با وجود پیشرفت‌های عظیم به دست آمده در دهه‌های گذشته در زمینه‌ی پزشکی و علم، درک عملکرد مغز، پیچیده‌ترین اندام انسان، و نیز یافتن راه‌حلی برای اختلالات مغزی همچنان یکی از بزرگترین چالش‌ها است.
«جیسگا بِیگِل» پژوهشگر کنترل صنایع و «آی-هان چو» طبیعت‌شناس در وب‌سایت «مجمع جهانی اقتصاد» در مقاله‌ای تحقیقاتی نوشته‌اند که «علم اعصاب» برای مواجهه با این چالش با میلیاردها دلار هزینه در سراسر جهان راه‌اندازی و محققان فناوری‌های جدید دیجیتال به کار گرفته شده‌اند تا بتوانند داده‌های عظیم مربوط به سلامت و بهداشت را که امروز تولید می‌شوند مدیریت کنند. این تلاش‌ها اکنون در حال ثمره دادن هستند.
این مقاله به پنج موضوع در فناوری دیجیتال اشاره کرده که ممکن است بر سلامت مغز تاثیرگذار باشد.
۱) داده‌های بزرگ
دانشمندان برای درک بهتر علل شرایط بیماری‌هایی چون اوتیسم و آلزایمر، روز به روز بیشتر به دنبال ژن‌شناسی و مطالعه کارکردها و ساختار موارد ژنتیک می‌روند. امروز محققان با این سوال روبرو هستند که چگونه به بهترین نحو می‌توان به منابع در حال رشد داده‌های ارزشمند دست یافت و آنها را ذخیره، تحلیل و منتشر کرد [فرآیندی که مغز انجام می‌دهد]. محققان در حال تخمین منابع محاسباتی مورد نیاز برای کنترل داده‌های ژنومی هستند که به زودی از توییتر و یوتیوب هم بیشتر خواهد شد و چالش فناورانه‌ی بزرگی برای محققان ایجاد خواهد کرد.
مثلاً در اوتیسم ترکیب هزاران تغییر ژنتیک که ریسک ابتلای به آن را بالا می‌برد و همچنین تغییرات عظیم خصلت‌های افرادی که در این وضعیت هستند نیازمند داده‌های بسیار عظیم است که تنها با پیشرفت‌های اخیر در حوزه‌ی فناوری ممکن شده است.
در دهه‌های گذشته شاهد علاقه به استفاده از فناوری تجسمی برای به تصویر کشیدن مغز در بیماری‌هایی چون آلزایمر و اعتیاد و ضربه مغزی و اسکیزوفرنی بوده‌ایم که با هدف تشخیص نشانه‌های زیستی انجام می‌گیرد که قادر به پش‌بینی دقیق خطر ابتلا یا تشخیص اطلاعات مغز است.
در هر دو مورد ابرفناوری در حال تسهیل مشکل ذخیره‌سازی و به اشتراک گذاری میزان عظیم داده‌های مورد نیاز برای درک این پیچیدگی‌های بیولوژیک است. تا همین چند سال پیش ذخیره و انتقال تنها چند ژنوم گاهی مستلزم استفاده از چند سخت‌افزار فیزیکی بود.
۲)یادگیری ماشینی
قابلیت‌های ارائه شده از سوی یادگیری ماشینی [رشته‌ای کامپیوتری که برنامه‌هایش برای خودآموزی طراحی می‌شود] با ظهور سخت‌افزارهای قوی مانند واحد پردازش گرافیکی در سال‌های اخیر بسیار زیاد شده است.
در تحقیقات سلامتِ ذهنی، امیدی به وجود آمده که یادگیری ماشینی با استفاده از داده‌های بیماری‌های بیولوژیک و رفتاری از آن برای تشخیص «سیگنال‌های خطر بیماری» و «راه درمان» استفاد شود. این ماشین‌ها همچنین برای تشخیص نشانه‌های اولیه اختلال دو قطبی و افسردگی و روان‌پریشی استفاده می‌شود.
فناوری‌های دیگری نیز با استفاده از پیشرفت‌های کامپیوتری و مخصوصا یادگیری ماشینی از قبیل «نرم‌افزار بهبود تشخیص گفتار» فعال شده‌اند که راه تازه‌ای برای تفاهم با بیمار و دستیابی به تصویرسازی بهتر در تصویربرداری پزشکی است.
گرچه وعدۀ هوش مصنوعی چیز جالبی است، برخی در مورد آینده دستگاهی که جایگزین تخصص و قضاوت انسان شود نگران هستند. به این نگرانی باید توجه شود. به جای هوش مصنوعی هدف را باید روی تقویت هوش انسان گذاشت و به موجب آن تکنولوژی را در خدمت افزایش قدرت تفسیر و تصمیم‌گیر خودِ انسان قرار داد.
