebiliyorlar. Örneğin proteinler ve ilaçlar veya tıp camiası için anlamlı olan diğer dernekler arasındaki bağlantıları bulmak için geniş tıbbi arşivleri taranabiliyor, böylece virüs proteinlerinin eylemlerinin eylemlerini inhibe etme potansiyeli en yüksek olan ilaçların veya ilaç kombinasyonları ortaya çıkarılması amaçlanıyor.
Sonuç olarak, verilerin doğru analiz edilmesi ve veriler arasındaki bağlantıların doğru bir şekilde ortaya çıkarılmasının; pandemi sürecinde hastalığın teşhisini, yayılımını, tedavi sürecini ve hatta tedavi için çözümlerin üretilmesi noktasında ne kadar önemli olduğunu görmekteyiz. Süreçte doğru çözümler üretebilen ülkeler, büyük ilerlemeler kaydetmektedir.
Kaynaklar:
healthitanalyticssmartdatacollective
onlinedegrees
setav