Büyük veri geleneksel veri işleme araçlarıyla yönetilemeyecek veya analiz edilemeyecek kadar büyük ve karmaşık olan son derece büyük ve karmaşık veri kümelerini ifade eder.
Yaşam bilimlerinde bu geniş veri kümeleri her gün deneylerden, klinik kayıtlardan ve tarama programlarından üretiliyor.
Sapio Sciences’ta Büyümeden Sorumlu Başkan.
Örneğin yalnızca bir insan genomunun dizilenmesi 200 gigabayttan fazla ham veri üretebilir. Bu ölçekteki bilgi, keşif için çok önemlidir, ancak yalnızca düzenlenebilir ve kullanılabilir hale getirilebilirse.
Veriler yaşam bilimleri endüstrisinin temel taşı olsa da, büyük veri sadece pratik zorluklar da beraberinde getiriyor. depolamak Ve güvenlikancak bilgiyi eyleme geçirilebilir içgörüye dönüştürmek.
Yaşam bilimlerinde büyük verinin faydaları
- Trendleri erken belirlemek: Büyük veri, bilim adamlarının hastalık salgınlarını tahmin etmeye, hastalığın ilerlemesini izlemeye ve önleyici tedbirlere rehberlik etmeye yardımcı olan kalıpları tespit etmesine olanak tanır. Bu sonuçta hayat kurtarabilir.
- Hedefe yönelik ilaç tasarlama: Araştırmacılar genomik, klinik ve yaşam tarzı verilerini birleştirerek bireysel hastalara özel tedavi planları tasarlayabilir. Bu, sonuçları iyileştirir ve hassas tıbbı hızlandırır.
- Daha iyi kararlar alma: Büyük veri analitiği, araştırmacıların, klinisyenlerin ve politika yapıcıların bakım ve kaynak tahsisi konusunda daha bilinçli, kanıta dayalı kararlar almalarını sağlar.
Yaşam bilimlerinde büyük verinin karmaşıklığı
Büyük veriler yaşam bilimleri için kesinlikle büyük değer sunarken, bilimsel verilerin yönetimini benzersiz şekilde karmaşık hale getiren bazı zorlukları kısaca göz önünde bulundurmaya değer. Bunlar iki geniş kategoriye ayrılabilir: altyapı ve verilerin kendisi.
Altyapı karmaşıklığı
Biyofarma Ar-Ge’sinde veri oluşturmanın ölçeği ve hızı, esnek, yüksek performanslı altyapı gerektirir. Geleneksel şirket içi sistemler, özellikle cihazlar, sensörler ve modeller sürekli bilgi akışı ürettiğinden, bilimsel verilerin hacmine ve hızına ayak uydurmak için çabalıyor.
Ancak bulut tabanlı, hizmet olarak yazılım (SaaS) platformları, esnek ölçeklenebilirlik, yerleşik güvenlik ve basitleştirilmiş veri erişimi sağlayarak bu engelin aşılmasına yardımcı oluyor. Bu, bilim adamlarının araştırma yapmak yerine araştırmaya odaklanmasını sağlar. altyapı yönetmek.
Veri çeşitliliği ve entegrasyonu
Yaşam bilimi araştırmalarında veriler, yapılandırılmış klinik deney tabloları, yarı yapılandırılmış cihaz çıktıları ve yapılandırılmamış laboratuvar notları veya görüntüleri gibi birçok biçimde gelir. Bu “çeşitlilik”, deneyler ve ekipler arasında sonuçların birleştirilmesini ve analiz edilmesini zorlaştırır.
Bu nedenle etkili büyük veri yönetimi, bu kaynakları birleştirebilen, bilimsel bağlamı koruyabilen ve keşif, geliştirme ve klinik ortamlar genelinde işbirliğini destekleyebilen platformlara dayanır.
Biyofarma Ar-Ge’sinde sorumlu veri yönetimi
Büyük verileri sorumlu bir şekilde yönetmek, hassas bilgilerin korunmasından verilerin araştırma ortamı genelinde kullanılabilir ve bağlantılı kalmasının sağlanmasına kadar yaşam bilimleri kuruluşları için önemli zorluklar sunar.
Üretilen veri hacmi, her zamankinden daha büyük, daha verimli depolama ve işleme çözümleri gerektirirken, aynı zamanda neyin ilgili ve eyleme geçirilebilir olduğunu bulmak için çok fazla miktarda bilgiyi elemek zorunda olan araştırmacılar için de zorluklar yaratıyor.
