ទិន្នន័យសុខភាពសំយោគ៖ តុល្យភាពរវាងព័ត៌មាន និងឯកជនភាព

• អ្នកនិពន្ធ:
• ឈ្មោះអ្នកនិពន្ធ

  ការទស្សន៍ទាយ Quantumrun
• ខែមិថុនា 16, 2023

ការរំលេចការយល់ដឹង

ទិន្នន័យសុខភាពសំយោគបានយកឈ្នះលើបញ្ហាប្រឈមក្នុងការទទួលបានព័ត៌មានគុណភាព ខណៈពេលដែលការពារការសម្ងាត់របស់អ្នកជំងឺ។ វាអាចធ្វើបដិវត្តន៍ការថែទាំសុខភាពដោយការជំរុញការស្រាវជ្រាវ សម្របសម្រួលការអភិវឌ្ឍន៍បច្ចេកវិទ្យា និងជួយដល់ការធ្វើគំរូប្រព័ន្ធសុខភាព ខណៈពេលដែលកាត់បន្ថយហានិភ័យនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យខុស។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បញ្ហាប្រឈមដែលអាចកើតមាន ដូចជា ភាពងាយរងគ្រោះផ្នែកសុវត្ថិភាព ភាពលំអៀង AI និងការបង្ហាញពីក្រុមតិចតួច ត្រូវការការដោះស្រាយជាមួយនឹងបទប្បញ្ញត្តិថ្មី។

បរិបទទិន្នន័យសុខភាពសំយោគ

ការចូលប្រើទិន្នន័យដែលទាក់ទងនឹងការថែទាំសុខភាព និងការថែទាំសុខភាពដែលមានគុណភាពខ្ពស់អាចមានបញ្ហាដោយសារការចំណាយ បទបញ្ជាឯកជនភាព និងការកំណត់ផ្នែកច្បាប់ និងកម្មសិទ្ធិបញ្ញាផ្សេងៗ។ ដើម្បីគោរពការសម្ងាត់របស់អ្នកជំងឺ អ្នកស្រាវជ្រាវ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍តែងតែពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យអនាមិកសម្រាប់ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម សុពលភាពគំរូទិន្នន័យ ការអភិវឌ្ឍន៍ក្បួនដោះស្រាយ និងការបង្កើតគំរូច្នៃប្រឌិត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការគំរាមកំហែងនៃការកំណត់អត្តសញ្ញាណឡើងវិញនូវទិន្នន័យអនាមិក ជាពិសេសជាមួយនឹងលក្ខខណ្ឌដ៏កម្រ គឺមានសារៈសំខាន់ និងមិនអាចលុបបំបាត់បានឡើយ។ លើសពីនេះ ដោយសារបញ្ហាប្រឈមអន្តរប្រតិបត្តិការផ្សេងៗ ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យពីប្រភពចម្រុះសម្រាប់ការបង្កើតគំរូការវិភាគ ក្បួនដោះស្រាយ និងកម្មវិធីសូហ្វវែរ ជារឿយៗមានភាពស្មុគស្មាញ។ ទិន្នន័យសំយោគអាចពន្លឿនដំណើរការនៃការចាប់ផ្តើម ការចម្រាញ់ ឬសាកល្បងវិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវត្រួសត្រាយ។ 

ច្បាប់ឯកជនភាពទាំងនៅសហរដ្ឋអាមេរិក និងអឺរ៉ុបការពារព័ត៌មានលម្អិតអំពីសុខភាពរបស់បុគ្គលពីការចូលប្រើប្រាស់របស់ភាគីទីបី។ អាស្រ័យហេតុនេះ ព័ត៌មានលម្អិតដូចជាសុខភាពផ្លូវចិត្តរបស់អ្នកជំងឺ ថ្នាំតាមវេជ្ជបញ្ជា និងកម្រិតកូឡេស្តេរ៉ុលត្រូវបានរក្សាទុកជាឯកជន។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ក្បួនដោះស្រាយអាចបង្កើតសំណុំនៃអ្នកជំងឺសិប្បនិម្មិតដែលឆ្លុះបញ្ចាំងផ្នែកផ្សេងៗនៃចំនួនប្រជាជនយ៉ាងត្រឹមត្រូវ ដូច្នេះវាជួយសម្រួលដល់រលកថ្មីនៃការស្រាវជ្រាវ និងការអភិវឌ្ឍន៍។ 

