Yıl 1969. ABD’de California Üniversitesi’nde yapılan bir çalışma sırasında “login” kelimesi bir konumdan diğer konuma internet üzerinden gönderilmek istenmişti. Daha doğrusu internetin varlığını ispatlamak için bu çalışma yapıldı. Saat 21.00’de başlayan işlem sonucu karşı tarafa bilgisayardaki bir sorundan dolayı sadece “l” ve “o” harfleri iletilmişti. Saat 22.30 olduğunda ise “login” kelimesi başarılı bir şekilde iletilmişti. Bu şekilde, internet üzerinden ilk veri gönderimi gerçekleşmişti. Günümüze geldiğimizde bir saniyede yaklaşık 2,5 milyon e-posta gönderiliyor, 40 bin GB internet üzerinden veri aktarımı gerçekleşiyor. Bu sayılar, gün geçtikçe artıyor. Sayılar arttıkça veriler büyüyor, verilerin büyümesiyle “big data” denilen bir kavram ortaya çıkıyor.
Sağlık sektöründe de günden güne sağlık hizmeti alan kişi sayısı artmakta. Yeni doğan bir bebek eskiden çok ciddi hasta olmadıkça hastaneye götürülmezdi. Bugün geldiğimiz nokta itibariyle Sağlık Bakanlığı her yeni doğan bebekle ilgili aşı takvimi, ilaç veritabanı oluşturmakta. Bu yönden baktığımızda, Türkiye’de 2002 yılında toplam hastane müracaat sayısı 124,309,469 iken bu sayı 2008 yılında 273,702,825. 2016 yılına baktığımızda ise bu sayı 685,709,179 olduğu görülmekte. Her müracaatta hastanın dosyasına yeni veriler girilmekte. Bu verilerin kullanılabilmesi için çok ciddi istatistiksel analizler yapılması gerekir. Günümüzde kullanılan teknolojilerin topladığı verilerin analiz edilmesinde geçmişten beri kullanılan araştırma yöntemleri yetersiz kalmakta. Ayrıca bu klasik veri işleme adımlarıyla bulunacak cevapları hali hazırdaki bilgi teknolojileri altyapısıyla elde etmek çok uzun sürmekte. Bu yüzden farklı bir bakış açısı getirilme ihtiyacı doğuyor.
Sağlık sektörü, insanların temel ihtiyaçlarından birini karşılayan sektörlerden biri oalrak karşımıza çıkmakta. Hepimizin bir gün yolu sağlık kurumlarına düşüyor. Sağlık Bakanlığı’nın politikalarına da baktığımızda tedaviden çok sağlıklı yaşam adına nelerin yapılabileceği yönünde olduğunu görüyoruz. Yani sadece hastaya hitap etmiyor. Bu durum, kurum maliyetlerine, tedavi süreçlerine, doktorun hata yapma oranlarına yansımakta. Bu açıdan büyük verinin sağlık sektörüne ne gibi faydalar ve avantajlar sunacağına gelin birlikte göz gezdirelim.
1. Yanlış tedavi yöntemini önleme
Doktorlar, hastaların şikayetleri üzerine ilaç yazmakta ve tedavi yöntemi uygulamakta. Bazen, hekimin hata yapma durumu olmakta ve bu yönde yanlış teşhis koymakta. Buna bağlı ilerleyen süreçler yanlış ilerlemekte. Yanlış ilaç kullanım sonucu, hem hastada hem de sigorta şirketlerinde gereksiz ve yok yere kayıplar meydana gelmekte. Doğru ilaç seçilmiş olsa bile hastanın hangi maddeye alerjisi olunduğu ilk etapta bilinmediği için, her hastaya aynı ilacın verilmesi uygun olmuyor. Böyle bir durumda, var olan hasta verilerini analiz edebilen, doğru tedavi yöntemini sunabilen, hastanın özel durumuna göre doğru ilaca karar verebilen kendi kendine öğrenebilen uygulamalara ihtiyaç duyulmakta. Büyük veri bu imkanı sunmakta.
Bu yönde sağlık sektörüne yazılım üreten MedAware isimli bir şirket, doktorların geçmişte yaptığı hatalar ile var olan hasta verileri üzerinden tıbbi karar destek sistemi tasarladı. “Hayat kurtarmaktan daha büyük bir veri yoktur” sloganıyla 2012 yılında uygulamayı geliştirmeye başlayan şirket, doktor tarafından verilen yanlış ilaç sonucu dokuz yaşındaki bir çocuğun ölmesi olayı ile motive olmuş. İlk amacı, reçete hatalarını aza indirmek olan şirket büyük veriyi kullanarak sağlık sektörüne ne gibi katkılar yapabileceklerinin arayışı içerisindeler.
2. Hassas tedavi isteyen hastaların tespit edilmesi
Hastalıkların artmasında en büyük etkenlerden biri iltihap kapma riski ve bu riskin en çok olduğu bölgeler hastane ortamları. Sağlık kurumları buna göre bir takım tedbirler alsa da ne yazık ki istenilen karantina ortamı sağlanamıyor. Buna bağlı olarak artan acil vakalar sağlık masraflarını artırmakta ve sigorta kuruluşlarına planlanmayan yükler getirmekte. Mevcut hasta verilerinin analiz edilmesiyle daha hassas tedavi isteyen hastalar tespit edilerek enfeksiyonun yayılması engellenebilir. Büyük veriye özel araştırma yöntemleriyle bu bilgi daha çabuk elde edilebilir.
