Эрүүл мэндийн асар их мэдээлэл хуримтлагдаж байгаа бөгөөд энэ бүх мэдээлэл нь эмч нарын өвчнийг урьдчилан сэргийлэх чадварыг сайжруулж, өвчнөөс урьдчилан сэргийлэх арга хэмжээ авахад тусална. Гэхдээ өгөгдөл нь хэт их байж, эмч нарыг төөрөгдүүлж, алдаа гаргадаг. Мэдээлэлд хандахад хэцүү, буруу гарт орно.
Big Data нь цахим эмнэлгийн бүртгэл, төлбөр төлөгчийн мэдээлэл, теле эрүүл мэнд, генетикийн туршилтын мэдээллийн банк, судалгаа шинжилгээний ажилд урсдаг. Жишээлбэл, фитнесс хянах төхөөрөмж (жишээлбэл, Fitbit®) нь бугуйгаа цаг шиг өнгөрөөж, зүрхний цохилт, зүрхний хэм алдагдал, цусан дахь хүчилтөрөгчийн түвшин, унтах зэргийг тогтмол хянаж байдаг. Гэрийн эрүүл мэндийн янз бүрийн шинэ тоног төхөөрөмж нь биеийн бүх төрлийн функцийг хэмжиж, үр дүнг эмчийн өрөөнд хүргэдэг.
Big Data нь илүү том өгөгдлийг өгдөг. Мэдээлэл нь томрох тусам илүү үр дүнтэй болно гэж боддог. Урьдчилан таамагласан анализ нь мэдээллийг эрэмбэлэх, оношлогооны загварт суурилсан алгоритм ашиглан өвчтөний талаар дүгнэлт гаргах боломжийг олгодог.
Ёс зүйн хувьд эмч нар өвчтөнүүддээ анхаарал халамж тавихдаа эдгээр өгөгдлийг үл тоомсорлож чадахгүй байж болзошгүй тул болгоомжтой хандах хэрэгтэй.
Жишээлбэл, генетикийн туршилтаас авсан мэдээлэл нь өвчтөнд өртөж болзошгүй өвчний талаар тодорхой мэдээлэл өгдөг боловч эмч нар эдгээр таамаглалыг хэр нухацтай авч үзэх ёстой вэ? Тэд эрсдэл бүрийн талаар өвчтөнд хэлэх ёстой юу? Мэдээллийг буцааж хадгалах нь хуучирсан эцгийн үзэл бодол мэт санагдаж болох ч олон тохиолдолд эрсдлийг хуваалцах нь үнэхээр дуулиантай байж болох юм.
Үүний нэгэн адил судалгааны мэдээлэлд олдсон генетикийн мэдээлэл нь судлаачдын хувьд ёсзүйн асуудал үүсгэдэг. Урьд нь цуглуулсан генетикийн мэдээллийг үнэлэхдээ тэд судалгаанд хамрагдсан хүмүүс тодорхой өвчинд нэрвэгдэх магадлалтай. Эдгээр хүмүүст мэдээлэх үүрэгтэй юу? Зөвшөөрлийн маягт нь ихэвчлэн судалгааны оролцогчидтой холбоо тогтоохыг зөвшөөрдөггүй бөгөөд хэрэв судлаачид үүнийг зөвшөөрвөл эдгээр хүмүүсийг бүртгэх нь үнэтэй бөгөөд цаг хугацаа их шаарддаг, чадварлаг зөвлөгөө авах боломжгүй байдаг.
Big Data-ийн бэрхшээлүүд ихэнхдээ ирээдүйд тулгардаг. Эрүүл мэндийн бичлэгийн цахим системүүд хоорондоо харилцан уялдаагүй хэвээр байгаа бөгөөд гэр төхөөрөмжөөс мэдээлэл илгээх технологи нь анхдагч хэвээр байгаа бөгөөд ихэнх өвчтөнд генетикийн шинжилгээ хийгдээгүй байна.
Гэхдээ Big Data хувьсгал аль хэдийн эхэлж байгаа бөгөөд технологийн компаниуд үйлчилгээ үзүүлэгчид болон төлбөр төлөгчидтэйгээ хослуулж эхэлжээ. IBM Watson нь Memorial Sloan Kettering Хавдар судлалын төвөөс өвчтөний өвчний талаархи мэдээллийг цуглуулах зорилгоор онкологийн өвчтөний мэдээллийг олборлодог. [3] Мөн Medicare & Medicaid Services төвүүд нь Medicare залилан мэхлэх чадвартай компьютерийн системийг бий болгож байгаа бөгөөд хэт холын хугацаанд ашиг хүртэгсдийн эрүүл мэндийн эмгэгийг урьдчилан таамаглах болно. [4]
Ёс зүйн хувьд эмч нар энэхүү үерийг үл тоомсорлож чадахгүй. Тэдгээрийг үр дүнтэй ангилах арга замыг хайж олох хэрэгтэй бөгөөд өвчтөнд юу хуваалцах, ямар өгөгдлийг үл тоомсорлож болох талаар шийдэх хэрэгтэй.