នៅពេលចាប់ផ្តើមនៃជំងឺរាតត្បាត COVID-19 មជ្ឈមណ្ឌលវេជ្ជសាស្ត្រ Sheba ដែលមានមូលដ្ឋាននៅអ៊ីស្រាអែលបានប្រើប្រាស់ MDClone ដែលជាការចាប់ផ្តើមក្នុងស្រុកដែលបង្កើតទិន្នន័យសំយោគពីកំណត់ត្រាវេជ្ជសាស្ត្រ។ គំនិតផ្តួចផ្តើមនេះបានជួយផលិតទិន្នន័យពីអ្នកជំងឺ COVID-19 របស់ខ្លួន ដែលអាចឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវក្នុងប្រទេសអ៊ីស្រាអែលសិក្សាការវិវត្តនៃមេរោគ ដែលបណ្តាលឱ្យមានក្បួនដោះស្រាយដែលជួយអ្នកជំនាញផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្តឱ្យផ្តល់អាទិភាពដល់អ្នកជំងឺ ICU កាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។ 

ផលប៉ះពាល់រំខាន

ទិន្នន័យសុខភាពសំយោគអាចពន្លឿន និងបង្កើនការស្រាវជ្រាវផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្តយ៉ាងសំខាន់។ តាមរយៈការបង្កើតសំណុំទិន្នន័យខ្នាតធំជាក់ស្តែង ដោយមិនធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់ភាពឯកជនរបស់អ្នកជំងឺ អ្នកស្រាវជ្រាវអាចសិក្សាយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុនអំពីស្ថានភាពសុខភាព និន្នាការ និងលទ្ធផលផ្សេងៗ។ លក្ខណៈពិសេសនេះអាចនាំឱ្យមានការវិវឌ្ឍន៍លឿនជាងមុននៃការព្យាបាល និងអន្តរាគមន៍ គំរូទស្សន៍ទាយត្រឹមត្រូវជាងមុន និងការយល់ដឹងកាន់តែច្បាស់អំពីជំងឺស្មុគស្មាញ។ ជាងនេះទៅទៀត ការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសំយោគអាចជួយក្នុងការដោះស្រាយវិសមភាពសុខភាព ដោយបើកការស្រាវជ្រាវលើប្រជាជនដែលមិនទាន់បានសិក្សា ដែលការប្រមូលទិន្នន័យជាក់ស្តែងគ្រប់គ្រាន់អាចនឹងពិបាក ឬមានបញ្ហាខាងសីលធម៌។

លើសពីនេះទៅទៀត ទិន្នន័យសុខភាពសំយោគអាចផ្លាស់ប្តូរការអភិវឌ្ឍន៍ និងសុពលភាពនៃបច្ចេកវិទ្យាថែទាំសុខភាព។ អ្នកច្នៃប្រឌិតផ្នែកសុខភាពឌីជីថល បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) និងការរៀនម៉ាស៊ីន (ML) ឈរដើម្បីទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងសំខាន់ពីការចូលទៅកាន់សំណុំទិន្នន័យសម្បូរបែប និងចម្រុះសម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល និងសាកល្បងក្បួនដោះស្រាយ។ ជាមួយនឹងទិន្នន័យសុខភាពសំយោគ ពួកគេអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវ យុត្តិធម៌ និងការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍របស់ពួកគេ ដោយគ្មានឧបសគ្គផ្នែកច្បាប់ សីលធម៌ និងជាក់ស្តែងនៃការដោះស្រាយទិន្នន័យអ្នកជំងឺពិតប្រាកដ។ មុខងារនេះអាចពន្លឿនការអភិវឌ្ឍន៍នៅក្នុងឧបករណ៍ AI វិនិច្ឆ័យ និងអន្តរាគមន៍សុខភាពឌីជីថលផ្ទាល់ខ្លួន ហើយថែមទាំងជួយសម្រួលដល់ការលេចចេញនូវគំរូថែទាំសុខភាពដែលជំរុញដោយទិន្នន័យថ្មីៗ។

