Büyük veri, hastalığa karşı mücadelede sahip olduğumuz en güçlü araçlardan biridir. Elimizdeki daha fazla veri, yaptığımız sağlık bakım seçimlerinde daha eğitimli olabiliriz. Veriler belirli bir topluluğun sağlığı hakkında bir manzara sağlayabilir ve hasta faktörlerini öğretir, böylece risk faktörlerini tahmin edebiliriz. Hastalık hakkında daha fazla şey öğrenmemize yardımcı olabilir ve bu nedenle tedavi bulabilir veya salgınların onları etkili bir şekilde nasıl içerdiğini görmemize izin verebiliriz.
Veri bilimi, var olan en disiplinler arası alanlardan biridir. Bilim adamları, doktorlar, matematikçiler, bilgisayar programcıları ve epidemiyologlar veri biliminde yer alan mesleklerden sadece birkaçıdır. Tüm insanlar ya veri toplarken, analiz ederek, onu nasıl kullanacağımızı ya da nasıl hareket ettiklerini anladığında bir rol oynarlar.
Veri biliminin farklı hastalık ve salgın hastalıklarla birlikte kullanıldığı 10 yol vardır.
Bir kadın, Fransa'nın Haute-Savoie şehrindeki bir hastanede mamografi alır. Son yıllarda mamogramların ne zaman alınacağına dair öneriler değişmiştir. Getty Images aracılığıyla BSIP / UIG
Tüm kanserler önlenebilir değil, ama olanları durdurmak istemez miydin? Servikal, meme, akciğer, prostat ve kolon kanserleri için predispozisyon ve erken büyüme taraması mevcuttur. Ancak doktorlar kimlerin taranması gerektiği, ne sıklıkta ve ne zaman yapılması gerektiği ile ilgili kuralları nasıl belirler? Cevap büyük veride yatıyor.
ABD Önleyici Hizmet Görev Gücü, tarama kurallarını belirlemek için büyük epidemiyolojik çalışmalardan yüksek kaliteli büyük veri kullanır. Örneğin, 40'lı yaşlardaki kadınlarda yanlış pozitif kanser tanısı oranını inceleyerek, görev gücü 50 yaşından önce mamogram almanın gereksiz olduğunu (ailede meme kanseri öyküsü olmadıkça) [kaynak: WebMD] olduğunu saptadı.
Kanser hastalarından olabildiğince fazla veri çekmek, doktorlara kanserlerin nasıl büyüdüklerini öğretir. Oregon Sağlık ve Bilim Üniversitesi, kanser oluşumunun farklı insanlarda nasıl meydana geldiği hakkında daha fazla bilgi edinmek için binlerce kanser hastasının gen dizilimine yönelik denemeler yürütüyor, böylece daha hızlı teşhisler sunabiliyorlar. Hatta üniversite, 2020 yılında 24 saat içinde kanseri teşhis edebilmeyi, öğrendikleri sayesinde [kaynak: Oregon Sağlık ve Bilim Üniversitesi] öngörüyor.
Aedes aegypti sivrisinekler Brezilya'nın Pernambuco eyaleti Recife'deki Fiocruz enstitüsündeki bir laboratuarda görülüyor. Bu sivrisinek Zika virüsünü iletir ve enstitüde incelenir. Mario Tama / Getty Images
Sivrisinekler uzun zamandır sıtma ve dang humması gibi hastalıkların yayıcıları olmuştur, bu nedenle bu hastalıkları taşıyan ve yaşadıkları yerdeki sivrisinek türleri hakkında bilgi toplamak bu koşullara karşı mücadelemizde bize yardımcı olabilir. Sivrisinek kökenli virüs Zika'nın daha yeni ortaya çıkması, bir hastalığın nasıl yayıldığı ve insanlara neler yapabileceği konusunda veri eksikliği konusunda ne kadar korkutucu olduğunu gösterdi.
Bu sivrisinekle yayılan hastalıklara karşı savaşmak için, IBM, Johns Hopkins ve California San Francisco Üniversitesi'nden bilim adamları, epidemiyologların prediktif hastalık modelleri yapmasına izin veren açık kaynaklı yazılım oluşturma konusunda işbirliği yaptılar [kaynak: Ungerleider]. Yazılım, minimum kodlama bilgisine sahip olan epidemiyologların, veri analizini yürütmek, salgınların yörüngesini tahmin etmek ve hastalık yayılımını içerecek stratejileri planlamak için kullanmaya devam edebilmesi için tasarlanmıştır.
