Abstrakt
V dnešní době je patrný trend digitalizace zdravotnických ar-chivů a související dokumentace, nastává tedy čas na zapojení technologií označovaných Big Data v oblasti biomedicínské informatiky. Tyto technologie nabízí rychlejší a efektivněj ší zpra-cování a sdílení obrovského množství dat.
Vzhledem k tomu, že zdravotní péče pracuje s velmi citlivými daty, je jedním z hlav-ních zájmů ochrana dat pacientů. V mnoha zemích probíhá programové zavádění elektronizace zdravotní péče.
Například v USA probíhá "Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act", (HITECH). Cílem výzkumu je návrh a de-finice pravidel, která zamezí zneužití a únikům citlivých biome-dicínských dat.
Současně však v minimální míře omezí efektivitu jejich zpracování a kvalitu výstupních dat. Hromadnost zpra-cování osobních a citlivých dat se postupně stává obrovským rizikem a současně příležitostí pro nastavení pravidel a procesů vedoucí k minimalizaci, či dokonce eliminaci těchto rizik.
Big Data skrývají obrovský potenciál pro výzkum v oblasti biomedicíny v mnoha oblastech ať již při analýze segmentace pacientů, cen a výsledků léčby, kde umožní zjistit zdravotně a cenově nejefektivnější postup léčení pro konkrétního pacien-ta a také například v proaktivní identifikaci pacientů, u nichž by se vyplatila zdravotnická prevence. Principiálně jsou Big Data použitelná k tomu, aby z analýzy výskytu chorob bylo možné dělat epidemiologické závěry a navrhovat preventivní opatření, mohou pomáhat při detekci a minimalizaci pokusů o podvody ve zdravotnictví a veřejném zdravotním pojištění a také přiná-šejí příležitost spolupráce s farmaceutickými společnostmi tak, aby pro ně bylo snazší identifikovat skupinu relevantních paci-entů pro klinické testy (za předpokladu předchozího souhlasu pacientů a dodržení etických norem).Článek si bere za cíl vysvětlit rozdílné přístupy a oblasti bezpečnosti v souvislosti s hromadným zpracováním dat ať již z pohledu bezpečnosti databázových dat jako celku, zamezení možnosti nepřímého získávání konkrétních údajů z neanonymizovaného nebo i anonymizovaného souboru dat a z oblasti netriviálního dotazování.