เสริมการทำงานด้านสุขภาพ 7 ด้าน ด้วย Healthcare Data Engine ธุรกิจ Wellness และ Healthcare ควรต้องรู้จัก

บทความในเว็บไซต์แห่งนี้เน้นย้ำเรื่องความเปลี่ยนแปลงที่เกี่ยวข้องกับ AI อย่างมาก โดยส่วนใหญ่ก็จะกล่าวว่าความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นใน เทคโนโลยี AI นั้นถึงจุดที่รวดเร็วจนชนะ กฏของมัวร์ ไปแล้ว และในอัตราเร็วขนาดนี้ มีหลายเรื่องที่ต้องตั้งรับความเปลี่ยนแปลง ทั้งในระดับบุคคล และระดับธุรกิจ

เนื่องจากเราเชี่ยวชาญการจัดการ Data ในกลุ่มธุรกิจ Healthcare กิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลในธุรกิจที่มีความ อ่อนไหวอย่างมาก เป็นเรื่องที่เราต้องระวังและ รัดกุม การปรับตัวเพียงแค่การใช้งาน Data ในการให้บริการด้านสุขภาพก็ต้องวางรากฐานให้ดีขึ้น ซึ่งรากฐานที่ดีนี่เองจะเป็นประโยชน์ต่อ คนไข้ และการให้บริการด้านสุขภาพในอนาคต และที่สำคัญรองรับเรื่องการเชื่อมต่อกับเทคโนโลยี AI ด้านการแพทย์ในแนาคต Healthcare Data Engine เป็นบริการที่จะช่วยเรื่องนี้ เดี๋ยวผมจะขยายความให้ฟังว่าทำไมถึงต้อง Healthcare Data Engine

Healthcare Data การเพิ่มขึ้นของการเชื่อมต่อข้อมูลเพื่อสุขภาพ

Data เป็นของ Data Subject หรือเจ้าของข้อมูลโดยชอบธรรม เจ้าของข้อมูลมีสิทธิเข้าถึง ส่งต่อ หรือทำลาย ได้เนื่องจากเป็นสิทธิ์ชอบตามกฏหมายครับ นั่นหมายความว่าข้อมูลสุขภาพของเราที่รับบริการทางการแพทย์ อุปกรณทางการแพทย์ หรืออื่น ๆ ที่มีข้อมูลสุขภาพของเรา เราจะทำอะไรก็ได้ ผู้ให้บริการต้องอำนวยความสะดวกอย่างมากในการทำให้ข้อมูลส่งต่อ ลบ เก็บ โปร่งใส่ในการใช้งานข้อมูลของเรา

Smart Device และ Medical Device อุปกรณ์ติดตามตัว เพื่อเก็บ แสดงข้อมูลสุขภาพฉลาดขึ้นอย่างมาก อาจเป็นส่วนหนึ่งของ Smart Watch ที่เราใส่หรือ อุปกรณ์เจาะจงเพื่อการแพทย์เลย เครื่องวัดค่าหัวใจ เครื่องว่าค่าน้ำตาลในเลือก เครื่องวัด อ๊อกซิเจน ตอนหลับ ข้อมูลเหล่านี้สำคัญกับบริการด้านสุขภาพช่วยในการป้องกันและออกแบบกระบวนการรักษา ในการแพทย์สมัยใหม่ทั้งสิ้น Healthcare Data ยิ่งเรามีข้อมูลโอกาสพบความผิดปกติ และออกแบบการรักษาเฉพาะบุคคลที่มีประสิทธิภาพ ก็จะดีขึ้นตามไปด้วย

เรากำลังก้าวสู่ BigData ในเรื่องการแพทย์ส่วนบุคคล ดังนั้นโรงพยาบาล บริการด้านการแพทย์ ควรสามารถนำแหล่งข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ ประกอบกับข้อมูลอื่น ๆ ในกระบวนการรักษา เพิ่มความสามารถในการรักษาส่วนบุคคล และการทำงานกับ LLM สำหรับการแพทย์เช่น MedLM