Program, bir bölgenin genel salgınlara karşı duyarlılığını, insan ve sivrisineklerin nüfus modellerini ve potansiyel salgın bölgelerini belirleyen iklim verilerini gösteren Dünya Sağlık Örgütü'nün verilerini kullanıyor. Birlikte ele alındığında, bu veriler sivrisinek kökenli virüslerin yayılmasını yavaşlatabilir.
Yıllardır Parkinson hastalığı olan boksör Muhammed Ali, bir olayda karısı Yolanda Ali ile birlikte gösteriliyor. Axel Koester / Sygma / Sygma Getty Images aracılığıyla
Dünya çapında 10 milyondan fazla insanı etkileyen nörolojik bir durum olan Parkinson hastalığı, teknoloji ile bir araya getirilen veri toplamanın sağlık hizmetlerinde [kaynak: Parkinson Hastalığı Vakfı] nasıl bir fark yaratabileceğinin mükemmel bir örneğini sunmaktadır.
Parkinson hastası olan bir kişinin çok ciddi vücut titremesi vardır. Bunların nedeni, beyninin yavaş yavaş dopamin adı verilen bir nörotransmitter üretmesini durdurmasıdır. Bir kişinin sahip olduğu daha az dopamin, onun hareketlerini ve duygularını [Kaynak: National Parkinson Foundation] kontrol etmek için ne kadar az o kadar güçlüdür.
Bununla birlikte, görünür belirtiler (titreme gibi) geçirdiği ve Parkinson hastalığı tanısı konduğu zaman, beynindeki dopamin ile ilişkili nöronların yüzde 80'i tahrip olmuştur [kaynak: Feber]. Parkinson hastalığı için hali hazırda tedavi olmamasına rağmen, semptomları kontrol altında tutacak tedaviler vardır. Yani doktorlar daha önce semptomları tespit ederse, tedavi daha erken başlayabilir.
Bu amaçla, pek çok şirket giyilebilir teknolojiyi araştırıyor, ancak fark edilir derecede titremeyen sarsıntılar, yürüyüş yürüyüşü ve uyku kalitesi hakkında bilgi toplamak için. Veriler bir araya getirildikçe, teknolojinin kullanıcılarına Parkinson'a bir yatkınlığı olup olmadığı ve tedaviye erken başlanmasına yardımcı olup olmadıkları konusunda bilgi sağlayabilir. Bu büyük miktarda veriyi merkezi bir merkezde toplamak, doktorlara ve bilim adamlarına Parkinson hastalarında ortak bir ipucu arama yeteneğini de verir, belki bir gün bir tedaviye yol açar.
Bir kadın 2014 yılında Ebola virüsü hakkında soruları olan insanlar için kurulan Hollanda Halk Sağlığı ve Çevre Ulusal Enstitüsü'nün (RIVM) Lahey'deki ulusal telefon bilgi merkezinde bir haritaya bakıyor. VALERIE KUYPERS / AFP / Getty Images
2014-2015 yıllarında, çoğunlukla Batı Afrika'da büyük bir Ebola salgını meydana geldi. Sadece bu bölgede 11 binden fazla insan bu bölgede öldü [kaynak: Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri (CDC)]. Dünyanın en fakir ülkelerinde meydana gelen virüs salgını ile vatandaşlara tıbbi bilgi vermek zordu ve hastalıkla mücadele etmek için çok az altyapı vardı. Ebola'ya karşı küresel mücadelede önemli bir endişe, en acil yardım alanlarını belirlemek için virüsün nerede yayıldığını anlamaktı. Ve bu veri biliminin devreye girdiği yer.
Bilim adamları ve halk sağlığı çalışanları, gerçek zamanlı haritalama yazılımı kullanarak, Afrika'daki hastalığı izleyebilir ve gelecekte salgınlara yenik düşebilecek en hassas bölgeleri tahmin edebilir. Yarasa türlerinin (Ebola virüsünün muhtemel taşıyıcısı) konumu, nüfus yoğunluğu, en yakın ana yerleşim yerinden seyahat süresi ve diğer bazı faktörler hakkında veri noktalarını bir araya getirerek, bilim adamları hastalığın önüne geçebilirler.
Haritalama aracı Şubat 2016'da bir atölyede gerçekleştirildi. "Haritalardan kolayca geçebilir ve özellikle Gana'daki Ebola virüsünün niş olduğu bölgeleri görebiliyorum, muhtemelen bir salgın olacak ve oradan da orada olacak. Hayvan gözetimini yapabiliriz, ”dedi. Gana'daki vahşi yaşam veteriner biriminin başkanı olan Dr. Richard Suu-Ire, ülkesinde Ebola sürveyansı için yarasa örneklerinin toplanmasından sorumlu [kaynak: Fortunati].
