বিগ ডেটা অনেক শিল্পে একটি গেম-চেঞ্জার। স্বাস্থ্যসেবা খাত সবচেয়ে বেশি লাভ করতে পারে, এখানে অগ্রগতি কীভাবে জীবন বাঁচাতে পারে তা বিবেচনা করে, শুধু অর্থ নয়। ওষুধের উন্নয়ন, বিশেষ করে, বড় তথ্যের জন্য কিছু বড় পদক্ষেপ নিতে পারে। মেডিসিন ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়া দেখতে কেমন? একটি নতুন ওষুধ তৈরি করা একটি দীর্ঘ, ব্যয়বহুল প্রক্রিয়া। এটি একটি লাগে আবিষ্কার থেকে লঞ্চ পর্যন্ত একটি ড্রাগ নিতে, এবং এটি মিলিয়ন ডলার খরচ করে. এই চরম টাইমলাইন এবং খরচগুলি প্রধানত দুটি কারণ থেকে উদ্ভূত হয় — পরিষ্কার করার জন্য অনেক নিয়ন্ত্রক বাধা রয়েছে এবং প্রচুর তথ্য সংগ্রহ ও প্রক্রিয়া করতে হয়। গড় 12 বছর সাধারণ বিকাশের সময়সীমা পাঁচটি সামগ্রিক পর্যায়ে পড়ে। প্রথমত, বিজ্ঞানীদের অবশ্যই ড্রাগ প্রার্থীদের আবিষ্কার করতে হবে, যা অণু যা একটি প্রদত্ত অবস্থার সমাধান করার সম্ভাবনা দেখায়। এরপর, তারা পরীক্ষা করার জন্য এবং ব্যবহারযোগ্য ওষুধে পরিণত করার জন্য প্রাক-ক্লিনিকাল গবেষণা করে। একবার ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানীগুলির কাছে একটি ওষুধ পাওয়া গেলে, তাদের অবশ্যই ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলির একটি সিরিজের মাধ্যমে এটি পরীক্ষা করতে হবে। এটি একটি চার-পর্যায়ের প্রক্রিয়া, এবং এটা চূড়ান্ত পর্যায়ে করা. এই ট্রায়ালগুলি সম্পন্ন করার পরে এবং প্রয়োজনীয় ওষুধের পরিমার্জন করার পরে, ব্যবসাগুলি অনুমোদনের জন্য FDA-তে ফলাফল জমা দেয়। ওষুধের মাত্র 30% একটি ওষুধ এফডিএ অনুমোদন পাওয়ার পরে, ফার্মা কোম্পানিগুলি এটি জনসাধারণের কাছে প্রকাশ করতে পারে। যাইহোক, তাদের এখনও এটি পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন। বিকাশের এই শেষ পর্যায়ে ক্লিনিকাল ট্রায়াল বা এফডিএ পর্যালোচনায় আসেনি এমন কোনও সমস্যা দেখার জন্য চলমান পর্যবেক্ষণ জড়িত। মেডিসিন উন্নয়নে বিগ ডেটার ভূমিকা বিগ ডেটা এই প্রক্রিয়ার প্রায় প্রতিটি পর্যায়ে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নতি করে। এখানে ওষুধের বিকাশে এর ক্রমবর্ধমান ভূমিকার একটি ঘনিষ্ঠ দৃষ্টিভঙ্গি রয়েছে। 1. এআই ড্রাগ আবিষ্কারে ইন্ধন যোগান ড্রাগ ডেভেলপমেন্টে বিগ ডেটার প্রথম এবং সবচেয়ে প্রভাবশালী প্রয়োগ হল আবিষ্কারের পর্যায়ে। বৃহৎ ডেটা ভলিউম বিভিন্ন অণুর মধ্যে মিথস্ক্রিয়া অনুকরণ করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেলের ভিত্তি তৈরি করে। এই এআই মডেলগুলি রেকর্ড সময়ের মধ্যে প্রতিশ্রুতিশীল ওষুধ প্রার্থীদের খুঁজে পেতে পারে। কিছু AI ড্রাগ আবিষ্কারের সরঞ্জাম সম্ভাব্য চিকিত্সা চিহ্নিত করেছে যখন এটি অন্যথায় মাস লাগবে। সেখান থেকে, মেশিন লার্নিং মডেলগুলি প্রিক্লিনিকাল