Aynı zamanda, bu verileri koruma ihtiyacı hiç bu kadar büyük olmamıştı. Kişisel ve genomik bilgiler daha geniş çapta toplandıkça, kuruluşlar bu bilgilerin güvenli bir şekilde ve veri koruma düzenlemelerine uygun olarak kullanılmasını sağlamalıdır.
Yönetişimdeki herhangi bir aksaklık, yalnızca düzenleyici cezalar değil, aynı zamanda kamu güveninin erozyona uğraması riskiyle de karşı karşıyadır.
yükselişi yapay zeka analiz araçları başka bir karmaşıklık katmanı ekler. Yapay zeka, büyük verilerin yönetilmesi ve yorumlanmasında güçlü bir işbirlikçi olarak hareket edebilse de, özellikle hassas sağlık bilgilerinin işlenmesinde dikkatli bir gözetim gerektirir.
Hataları veya veri ihlallerini önlemek için sistemlerin şeffaf, hesap verebilir ve titizlikle doğrulanması gerekir. Yakın zamanda yayınlanan bir McKinsey raporu, yapay zekanın vaadinin, insan kapasitesini değiştirmek değil, artırmak olduğunu ancak işbirliğinin güven üzerine inşa edilmesi gerektiğini belirtiyor.
Yapay zeka güdümlü sistemlerde önyargı potansiyeli de vardır. Harvard Online’a göre, “Büyük veri algoritmaları ırk, cinsiyet ve sosyoekonomik durum gibi faktörlere dayalı önyargı ve ayrımcılık sergileyebilir. Önyargılı algoritmalar mevcut eşitsizlikleri devam ettirebilir ve otomatik karar alma sistemlerine olan güveni zayıflatabilir.”
Bilimsel gelişmeler herkesin yararınadır. Bu etik ve teknik kaygıların ele alınması, yalnızca adaleti ve doğruluğu korumak için değil, aynı zamanda keşiflerin güvenilir, temsili verilere dayanmasını sağlamak için de önemlidir.
Ancak yaşam bilimlerinde verileri korumak savaşın yalnızca yarısıdır. Keşfi teşvik etmek için verilerin aynı zamanda serbestçe hareket etmesi ve araştırma ve klinik süreç boyunca anlamını koruması gerekir. Bugün sağlık hizmetlerinde inovasyondaki darboğaz artık keşif değil. Bu entegrasyondur.
Bilimsel bilişimdeki bir sonraki evrim, verileri sistemler ve aşamalar arasında birbirine bağlayan dijital bir bağlantı oluşturmakta yatmaktadır, böylece her içgörü, örnek ve sonuç sürekli bir resmin parçası olarak kalır.
Laboratuvar Bilgi Yönetim Sistemleri (LIMS) ve diğer veri platformları, yalnızca veri toplamakla kalmayıp aynı zamanda bilim adamlarının verileri anlamlandırmasına da olanak tanıdığında en güçlü hale gelir.
Amaç daha fazla veri değil, daha iyi bilimi besleyen bağlantılı verilerdir.
Büyük veri yönetimine yönelik stratejiler
Yaşam bilimlerinde veri oluşturmanın ölçeği ve hızı esnek, ölçeklenebilir ve merkezi sistemler gerektirmektedir. Buluttabanlı platformlar, verileri araçlar, sistemler ve konumlar arasında birleştirme yetenekleri nedeniyle giderek daha fazla tercih ediliyor.
Yapay zeka ve makine öğrenimiyle birleştiğinde araştırmacıların büyük veri kümelerini analiz etmesine, kalıpları belirlemesine ve ortaya çıkan eğilimleri tahmin etmesine olanak tanır.
Ancak bu potansiyele rağmen büyük verinin büyümesi, birçok kuruluşun onu etkili bir şekilde yönetme becerisini geride bıraktı. Şimdiki zorluk daha fazla veri toplamak değil, onu bağlamak, bağlamsallaştırmak ve onu değerli içgörülere dönüştürmektir.
En iyi bulut veritabanını sunduk.
Bu makale, günümüz teknoloji endüstrisindeki en iyi ve en parlak beyinleri öne çıkardığımız TechRadarPro’nun Expert Insights kanalının bir parçası olarak üretildi. Burada ifade edilen görüşler yazara aittir ve mutlaka TechRadarPro veya Future plc’ye ait değildir. Katkıda bulunmak istiyorsanız buradan daha fazla bilgi edinin: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro