1. Thực trạng hiện nay của phân tích dữ liệu trong y tế
a. Quy mô thị trường
Năm 2023, ngành này đạt quy mô 43 tỷ USD, tăng 14% so với năm tài chính trước đó. Theo Precedenceresearch thị trường y tế toàn cầu được ước tính đạt 64,49 tỷ USD vào năm 2025 và dự kiến sẽ tăng từ 78,30 tỷ USD vào năm 2026 lên khoảng 369,66 tỷ USD vào năm 2034, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 21,41% từ năm 2025 đến năm 2034.
Thị trường phân tích dữ liệu y tế tại Mỹ được ước tính đạt 26,34 tỷ USD vào năm 2025 và dự kiến sẽ đạt khoảng 152,03 tỷ USD vào năm 2034, tăng trưởng với tốc độ CAGR 21,49% từ năm 2025 đến năm 2034.Bên cạnh đó, dù chỉ nắm giữ thị phần khiêm tốn và nguồn lực còn hạn chế, khu vực châu Á – Thái Bình Dương lại là thị trường tăng trưởng nhanh nhất, hứa hẹn sẽ vượt qua các khu vực khác để trở thành khu vực dẫn đầu.
Một yếu tố quan trọng lý giải cho xu hướng này là dân số trẻ đông đảo cùng lối sống Hyperconsumerism. Với Hyperconsumerism, các thế hệ trẻ có xu hướng mua các thiết bị đeo theo dõi sức khỏe không chỉ để giám sát tình trạng sức khỏe hằng ngày mà còn để thể hiện phong cách sống đô thị, hiện đại.
b. Thách thức
-
Khai thác giá trị dữ liệu
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu ngày càng trở thành tài sản chiến lược, mở ra cơ hội lớn để tối ưu hóa các dòng doanh thu trong lĩnh vực y tế. Theo Marketandmarkets ,thị trường dữ liệu y tế toàn cầu được ước tính đạt 0,4 tỷ USD vào năm 2023 và dự kiến tăng lên 0,9 tỷ USD vào năm 2028, với CAGR 18,5% . Cuộc cách mạng dữ liệu đã thúc đẩy sự xuất hiện của các nhà cung cấp trung gian, ứng dụng các phương pháp như học liên kết và dữ liệu tổng hợp, qua đó tái định hình cách thức chia sẻ dữ liệu giữa các tổ chức y tế.
Những cách tiếp cận này đòi hỏi các kho dữ liệu lakehouse quy mô lớn, được xây dựng từ dữ liệu thực tế nhưng vẫn đảm bảo không làm lộ thông tin nhạy cảm. Điều này cho phép các cơ sở y tế tận dụng nguồn dữ liệu sẵn có để phát triển hoạt động kinh doanh gắn với đổi mới công nghệ. Tuy nhiên, trên thực tế, nhiều tổ chức vẫn chưa khai thác hiệu quả dữ liệu hiện hữu do dữ liệu thiếu tính tổ chức, chưa được làm sạch và chuẩn hóa, dẫn đến việc bỏ lỡ cơ hội tạo doanh thu. Bên cạnh đó, các rào cản về quyền riêng tư và tuân thủ quy định pháp lý tiếp tục là những thách thức lớn trong quá trình hiện thực hóa giá trị dữ liệu.
-
Khan hiếm nhân tài
Một trong những thách thức lớn nhất của phân tích dữ liệu y tế là sự thiếu hụt nhân tài, đồng thời là nhu cầu về cơ chế quản trị phù hợp. Nhân lực đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy đổi mới và đảm bảo thành công của các sáng kiến phân tích dữ liệu trong các tổ chức y tế. Tuy nhiên, so với nhiều ngành khác, lĩnh vực y tế vẫn đang gặp bất lợi trong việc thu hút và giữ chân các chuyên gia có kỹ năng cao về phân tích dữ liệu và phát triển trí tuệ nhân tạo. Để phát triển bền vững trong lĩnh vực đang thay đổi nhanh chóng này, các tổ chức y tế cần ưu tiên chiến lược thu hút nhân tài và thiết lập quan hệ hợp tác với các đối tác công nghệ đáng tin cậy.
-
Quản lý dữ liệu phi cấu trúc
Việc quản lý và khai thác dữ liệu phi cấu trúc tiếp tục là một thách thức lớn trong phân tích dữ liệu y tế. Ngành y tế tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau như cơ sở khám chữa bệnh, thiết bị đeo theo dõi sức khỏe, mạng xã hội và các hệ thống chẩn đoán hình ảnh tiên tiến. Tuy nhiên, khoảng 80% dữ liệu y tế hiện nay vẫn ở dạng phi cấu trúc và chưa được khai thác hiệu quả, gây khó khăn cho việc tích hợp vào Hồ sơ Y tế Điện tử (EMR) hoặc hệ thống thông tin bệnh viện. Phần lớn dữ liệu này bị lưu trữ rời rạc hoặc bỏ qua, làm suy giảm đáng kể giá trị phân tích tiềm năng.
