Подсъзнателните визуални изображения на работещите учени и анализатори на данни в здравеопазването включват спретнато организирани електронни таблици, алгоритми, езици за програмиране, обработващи данни, и инструменти за визуализация, които извеждат цветни графики и диаграми. и подобни. Това обаче е далеч от реалността.
В действителност учените по данни се борят ежедневно с един елемент – неструктурирани данни. Бумът на големите данни повлия изключително много на здравната индустрия. Докладите разкриват, че техническият напредък по отношение на клинично оборудване, устройства за носене, Електронни здравни досиета (EHR)и други са довели до генериране на огромни обеми данни.
Всъщност статистиката разкрива, че здравната индустрия представлява почти 30% от целия обем данни генерирани. Освен това, средно една болница произвежда над 50 петабайта данни всяка година. Уловката обаче е, че над 80% от генерираните данни са неструктурирани.
Какво е това и как влияе върху вземането на решения, базирани на данни, пробивните революции и научноизследователската и развойната дейност и иновациите в здравеопазването? Ще разберем в тази статия.
Структурирани и неструктурирани данни: две половини на една и съща капсула
Всички генерирани данни попадат в една от двете категории. Сега нека разберем какво означават двете.
Структурирани данни в здравеопазването
Всички данни, които са ясни и които са спретнато организирани, лесно достъпни и в стандартизиран формат, представляват структурирани данни. Ключовите характеристики на структурираните данни включват:
- Универсални или унифицирани формати с правилното приписване на име, дата, медицински кодове и др
- Оперативна съвместимост, където тяхната стандартизация проправя пътя за заинтересованите страни в здравеопазването от целия спектър да използват тези данни за своите изисквания
- Откриваемост и обработваемост за насърчаване на вземането на клинични решения, рефериране, докладване и др
Примери за структурирани данни
| Клинични и медицински кодекси | ICD и CPT кодове, отчети от лабораторни резултати |
| Демографска информация | Име на пациента, възраст, дата на раждане, пол, регион и др |
| Физически мерки и жизнени показатели | Ръст, тегло, пулс, телесна температура и други подобни |
| Лекарства | Предписани лекарства, дозировки, схеми на прием, алергии и др |
Неструктурирани данни в здравеопазването
Всеки тип данни, които не са налични в стандартизиран формат, намират се на достъпно място или не могат да бъдат обработвани, попадат в категорията на неструктурирани данни. За съжаление, в здравеопазването обемът на генерираните неструктурирани данни надминава техния аналог.
Ако структурираните данни разкриват симптоми, неструктурираните данни изваждат наяве основните разсъждения и други нюанси. За да разберем най-добре неструктурираните данни, трябва да разгледаме примерите от реалния свят.
Примери за неструктурирани данни
| Медицински бележки | Офлайн медицински бележки като рецепти, записани от здравни експерти. |
| Медицински образни данни | Всяко изображение, генерирано от клинични устройства като MRI, CT или ултразвукови скенери |
| Аудиовизуални данни | Аудио, видео или препис на данни, част от консултации с пациенти, интервюта или хирургични процедури |
| Данни, генерирани от пациента | Предлага се от набори от данни за носене, устно съобщена информация и други подобни |
| Социални медии и комуникационни данни | Като анализ на отзивите на пациентите качени от пациенти за консултация или от здравни експерти, разменени имейли, изпратени и получени съобщения и други подобни |
| Генетични данни | Прозрения за индивидуални ДНК доклади и анализи, които биха могли да открият наследствени заболявания |
От действия към прозрения: Как да трансформирате и използвате неструктурирани данни, за да подпомогнете вземането на клинични решения
Самата технология, която действа като източник на безброй видове неструктурирани данни, също ни предоставя решения и техники за тяхното дешифриране. Чрез използване на нововъзникващи технологии като изкуствен интелект (AI), машинно обучение (ML) и анализи, можем не само да организираме този тип данни, но и да ги осмислим за практически прозрения.
Нека да разгледаме начините, по които това е възможно.
Използване на обработката на естествен език (NLP) в здравеопазването
С прости думи, НЛП може не само да разчете и разбере лекарския почерк, но и да го обработи, за да разкрие аспекти, които остават незабелязани. Освен това, той може също така да анализира часове видео или аудио съдържание и да организира данни, както се изисква и е посочено, за да могат да работят неспециалисти.
Прогностичен анализ в медицината
- Разберете данните за индикативни резултати
- Разберете данните с индикативни резултати и препоръчайте решения
- Разберете и препоръчайте решения и предскажете в бъдеще възможни събития и резултати
Тези три съставляват описателен, предписващ и предсказващ съответно анализи.
В здравеопазването предсказуемият анализ може да промени живота, тъй като може да посочи бъдещ резултат, който е много вероятен. Използването на машинно обучение в здравеопазването позволи подобни концепции да се превърнат в реалност. С предсказуем анализ, данните от медицински изображения могат точно да предскажат дали доброкачественият тумор може да се превърне в злокачествен, след като се вземе предвид начинът на живот, възрастта, демографията и др.
По същия начин, чрез точен анализ на геномни данни, предсказуемите анализи могат да помогнат при посочване дали даден индивид има вероятност да развие диабет, сърдечно заболяване или Алцхаймер. Това е анализът между живота и смъртта, тъй като здравните експерти могат да препоръчат лекарства, да повишат осведомеността или да предложат промени в начина на живот, за да предотвратят шансове.
Безброй пътища за диагностициране и лечение на заболявания се отварят, когато компилираме и организираме неструктурирани данни и ги задайте с контекст. С правилното използване на идеална технология обработката им също е безпроблемна.
Въпреки това, ако искате да пропуснете тези стъпки и имате готови за обработка данни за обучение на вашите алгоритми и решения за здравеопазване, можете да се свържете с нас. Ние предлагаме индивидуални и етични източници на здравни данни за всички ваши специфични здравни нужди. Свържете се с нас днес.
