ການພັດທະນາຊອບແວໃນຊີວະວິທະຍາ

ການພັດທະນາຊອບແວໃນຊີວະວິທະຍາ

ການພັດທະນາຊອບແວໃນຊີວະແພດໄດ້ກາຍເປັນຕົວຂັບເຄື່ອນທີ່ສຳຄັນຂອງການຫັນປ່ຽນຂອງການດູແລສຸຂະພາບທີ່ທັນສະໄໝ. ຕັ້ງແຕ່ແອັບພລິເຄຊັນຮັກສາບັນທຶກທາງການແພດຈົນເຖິງລະບົບປັນຍາປະດິດທີ່ຊ່ວຍໃນການວິນິດໄສ, ຊອບແວໃນປະຈຸບັນມີຢູ່ເກືອບທຸກຈຸດໃນຂະບວນການທາງດ້ານການແພດ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າ. ຄວາມເປັນເອກະລັກຂອງຂະແໜງຊີວະແພດແມ່ນຢູ່ທີ່ຄວາມສັບສົນສູງຂອງຂໍ້ມູນ, ຄວາມຕ້ອງການຄວາມຖືກຕ້ອງ, ແລະ ຄວາມຕ້ອງການໃນການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ ແລະ ຈັນຍາບັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ການພັດທະນາຊອບແວຊີວະແພດຕ້ອງການຫຼາຍກວ່າພຽງແຕ່ທັກສະການຂຽນໂປຣແກຣມ; ມັນຍັງຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບສະພາບການທາງການແພດ, ຂະບວນການທາງດ້ານການແພດ, ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຄົນເຈັບ.

ບົດບາດຂອງຊອບແວໃນຊີວະວິທະຍາ

ຊີວະວິທະຍາກວມເອົາຫຼາຍຂົງເຂດ, ລວມທັງການບໍລິການທາງດ້ານຄລີນິກ, ຫ້ອງທົດລອງ, ຢາ, ອຸປະກອນການແພດ ແລະ ການຄົ້ນຄວ້າດ້ານສຸຂະພາບ. ຊອບແວເຮັດໜ້າທີ່ເປັນ "ຂົວ" ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນເຂົ້າກັບຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້. ໃນໂຮງໝໍ, ລະບົບຂໍ້ມູນຂ່າວສານການຄຸ້ມຄອງໂຮງໝໍ (SIMRS) ຄຸ້ມຄອງການໄຫຼວຽນຂອງການບໍລິຫານ ແລະ ການດູແລຄົນເຈັບ. ບັນທຶກສຸຂະພາບເອເລັກໂຕຣນິກ (EHR) ລວມເອົາບັນທຶກທາງການແພດ, ຜົນການທົດສອບ, ລັງສີວິທະຍາ ແລະ ໃບສັ່ງຢາເຂົ້າໃນລະບົບດຽວ. ໃນດ້ານການຄົ້ນຄວ້າ, ຊອບແວຊີວະວິທະຍາຊ່ວຍວິເຄາະຈີໂນມ, ໂປຣຕີໂອມ ແລະ ຂໍ້ມູນໂອມິກອື່ນໆເພື່ອຄົ້ນພົບຕົວຊີ້ວັດທາງຊີວະພາບຂອງພະຍາດ ຫຼື ເປົ້າໝາຍການປິ່ນປົວໃໝ່.

ນອກຈາກນັ້ນ, ການພັດທະນາອຸປະກອນທີ່ສວມໃສ່ໄດ້ເຊັ່ນ: ໂມງອັດສະລິຍະ ແລະ ເຊັນເຊີສຸຂະພາບ ກຳລັງຊຸກຍູ້ການນຳໃຊ້ຕິດຕາມກວດກາຄົນເຈັບແບບເວລາຈິງ . ຕົວຢ່າງ, ຄົນເຈັບທີ່ເປັນພະຍາດຫົວໃຈສາມາດຕິດຕາມກວດກາຈັງຫວະການເຕັ້ນຂອງຫົວໃຈຈາກໄລຍະໄກໄດ້, ແລະ ລະບົບສາມາດໃຫ້ຄຳເຕືອນລ່ວງໜ້າໄດ້ ຖ້າມີອາການຂອງອາການຫົວໃຈເຕັ້ນຜິດປົກກະຕິ. ຕົວຢ່າງທັງໝົດເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຊອບແວຊີວະການແພດບໍ່ພຽງແຕ່ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງມີຜົນກະທົບຕໍ່ການຕັດສິນໃຈທາງການແພດທີ່ສົ່ງຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ສະຫວັດດີພາບຂອງມະນຸດ.

ລັກສະນະຂອງຂໍ້ມູນຊີວະວິທະຍາ

ຂໍ້ມູນຊີວະການແພດມີລັກສະນະທີ່ທ້າທາຍ. ຫນ້າທໍາອິດ, ຂໍ້ມູນມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍສູງ: ບົດເລື່ອງທາງດ້ານການແພດ, ຕົວເລກຫ້ອງທົດລອງ, ຮູບພາບທາງການແພດ (CT, MRI, X-ray), ສັນຍານທາງສະລີລະວິທະຍາ (ECG, EEG), ແລະແມ້ກະທັ້ງຂໍ້ມູນ genomic. ອັນທີສອງ, ຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນມັກຈະບໍ່ສອດຄ່ອງກັນເນື່ອງຈາກຄວາມແຕກຕ່າງໃນເຄື່ອງມື, ວິທີການບັນທຶກ, ຫຼືນິໄສຂອງແພດ. ອັນທີສາມ, ຂໍ້ມູນຊີວະການແພດມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງ ແລະ ຕ້ອງການນະໂຍບາຍຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ເຂັ້ມງວດເພື່ອປົກປ້ອງມັນ.

ໃນການພັດທະນາຊອບແວ, ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ເຮັດໃຫ້ ການອອກແບບຖານຂໍ້ມູນ, ການເຊື່ອມໂຍງລະບົບ, ແລະ ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ. ຖ້າບໍ່ມີການອອກແບບທີ່ລະມັດລະວັງ, ລະບົບສາມາດສ້າງບົດສະຫຼຸບທີ່ມີອະຄະຕິ, ຍາກທີ່ຈະດຳເນີນການ, ຫຼື ແມ່ນແຕ່ເປັນອັນຕະລາຍຕໍ່ຄົນເຈັບ.

ຂັ້ນຕອນການພັດທະນາຊອບແວຊີວະການແພດ

ໂດຍທົ່ວໄປ, ຂະບວນການພັດທະນາຊອບແວທາງການແພດແມ່ນປະຕິບັດຕາມວົງຈອນຊີວິດການພັດທະນາຊອບແວ (SDLC), ແຕ່ມີການເນັ້ນໜັກເປັນພິເສດໃສ່ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ ແລະ ເອກະສານ.

1. ການວິເຄາະຄວາມຕ້ອງການ
ຂັ້ນຕອນນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສົນທະນາຢ່າງລະອຽດກັບຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍເຊັ່ນ: ທ່ານໝໍ, ພະຍາບານ, ນັກວິເຄາະຫ້ອງທົດລອງ, ຫຼື ນັກຄົ້ນຄວ້າ. ຂໍ້ກຳນົດຕ້ອງໄດ້ຂຽນຢ່າງຈະແຈ້ງ, ລວມທັງສະຖານະການການນຳໃຊ້, ຂໍ້ຈຳກັດທາງດ້ານຄລີນິກ, ແລະ ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພ. ຕົວຢ່າງ, ໃບສະໝັກຢາຕ້ອງພິຈາລະນາເຖິງສະພາບຂອງໝາກໄຂ່ຫຼັງ, ອາຍຸ, ນ້ຳໜັກ, ແລະ ປະຕິກິລິຍາຂອງຢາ.

2. ການອອກແບບລະບົບ (ການອອກແບບລະບົບ)
ສະຖາປັດຕະຍະກຳຊອບແວຕ້ອງພິຈາລະນາເຖິງຄວາມສາມາດໃນການຂະຫຍາຍ, ການເຊື່ອມໂຍງກັບລະບົບອື່ນໆ, ແລະ ຄວາມປອດໄພ. ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງໂຮງໝໍ, ຊອບແວໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວຈະຕ້ອງເຊື່ອມຕໍ່ກັບ EHRs, ລະບົບຫ້ອງທົດລອງ, ແລະ ລັງສີວິທະຍາ. ດັ່ງນັ້ນ, ມາດຕະຖານການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເຊັ່ນ HL7 ແລະ FHIR ມັກຖືກນຳໃຊ້ເປັນເອກະສານອ້າງອີງ.

3. ການພັດທະນາ ແລະ ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ (ການພັດທະນາ)
ນັກພັດທະນາຂຽນລະຫັດ, ສ້າງອິນເຕີເຟດຜູ້ໃຊ້, ແລະ ເຊື່ອມໂຍງໂມດູນການວິເຄາະ. ໃນໄລຍະນີ້, ການປະຕິບັດວິສະວະກຳຊອບແວເຊັ່ນ: ການຄວບຄຸມເວີຊັນ, ການທົບທວນລະຫັດ, ແລະ ການທົດສອບອັດຕະໂນມັດແມ່ນສິ່ງຈຳເປັນເພື່ອຮັກສາຄຸນນະພາບ.

