Застосування великих даних для підвищення ефективності біомедичних досліджень

Abstract

Досліджено роль великих даних як стратегічного ресурсу в трансформації біомедичних досліджень на сучасному етапі розвитку медичної науки. Актуальність зумовлена зростанням обсягів і складністю даних, що генеруються внаслідок упровадження високопродуктивних технологій секвенування, цифрової візуалізації, електронних медичних записів і сенсорного моніторингу, а також потребою в підвищенні точності, швидкості та адаптивності клінічних рішень. Метою дослідження є обґрунтування значущості великих даних для підвищення результативності біомедичних досліджень шляхом оцінки сучасних технологічних рішень, виявлення їхніх переваг і обмежень, а також формулювання науково обґрунтованих рекомендацій щодо оптимізації застосування. Методологічну основу становить поєднання структурно-функціонального, порівняльного, інформаційно-аналітичного та системного підходів, що уможливило здійснення комплексної оцінки технічних, етичних та організаційних аспектів застосування великих даних в біомедичній сфері. Встановлено, що великі дані забезпечують перехід до індуктивних моделей аналізу, інтеграції реальних клінічних даних (realworld evidence), підвищують релевантність доказової бази та сприяють персоналізації медицини. Виявлено основні обмеження: фрагментарність даних, низький рівень стандартизації, недостатня прозорість алгоритмів та дефіцит етичного супроводу. Доведено необхідність упровадження стандартів HL7 FHIR, застосування explainable AI, створення міждисциплінарних команд і оновлення нормативного середовища для гарантування безпечної йефективної інтеграції аналітики в медичну практику. Наукова новизна полягає в систематизації парадигмальних зрушень у біомедичних дослідженнях під впливом великих даних і розробці концептуальних рекомендацій для подолання бар’єрів їхнього застосування. Перспективами подальших досліджень визначено розробку індикаторів якості медичних великих даних, етичних моделей управління алгоритмізованими процесами та цифрових екосистем для підтримки прийняття клінічних рішень. ; The study explores the role of big data as a strategic resource in transforming biomedical research at the current stage of scientific development. The topic's relevance stems from the exponential growth in the volume and complexity of data generated through high-throughput sequencing technologies, digital imaging, electronic health records, biosensor monitoring, and the growing need for improved accuracy, speed, and adaptability in clinical decision-making. The aim of the study is to substantiate the significance of big data in enhancing the efficiency of biomedical research by evaluating current technological solutions, identifying their advantages and limitations, and formulating evidence-based recommendations for optimizing their application. The methodological framework combines structuralfunctional, comparative, analytical, and systems-based approaches, enabling a comprehensive assessment of big data implementation's technical, ethical, and regulatory aspects in the biomedical field. It has been established that big data enables a shift toward inductive models of analysis, integration of real-world clinical data, improved relevance of evidence bases, and the advancement of personalized medicine. Key challenges have been identified, including data fragmentation, lack of interoperability, limited standardization, insufficient algorithmic transparency, and ethical concerns regarding data privacy and decision-making responsibility. The need for adopting HL7 FHIR standards, promoting explainable AI, forming interdisciplinary research teams, and updating legal frameworks for secure and effective data integration has been demonstrated. The scientific novelty lies in the systematization of paradigm shifts in biomedical research driven by big data and the development of conceptual recommendations to overcome implementation barriers. Future research prospects include the development of quality indicators for medical big data, ethical governance models for algorithmic decision-making, and the design of adaptive digital ecosystems to support clinical decision processes.