Büyük Veri Nedir?
Büyük veri, analiz edilmesi ve verimliliği arttırması için toplanan, anlamlı ve işlenebilir veriler bütünüdür. Bu kavram birçok faklı alanda artan veri üretimi ve bu üretimin önemli boyutlara ulaşmasıyla ortaya çıkmıştır. Büyük verinin özellikleri 5V olarak ifade edilir ve bunlar; veri miktarı, bunların nasıl ve nerede barındırılacağı (Volume /Hacim), bir ekosistemde tüm farklı veri kaynaklarının belirlenmesi ve bunları beslemek için doğru araçların edinilmesi (Variety /Çeşitlilik), Verilerin doğru ve temiz olduğundan emin olunması (Veracity /Doğruluk), Verinin devamlılık arz etmesi ve çok hızlı olması (Velocity /Hız), eyleme geçirilebilir iş zekasını anlaşılması kolay yollarla ortaya çıkaran büyük bir veri ortamı oluşturulması (Value/Değer) olarak açıklanabilir. Bilgi işleme sürecinin temelini oluşturan büyük veri kavramı hastalıkların tedavisinde, teşhis sürecinin geliştirilmesinde, bankacılık uygulamalarında, e-ticaret sitelerinde, medya ve dijital pazarlama gibi birçok alanda gittikçe artan bir oranda değer kazanmaktadır. Bu değerin sebebi ise büyük veri analizi ile verilerden çıkan anlamlı sonuçların maliyet düşürme, beklentilere uygun ürün geliştirme, kaynakların doğru kullanımı, verimlilik gibi yönetimsel süreçlerde yeni problemleri çözmek ve eski problemlere daha verimli çözümler geliştirme noktasında büyük avantajlar sağlamasıdır.
Dijitalleşmenin de etkisiyle verinin yoğun olarak üretildiği sağlık sektöründe bu verilerin etkin kullanımı sağlık sistemlerinin verimliliğini arttırmakla birlikte sağlık hizmetlerinden yararlananlara büyük faydalar sağlar. Sağlık hizmetlerinde büyük verinin analizi ve uygulamaları ile hastaların bakım ve tedavilerin kalitesini arttırma, hastalıkların erken teşhisi, sonuçların tahmini, tıbbi hataların önlenmesini sağlayabilecek raporlama sistemi oluşturulması, maliyetlerin azaltılması, kaynakların verimli kullanılması gibi konularda büyük etkiler yaratabilir.
Sağlık Yönetiminde Büyük Veri Kullanımı
Sağlık yönetiminde, stratejik planlamada ve geleceğe yönelik alınan kararlarda demografik, ekonomik veriler ve hasta verilerinin birlikte analiz edilmesiyle doğru yatırımlar ve planlamalar yapılabilir, performans takibi sağlanabilir. Özellikle hastane operasyonlarının yönetilmesinde masrafları azaltmaya engel olan problemlerden biri hastanelerin tam kapasite ile çalışıyor olmamasıdır. Yeni kapasite yaramak yerine var olan kapasiteyi daha fazla kullanabilmeye yönelik çözümler üretme aşamasında verilerden yararlanarak kurulan sistemde hasta akışını iyileştirilebilir, bekleme sürelerini azaltabilir, sağlık hizmeti verilen hasta sayısı artırılabilir. Bunlara ek olarak, hasta güvenliği ve kaliteli hizmet sunulmasında da önemli farklar yaratabilir.
Hastalık Tanı ve Tedavilerinde Büyük Veri Kullanımı
Erken tanı nadir hastalıklar, kanser gibi durumlarda hayati rol oynar. Bu sebeple tanı süreçlerinde büyük verinin kullanımının sürecin iyileştirilmesine büyük katkısı vardır. Kullanıcıların attığı her adımı, kalp atış hızlarını, uyku alışkanlıklarını, vb. kaydeden akıllı cihazları kullanması, bağlı cihazlardan veri alınması, insan vücuduna yerleştirilen biyolojik sensörler ile gerçek zamanlı tıbbi veriler toplanması, mobil sağlık izleme sistemi gibi yöntemler ile elde edilen tüm bu hayati bilgiler gizlenen potansiyel sağlık risklerini tanımlamak, hastanın durumunun anlık takibini sağlamak ve beklenmeyen durumları öngörebilmek, zararlı çevresel maruziyetleri azaltabilecek veya sağlık sonuçlarını optimize edebilecek değişiklikler için kullanılabilir.
Biyoinformatik ve Genetikte Büyük Veri Kullanımı
Matematik, bilgisayar bilimleri ve genetik alanlarının sentezi olan biyoinformatik bilimi, kimyasal reaksiyonlardan hücrelerarası iletişime kadar pek çok biyolojik faaliyet sürecinin simülasyonu, heterojen biyolojik veri tabanlarının entegrasyonu, büyük çaplı biyolojik deneylerden (Genom projeleri gibi) elde edilen büyük miktardaki verilerin analizi gibi genetik çalışmalardan ve biyolojik deneyler sonucu oluşan veri zenginliğinden azami ölçüde yararlanabilmeye yönelik çalışmalar yapar. Bu çalışmalar sonucu ortaya çıkan anlamlı veriler genetik faktörlerin hastalık yatkınlığına etkilerini ortaya çıkarmak, ilaç dizaynı, geliştirilmesi ve bireylerin gelecekti sağlık durumları hakkında çıkarımlar yapılabilmesine imkan sağlar.
Kaynakça ve İleri Okumalar:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6859509/
http://www.saglikteknoloji.com/dijital-saglik-hizmetlerinde-buyuk-veri-big-data-nedir/
https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/463040
https://www.biomedya.com/bilgisayarli-biyoloji-biyoinformatik-1 https://geturkiyeblog.com/buyuk-verinin-saglik-sektorunde-kullanim