4. ການທົດສອບ ແລະ ການກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງ
ຊອບແວຊີວະການແພດຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການທົດສອບທີ່ເຂັ້ມງວດຫຼາຍກ່ວາແອັບພລິເຄຊັນແບບດັ້ງເດີມ. ນອກເໜືອໄປຈາກການທົດສອບໜ້າທີ່ແລ້ວ, ຕ້ອງມີການທົດສອບຄວາມປອດໄພ, ປະສິດທິພາບ, ແລະ ຄວາມຖືກຕ້ອງທາງດ້ານຄລີນິກ. ສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນທີ່ອີງໃສ່ AI, ການປະເມີນວິທີການ, ຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ, ແລະ ອະຄະຕິທີ່ອາດເກີດຂຶ້ນແມ່ນມີຄວາມຈຳເປັນ.

5. ການນຳໃຊ້ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ (ການນຳໃຊ້ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ)
ເມື່ອນຳໃຊ້ແລ້ວ, ລະບົບຕ້ອງໄດ້ຮັບການຕິດຕາມກວດກາເປັນປະຈຳ. ໃນສະພາບການດ້ານການດູແລສຸຂະພາບ, ການຕິດຕາມກວດກາບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ບົກພ່ອງເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງກ່ຽວຂ້ອງກັບຜົນກະທົບທາງດ້ານການແພດອີກດ້ວຍ: ບໍ່ວ່າລະບົບຈະເລັ່ງການບໍລິການ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດ, ຫຼື ເພີ່ມປະລິມານວຽກ.

6. ການບຳລຸງຮັກສາ ແລະ ການອັບເດດ
ການປ່ຽນແປງຕໍ່ໂປໂຕຄອນທາງການແພດ, ການອັບເດດກົດລະບຽບ, ຫຼື ການເພີ່ມຄຸນສົມບັດຕ່າງໆ ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການອັບເດດລະບົບທີ່ຄວບຄຸມໄດ້. ການບັນທຶກການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສິ່ງຈຳເປັນສຳລັບການກວດສອບ ແລະ ການຕິດຕາມຄວາມຜິດພາດ.

ກົດລະບຽບ, ຈັນຍາບັນ, ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງຄົນເຈັບ

ໜຶ່ງໃນຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນຊອບແວຊີວະການແພດແມ່ນລັກສະນະດ້ານກົດລະບຽບ. ຫຼາຍປະເທດມີລະບຽບການທີ່ເຂັ້ມງວດກ່ຽວກັບຊອບແວທາງການແພດ, ໂດຍສະເພາະເມື່ອມັນຖືກນຳໃຊ້ເພື່ອຕັດສິນໃຈໃນການວິນິດໄສ ຫຼື ການປິ່ນປົວ. ໂດຍຫຼັກການແລ້ວ, ຜົນກະທົບຂອງຊອບແວຕໍ່ການຕັດສິນໃຈທາງດ້ານການແພດຫຼາຍເທົ່າໃດ, ຂໍ້ກຳນົດການກວດສອບ ແລະ ເອກະສານກໍ່ຈະເຂັ້ມງວດເທົ່ານັ້ນ.

ນອກເໜືອໄປຈາກລະບຽບການແລ້ວ, ຈັນຍາບັນຍັງເປັນຄວາມກັງວົນຫຼັກ. ນັກພັດທະນາຕ້ອງຮັບປະກັນວ່າຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຄົນເຈັບໄດ້ຮັບການປົກປ້ອງ ແລະ ຂໍ້ມູນບໍ່ຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍບໍ່ໄດ້ຮັບການຍິນຍອມ. ຕົວຢ່າງ, ການນໍາໃຊ້ AI ເຮັດໃຫ້ເກີດຄໍາຖາມ: ຮູບແບບໂປ່ງໃສບໍ? ມີອະຄະຕິຕໍ່ກຸ່ມບາງກຸ່ມບໍ? ກົນໄກຄວາມຮັບຜິດຊອບແມ່ນຫຍັງຖ້າຄໍາແນະນໍາຂອງ AI ບໍ່ຖືກຕ້ອງ? ດັ່ງນັ້ນ, ແນວຄວາມຄິດເຊັ່ນ AI ທີ່ສາມາດອະທິບາຍໄດ້ ແລະ ການກວດສອບຮູບແບບຈຶ່ງມີຄວາມສໍາຄັນເພີ່ມຂຶ້ນໃນການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທາງດ້ານຄລີນິກ.

ເຕັກໂນໂລຊີທີ່ນຳໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ

ການພັດທະນາຊອບແວຊີວະການແພດນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ທັນສະໄໝຫຼາກຫຼາຍ:

- ປັນຍາປະດິດ ແລະ ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ສຳລັບການຈັດປະເພດຮູບພາບທາງການແພດ, ການຄາດຄະເນຄວາມສ່ຽງຂອງພະຍາດ ແລະ ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການໄຫຼວຽນຂອງໂຮງໝໍ.
- ການປະມວນຜົນແບບຄລາວດ໌ ສຳລັບການເກັບຮັກສາ ແລະ ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່, ໂດຍສະເພາະໃນການຄົ້ນຄວ້າດ້ານຈີໂນມິກ.
- ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IoT) ສຳລັບອຸປະກອນທີ່ສວມໃສ່ໄດ້ ແລະ ການຕິດຕາມຄົນເຈັບຈາກໄລຍະໄກ.
- Blockchain (ໃນບາງກໍລະນີ) ສຳລັບການບັນທຶກການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ໂປ່ງໃສ ແລະ ຍາກທີ່ຈະຈັດການ.
- ມາດຕະຖານການເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ ເຊັ່ນ HL7/FHIR ສຳລັບການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນສຸຂະພາບຂ້າມລະບົບ.

ເຖິງຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການເລືອກເຕັກໂນໂລຊີຄວນອີງໃສ່ຄວາມຕ້ອງການທີ່ແທ້ຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ແນວໂນ້ມເທົ່ານັ້ນ. ຕົວຢ່າງ, ລະບົບໂຮງໝໍຕ້ອງມີຄວາມໝັ້ນຄົງ ແລະ ງ່າຍຕໍ່ການບຳລຸງຮັກສາ, ເພາະວ່າເວລາທີ່ຢຸດເຮັດວຽກສາມາດລົບກວນການດູແລຄົນເຈັບໄດ້.

ສິ່ງທ້າທາຍແລະໂອກາດ

ບາງສິ່ງທ້າທາຍທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດລວມມີການເຊື່ອມໂຍງລະຫວ່າງລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ການຕໍ່ຕ້ານຂອງຜູ້ໃຊ້ຕໍ່ການປ່ຽນແປງຂອງຂະບວນການເຮັດວຽກ, ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດດ້ານພື້ນຖານໂຄງລ່າງໃນສະຖານທີ່ບໍລິການດ້ານສຸຂະພາບບາງແຫ່ງ. ໃນຫຼາຍໆບ່ອນ, ການນຳໃຊ້ດິຈິຕອນຍັງຖືກກີດຂວາງໂດຍການເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດທີ່ບໍ່ໝັ້ນຄົງ ຫຼື ການຂາດການຝຶກອົບຮົມພະນັກງານ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ການມີຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງທີ່ຈຳກັດມັກຈະເປັນອຸປະສັກຕໍ່ການພັດທະນາ AI ທີ່ເຂັ້ມແຂງ.

ແຕ່ໂອກາດກໍ່ມີຢ່າງຫຼວງຫຼາຍເຊັ່ນກັນ. ດ້ວຍຊອບແວທີ່ເໝາະສົມ, ຂະບວນການວິນິດໄສສາມາດເລັ່ງໄດ້, ຄວາມຜິດພາດຂອງຢາສາມາດຫຼຸດລົງໄດ້, ແລະ ການບໍລິການດ້ານສຸຂະພາບສາມາດເຂົ້າເຖິງພື້ນທີ່ຫ່າງໄກສອກຫຼີກຜ່ານການແພດທາງໄກ. ໃນການຄົ້ນຄວ້າ, ຊອບແວເລັ່ງການຄົ້ນພົບຢາ ແລະ ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບພະຍາດຜ່ານ ການວິເຄາະ ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ .

ສະຫຼຸບ

ການພັດທະນາຊອບແວຊີວະການແພດແມ່ນສາຂາວິຊາຫຼາຍສາຂາທີ່ລວມເອົາວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ການແພດ, ຊີວະວິທະຍາ, ແລະ ດ້ານກົດໝາຍ ແລະ ຈັນຍາບັນເຂົ້າກັນ. ຄວາມສຳເລັດຂອງຊອບແວຊີວະການແພດບໍ່ພຽງແຕ່ຖືກວັດແທກໂດຍຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງມັນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງໂດຍຜົນປະໂຫຍດຂອງມັນສຳລັບຄົນເຈັບ, ຄວາມສະດວກໃນການນຳໃຊ້ສຳລັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານສຸຂະພາບ, ແລະ ການປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພ ແລະ ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ. ໃນອະນາຄົດ, ການຮ່ວມມືລະຫວ່າງນັກພັດທະນາ, ແພດໝໍ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ແລະ ຜູ້ຄວບຄຸມຈະເປັນກຸນແຈສຳຄັນໃນການຜະລິດວິທີແກ້ໄຂດິຈິຕອນທີ່ມີຜົນກະທົບຢ່າງແທ້ຈິງທີ່ປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງການດູແລສຸຂະພາບ ແລະ ເລັ່ງການປະດິດສ້າງທາງການແພດ.