Lawanda Fearrington (solda) ve kız kardeşi Nicole'in her ikisinin de ailesine dilate kardiyomiyopatisi, 2003'te babasını öldüren bir kalp rahatsızlığı vardır (baktıkları resimde gösterilmiştir). Diğer iki kızkardeşleri de aynı hastalığa sahiptir. Michael S. Williamson / Getty Images aracılığıyla Washington Post
Verilerin tıpta kullanılabileceği en güçlü yollardan biri de riski hesaplamaktır. Yeterli veri noktası toplandığında ve analiz edildiğinde, doktorlar ve halk sağlığı çalışanları, bir hastalıkta yalnızca hangi faktörlerin rol oynayabileceğini değil, aynı zamanda birisinin sözleşmeye yönelik yüksek risk altında olabileceği tetikleyici noktayı da belirleyebilir.
Kalp hastalığı bunun mükemmel bir örneğidir. Bu, ABD'de ölüme neden olan ve ölümlerin dörtte biri [kaynak: CDC] 'ye atfedilen 1 numaralı ölüm sebebidir. Daha önce, doktorlar öncelikle kolesterol değerleri kullanarak kalp hastalığı riskini hesaplamaktaydı. Kolesterol yüksek ise, hastalara ilaç reçete edildi; düşükse, risk altında olmadıkları kabul edildi.
Bununla birlikte, çoklu kaynaklardan toplanan bir veri topluluğunu kullanarak, Amerikan Kardiyoloji Koleji ve Amerikan Kalp Derneği, yüksek kolesterole sahip olmaktan çok öteye uzanan kalp hastalığı hastalarında ortaklıklar buldu. Ağırlık, ırk, yaş, tarih, kolesterol ve diğer birkaç faktör üzerindeki büyük veri kümeleriyle, gruplar ASCVD Risk Tahmincisi [kaynak: Gaglioti] olarak adlandırılan çok daha kapsamlı ve kişiselleştirilmiş bir risk hesaplayıcısı olarak hareket eden bir test oluşturdular. Sonuç olarak, doktorlar uygulama şekillerini değiştirdi ve kalp hastalığı riskini hesapladı.
Bir polis memuru, Gloucester, Massachusetts'te kanıt olarak el konulan eroin torbaları tutar. 2015 yılında, Gloucester, bağımlılığı tedavi merkezlerine yönlendiren ve onları hapse atmak yerine Angel Programını kurdu. Program birçok polis departmanı tarafından kopyalanmıştır. John Moore / Getty Images
Uyuşturucu kullanımı, tıpkı pek çok hastalığın yaptığı gibi, toplulukları tahrip edebilir. Amerika Birleşik Devletleri'nde aşırı dozdan ölümlerin sayısı şaşırtıcıdır - sadece 2014 yılında 47.000'in üzerinde [kaynak: Amerikan Bağımlılık Derneği Derneği]. Aslında, aşırı dozda ilaç ABD'de ölümcül ölümlerin önde gelen nedenidir ve opioid bağımlılığı ölümlerin çoğunu tahrik etmektedir.
Farklı topluluklardaki mortalite verilerini izlemek, sağlık hizmeti sağlayıcılarına, hükümetlere ve topluluk aktivistlerine, ilaçların belirli bir bölgeyi nasıl etkileyebileceğine dair sağlam bir fikir verebilir. Bu verilere dayanarak, özellikle ölümcül ilaç türlerinin nereye sızan kasabalar olabileceğini ve yayılmayı durdurmak için hükümet eylemlerini kullanabileceklerini biliyorlardı. İnsanların aşırı dozlardan öldüğü yerlerle ilgili daha fazla bilgi edinmek, hangi toplumların rehabilitasyon hizmetleri veya doktorlar gibi zarar azaltma stratejileri sağlamaya yönelik müdahalelere ihtiyaç duyduğuna dair hükümetler arasında bir ipucu verebilir.
Bu tip bir strateji, birçok kırsal topluluğun opioid salgına karşı harekete geçmesine yardımcı olarak çok olumlu sonuçlara yol açmıştır. ABD'deki birkaç kırsal alan Gloucester, Massachusetts Polis Departmanı tarafından belirlenen ve sadece bir yıl içinde 400'den fazla hastayı tedaviye sevk eden ve gecelik tutuklama maliyetlerinin yüzde 75 düştüğü rehabilitasyon stratejilerini izledi. Mesela, bağımlılığı olan herhangi bir kişi polis departmanına girebilir ve eldeki personel onları tedavi programına sokmaya yardımcı olur [kaynak: Toliver].
Son olarak, eldeki uyuşturucuya bağlı mortalite verilerinin bulunması, Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezlerinin, opioid reçeteleme uygulamaları konusunda hekimler için kılavuzlar oluşturmasına neden olmuştur [kaynak: Gaglioti]. Veriler sadece salgınla mücadeleye yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda sorunun kökenine de ulaşır ve madde kötüye kullanımını beklemeden durdurabilir.
Micheal'ın su tedarikindeki yüksek kurşun seviyeleri olan Flint'e maruz kalan Hurley Tıp Merkezi'ndeki Pediatrik Yerleşim Programının müdürü Dr. Mona Hanna-Attisha, Capitol Hill'deki bir duruşmada tanıklık ediyor.SAUL LOEB / AFP / Getty Images
Bazen verilerin hastalıklarla mücadele üzerinde büyük bir etkisi olması için "büyük" olması gerekmemektedir. Daha küçük, odaklanmış bir veri seti, toplumun sağlığı hakkında göz açıcı olabilir. Flint, Michigan, su krizi mükemmel bir örnektir.
Bir inşaat mühendisinin yaptığı bir araştırma, Flint evlerinden gelen su örneklerinin yüksek düzeylerde kurşun içerdiğini gösterdi; Ancak, ortaya çıkardığı kanıtlar hükümet liderlerini suyun kirlendiğine ikna etmek için yeterli değildi. Mühendisin çalışmasını duyduktan sonra, kasabadaki bir çocuk doktoru kendi veri setini bir araya getirmeye karar verdi.
Mona Hanna-Attisha, hastane kayıtlarından bilgi topladı ve çocuk hastaların kanında olağanüstü yüksek düzeyde kurşun buldu. Tıbbi bir dergide yayınladığı bulgularını beklemek yerine, bir basın toplantısı düzenledi ve şehir yetkilileri dinlemeye zorlandı.
Kurşun zehirlenmesinin çocuğun beyninin gelişimi ve davranışları üzerinde uzun vadeli etkileri olabilir ve Flint'te yaklaşık 27.000 çocuk şehrin sularında [kaynak: D'Angelo] kurşunla maruz kalmıştır. Yanlış bir şey olduğunu kanıtlayan veri seti olmadan, binlerce çocuk daha zarar görebilirdi.
NYC belediye başkanı Bill de Blasio, Ground Zero'da 8 aylık görevden geldiğine inanılan nadir bir kanserden ölen FDNY üyesi Ray Pfeifer'i onurlandıran bir etkinlikte bir konuşma yaptı. Pfeifer genişletilmiş faydalar için bir aktivistti. Andy Katz / Pacific Press / Getty Images aracılığıyla LightRocket)
Büyük veri havuzları, desen için balık tutmaya giden harika yerlerdir. Bilim adamları ve hekimler, belirli sağlık gruplarının uzun süreli çalışmalarına girerek, sağlıklarının nasıl ilerlediğine dair ortaklıklar olup olmadığını öğrenirler. Örneğin, halk sağlığı çalışanları şu anda Ground Zero'daki maruz kalmalarının uzun vadeli etkilerini öğrenmek için ilk 11/11 ilk müdahaleci ile ilgili bir araştırma yürütmektedir. Bu maruziyete maruz kalabilecekleri nadir kanserler ve solunum hastalıkları ile ilişkilendirilebilmeleri, hekim ve hükümetin bakım ve destek sistemlerinin nasıl kurulacağı hakkında daha fazla bilgi edinmelerini sağlar.
En etkili kohort çalışmalarından biri, Kadın Sağlığı Girişimi (WHI). 1993 yılında başlatılan bu uzun süreli klinik çalışma, kalp hastalığı, meme ve kolorektal kanserleri ve osteoporotik kırıkları önlemeye yönelik stratejileri öğrenmek için menopoz sonrası 161,000 kadın hakkında veri topladı [kaynak: WHI].
Bilim adamlarının bu kadınlarda belirttikleri kalıplar, sağlık hizmet sunucularının bu hastalıkları önleme ve tedavi etme şeklini değiştirerek, yatırımlara büyük bir geri dönüş getirdi. Araştırmacılar, WHI çalışmalarından elde edilen bulgulara dayanarak kadın sağlığındaki farklılıkları karşılaştırmak için dokuz yıllık bir aralıkta (2003-2012) bir hastalık simülasyon modeli kullanmışlardır.
