बिग डेटा विश्लेषण, संक्रामक रोग और संबंधित नैतिक प्रभाव

स्वास्थ्य देखभाल में बड़े डेटा का चरम संचय, प्रसंस्करण और संचय केवल तेजी से विकसित हो रहे बड़े डेटा विश्लेषण के क्षेत्र के माध्यम से संभव है। यह विभिन्न उद्देश्यों की सेवा के लिए बड़े डेटा को तर्कसंगत, समझने और उपयोग करने की क्षमता प्रदान करता है, जिसमें बेहतर सेवा मॉडलिंग से लेकर उपचार परिणामों की भविष्यवाणी, और रोगी एवं रोग वर्गीकरण में वृद्धि शामिल है। संक्रामक रोगों के क्षेत्र में, बड़े डेटा विश्लेषण के अनुप्रयोग ने सूचना संचय मॉडलों में कई बदलाव पेश किए हैं। इन परंपरागत और नए डेटा संचय मॉडलों की तुलना करके चर्चा की गई है। बड़ा डेटा विश्लेषण तेजी से संक्रामक रोग नियंत्रण उपायों और नीतियों के संचरण-सहायता मॉडलिंग के लिए एक महत्वपूर्ण घटक बनता जा रहा है - स्थानीय या अंतरराष्ट्रीय प्रकोपों के दौरान आवश्यक आपातकालीन प्रतिक्रिया विश्लेषण। हालाँकि, संक्रामक रोगों में बड़े डेटा विश्लेषण के अनुप्रयोग के साथ कई नैतिक प्रभाव जुड़े हुए हैं। इस पेपर में चार प्रमुख क्षेत्रों पर चर्चा की गई है: (i) स्वचालन और एल्गोरिद्म पर निर्भरता जो चयन की स्वतंत्रता पर प्रभाव डालती है, (ii) सूचित सहमति पर प्रभाव डालने वाली बड़े डेटा विश्लेषण की जटिलता, (iii) प्रोफाइलिंग पर निर्भरता जो व्यक्तिगत और समूह पहचान और न्याय/उचित पहुंच पर प्रभाव डालती है और (iv) व्यवहार मानदंडों और प्रथाओं पर प्रभाव डालने वाली बढ़ी हुई निगरानी और जनसंख्या हस्तक्षेप क्षमताएँ। इसके अलावा, निकट भविष्य में संक्रामक रोग ढांचे के हिस्से के रूप में व्यक्तिगत उपकरणों, जैसे मोबाइल फोन और पहनने योग्य उपकरणों से प्राप्त जानकारी में बड़े डेटा विश्लेषण का विस्तार और उनके संभावित नैतिक प्रभावों पर चर्चा की गई है। मिलकर विचार करने पर, इस तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में नैतिक प्रश्नों को समावेश करने की आवश्यकता एक बढ़ती हुई आवश्यकता बन जाती है ताकि तकनीकी उन्नति के सामाजिक स्वीकृति और जिम्मेदार विकास के लिए एक नैतिक आधार प्रदान किया जा सके।