Podvědomé vizuální prvky zdravotnických datových vědců a analytiků při práci zahrnují úhledně organizované tabulky, algoritmy, programovací jazyky zpracovávající data a vizualizační nástroje, které chrlí barevné grafy a tabulky. a podobné. To však má k realitě daleko.
Ve skutečnosti se datoví vědci denně potýkají s jedním prvkem – nestrukturovanými daty. Velký datový boom nesmírně ovlivnil zdravotnický průmysl. Zprávy odhalují, že technický pokrok, pokud jde o klinické vybavení, nositelná zařízení, Elektronické zdravotní záznamy (EHR)a další vyústily v obrovské objemy generování dat.
Ve skutečnosti statistiky ukazují, že zdravotnický průmysl představuje téměř 30 % z celkového objemu dat vytvořené. Kromě toho v průměru jedna nemocnice vyprodukuje každý rok přes 50 petabajtů dat. Háček je však v tom, že přes 80 % generovaných dat je nestrukturovaných.
Co to je a jak to ovlivňuje rozhodování založené na datech, průlomové revoluce a výzkum, vývoj a inovace ve zdravotnictví? To se dozvíme v tomto článku.
Strukturovaná a nestrukturovaná data: Dvě poloviny stejné kapsle
Každé generované údaje spadá do jedné ze dvou kategorií. Nyní pochopíme, co ty dva znamenají.
Strukturovaná data ve zdravotnictví
Jakákoli data, která jsou přímočará a která jsou úhledně uspořádaná, snadno dostupná a ve standardizovaném formátu, představují strukturovaná data. Mezi klíčové vlastnosti strukturovaných dat patří:
- Univerzální nebo jednotné formáty se správným uvedením jména, data, lékařských kódů a dalších
- Interoperabilita, kde jejich standardizace dláždí cestu zainteresovaným subjektům ve zdravotnictví napříč spektrem k využití těchto dat pro jejich požadavky
- Nalezitelnost a zpracovatelnost k podpoře klinického rozhodování, odkazování, podávání zpráv a další
Příklady strukturovaných dat
| Klinické a lékařské kódy | ICD a CPT kódy, zprávy z laboratorních výsledků |
| Demografická informace | Jméno pacienta, věk, datum narození, pohlaví, region a další |
| Fyzické míry a životní funkce | Výška, váha, tepová frekvence, tělesná teplota a podobně |
| Léky | Předepsané léky, dávkování, schémata podávání, alergie a další |
Nestrukturovaná data ve zdravotnictví
Do kategorie nestrukturovaných dat spadá jakýkoli typ dat, která nejsou k dispozici ve standardizovaném formátu, jsou na přístupném místě nebo jsou nezpracovatelná. Bohužel ve zdravotnictví objem generovaných nestrukturovaných dat předčí svůj protějšek.
Pokud strukturovaná data odhalují příznaky, nestrukturovaná data odhalují základní úvahy a další nuance. Abychom co nejlépe porozuměli nestrukturovaným datům, musíme se podívat na příklady z reálného světa.
Příklady nestrukturovaných dat
| Lékařské poznámky | Offline lékařské poznámky, jako jsou recepty zaznamenané zdravotnickými odborníky. |
| Lékařská zobrazovací data | Jakýkoli obraz generovaný klinickými zařízeními, jako jsou MRI, CT nebo ultrazvukové skenery |
| Audiovizuální data | Audio, video nebo přepis dat jsou součástí konzultací s pacienty, rozhovorů nebo chirurgických zákroků |
| Údaje generované pacienty | Dostupné z nositelných datových sad, ústně sdělovaných informací a podobně |
| Údaje o sociálních médiích a komunikaci | Jako je analýza zpětné vazby pacienta nahrané pacienty ke konzultaci nebo zdravotnickými odborníky, vyměňované e-maily, odeslané a přijaté zprávy a podobně |
| Genetická data | Přehledy zpráv o DNA jednotlivce a analýzy, které by mohly odhalit dědičné choroby |
Od akcí k postřehům: Jak transformovat a využít nestrukturovaná data k podpoře klinického rozhodování
Samotná technologie, která funguje jako zdroj nesčetných typů nestrukturovaných dat, nám také poskytuje řešení a techniky k jejich dešifrování. Využitím nově vznikajících technologií, jako je umělá inteligence (AI), strojové učení (ML) a analytika, můžeme tento typ dat nejen uspořádat, ale také mu dát smysl pro užitečné poznatky.
Podívejme se na způsoby, jak je to možné.
Využití zpracování přirozeného jazyka (NLP) ve zdravotnictví
Jednoduše řečeno, NLP dokáže nejen číst a porozumět rukopisu lékaře, ale také jej zpracovat, aby odhalila aspekty, které zůstávají bez povšimnutí. Kromě toho může také analyzovat hodiny video nebo zvukového obsahu a organizovat data podle požadavků a specifikací, na kterých mohou pracovat laici.
Prediktivní analytika v medicíně
- Pochopte data pro orientační výsledky
- Pochopte data s orientačními výsledky a doporučte řešení
- Pochopit a doporučit řešení a předvídat v budoucnu možné výskyty a výsledky
Tyto tři tvoří deskriptivní, preskriptivní a prediktivní resp.
Ve zdravotnictví může prediktivní analytika změnit život, protože může ukázat na budoucí výsledek, který je vysoce pravděpodobný. Použití strojové učení ve zdravotnictví umožnil, aby se takové koncepty staly základní realitou. Díky prediktivní analýze mohou data z lékařského zobrazování přesně předpovědět, zda by se nezhoubný nádor mohl změnit na maligní po zvážení životního stylu, věku, demografie a dalších.
Podobně, prostřednictvím přesné analýzy genomických dat, může prediktivní analytika pomoci při indikaci, zda se u jedince pravděpodobně rozvine cukrovka, srdeční onemocnění nebo Alzheimerova choroba. Toto je analýza mezi životem a smrtí, protože odborníci na zdravotní péči mohou doporučit léky, zvýšit povědomí nebo navrhnout změny životního stylu, aby se předešlo šancím.
Když sestavujeme a organizujeme, otevírá se nespočet cest v diagnostice a léčbě onemocnění nestrukturovaná data a dát je do kontextu. