Gerçek Dünya Verileri ve Bulut Teknolojisinin Klinik Araştırmalar ve Sağlık Sonuçları Üzerindeki Etkisi
Dr. Lu de Souza | Nisan 2024
Sağlık ve yaşam bilimleri sektörlerindeki değerli veri kaynakları çoğu zaman silo halinde, birbirinden farklı ve kullanılamaz durumdadır. Bununla birlikte, birleştirildiklerinde, araştırmaya hazır formatlara getirildiklerinde ve yapay zeka ve diğer bulut tabanlı teknolojilerle geliştirildiklerinde, önemli atılımlar sağlayabilirler. Bunlar, ilaç keşfini hızlandırmaktan klinik araştırma katılımcılarını çeşitlendirmeye ve hassas tıbbı ilerletmeye kadar uzanır. Gerçek dünya verilerinin (RWD) ve gerçek dünya kanıtlarının (RWE) kullanımı, sağlık ve yaşam bilimlerini ilerletmede yeni bir sınıra işaret eder.
Başkan yardımcısı ve yönetici tıbbi sorumlu olarak görev yaptığım Oracle Learning Health Network, kırsal bölgelerdeki devlet hastaneleri ve büyükşehirlerdeki tıp merkezleri de dahil olmak üzere bir dizi sağlık hizmeti ortamından elde edilen 108 milyon aktif uzunlamasına kayıttan oluşan (ve giderek artan) kapsamlı havuzuyla geniş bir RWD kaynağıdır. Bir üyelik topluluğu olan Learning Health Network, Amerika Birleşik Devletleri genelinde 2.600 tesisi temsil eden 117 sağlık sisteminden oluşmaktadır. 2024'te dünya genelinde genişliyoruz.
Bu sağlık sistemleri, birbirleriyle ve Oracle gibi şirketlerle sağlık hizmetlerine dönüştürücü bir değişim getirebilecek girişimlerde iş birliği yapmayı seçerek insanlığın iyiliği için hareket ediyor. Learning Health Network tarafından yönetilen anonimleştirilmiş veriler sadece hacimli değil, aynı zamanda çeşitlilik açısından da zengindir ve üyelerin tüm topluluklar için klinik araştırmaları ve sonuçları geliştirmesine yardımcı olur.
Klinik araştırmaları iyileştirme
En etkili sonuçları elde etmek için klinik araştırmalara daha fazla sayıda ve daha geniş çeşitlilikte hastanın dahil edilmesine ihtiyacımız var. Bir klinik araştırmanın başarılı olabilmesi için doğru bilgilerin mevcut olması ve sözleşmeli araştırma kuruluşları ( SAK'ler), destekleyiciler, doktorlar ve potansiyel hastalar arasında sorunsuz bir şekilde aktarılabilmesi gerekir. Bu durum, araştırmalar hakkında farkındalık yaratmak, erişilebilirliği sağlamak, işe alımı kolaylaştırmak ve elde tutmayı sürdürmek için gereklidir.
Artık, araştırma fizibilitesini belirlemeye, merkez seçimini optimize etmeye ve hasta alımını hızlandırmaya yardımcı olmak için RWD ve bulut tabanlı klinik uygulamaları kullanabiliyoruz. Destekleyiciler ve SAK'ler yüksek performanslı merkezleri seçebilir ve nitelikli hasta sayısını anlayabilir, böylece kayıtların hızlandırılmasına yardımcı olabilir. Bu arada, araştırma verilerinin ve klinik araştırmalara ilişkin bilgilerin elektronik sağlık kayıtlarına (ESK'ler) entegre edilmesi, doktorların potansiyel tedavi seçenekleri ve araştırma fırsatları için uygun hastaları belirlemelerini ve kaydetmelerini kolaylaştırabilir.
Ayrıca, advers ilaç etkilerinin tespitini iyileştirmeye, nedenlerini belirlemeye ve hasta riskini azaltmaya yardımcı olmak için RWD ve RWE'yi yapay zeka ile birleştirerek farmakovijilansı geliştiriyoruz.