ជាចុងក្រោយ ទិន្នន័យសុខភាពសំយោគអាចមានផលប៉ះពាល់យ៉ាងសំខាន់ចំពោះគោលនយោបាយ និងការគ្រប់គ្រងថែទាំសុខភាព។ ទិន្នន័យសំយោគដែលមានគុណភាពខ្ពស់អាចគាំទ្រដល់ការធ្វើគំរូប្រព័ន្ធសុខភាពដែលរឹងមាំជាងមុន ដោយជូនដំណឹងអំពីផែនការ និងការវាយតម្លៃនៃសេវាថែទាំសុខភាព។ វាក៏អាចបើកការរុករកនៃសេណារីយ៉ូសម្មតិកម្ម ដូចជាផលប៉ះពាល់ដែលទំនងនៃអន្តរាគមន៍សុខភាពសាធារណៈផ្សេងៗគ្នា ដោយមិនចាំបាច់ត្រូវការការសាកល្បងដែលមានតម្លៃថ្លៃ ចំណាយពេលវេលា និងអាចប្រថុយប្រថានក្នុងពិភពលោក។ 

ផលប៉ះពាល់នៃទិន្នន័យសុខភាពសំយោគ

ផលប៉ះពាល់កាន់តែទូលំទូលាយនៃទិន្នន័យសុខភាពសំយោគអាចរួមមាន: 

• ហានិភ័យទាបនៃព័ត៌មានរសើបរបស់អ្នកជំងឺដែលត្រូវបានលេចធ្លាយ ឬប្រើប្រាស់ខុស។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វាអាចនាំឱ្យមានភាពងាយរងគ្រោះផ្នែកសុវត្ថិភាពថ្មី ប្រសិនបើមិនមានការគ្រប់គ្រងត្រឹមត្រូវ។
• ការធ្វើគំរូកាន់តែប្រសើរឡើងសម្រាប់ស្ថានភាពសុខភាព និងលទ្ធផលនៃការព្យាបាលនៅទូទាំងប្រជាជនផ្សេងៗគ្នា ដែលនាំទៅដល់ការធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវលទ្ធភាពទទួលបានការថែទាំសុខភាពសម្រាប់ក្រុមដែលមិនមានតំណាង។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ប្រសិនបើភាពលំអៀងរបស់ AI មានវត្តមាននៅក្នុងព័ត៌មានសំយោគនេះ វាក៏អាចធ្វើឱ្យការរើសអើងផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្តកាន់តែអាក្រក់ទៅៗផងដែរ។
• កាត់បន្ថយការចំណាយលើការស្រាវជ្រាវផ្នែកវេជ្ជសាស្រ្តដោយលុបបំបាត់តម្រូវការសម្រាប់ការជ្រើសរើសអ្នកជំងឺដែលចំណាយប្រាក់ច្រើន និងចំណាយពេលវេលា និងដំណើរការប្រមូលទិន្នន័យ។ 
• រដ្ឋាភិបាលបង្កើតច្បាប់ និងបទប្បញ្ញត្តិថ្មីដើម្បីការពារភាពឯកជនរបស់អ្នកជំងឺ គ្រប់គ្រងការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យ និងធានាបាននូវសិទ្ធិទទួលបានដោយសមធម៌ចំពោះអត្ថប្រយោជន៍នៃបច្ចេកវិទ្យានេះ។ 
• កម្មវិធី AI/ML កាន់តែទំនើបដែលផ្តល់នូវទិន្នន័យដ៏សម្បូរបែបដោយគ្មានការព្រួយបារម្ភអំពីឯកជនភាព ខណៈពេលដែលដំណើរការ និងការគ្រប់គ្រងកំណត់ត្រាសុខភាពអេឡិចត្រូនិចដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
• ការចែករំលែកទិន្នន័យសុខភាពសំយោគជាសកល ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវកិច្ចសហប្រតិបត្តិការអន្តរជាតិក្នុងការដោះស្រាយវិបត្តិសុខភាព ដូចជាជំងឺរាតត្បាត ដោយមិនបំពានលើឯកជនភាពរបស់អ្នកជំងឺ។ ការអភិវឌ្ឍន៍នេះអាចនាំឱ្យមានប្រព័ន្ធសុខភាពសកលកាន់តែរឹងមាំ និងយន្តការឆ្លើយតបរហ័ស។
• ការកាត់បន្ថយធនធានរូបវន្តដែលទាមទារសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យ ការផ្ទុក និងការចែករំលែកបែបប្រពៃណីអាចនាំឱ្យមានការបំភាយកាបូនទាប។

សំណួរដែលត្រូវពិចារណា

• ប្រសិនបើអ្នកធ្វើការផ្នែកថែទាំសុខភាព តើអង្គភាពរបស់អ្នកប្រើទិន្នន័យសំយោគក្នុងការស្រាវជ្រាវយ៉ាងដូចម្តេច?
• តើអ្វីជាដែនកំណត់សក្តានុពលនៃទិន្នន័យសុខភាពសំយោគ?