Die onderbewuste beeldmateriaal van gesondheidsorgdatawetenskaplikes en -ontleders by die werk behels netjies georganiseerde sigblaaie, algoritmes, programmeertale wat data verwerk, en visualiseringsinstrumente wat kleurvolle grafieke en kaarte uitstuur. en soortgelyk. Dit is egter ver van die werklikheid af.
In werklikheid worstel datawetenskaplikes daagliks met een element – ongestruktureerde data. Die groot data-oplewing het die gesondheidsorgbedryf geweldig beïnvloed. Verslae toon dat tegniese vooruitgang in terme van kliniese toerusting, draagbare toestelle, Elektroniese Gesondheidsrekords (EHR), en meer het gelei tot enorme volumes datagenerering.
Trouens, statistieke toon dat die gesondheidsorgbedryf byna verantwoordelik is 30% van die totale volume data gegenereer. Boonop produseer 'n enkele hospitaal gemiddeld meer as 50 petagrepe data elke jaar. Die vangs is egter dat meer as 80% van die data wat gegenereer word, ongestruktureerd is.
Wat is dit en hoe beïnvloed dit data-gedrewe besluitneming, deurbraak revolusies, en gesondheidsorg R&D en innovasie? Ons sal uitvind in hierdie artikel.
Gestruktureerde en ongestruktureerde data: twee helftes van dieselfde kapsule
Elke data wat gegenereer word, val onder een van die twee kategorieë. Nou, laat ons verstaan wat die twee beteken.
Gestruktureerde data in gesondheidsorg
Enige data wat eenvoudig is en wat netjies georganiseer, maklik toeganklik en in 'n gestandaardiseerde formaat is, vorm gestruktureerde data. Die sleutelkenmerke van gestruktureerde data sluit in:
- Universele of eenvormige formate met behoorlike toeskrywings aan naam, datum, mediese kodes, en meer
- Interoperabiliteit, waar hul standaardisering die weg baan vir gesondheidsorgbelanghebbendes oor die hele spektrum om hierdie data vir hul vereistes te gebruik
- Vindbaarheid en verwerkbaarheid om kliniese besluitneming, verwysings, verslagdoening en meer te bevorder
Voorbeelde van gestruktureerde data
| Kliniese en mediese kodes | ICD- en CPT-kodes, verslae van laboratoriumresultate |
| Demografiese Inligting | Pasiënt se naam, ouderdom, geboortedatum, geslag, streek en meer |
| Fisiese maatreëls en vitale | Hoogte, gewig, hartklop, liggaamstemperatuur en soortgelyke |
| Medikasie | Voorgeskrewe middels, dosisse, toedieningskedules, allergieë en meer |
Ongestruktureerde data in gesondheidsorg
Enige tipe data wat nie in 'n gestandaardiseerde formaat beskikbaar is nie, op 'n toeganklike plek is of onverwerkbaar is, val onder die kategorie van ongestruktureerde data. Ongelukkig oortref die volume ongestruktureerde data wat gegenereer word in gesondheidsorg sy eweknie.
As gestruktureerde data simptome openbaar, bring ongestruktureerde data die onderliggende redenasie en ander nuanses aan die lig. Om ongestruktureerde data die beste te verstaan, moet ons na die werklike voorbeelde kyk.
Ongestruktureerde data voorbeelde
| Mediese notas | Vanlyn mediese notas soos voorskrifte wat deur gesondheidsorgkundiges aangeteken is. |
| Mediese beeldingdata | Enige beeld gegenereer deur kliniese toestelle soos MRI, CT of ultraklankskandeerders |
| Oudiovisuele data | Oudio-, video- of transkripsiedata deel van pasiëntkonsultasies, onderhoude of chirurgiese prosedures |
| Pasiënt-gegenereerde data | Beskikbaar vanaf draagbare datastelle, mondelinge gekommunikeerde inligting en soortgelyke |
| Sosiale media en kommunikasie data | Soos pasiënt terugvoer analise opgelaai deur pasiënte vir konsultasie of deur gesondheidsorgkundiges, e-posse uitgeruil, boodskappe gestuur en ontvang, en dergelike |
| Genetiese data | Insigte oor 'n individu se DNS-verslae en ontledings wat oorerflike siektes kan opspoor |
Van aksies tot insigte: hoe om ongestruktureerde data te transformeer en te benut om kliniese besluitneming te help
Die einste tegnologie wat optree as die bron van talle tipes ongestruktureerde data bied ons ook oplossings en tegnieke om dit te ontsyfer. Deur ontluikende tegnologieë soos Kunsmatige Intelligensie (AI), Masjienleer (ML) en analise te gebruik, kan ons nie net hierdie datatipe organiseer nie, maar ook sin maak vir uitvoerbare insigte.
Kom ons kyk na die maniere waarop dit moontlik is.
Gebruik natuurlike taalverwerking (NLP) in gesondheidsorg
In eenvoudige terme kan NLP nie net 'n dokter se handskrif lees en verstaan nie, maar dit verwerk om ook aspekte te ontbloot wat ongemerk bly. Boonop kan dit ook ure se video- of oudio-inhoud ontleed en data organiseer soos vereis en gespesifiseer vir leke om aan te werk.
Voorspellende analise in medisyne
- Verstaan data vir aanduidende resultate
- Verstaan data met aanduidende resultate en beveel oplossings aan
- Verstaan en beveel oplossings aan en voorspel in die toekoms moontlike gebeure en uitkomste
Hierdie drie vorm beskrywend, voorskriftelik en voorspellend analise onderskeidelik.
In gesondheidsorg kan voorspellende analise lewensveranderend wees, aangesien dit kan dui op 'n toekomstige uitkoms wat hoogs waarskynlik is. Die gebruik van masjienleer in gesondheidsorg het toegelaat dat sulke konsepte 'n grondwerklikheid word. Met voorspellende analise kan data van mediese beeldvorming akkuraat voorspel of 'n goedaardige gewas in 'n kwaadaardige een kan verander na oorweging van lewenstyl, ouderdom, demografie en meer.
Net so, deur akkurate ontleding van genomiese data, kan voorspellende analise help om aan te dui of 'n individu waarskynlik diabetes, hartsiektes of Alzheimer's sal ontwikkel. Dit is die ontleding tussen lewe en dood aangesien gesondheidsorgkundiges medikasie kan aanbeveel, bewustheid kan verhoog of lewenstylveranderinge kan voorstel om kanse te voorkom.
Ontelbare weë in die diagnose en behandeling van kwale maak oop wanneer ons saamstel en organiseer ongestruktureerde data en stel hulle met 'n konteks. Met die regte gebruik van ideale tegnologie is die verwerking daarvan ook naatloos.
As jy egter hierdie stappe wil oorslaan en gereed-vir-verwerking data het om jou gesondheidsorgalgoritmes en -oplossings op te lei, kan jy ons kontak. Ons bied pasgemaakte en eties verkryde gesondheidsorgdata vir al jou gesondheidsorgspesifieke behoeftes. Kontak ons vandag nog.