রিসার্চ ফেজকে প্রবাহিত করার জন্য একটি ওষুধের কর্মক্ষমতা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে। এই গতির অর্থ জীবন রক্ষাকারী ওষুধগুলি শীঘ্রই বাজারে আসতে পারে, যা বড় ডেটা ছাড়া সম্ভব নয়। কয়েক দিনের মধ্যে 2. অনুন্নত চাহিদা চিহ্নিত করা একইভাবে, বড় ডেটা নতুন ওষুধের জন্য সুযোগগুলিকে সহজ করে তুলতে পারে। একটি কার্যকর নতুন চিকিত্সা তৈরি করা মূলত এমন একটি এলাকা খোঁজার বিষয় যেখানে বর্তমান বিকল্পগুলি প্রত্যেকের চাহিদা পূরণ করে না। জনসংখ্যা জুড়ে মেডিকেল ডেটা এই ফাঁকগুলি প্রকাশ করতে পারে যাতে ফার্মা কোম্পানিগুলি কী দেখতে হবে তা জানে৷ এই ধরনের ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ ইতিমধ্যে স্বাস্থ্যসেবাতে সাধারণ। কিছু কোম্পানি বড় ডেটা ব্যবহার করে যে উন্নতির প্রয়োজন নির্দেশ করে। অন্যরা রোগের প্রাদুর্ভাবের পূর্বাভাস দিতে, ওষুধের বিকাশ প্রক্রিয়া শুরু করতে এবং দ্রুত চিকিত্সা নিশ্চিত করতে এটি বিশ্লেষণ করে। খারাপ রোগীর ফলাফল খুঁজে পেতে 3. স্ট্রীমলাইনিং ক্লিনিকাল ট্রায়াল বিগ ডেটাতে দীর্ঘ ক্লিনিকাল ট্রায়াল পর্বের জন্য ব্যাপক অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। প্রথমত, এটি আদর্শ পরীক্ষার ক্ষেত্র সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে। প্রয়োজনীয় শর্ত এবং পর্যাপ্ত বৈচিত্র্য সহ পর্যাপ্ত ইচ্ছুক রোগীর জনসংখ্যা খুঁজে পাওয়া চ্যালেঞ্জিং। একটি এলাকার জনসংখ্যার উপর বড় ডেটা সংগ্রহ এবং বিশ্লেষণ করা এটিকে অনেক দ্রুত করে তোলে। ফার্মা কোম্পানিগুলিও এই ট্রায়ালগুলি থেকে বড় ডেটা তুলতে পারে একবার তারা চলছে। এই পরীক্ষার প্রক্রিয়া জুড়ে যতটা সম্ভব রিয়েল-টাইম তথ্য সংগ্রহ করা গবেষকদের ভবিষ্যতের FDA পর্যালোচনার জন্য প্রয়োজনীয় প্রমাণ দেয়। বিগ ডেটার বেগ এর অর্থ হল তারা শীঘ্রই সম্ভাব্য নিরাপত্তা সমস্যাগুলি চিহ্নিত করতে এবং সমাধান করতে পারে। 4. সম্ভাব্য সমস্যার জন্য মনিটরিং বিগ ডেটা ওষুধের বিকাশের পোস্ট-মার্কেট পর্যবেক্ষণ পর্যায়েও উন্নতি করতে পারে। এফডিএ স্মরণ করে প্রত্যেক বছর. শীঘ্রই এই ক্রিয়াগুলির প্রয়োজনীয়তা স্বীকার করা নিশ্চিত করবে যে কম লোক সমস্যাগুলি অনুভব করবে। 1,000 এর বেশি ওষুধ ওষুধ-সম্পর্কিত সমস্যাগুলির সতর্কতা লক্ষণগুলির জন্য বিভিন্ন উত্স এবং অবস্থান জুড়ে ডেটা সংগ্রহ করা নিয়ন্ত্রকদের প্রাথমিক সমস্যা সনাক্ত করতে সহায়তা করে। তারপরে তারা ওষুধটি নিজেই সংশোধন করতে পারে, এর প্রেসক্রিপশনের সুপারিশ বা অন্য কিছু মানুষের স্বাস্থ্য রক্ষা করতে পারে। ড্রাগ ডেভেলপমেন্টে বিগ ডেটা সহ চ্যালেঞ্জ এই ব্যবহারের ক্ষেত্রে যতটা উপকারী, বড় ডেটা স্বাস্থ্যসেবায় কিছু বাধার সম্মুখীন হয়। এর মধ্যে প্রধান হল রোগীর গোপনীয়তার