Klinik araştırmalar, türümüzün başlangıcından beri, bir şekilde veya biçimde olmuştur. İnsanlar, biz insan sağlığı hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olmadan önce bile, her zaman yeni çareler denediler ve sağlık hizmetlerini iyileştirmek için çalıştılar. Bugün, elbette süreç, zarar vermemek ve yeni tedavilerin halka satılmadan önce gerçekten çalışmasını sağlamak için yapılandırılmış, kontrollü ve çok katıdır.

Bugün, yeni tedaviler ve sağlık protokolleri geliştirmek için her zamankinden daha fazla araca sahibiz. Örneğin veriler, araştırmacıların eğilimleri incelemesine ve klinik araştırmaları ilerletmeye yardımcı olan içgörüler kazanmasına olanak tanıyor. İşte pratikte nasıl göründüğü.

Klinik Araştırmaların Mevcut Durumu

Neyse ki, birisine bitki yedirmenin ve bunun acıyı hafifletmesine yardımcı olacağını ummanın çok çok ötesine geçtik. Ancak klinik araştırmaların mevcut durumu nedir? Bilim adamları yeni ilaçları ve tedavileri mümkün olduğunca güvenli bir şekilde nasıl test ediyor?

İçin etik klinik araştırma, bilim adamları, gönüllüler için müdahalelerinin güvenliğini sağlamak için kapsamlı adımlar attıktan sonra “gerçek dünya” araştırmalarını yürütmekle yükümlüdür. Ancak, gerçek test, gözlemsel veya klinik denemelerden geçer.

Bir klinik deneyde, araştırmacılar müdahalelerini test etmede dört aşamayı takip ederler:

  1. Yan etkilerin dozlanması ve en aza indirilmesi
  2. Güvenlik değerlendirmesi
  3. Eski tedavilerle karşılaştırma
  4. Yaygın testler için onay

Bir klinik araştırma bu dört aşamanın hepsinden başarıyla geçtikten sonra, bir tedavi satış için onaylanabilir.

Büyük Veri, Araştırmayı Nasıl Daha Hızlı ve Daha Etkili Hale Getirir?

Anlaşılır bir şekilde, klinik araştırma süreci uzun ve karmaşıktır. Hiç kimse, test edilmemiş bir terapiyle masum gönüllüleri riske atmak istemez. Ancak bu gecikmenin dezavantajları da var: sayısız insana yardımcı olabilecek yeni tıbbi buluşların onaylanmasını yavaşlatabilir.

Bununla birlikte, büyük veri ve yapay zeka, süreci önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir. Büyük miktarda sağlık hizmeti verisini hızla gözden geçirebilmek ve ilgili kalıpları bulabilmek, klinik araştırma süreci için büyük etkilere sahiptir.

Araştırmacıların denemeye hazır tedavileri daha hızlı geliştirmelerine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda bu araçlar çalışmaları için doğru hastaları bulmalarına ve sürece bir büyüteç yerleştirmelerine yardımcı olarak hastaların nasıl yanıt verdiğine dair veri toplamalarına yardımcı olabilir. Veriler, bir kontrol grubunu işe alma ihtiyacını bile ortadan kaldırabilir. “dijital ikizler” yaratmak.

Klinik Araştırmalar için Büyük Veri, Yapay Zeka ve İyileştirilmiş Veri Yönetiminin Faydaları

Pek çok nedenden dolayı klinik araştırma sürecini iyileştirmede büyük veri yönetiminin ne kadar yararlı olabileceğini abartmak zor. Klinik araştırmalarda veri ve yapay zeka kullanmanın en büyük faydalarından biri hızdır—güvenli hızdır. Bir ilacı pazara “acele etmek” yerine, veriler hataları yakalamaya yardımcı olabilir, araştırmacıların akıllı, mantıklı kararlar almasına yardımcı olabilir ve süreç boyunca onlara hızlı bir şekilde rehberlik edebilir.

Veri kullanımı, genellikle işleri ayakta tutan süreçteki sürtünmeyi ve darboğazları azaltır. Bu, her tür araştırma için son derece yararlıdır, ancak özellikle COVID-19 salgını gibi küresel bir sağlık acil durumu sırasında.

Pandemi Sırasında Veri Çözümleri Nasıl Kullanıldı?

Pandemi tüm dünyadaki toplulukları harap etse de, klinik deneyler de dahil olmak üzere tıpta bazı olumlu değişikliklere yol açtı. Araştırmacılar, telesağlık sayesinde gönüllülerin tecrit ederken katılmalarına izin veren yeni olasılıkları görmeye ve merkezi olmayan denemeleri denemeye başlıyor.

Yeni sağlık veri yönetimi çözümleri bu yeni protokolleri mümkün kılmıştır. Hastaların verilerini uzaktan takip edebilmek veya gönüllü olarak veri sağlamalarını sağlamak, özellikle bir halk sağlığı krizi sırasında oyunun kurallarını değiştirir. Akıllı veri paylaşımı, halkın temel sağlık gerçekleri hakkındaki bilgisini artırabilir ve COVID-19 gibi hastalıklara yönelik tedavilerin geliştirilmesini iyileştirebilir.

Veri Yönetimi: Araştırma ve Sağlık Hizmetlerinin Kalitesini Geliştirme

Verilerin klinik araştırmaları ilerletme konusunda büyük potansiyeli olmasına rağmen, kuruluşlar verilerini her zaman iyi yönetmezler. Uygun yönetim ve paylaşım olmadan verilerden tam olarak yararlanılamaz ve zararlı olabilir. Veriler gerçektir, ancak toplama ve yönetimde hatalar olabilir.

Bu sözü edilen, sağlık kalite yönetimi tıp endüstrisinin farklı seviyelerinde büyük bir fark yaratabilir. Örneğin, bazı kuruluşlar, belirli protokollerin maliyetleri nasıl azaltabileceğini ve sonuçları nasıl iyileştirebileceğini göstermek için verileri kullanmaya başladı. Araştırmacılar aynı şekilde verileri yeni tedavilere veya protokollere olan ihtiyacı göstermek için kullanabilirler.

Sonuç olarak, klinik araştırmalar söz konusu olduğunda, veriler bize her zamankinden daha hızlı devrim niteliğinde ilerlemeler sağlama potansiyeline sahiptir. Akıllı yönetimle, halihazırda toplamakta olduğumuz verileri kullanarak bu araçların tıp ve tıbbi araştırma alanında yapabileceklerinin sınırı yoktur.











#Klinik #Araştırmalarda #Sağlık #Veri #Yönetimi #Nasıl #Kullanılır