Amaç, araştırmayı bakım noktasına ve tekrar geriye sorunsuz bir şekilde bağlayan, sürekli öğrenen bir ekosistem oluşturmaktır.
Açık ve sürekli öğrenme platformu
DWT'yi (ve varsayılan olarak Learning Health Network'ü) geliştirmenin temelinde, kısa süre önce duyurulan Oracle Health Data Intelligence platformu yer alıyor. Bu açık ve sürekli öğrenen platform, uzunlamasına hasta kayıtları oluşturmak için binlerce kaynaktan gelen verileri birleştirebilir. Health Data Intelligence, geniş veri setlerinin eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürülmesine yardımcı olur, klinik araştırma ve bakım arasındaki boşluğu doldurur ve paydaşları tüm sağlık hizmetleri sürecinde bilinçli kararlar almaları konusunda destekler.
Bu platform aracılığıyla, ödeme yapanlardan, sağlık hizmeti sağlayıcılarından, halk sağlığı gruplarından ve yaşam bilimleri kuruluşlarından gelen birleştirilmiş veriler sürekli olarak toplanır, analiz edilir ve bir sonraki en iyi eylemleri belirlemek için klinik ve kurumsal uygulamalara güvenli bir şekilde sunulur. Health Data Intelligence, araştırma ve kullanım için veri hazırlama sürecini basitleştirerek özel veri bilimi becerilerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Yapay zeka tarafından desteklenen yerleşik analitik, trendleri ve kalıpları tespit etmenin yanı sıra klinik kararlara rehberlik edebilecek yeni, kanıta dayalı materyaller üretmeye yardımcı olabilir.
Örneğin, içgörü motorumuz hasta bakımındaki boşlukları belirler ve bunları sağlayıcı iş akışlarına geri besler. Aynı durum, yeni zeka algoritmaları ve modellerinin araştırmaya dayalı üretimi için de geçerli olabilir. Yeni kanıtlar, araştırma bulguları ve ortaya çıkan en iyi uygulamalar, tüm sağlık sistemleri genelinde hemen uygulanabilir içerik oluşturabilir. Bu yaklaşım, geçmişte izole edilmiş araştırma içgörüleri ile klinik uygulamalar arasındaki kopukluğu etkili bir şekilde gidererek hasta bakımını iyileştirir.
Health Data Intelligence'ın açık API'leri, bir dizi üçüncü taraf geliştiricinin klinik uygulamalarını platforma eklemesine olanak tanır. Platform, Oracle Cloud Infrastructure üzerinde çalıştığı için güvenlik öncelikli, sıfır toleranslı bir mimari ile tasarlanmıştır.
Klinik araştırmaları günlük hasta bakımına dahil etme
RWD, RWE ve bulut teknolojisinin birleşimi sadece daha verimli sağlık hizmetlerine giden bir yol değil, aynı zamanda çığır açan tedavileri bekleyen hastalar için bir umut ışığıdır. Araştırmayı yaygınlaştırarak küçük sağlık kuruluşlarının bile anlamlı klinik çalışmalara katılmasını sağlayabiliriz. Bu, araştırmanın kapsamını genişletir ve klinik keşiflerin sağladığı faydaların adil bir şekilde dağıtılmasını sağlar.
Gelecekte klinik araştırma ve bakım sunumu arasındaki siloların ortadan kalkacağını ve her hasta karşılaşmasının ve veri noktasının kolektif bir öğrenme sistemine katkıda bulunacağını hayal ediyorum. Bu gelecekte kişiselleştirilmiş tıp, zengin bir veri ve gelişmiş bilgi işlem ağı ile geniş ölçekte var olacak.
Pediatri ve acil tıp doktoru olan Dr. Souza, Oracle Learning Health Network'ün başkan yardımcısı ve idari tıbbi sorumlusudur.