বিষয়টি। HIPAA-এর মতো প্রবিধানগুলি কিছু মেডিকেল রেকর্ড অ্যাক্সেস করা চ্যালেঞ্জিং করে তোলে এবং বিগ ডেটা অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সংবেদনশীল স্বাস্থ্য তথ্য ফাঁস এড়াতে গোপনীয়তা নিশ্চিত করতে হবে। বড় ডেটা টুলগুলিও প্রায়শই শেখার বক্ররেখার সাথে আসে। অনেক ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানি এই প্রযুক্তি ব্যবহার করার জন্য একটি নেতৃস্থানীয় বাধা হিসাবে. এই প্রতিভার ব্যবধান এই সরঞ্জামগুলিকে কার্যকর করা এবং নির্দিষ্ট কোম্পানির জন্য কার্যকরভাবে তাদের টেইলার করা চ্যালেঞ্জিং করে তোলে। প্রাসঙ্গিক প্রতিভার অভাব উল্লেখ করুন খরচ আরেকটি সমস্যা। ওষুধের বিকাশ ইতিমধ্যেই ব্যয়বহুল, এবং বড় ডেটা সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়া করার জন্য প্রয়োজনীয় ডিজিটাল অবকাঠামো এবং এআই সফ্টওয়্যারগুলি সস্তা নয়। ফলস্বরূপ, ছোট ফার্মা ব্যবসাগুলি এই প্রযুক্তিটিকে সম্পূর্ণ পরিমাণে ব্যবহার করার জন্য সংগ্রাম করতে পারে। সম্ভাব্য সমাধান সৌভাগ্যক্রমে, এই সমস্যাগুলির সম্ভাব্য সমাধান রয়েছে। একটি প্রতিশ্রুতিশীল গত বছরে তাদের সাইবার নিরাপত্তা বাজেট বাড়িয়েছে। AI এবং অন্যান্য ডেটা প্রযুক্তিগুলি সাধারণ হয়ে উঠলে, আরও HIPAA- মেনে চলা বড় ডেটা পরিষেবাগুলিও আবির্ভূত হবে। এই প্রবণতাগুলি ফার্মা কোম্পানিগুলির জন্য বড় ডেটাতে বিনিয়োগকে নিরাপদ করে তুলবে৷ 55.3% স্বাস্থ্যসেবা সংস্থা যদিও প্রযুক্তি প্রতিভাকে আকৃষ্ট করা এখনও চ্যালেঞ্জিং, ফার্মা ব্যবসাগুলি তাদের বিদ্যমান কর্মী বাহিনীকে পুনরায় দক্ষতার মাধ্যমে ঘাটতি মোকাবেলা করতে পারে। অনেক বড় ডেটা এবং এআই প্ল্যাটফর্মগুলিও এই বাজার পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে ক্রমশ ব্যবহারকারী-বান্ধব হয়ে উঠছে। ফলস্বরূপ, এই প্রতিভার ফাঁকগুলি সময়ের সাথে কম উদ্বেগের বিষয় হয়ে উঠবে। একইভাবে, প্রযুক্তির উন্নতি এবং বাজার বৃদ্ধির সাথে সাথে বড় ডেটা খরচ কমে যাবে। ফার্মা কোম্পানিগুলি ধীরে ধীরে বাস্তবায়নের মাধ্যমে এই খরচগুলি ছড়িয়ে দিতে পারে। এই প্রযুক্তিটি ধীরে ধীরে অন্যদের কাছে প্রসারিত করার আগে একটি ছোট ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা বিনিয়োগে আরও ভাল রিটার্ন দেবে। বিগ ডেটা ফার্মাসিউটিক্যাল শিল্পকে পরিবর্তন করছে যদিও চ্যালেঞ্জগুলি রয়ে গেছে, বড় ডেটা ইতিমধ্যে ফার্মাসিউটিক্যাল শিল্পে তরঙ্গ তৈরি করছে। এই প্রযুক্তি গবেষকদের নতুন ওষুধ তৈরির উপায় পরিবর্তন করার ক্ষমতা রাখে। এই উন্নতিগুলি অনেক কম সময়ের মধ্যে সস্তা, আরও অ্যাক্সেসযোগ্য ওষুধগুলিকে বের করে আনতে পারে। ফলস্বরূপ, বিভিন্ন ধরণের রোগীদের জন্য স্বাস্থ্যের ফলাফল উন্নত হবে। এটি সব বড় ডেটার সম্ভাবনাকে স্বীকৃতি দিয়ে শুরু হয়।