3. Hastane iç süreçlerinin azaltılması
Bir hastanın hastaneye girişinden hastaneden çıkışına kadar geçen süre hastaneye maliyet demektir. Hastanın hastanede bekleme süresinin nedenlerinden biri de verilerin gerçek zamanlı elde edilememesi, birimler arası veri paylaşımının hızlı olmaması ve toplanan tüm verilerin analiz edilme süresinin istenilenden çok uzun sürmesi. Bu açıdan, büyük veri kullanılan bir hastanede veri akışının gerçek zamanlı olması ve analiz süreçlerinin klasik analiz süreçlerinden hızlı olması ile bu süreler kısalmakta. Bunun sonucu itibariyle hastanın hastanede bekleme süresi kısalmakta.
4. Verinin saklanmasının güvenli haline getirilmesi
Bir yerdeki verinin, ister fiziksel olsun ister dijital olsun, güvenliği önemli bir konu haline geliyor. Büyük veri kullanılacak şekilde tasarlanan sistemlerde verilerin güvenli olarak korunma olanağı da sunulmuş oluyor. Bunun yanında üst kurulların getirdiği standartlar ve konuyla ilgili kamu kuruluşlarının yönetmelikleri bu durumu zorunlu haline getiriyor.
5. Hasta verilerinin toplanmasının kolaylığı
Büyük veri sistemleri, farklı ortamlarda elde edilmiş verilerin ortak bir veritabanında bir bütünlük içerisinde toplanmasını sağlayabilmekte. Veri bütünlüğü, tedavi süreçlerinde hızlı karar vermeye yardımcı olmakta. Ayrıca gelişen teknolojiyle üretilen yeni nesil cihazların farklı boyutlarda topladığı veriler, büyük veri sistemleriyle çok kolay bir şekilde depolanabilmekte. Tedavi süreçlerinde birbiriyle ilişkili olmayan veriler, büyük veri sistemleri ile kolayca ilişkilendirilebiliyor. Bu da hastaya sunulacak tedaviyle ilgili gerekli bir analiz ile mantıklı bir sonuca ulaşmanızı sağlıyor.
6. Elektronik Tıbbi Kayıtların erişilebilirliğini artırma
Her hastanenin uzmanlaştığı bir konu var ve topladığı veriler uzmanlığına göre. Diğer taraftan uzman olmadığı konularda da sağlık hizmeti sunabiliyor. Bu açıdan hastane uzman olmadığı konuda diğer uzman hastanelerde elde edilen verilere Elektronik Tıbbi Kayıt (EHR) sistemi üzerinden erişerek, hastalıkla ilgili araştırma yapma süresini beklemeden, hastaya tedavi yöntemi sunabilir. Büyük veri ile milyonlarca hastanın verilerini bir arada bulabilme imkanı bulabiliyoruz. Bu açıdan büyük veri bize bu kadar veriyi hızlı ulaştırabiliyor.
7. Tahmine yönelik analizlerin yapılabilmesi
Elektronik Tıbbi Kayıt (EHR) ile bugüne kadar girilmiş tüm hasta verilerinin incelenmesiyle hastalıkların, hastaların konumuna göre nasıl tedavi edildiği bilgisine ulaşılabilir. Elde edilen bu bilgilerden doktoraların hastalara nasıl bir tedavi önermek gerektiğine karar vermesine yardımcı olabilir. Bu açıdan büyük veri, tahminde bulunabilen sağlık uygulamalarını kullanabilme imkanı sunuyor. Bu şekilde hastanın teşhis ve tedavi süreci kısalmakta ve hızlı bir şekilde hastanın tedavi süreci başlamış oluyor..
Büyük verinin sağlık sektörüne sunabileceği birçok madde daha ekleyebiliriz. Bununla birlikte, sağlıkta büyük veriyi besleyecek veri toplama araçları yeterli değil. Sağlık sektöründe dünyada önemli bir noktada olan ABD’de Elektronik Tıbbi Kayıt sistemini kullanan sağlık kuruluşu oranı %94 olmasıyla birlikte bu oranın Avrupa Birliği’nde istenilen noktaya gelmediği görülüyor. Ayrıca, teknolojinin bu yönde attığı adımlar başlangıç seviyesinde diyebiliriz. Ama yakın bir gelecekte bugünden büyük veri sistemlerini kullanan hastanelerin ön planda olacakları göze çarpmakta. Büyük verinin geldiği nokta itibariyle hastalıkların erken belirlenmesine yarar sağlayacaktır ve bu da maliyetlerde ciddi oranda azalmanın olduğunu gösterecektir. Uzun tedavi süreçlerinin yerine sağlıklı bir toplumun korunmasına yardımcı olacaktır.
Kaynakça
https://www.chip.com.tr/haber/internetin-ilk-mesaji-loydu_48156.html
http://dosyasb.saglik.gov.tr/Eklenti/5100,saglik-istatistikleri-2008pdf.pdf
https://www.tkhk.gov.tr/Dosyalar/2d5d06c288104082a07a897d07e63247.pdf
http://www.biyoklinikder.org/TIPTEKNO15_Bildiriler/135.pdf
http://dataconomy.com/2017/08/5-ways-healthcare-big-data/
https://medcitynews.com/2017/01/startup-preventing-prescription-errors-gets-validation/?rf=1