Healthcare Data Engine (HDE) เป็นแพลตฟอร์มที่พัฒนาโดย Google Cloud เพื่อช่วยให้ผู้นำด้านการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์จากข้อมูลสุขภาพที่มีอยู่ แพลตฟอร์มนี้ช่วยรวบรวมข้อมูลสุขภาพที่กระจัดกระจายให้อยู่ในรูปแบบมาตรฐานเดียวกัน ทำให้สามารถวิเคราะห์และใช้ประโยชน์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ปัจจุบัน HDE ถูกนำร่องใช้งานโดยองค์กรชั้นนำ เช่น Mayo Clinic ที่ร่วมกับ Google Cloud เพื่อรวมข้อมูลหลายรูปแบบและเร่งการวิเคราะห์ (สิ่งที่เคยใช้เวลาหลายสัปดาห์ลดเหลือเพียงชั่วโมงเดียว) ทำให้ผู้เชี่ยวชาญหันไปโฟกัสการแก้ปัญหาสุขภาพแทนการจัดการไอที​ นอกจากนี้ Indiana University Health ก็เป็นหนึ่งในผู้ใช้งานช่วงแรก ๆ ของ HDE ในการสร้างนวัตกรรมด้านข้อมูลสุขภาพด้วย​

เสริมการทำงานด้านสุขภาพ 7 ด้าน ด้วย Healthcare Data Engine (HDE)

ซึ่งความสามารถเชื่อมโยงข้อมูลด้านสุขภาพแบบ Real-time ช่วยเสริมการทำงานด้านสุขภาพ 7 ด้าน ในบทความนี้จะเน้นเชิงธุรกิจ ในส่วนการอธิบาย HDE ในเชิงลงลึก จะอยู่ในบทความถัด ๆ ไป

1. Population Health ช่วยดูแลภาพรวมของสุขภาพในระดับประชากร – HDE ช่วยในการวิเคราะห์สุขภาพระดับประชากรโดยรวบรวมข้อมูลจากคนจำนวนมากมารวมไว้ด้วยกัน ทั้งข้อมูลเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ของโรงพยาบาลและข้อมูลจากอุปกรณ์สวมใส่สุขภาพ (wearables) ของผู้ป่วย เพื่อนำมาประมวลผลหาเทรนด์หรือปัจจัยเสี่ยงด้านสุขภาพในวงกว้าง​ ระบบนี้ใช้พลังของ Google BigQuery และ AI/ML ในการจัดการชุดข้อมูลขนาดมหาศาลของผู้ป่วยแบบรวดเร็ว เพื่อปรับปรุงผลลัพธ์สุขภาพของประชากรโดยรวมได้ดียิ่งขึ้น​
   
   ยกตัวอย่าง Google Cloud ได้มีการจัดเตรียมชุดข้อมูลสุขภาพประชากรขนาดใหญ่ไว้บน BigQuery (ให้ใช้งานได้ฟรี) ซึ่งหน่วยงานสาธารณสุขสามารถนำมาผสมกับข้อมูลของตนเพื่อสร้าง โมเดลการทำนาย ที่ช่วยระบุแนวโน้มปัญหาสุขภาพและวางแผนป้องกันในระดับประชากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ
   
2. Gaps in Care – “ช่องว่างในการดูแลสุขภาพ” หมายถึงกรณีที่ผู้ป่วยยังไม่ได้รับการรักษาหรือบริการตามแนวทางที่ควรจะเป็น (เช่น ยังไม่ได้รับการตรวจคัดกรองหรือวัคซีนตามกำหนด) HDE ช่วยระบุช่องว่างเหล่านี้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยแบบองค์รวมจากทุกแหล่ง เมื่อระบบรวมประวัติการรักษาจากโรงพยาบาลต่าง ๆ และข้อมูลการเคลมประกันสุขภาพเข้าด้วยกัน ก็จะเห็นได้ว่าผู้ป่วยรายใดยังขาดการดูแลด้านใดอยู่บ้าง แล้วแจ้งเตือนผู้ให้บริการให้ดำเนินการเติมเต็มส่วนที่ขาดนั้น ตัวอย่างเช่น Highmark Health (องค์กรผู้ให้บริการประกันและเครือข่ายโรงพยาบาลในสหรัฐฯ) ใช้ HDE ในการดึงข้อมูลจากระบบประกันสุขภาพ (payer) มาให้แพทย์ผู้รักษา (provider) เห็นสถานะ care gaps ของผู้ป่วยแต่ละรายแบบอัตโนมัติ ทำให้แพทย์สามารถดำเนินการติดตามปิดช่องว่างการรักษาได้ทันท่วงที ลดการติดต่อผู้ป่วยที่ไม่จำเป็น และช่วยให้การดูแลมีความต่อเนื่องยิ่งขึ้น​ ผลลัพธ์คือ Highmark คาดว่าจะสามารถปิดช่องว่างการดูแลผู้ป่วยได้โดยอัตโนมัติประมาณ 2.5 รายการต่อสมาชิกหนึ่งคน และเพิ่มจำนวนช่องว่างที่ปิดได้มากขึ้นถึง 300% เมื่อเทียบกับก่อนหน้านี้​
   
3. Clinical and Claims Datasets – HDE ถูกออกแบบมาเพื่อรวมข้อมูลจากหลายระบบ ทั้งข้อมูลทางคลินิก (เช่น เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์, ผลตรวจ, ยา ฯลฯ) และข้อมูลการเคลมประกันสุขภาพ (claims) เข้าด้วยกันอย่างเป็นระบบ การผสานข้อมูลสองฝั่งนี้ทำให้ได้ภาพรวมสุขภาพและประวัติการรักษาของผู้ป่วยที่ครบถ้วนในระยะยาว (longitudinal record) ผู้เกี่ยวข้องสามารถเรียกดูข้อมูลทั้งหมดของผู้ป่วยได้ในที่เดียวแบบเรียลไทม์ ไม่ว่าจะเป็นอาการ การรักษาที่เคยได้รับ หรือการเคลมประกันที่เกิดขึ้น ซึ่งช่วยในการตัดสินใจรักษาและบริหารค่าใช้จ่ายได้แม่นยำขึ้น​ ยกตัวอย่างกรณี Highmark Health ที่ใช้แพลตฟอร์ม HDE ร่วมกับระบบบันทึกสุขภาพของ Epic ทำให้แพทย์ในโรงพยาบาลในเครือสามารถเข้าถึงข้อมูลเคลมประกันของผู้ป่วย (เช่น ประวัติการเข้ารับบริการนอกเครือข่าย, สิทธิประโยชน์ประกันที่มีอยู่, และการเคลมที่ผ่านมา) ได้ทันทีในเวิร์กโฟลว์ปัจจุบัน ช่วยให้เห็นภาพรวมของผู้ป่วยชัดเจนและหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายส่วนเกินที่ไม่ครอบคลุม​นอกจากนี้การแบ่งปันข้อมูลเคลมผ่าน HDE ยังก่อให้เกิดประโยชน์ทางการเงิน เช่น เครือข่ายโรงพยาบาลของ Highmark (Allegheny Health Network) ประเมินว่าจะสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้ราว 2.7 ล้านดอลลาร์ต่อปี จากข้อมูลเคลมที่ครบถ้วน ซึ่งเงินส่วนนี้สามารถนำกลับไปลงทุนยกระดับคุณภาพการรักษาผู้ป่วยต่อไป
   
4. Patient Prioritization – HDE นำ AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มาประยุกต์ใช้กับข้อมูลสุขภาพขนาดใหญ่เพื่อจัดลำดับความสำคัญของผู้ป่วยที่ควรได้รับการดูแลก่อนตามความเร่งด่วนหรือความเสี่ยง ด้วยข้อมูลแบบองค์รวมที่ HDE มี (รวมทั้งประวัติการรักษา ผลตรวจ แอคติวิตีจากอุปกรณ์สุขภาพ ฯลฯ) โมเดลการทำนายสามารถระบุได้ว่าผู้ป่วยคนไหนมีแนวโน้มจะมีภาวะแทรกซ้อนหรือกลับมาแอดมิทซ้ำสูงที่สุด ทีมแพทย์จึงสามารถ “ชี้เป้า” ผู้ป่วยกลุ่มเสี่ยงเหล่านี้เพื่อเฝ้าระวังเป็นพิเศษหรือติดตามอาการอย่างใกล้ชิดก่อนคนอื่นๆ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการดูแลรักษาโดยรวม ยกตัวอย่างเช่น โรงพยาบาลสามารถใช้ชุดข้อมูลประชากรขนาดใหญ่ร่วมกับข้อมูลของตัวเองผ่าน HDE เพื่อสร้างโมเดลทำนายว่าใครควรได้รับการติดตามหลังการรักษา โมเดลดังกล่าวจะช่วยจัดอันดับผู้ป่วยที่ควร follow-up ก่อน-หลังตามความจำเป็น ทำให้ทรัพยากรถูกใช้อย่างคุ้มค่าและลดการตกหล่นของผู้ป่วยที่มีความเสี่ยง​
   