Model, WHI kılavuzlarını takip ederek 76.000 daha az kardiyovasküler hastalık, 126.000 daha az meme kanseri vakası ve 4.3 milyon daha az kombine hormon tedavisi kullanıcısı olduğunu göstermiştir. Dahası, hastalık modeli simülasyonu, WHI'den elde edilen bulguları bu dokuz yıllık gerginlik üzerinden kullanarak, Amerikalıların sağlık bakımı için doğrudan maliyet olarak tahmini 35,2 milyar dolar tasarruf ettiklerini ortaya koymuştur [kaynak: Ulusal Sağlık Enstitüleri].
Bir kadın eczanede grip aşısı olur. FluNearYou.org web sitesi, Amerikalıların grip belirtileri yayınlamasına ve bilim adamlarının grip trendlerini takip etmek için bilgileri kullanmalarına izin veriyor. Terry Vine / Getty Images
İnsanları grip aşısı için teşvik etmek için her sene itilmesine rağmen, bu son derece bulaşıcı solunum yolu hastalığı, her yıl ABD'de milyonlarca insanı öldürmeyi ve hastalanmaya yakalanan binlerce kişiyi öldürmeyi başarıyor [kaynak: CDC].
Grip olan bir kişi, semptomlar ortaya çıkmadan bir gün önce başkalarına bulaşabilir ve hastalandıktan sonra yedi güne kadar, bir ülkenin etrafındaki grip nerede ve ne zaman geldiğini bilmek gerçekten değerlidir [kaynak: CDC].
FluNearYou.org web sitesi, Amerikalıların haftalık sağlık raporlarında geçirdikleri semptomları yayınlamasına izin veriyor. Binlerce birey raporlarını web sitesine gönderiyor ve bilim adamları kitle kaynaklı verileri hangi semptomların bulunduğunu ve ülke genelinde hangi yerlerde bulunduğunu haritalandırıyorlar.
Bununla birlikte veri bilimi her zaman mükemmel değildir. Google, Google Grip Trendleri (GFT) ile grip tahminleri dünyasına girmiştir. İnsanların semptomları araştırmasına dayanarak, CDC [kaynak: Lazer] 'den iki hafta öncesine kadar kesin olarak grip prevalansı sağlamak için yeterli veri toplayabileceklerini iddia ettiler. Ne yazık ki, GFT 2013 yılında geniş bir grip zirvesini tahmin edemedi (algoritması griple ilgili olmayan çok fazla mevsimsel arama terimi içeriyordu). GFT başarısız olmasına rağmen, hastalıkla ilgili tahminler yapmak için veri toplanması kavramı, çoğu kez oldukça iyi çalışan bir kavramdır.
World Community Grid, insanlara, bilim insanlarına yönelik araştırma hesaplamaları yapmak için kişisel cihazlarının yedek hesaplama gücünü bağışlamalarını ister. Kohei Hara / Getty Images
Verileri merkezi bir merkeze toplamak, hastalıklara yardım etmek için kitle kaynaklı kaynakları kullanmanın tek yolu değildir. Bilgiyi işlemek için bilgisayarları birleştirmek çok önemlidir.
World Community Grid, IBM tarafından insanların kişisel cihazlarının hastalıklarla mücadele için yedek bilgisayar gücünü bağışlamalarını isteyen bir çabadır. Cihazınız boşta olduğunda, bilim adamları için araştırma hesaplamaları yapabilir, bu nedenle onlarca yıl süren sonuçlar aylar içinde olabilir. Crowdsourced bilgisayarlar tüberküloz gibi hastalıkları anlamak için hücresel fonksiyonların simülasyonlarını çalıştırmışlardır; Zika'nın insan vücudunda gelişmek için kullandığı hedef proteinlere karşı milyonlarca kimyasal bileşik taraması ve kanseri tahmin etmede yardımcı olacak genetik belirteçler.
Halihazırda bu farklı projelere yardım etmek için 700 binden fazla gönüllü katılmıştır [kaynak: World Community Grid].Kolektif cihazlarımızın bu nedenlere sunabileceği boşta kalma süresiyle, bu büyük verilerin büyük bir fark yaratabileceği bir yoldur.
Kuzey Amerikalılar on binlerce yıldır güneye hareket ediyorlar. WordsSideKick.com bir göz atıyor.
Verilerin kitle için nasıl iyi bir şekilde alınabileceğinin okunması beni gerçekten FluNearYou gibi bir şeye katılmak istemişti. Sağlık manzarasının resmini şekillendirmeye yardımcı olan verilerden biri olmak, doktorların tedavi planlarını nasıl seçtiklerini etkilemek harika bir şey. Herkes kendi küçük rolünü yapabilir!