Các dạng dữ liệu phi cấu trúc điển hình trong bệnh viện bao gồm dữ liệu video y khoa từ các thiết bị chẩn đoán hình ảnh thế hệ mới, dữ liệu tín hiệu sinh học hiển thị trên màn hình thiết bị theo dõi hoặc thiết bị đeo, và dữ liệu âm thanh phát sinh từ các tương tác hằng ngày giữa bệnh nhân và nhân viên y tế. Để khai thác hiệu quả các nguồn dữ liệu này, các tổ chức cần xây dựng quy trình thu thập, ẩn danh hóa và đảm bảo chất lượng dữ liệu một cách bài bản. Đồng thời, siêu dữ liệu cho từng loại dữ liệu y tế cần được định nghĩa, chuẩn hóa, trích xuất và trực quan hóa tự động
2. Các ứng dụng mới nổi của phân tích dữ liệu trong y tế
-
Khám phá và phát triển thuốc (Drug Discovery)
Theo báo khoa học Science Direct , phát triển một loại thuốc mới có thể tiêu tốn tới 2,6 tỷ USD và kéo dài khoảng 12 năm, trong khi tỷ lệ thành công trong những thập kỷ gần đây chỉ đạt khoảng 12% . Ở giai đoạn tiền lâm sàng, quá trình xác định mục tiêu thuốc vẫn chủ yếu dựa trên thử–sai với số lượng lớn hợp chất.
Phân tích dữ liệu giúp tối ưu hóa giai đoạn này bằng cách xử lý dữ liệu sinh học và di truyền quy mô lớn để xác định các mục tiêu thuốc tiềm năng và cải thiện các hợp chất hiện có. Khi kết hợp với AI, phân tích dữ liệu không chỉ rút ngắn chu kỳ nghiên cứu mà còn nâng cao chất lượng kiểm soát và tính nhất quán trong quản lý quy trình, từ đó đẩy nhanh quá trình phê duyệt thuốc.
Theo McKinsey, khoảng 270 doanh nghiệp hiện đang ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu cho khám phá thuốc, trong đó Aramis Biosciences là một trường hợp tiêu biểu. Thành lập năm 2018 như một spin-off từ Trường Y Harvard, Aramis tập trung điều trị hội chứng khô mắt là căn bệnh ảnh hưởng đến khoảng 344 triệu người trên toàn cầu. Với nền tảng siêu máy tính Exscalate, công ty có thể xác định nhanh các phân tử ứng viên tiềm năng.
-
Nâng cao trải nghiệm bệnh nhân
Phân tích dữ liệu đang được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong chăm sóc bệnh nhân tại nhà, đặc biệt trong quản lý biến chứng sau phẫu thuật và các cơn đau tái phát sau xuất viện. Thông qua hệ thống giám sát từ xa, bác sĩ có thể phân tích dữ liệu sức khỏe liên tục để chẩn đoán sớm và giảm phụ thuộc vào các nguồn lực y tế truyền thống.
Dữ liệu từ các thiết bị theo dõi như máy giám sát ngưng thở, thiết bị theo dõi thai nhi hoặc thiết bị hỗ trợ hô hấp cho phép phân tích các chỉ số như ECG, nhịp thở, lượng calo tiêu thụ và mô hình giấc ngủ. Việc phân tích liên tục giúp phát hiện sớm nguy cơ bệnh lý, can thiệp kịp thời và giảm nhu cầu nhập viện. Đồng thời, dữ liệu tổng hợp từ nhiều bệnh nhân hỗ trợ nhận diện xu hướng sức khỏe theo nhóm dân cư, phục vụ y tế dự phòng.
Ngoài ra, phân tích dữ liệu giúp rút ngắn thời gian chẩn đoán, kê đơn và mở rộng các hình thức tư vấn từ xa. Đối với nhóm bệnh nhân cần thuốc cấp tính hoặc điều trị thông thường – chiếm khoảng 23% và 19% số ca tái nhập viện – dữ liệu từ các ca bệnh tương tự trong quá khứ giúp tăng tốc quá trình ra quyết định. Trong tương lai gần, dữ liệu EMR được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong dự báo nguy cơ tái nhập viện.
Kết luận
Phân tích dữ liệu đang trở thành động lực cốt lõi trong chuyển đổi y tế, từ đổi mới nghiên cứu thuốc đến nâng cao chất lượng chăm sóc và trải nghiệm bệnh nhân. Khi được triển khai hiệu quả, phân tích dữ liệu cho phép các tổ chức y tế chuyển từ mô hình phản ứng sang chủ động, tạo ra giá trị bền vững cho toàn hệ sinh thái chăm sóc sức khỏe.
Tìm hiểu thêm: Vai trò của Digital Twin trong việc nghiên cứu thuốc và thử nghiệm lâm sàng
Liên hệ ngay hôm nay!
Bạn đang tìm kiếm một giải pháp quản lý khu công nghiệp và đô thị thông minh toàn diện ?
Liên hệ với VNTT ngay hôm nay để được Demo và tư vấn triển khai miễn phí !
—————————–
Công ty CP Công nghệ & Truyền thông Việt Nam (VNTT)
– Địa chỉ: Tầng 16, Toà nhà WTC Tower , Số 1, Đường Hùng Vương, Phường Bình Dương, Thành phố Hồ Chí Minh.
– Hotline: 1800 9400 – 0274 222 0222
– Email: marketing@vntt.com.vn
– Facebook: https://facebook.com/eDatacenterVNTT
– Zalo OA: https://zalo.me/edatacentervntt