5. Clinical Trials – HDE สนับสนุนงานวิจัยทางคลินิกและการทดลองยา/อุปกรณ์ใหม่ๆ โดยช่วยเชื่อมโยงข้อมูลการวิจัยเข้ากับระบบบริการสุขภาพหลัก (เช่น EHR) และช่วยให้การคัดกรองผู้เข้าร่วมทดลองทำได้อย่างรวดเร็วมากขึ้น แนวคิด Decentralized Clinical Trials ที่ HDE รองรับ คือการผสานขั้นตอนการคัดเลือกผู้ป่วยเข้าสู่การทดลองเข้าไปในกระบวนการรักษาปกติเลย สมมติว่าผู้ป่วยมาพบแพทย์ตามปกติ ระบบ HDE ซึ่งมีข้อมูลผู้ป่วยและเกณฑ์การคัดเลือกของงานวิจัยต่างๆ จะสามารถ แจ้งเตือนแพทย์แบบเรียลไทม์ ได้ทันทีว่าผู้ป่วยตรงหน้ามีคุณสมบัติเข้าเกณฑ์สำหรับงานวิจัยทางคลินิกเรื่องใดบ้าง แพทย์จึงสามารถชวนผู้ป่วยคนนั้นเข้าร่วมการทดลองได้ตั้งแต่ตอนที่ยังพบกันอยู่ในห้องตรวจเลย​
   
   วิธีการนี้ช่วยให้การรับสมัครผู้ร่วมทดลองรวดเร็วขึ้นมาก และลดโอกาสที่ผู้ป่วยหลุดรอดจากการพิจารณาเพราะข้อมูลกระจัดกระจาย นอกจากนี้ HDE ยังช่วยให้องค์กรวิจัยสามารถนำข้อมูลการรักษาจริง (real-world data) มาวิเคราะห์ควบคู่กับข้อมูลการทดลอง เพื่อใช้ติดตามความปลอดภัยและประสิทธิผลของการทดลองได้อย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น
   
6. Research – ในด้านการวิจัยการแพทย์ HDE เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยนักวิจัยเข้าถึง “ข้อมูลสุขภาพขนาดใหญ่” ได้สะดวกและปลอดภัย สำหรับงานวิจัยที่ต้องวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมากหรือข้อมูลระยะยาว (เช่น การศึกษาผลลัพธ์การรักษา, การวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงโรคในระดับประชากร), เดิมทีนักวิจัยต้องใช้เวลามหาศาลในการรวบรวมและจัดรูปแบบข้อมูลจากหลายระบบ แต่ HDE ทำให้ขั้นตอนเหล่านี้เป็นอัตโนมัติและได้ข้อมูลที่พร้อมวิเคราะห์อย่างรวดเร็ว ยกตัวอย่างโครงการของ Mayo Clinic ที่ใช้แนวทางของ HDE ในการรวมข้อมูลคนไข้จากหลากหลายแหล่งเข้าด้วยกันเป็นมาตรฐาน FHIR แล้วจัดเก็บในคลังข้อมูลบนคลาวด์ (BigQuery) ผลคือกระบวนการเตรียมข้อมูลซึ่งเคยใช้เวลาหลายสัปดาห์ลดเหลือเพียงประมาณหนึ่งชั่วโมงเท่านั้น ทำให้นักวิจัยของ Mayo มีเวลามากขึ้นในการมุ่งแก้โจทย์ปัญหาทางการแพทย์ที่สำคัญ แทนที่จะเสียเวลาจัดการข้อมูลเหมือนแต่ก่อน​
   
   การที่ข้อมูลพร้อมใช้อย่างรวดเร็วและครอบคลุมยังเปิดโอกาสใหม่ๆ ในการค้นพบเชิงวิทยาศาสตร์ เช่น การระบุรูปแบบความสัมพันธ์ของโรคหรือผลข้างเคียงจากฐานข้อมูลผู้ป่วยขนาดใหญ่ หรือการทดสอบสมมติฐานทางการแพทย์ด้วยข้อมูลจริงจำนวนมาก นอกจากนี้ยังมีบริษัทด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสุขภาพอย่าง Atropos Health ที่ผนวกแพลตฟอร์มวิเคราะห์หลักฐานทางคลินิกของตนเข้ากับ HDE และ BigQuery เพื่อดึงข้อมูลผู้ป่วยมาแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกและหลักฐานสนับสนุนการรักษาได้อย่างรวดเร็วและเป็นส่วนตัว ซึ่งเป็นประโยชน์ทั้งกับแพทย์หน้างานและนักวิจัยในการได้คำตอบเชิงข้อมูลที่ต้องการได้ “ทันในจังหวะที่รักษา” (at the pace of care)​
   