۳) نظارت مستمر
حدود ۵۰ درصد بیماران مبتلا به بیماری‌های مزمن در کشورهای توسعه‌یافته درمان ندارند چرا که موفق به دستیابی به دستورعمل پزشکی نشده‌اند. علاوه بر این تحلیل‌گران تخمین زده‌اند که میلیاردها دلار در سال در ایالات متحده به واسطه تشدید غیرضروری درمان و بازگشت بیماری به هدر می‌رود.
«حسگرهای پوشیدنی از راه دور» از سِنسورهای مربوط به تناسب اندام و گوشی‌های هوشمند گرفته تا مانیتورهای فیزیولوژیک و «پوسته‌های هوشمند» می‌توانند با جمع‌آوری داده‌های مربوط به سلامت فرد و اطلاعات رفتاری وی به طور خودکار، به سلامت بیمار کمک کند. این داده‌ها را می‌توان به دکترها منتقل کرد و همچنین از سلامتی و رفتار انسان تصویر بهتری به فرد داد.
با توجه به این که بیمار مبتلا به اختلالات روانی و عصبی اغلب در نوسان است، پزشک تنها با نظارت مستمر می‌تواند به تصویر کامل‌تر و دقیق‌تری از شرایط بیمار دست یابد و مراقبت‌های اثربخشی را در زمان‌های لازم پیش‌بینی و تجویز کند.
داده‌هایی که در بازدیدهای بالینی انجام می‌شود معمولا از گزارش‌هایی به دست می‌آید که خود بیمار ارائه می‌دهد و اغلب ناقص و یک‌سویه است. این حسگرهای راه دور امکان دستیابی به داده‌هایی با کیفیت را فراهم می‌کند. با این حال این مسئولیت بر دوش توسعه‌دهندگان این سنسورها است که دستگاه‌هایشان داده‌های بالینی معنی‌داری را ارائه دهد که با خیال راحت در پزشکی مورد استفاده قرار گیرد.
۴) مصر‌ف‌کننده‌سازی
افراد مبتلا به افسردگی و اعتیاد و سایر بیماری‌های روانی اغلب باید از ترس بدنامی سکوت کنند. هزینه درمانی این بیماری‌ها بسیار زیاد است و حدود ۱۹۳ میلیارد دلار از درآمد سالانه را [در آمریکا] از بین می‌برد و این آمار در سراسر جهان به تریلیون‌ها دلار می‌رسد.
سیستم عامل‌های دیجیتال می‌تواند راه مقرون به صرفه و قابل دسترسی برای بیماران برای دریافت مراقبت‌های پزشکی ارائه دهد. علاوه بر این ابزارهای دیجیتال کمک می‌کند که هزینه و کیفیت مراقبت شفاف‌تر شود تا مصرف‌کنندگان آن بتواند در مورد مراقبت‌های پزشکی خود تصمیم آگاهانه‌تری بگیرند. افزایش شفافیت و دسترسی و تجربه شخصی به صنعت بهداشت و درمان کمک می‌کند تا مدل مراقبت‌های پزشکی به سمت بیمارمحوری پیش برود.
۵) پهنه‌ی علم
مغز حاوی صدها نوع سلول است که با سیم‌های پیچیده و پویا به هم متصل شده است. فهم نحوۀ عملکرد مدارهای عصبی، حتی در سطحی پایه‌ای نیز برای علم عصب‌شناسی تبدیل به چالشی بزرگ شده است. یک پاسخ مبتنی بر دانش در سطح جامعه است که منعکس کننده منابعی باز برای داده‌ها و فناوری است.
سازمان‌های خصوصی و دولتی در سراسر جهان برای انجام تحقیقات بر روی مغز انسان سرمایه‌گذاری می‌کنند. وقتی این مخازن با اطلاعاتی گسترده تکثیر و انواع داده‌ها به اشتراک گذاشته می‌شود، استانداردسازی و گزینش آنها تبدیل به چالشی مهم می‌شود.
هرچقدر علم شکافته‌تر می‌گردد، سوال‌ها در مورد حفظ حریم خصوصی و مالکیت معنوی بیشتر می‌شود. رضایت آگاهانه اولین قدم است اما اغلب ممکن است که بیماران ندانند با آن امضاء چه حقی دارند به محققان اعطا می‌کنند. باید به بیماران در مورد حقوق نسبت به داده‌های‌شان آموزش داده شود تا تحقیقات پژوهشگران با رضایت آگاهانه بیماران همراه شود.
