Hvordan kunstig intelligens, blokkjedeteknologi og bærbare enheter kan forbedre helsedatahåndtering for pasienter

I dagens teknologisk avanserte samfunn er helsevesenet i ferd med å gjennomgå en betydelig transformasjon gjennom bruken av kunstig intelligens (KI), blokkjedeteknologi og bærbare enheter. Denne kombinasjonen gir en ny tilnærming til håndtering av pasientdata, som kan føre til både bedre pasientbehandling og økt effektivitet i helsevesenet.

Kunstig intelligens (KI) har fått mye oppmerksomhet i helsesektoren, ettersom den kan analysere store mengder medisinske data raskt og presist. For eksempel kan KI brukes til å analysere medisinske bilder, diagnostisere sykdommer, og forutsi pasientens helsetilstand basert på historiske data. Den store fordelen med KI er dens evne til å tilpasse seg individuelle pasientbehov, noe som gjør den ekstremt nyttig i personaliserte behandlingsplaner. Det er også et viktig verktøy for å redusere menneskelige feil og forbedre beslutningsprosesser, både for leger og pasienter.

I tillegg har bærbare enheter som smartklokker og helsemonitorer blitt mer vanlige, og de gir en kontinuerlig kilde til helseinformasjon i sanntid. Disse enhetene samler inn data om en pasients vitale tegn, som hjertefrekvens, blodtrykk og søvnmønster, og kan også overvåke spesifikke helsetilstander som diabetes eller astma. Bærbare enheter gir både pasienter og helsepersonell muligheten til å følge opp helsen på en mer dynamisk måte, og gir mulighet for rask intervensjon hvis unormale mønstre oppdages.

Når disse teknologiene integreres, kan de sammen tilby en omfattende løsning for pasientbehandling som er både presis og sikker. KI kan analysere data som samles inn fra bærbare enheter, mens blokkjedeteknologi kan sikre at all informasjon lagres på en trygg og pålitelig måte. Et slikt økosystem kan bidra til bedre oppfølging av pasientene og redusere risikoen for feilbehandling eller feilvurderinger som kan oppstå fra manuell datainnsamling og analyse.

For pasienter som bruker slike teknologier, er det imidlertid viktig å være oppmerksom på personvern og sikkerhet. Selv om blokkjedeteknologi gir et høyt nivå av datasikkerhet, er det fortsatt nødvendig å implementere strenge prosedyrer for autentisering og tilgangskontroll. Brukere må være bevisste på hvordan deres personlige helsedata samles inn og brukes, og det er viktig at både helsepersonell og teknologileverandører er åpne om hvordan dataene håndteres.

En ytterligere fordel med teknologisk integrasjon i helsevesenet er muligheten for fjernbehandling og telemedisin. Pasienter kan få tilgang til helsehjelp på avstand, og gjennom bruk av bærbare enheter kan helsepersonell overvåke deres tilstand kontinuerlig. Dette er spesielt nyttig for pasienter som bor i avsidesliggende områder, eller for de som har behov for langvarig oppfølging, som pasienter med kroniske sykdommer.

Det er imidlertid viktig å forstå at bruken av disse teknologiene ikke er uten utfordringer. For eksempel kan dataene som samles inn være enorme og vanskelige å administrere, noe som krever avanserte systemer for databehandling og -analyse. Videre, når pasientdata lagres på blokkjeder eller i skybaserte systemer, må helsepersonell og pasienter være forberedt på at det kan oppstå problemer med tilgangen til informasjon hvis teknologien feiler eller hvis det er problemer med systemene som håndterer dataene.

Hvordan kan blokkjedeteknologi forbedre håndtering av store datamengder i industrielle IoT-applikasjoner?

Big data har blitt et begrep som tiltrekker seg stadig mer oppmerksomhet ettersom mengden data som genereres globalt vokser eksponentielt. Innen 2025 er det anslått at big data vil redusere kostnadene i flere sektorer, inkludert produksjon, media, helsevesen, detaljhandel, transport og logistikk, med et samlet besparelsespotensial på 229,4 milliarder dollar. Interessen for big data strekker seg til ulike vitenskapelige og teknologiske områder som datavisjon, Internet of Things (IoT), forretningsadministrasjon og smarte byer. Til tross for denne økningen i interesse, er det fortsatt en mangel på en presis definisjon av hva big data egentlig innebærer. For å forstå big data, benyttes tre ulike perspektiver: arkitektonisk, komparativt og attributivt.

Fra et attribusjonelt synspunkt innebærer big data bruk av avanserte teknologier og arkitekturer designet for å vurdere enorme datamengder, med et fokus på høy hastighet, kunnskapsoppdagelse og dataanalyse. Når man ser på big data på en komparativ måte, refererer det til datasett som er for store og komplekse til å håndteres med tradisjonelle database-teknologier, og derfor krever spesialiserte metoder for lagring, behandling og analyse. Arkitektonisk sett er big data karakterisert ved datasett som er svært store, raske og mangfoldige, og som krever horisontal skalering for effektiv behandling.

Til tross for de potensielle fordelene som big data bringer, finnes det flere utfordringer som må håndteres. Disse inkluderer energiforbruk, datasikkerhet, personvern, datahåndtering, sanntidsbehandling, og utvikling av intelligens for big data. Forskningsresultater viser at blokkjedeteknologi kan ha potensialet til å revolusjonere datakvaliteten for industrielle IoT-applikasjoner, samtidig som den sikrer en mer sikker datadeling. Kombinasjonen av blokkjedeteknologi og edge computing-teknologier kan forbedre datakvalitet og innsamling, spesielt i mobile ad hoc-nettverk.

Blokkjedeteknologi kan spille en avgjørende rolle i å forbedre flere aspekter av datahåndtering og analyse, som for eksempel sikkerhet, personvern, datakvalitet, dataintegritet og deling av data. Ved å bruke blokkjedeteknologi kan man oppnå sikre dataoverføringer, beskytte informasjon og sikre at dataene forblir uforandrede gjennom hele livssyklusen. En viktig fordel med blokkjedeteknologi er muligheten for å opprette en desentralisert databehandlingsmodell, hvor dataene ikke er lagret i en enkelt enhet, men deles på tvers av flere uavhengige enheter som alle har tilgang til og kan verifisere dataene.

Et annet sentralt aspekt er at blokkjedeteknologi kan forbedre hvordan data administreres i reelle industrielle applikasjoner. Eksempler på dette er blant annet energisystemer, smarte byer, intelligent medisin og smart logistikk. Bruken av blokkjedeteknologi i disse sektorene gjør det mulig å oppnå mer presis og sikker datahåndtering, noe som igjen kan føre til bedre beslutningstaking, effektivisering av prosesser og reduserte kostnader.

Blokkjedeteknologi kan forbedre datainnsamlingen i smarte byer ved å tilby en sikker og pålitelig måte å dele data mellom forskjellige enheter og aktører i byen. Dette kan bidra til å forbedre infrastrukturer, redusere energiforbruket og optimalisere ressursbruken. På samme måte kan blokkjedeteknologi bidra til å forbedre effektiviteten og nøyaktigheten i helsesektoren ved å sikre at pasientdata forblir uforandret og alltid er tilgjengelig for autoriserte helsepersonell.

I tillegg til de praktiske anvendelsene som allerede er nevnt, åpner blokkjedeteknologi for nye forskningstemaer og potensialer som tidligere har vært utilgjengelige. Ved å kombinere blokkjedeteknologi med big data kan man skape en helhetlig tilnærming til datastyring som både øker påliteligheten og sikkerheten, samtidig som den fremmer innovasjon i flere forskjellige industrier.