   กรณีนี้แสดงให้เห็นว่า HDE ช่วย เร่งความก้าวหน้างานวิจัยทางการแพทย์ ตั้งแต่ระดับห้องปฏิบัติการไปจนถึงข้างเตียงคนไข้ (bench-to-bedside) ได้จริงผ่านการใช้ข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์อัจฉริยะ
   
7. Potential Trial Participants – HDE ช่วยให้การค้นหาและคัดเลือกผู้เข้าร่วมการทดลองทางคลินิกที่เหมาะสมทำได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยใช้ ข้อมูลเชิงลึก จากระบบข้อมูลสุขภาพแบบรวมศูนย์ แทนที่จะต้องพึ่งการประกาศรับอาสาสมัครกว้างๆ หรือตรวจแฟ้มประวัติทีละราย นักวิจัยสามารถตั้งเกณฑ์คัดเลือกในระบบ (เช่น โรคประจำตัว ช่วงอายุ ยาที่ใช้อยู่ ผลแลบ เป็นต้น) แล้วให้ HDE ดึงรายชื่อผู้ป่วยที่เข้าเกณฑ์จากฐานข้อมูลขนาดใหญ่ได้ทันที การทำงานนี้เป็นไปได้เพราะ HDE รวมข้อมูลผู้ป่วยจำนวนมากไว้และทำให้อยู่ในรูปแบบมาตรฐานเดียวกัน การคัดกรองผู้ป่วยที่ตรงคุณสมบัติหลายข้อพร้อมกันจึงกลายเป็นเรื่องง่ายและรวดเร็ว ผลที่ได้คือรายชื่อ “ผู้เข้าร่วมการทดลองที่เป็นไปได้” ซึ่งผ่านการกรองขั้นต้นด้วยข้อมูลครบถ้วน จากนั้นนักวิจัยหรือแพทย์ก็สามารถติดต่อนัดหมายผู้ป่วยเหล่านี้เพื่อตรวจประเมินเชิงลึกต่อไป ขณะเดียวกัน HDE ยังสามารถทำงานเชิงรุก เช่น แจ้งเตือนแพทย์เมื่อมีผู้ป่วยในความดูแลที่เหมาะกับงานวิจัยที่เปิดรับอยู่ (ดังที่กล่าวในข้อก่อน)​
   
   วิธีนี้ช่วยเพิ่มจำนวนผู้ป่วยที่เข้าถึงโอกาสร่วมงานวิจัย รวมถึงกลุ่มผู้ป่วยที่อยู่ห่างไกลหรือกลุ่มที่ไม่ค่อยมีส่วนร่วมในการทดลอง (underserved populations) ให้ได้รับการพิจารณามากขึ้น ผ่านการจับคู่ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างแม่นยำ ซึ่งท้ายที่สุดจะช่วยให้งานวิจัยทางคลินิกได้กลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมและเพียงพอเร็วขึ้น และเร่งการพัฒนานวัตกรรมการรักษาใหม่ๆ ได้รวดเร็วยิ่งกว่าเดิม

ในด้านเทคนิค HDE (Healthcare Data Engine)

ในด้านเทคนิค HDE (Healthcare Data Engine) ของ Google Cloud มีข้อดีหลายประการที่ช่วยยกระดับการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ โดยเฉพาะในเรื่องของ Cloud และ Data

การปรับขนาดและความยืดหยุ่นสูง

• Scalability: HDE ใช้สถาปัตยกรรมคลาวด์ของ Google ที่สามารถรองรับการประมวลผลข้อมูลสุขภาพขนาดใหญ่ (big data) จากแหล่งต่างๆ ได้อย่างไม่มีที่สิ้นสุด
• Real-Time Analytics: ด้วยการผสานเครื่องมืออย่าง BigQuery และ Dataflow ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพแบบเรียลไทม์และตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่เปลี่ยนแปลงได้ทันที

มาตรฐานและ Interoperability

• การใช้มาตรฐานสากล: HDE รองรับมาตรฐานการแลกเปลี่ยนข้อมูลสุขภาพ เช่น FHIR, HL7 และ DICOM ซึ่งช่วยให้ระบบต่างๆ สามารถสื่อสารกันได้อย่างราบรื่น
• Integration: ด้วย API ที่ออกแบบมาอย่างยืดหยุ่น ผู้ใช้สามารถเชื่อมต่อข้อมูลจาก EHR, IoT devices และระบบประกันสุขภาพเข้าด้วยกันได้ในที่เดียว

ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

• Security & Compliance: ด้วยมาตรการเข้ารหัสข้อมูล (encryption) และการควบคุมการเข้าถึงอย่างเข้มงวด HDE สามารถปฏิบัติตามมาตรฐานด้านความปลอดภัยเช่น HIPAA และ GDPR
• Audit and Monitoring: ระบบ Logging และ Monitoring ของ Google Cloud ช่วยติดตามและตรวจสอบความปลอดภัยของข้อมูลได้ตลอด 24 ชั่วโมง

การวิเคราะห์เชิงลึกและ Machine Learning

• Data Integration & ML: การรวมข้อมูลสุขภาพจากแหล่งต่างๆ ทำให้เกิด “แหล่งความจริง” เดียว (single source of truth) ซึ่งเหมาะสมสำหรับการประยุกต์ใช้โมเดล Machine Learning และ AI ในการวิเคราะห์แนวโน้มสุขภาพและพยากรณ์ผลการรักษา
• Research Advancement: นักวิจัยสามารถใช้ข้อมูลที่ได้รับการปรับมาตรฐานแล้วจาก HDE เพื่อพัฒนาและทดสอบแนวทางการรักษาที่ใหม่ ๆ พร้อมทั้งเปิดโอกาสให้เกิดการวิจัยที่มีความแม่นยำและเชื่อถือได้

ด้วยความสามารถในการปรับขนาดสูง การรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เข้าด้วยกันอย่างเป็นมาตรฐาน ความปลอดภัยขั้นสูงและการสนับสนุนด้าน Machine Learning ทำให้ HDE เป็นแพลตฟอร์มที่ทรงพลังในการเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ช่วยให้ผู้ให้บริการสุขภาพและนักวิจัยสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำและทันทีในโลกที่เปลี่ยนแปลงเร็ว

บริษัท ดิจิทัน เวิลด์ไวด์ ถือเป็น 1 ใน 2 บริษัท ที่ได้รับการยอมรับความเชี่ยวชาญในหมวดหมู่ Healthcare & Life Sciences ใน South East Asia มีความสามารถในการจัดการเทคโนโลยีด้าน Data และ Cloud Service ในธุรกิจ Healthcare and Wellness รองรับโครงการที่มีความซับซ้อนสูง รวมไปถึงการให้บริการเกี่ยวข้องกับ AI ในด้านการแพทย์และสาธารณสุข จากเครือข่ายความร่วมมือด้านเทคโนโลยีทั่วโลก

แหล่งข้อมูลกรณีศึกษา: กรณีศึกษาข้างต้นอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลจริง เช่น ข่าวประชาสัมพันธ์และบทความของผู้ให้บริการที่ได้ใช้งาน HDE แล้ว อาทิ Highmark Health ที่ร่วมมือกับ Google Cloud เพื่อผสานข้อมูลผู้จ่ายและผู้ให้บริการสุขภาพ highmarkhealth.org​ บทสัมภาษณ์ทีมพัฒนา HDE ของ Google Cloud ที่กล่าวถึงการใช้งานจริงกับ Mayo Clinic ในการรวบรวมข้อมูลหลายสัปดาห์ให้เสร็จในหนึ่งชั่วโมง​ hcinnovationgroup.com, และบทความวิเคราะห์จากสื่อเช่น SiliconANGLE ที่ยกตัวอย่างการใช้ชุดข้อมูลประชากรบน BigQuery สร้างโมเดลคาดการณ์เพื่อจัดลำดับผู้ป่วยที่ต้องตามดูแลก่อนหลัง​ siliconangle.com ตลอดจนกรณีบริษัท Atropos Health ที่ใช้ HDE ในการสร้างหลักฐานข้อมูลโลกความจริงช่วยงานวิจัยคลินิก​ atroposhealth.com แต่ละกรณีล้วนชี้ให้เห็นว่า HDE เข้ามามีบทบาทสำคัญในการพลิกโฉมการใช้ข้อมูลสุขภาพ ไม่ว่าจะเป็นระดับการดูแลผู้ป่วยรายคน ระดับประชากร ไปจนถึงการสนับสนุนงานวิจัยและนวัตกรรมใหม่ๆ ในวงการแพทย์อย่างเป็นรูปธรรม

Sources: Google Cloud Healthcare Data Engine case studies and news​ hcinnovationgroup.com / siliconangle.com / atroposhealth.com