Journal of Clinical Healthcare (JCHC)

26-28 27 Journal of Clinical Healthcare 3/2018 (daty, przepisane leki, miejsce zakupu itd.) [1,2]. Istnieją zrozumiałe obawy o prywatność w erze Big Data. Dostępność danych zarówno w sferze publicznej jak i prywatnej nie oznacza, że dowolne rozporządzanie nimi jest możliwe i zarazem etycz- ne. Wielu naukowców może być także nieświa- domych zagrożeń jakie mogą spowodować badaniami samych korelacji. W 2010 roku zauwa- żono, że istnieje zależność pomiędzy samooka- leczeniem, a liczbą samobójstw. Naukowcy zapro- jektowali więc interwencje edukacyjne, które były skierowane do osób zadających rany własnemu ciału. Założyli, że jeśli osoby te przestaną się kaleczyć to liczba samobójstw również spadnie. Niestety późniejsze dowody wykazały zupełnie co innego. Okazało się, że samookaleczanie było wentylem bezpieczeństwa i hamowało badanych przed śmiercią. Po dokonanym odkryciu na- tychmiast zaprzestano dalszej edukacji [3,4]. W toku przytaczanych przykładów pozostaje odpowiedzieć na pytanie w jakim zakresie szerokie grono naukowców oraz analityków będzie odpo- wiedzialna za prowadzone badania. Naukowcy i analitycy zostają wyposażeni w narzędzia, które mogą głęboko naruszyć prywatność. Osoby badane są nieświadome agentów oraz algorytmów zbierających i dysponujących informacjami na ich temat. Nowa dziedzina usług informatycznych może dokonać nowego przełomu w sposobie poznawania świata. Nie jest to jednak technologia, która jest pozbawiona wad. Oprócz przybliżonych problemów etycznych istnieje również zagrożenie nowym typem nierówności, która może uwidocznić się po dłuższym upływie czasu. [5,6] NIEUMYŚLNE OGRANICZENIE DOSTĘPU Nieumyślne ograniczenie dostępu doBig Data będzie skutkowało stworzeniem nowych podziałów, a zatem całkowicie nowej koncepcji wykluczenia z dóbr, w tym przypadku dostępie do informacji. Z dniem dzisiejszym można wymienić pierwsze przykłady takich ograniczeń [7-9]:  Luka dostępności - ograniczenie wynikające z dostępu do danych, np. portale społeczno- ściowe posiadają pełny dostęp do danych w przeciwieństwie do osób z zewnątrz  Luka asymetrii - nierównomierne rozłożone skupiska danych tworzą asymetrie ich pozy- skania  Luka finansowa - dobrze zorganizowane i zaopatrzone w środki finansowe uniwersyte- ty mogą wykupić większy dostęp do danych niż inne  Luka bazująca na posiadanym zestawie umiejętności ich gromadzenia i przetwarza- nia  Luka bazująca na gender  Podział cyfrowy pomiędzy Big Data lepszej i gorszej jakości Rozwiązaniem częściowym narastającego pro- blemu baz będzie skonstruowanie dziennika najlepszych etycznych praktyk, który pomoże uregulować wiele wątpliwych działań i zachowań. Dodatkowym atutem byłoby powołanie Komisji Etyki Badawczej, która mogłaby określać ramy działania dla poszczególnych zespołów badawczych. [10] MOŻLIWOŚCI I BARIERY ZASTOSOWANIA SZEROKIEJ ANALIZY DANYCH Zasięg możliwości przetwarzania Poprzez digitalizacje i efektywne wykorzystanie wielkich baz danych w ochronie zdrowia można uzyskać wiele korzyści. Dotyczą one wszystkich podmiotów począwszy od pojedynczego lekarza przez grupy świadczeniodawców, a kończąc na szpitalach oraz różnych organizacjach zdrowotnych. Możliwości przetwarzania zgromadzonych informacji są wręcz nieograniczone, a jedyną znaną bariera jest ludzka pomysłowość. Pierwsze pilotażowe zastosowania procesu analizy danych zostały już zrealizowane, stąd powstała wiedza o ich potencjalnych możliwo- ściach. Do głównych kategorii należy min. wykrywanie chorób na wcześniejszych etapach rozwoju, co umożliwia leczenie w sposób prostszy, mniej inwazyjny i bardziej efektywny. W ramach działań wymienia się też lepsze możliwości zindywidualizowanego kierowania zdrowiem pacjentów tzw. profilowanie. Kierownictwo dotyczy również całych grup pacjentów chorych na konkretną chorobę. Wprowadzenie nowych metod analizowania danych medycznych znacząco może wpływać na wykrywalność oszustw związanych z opieką zdrowotną. Nowy system badania informacji może dokonywać testowania wielu postawionych hipotez. Bazując na wprowadzonych danych jest w stanie określić, którzy pacjenci skorzystają na operacji lub dłuższym pobycie szpitalu, a którzy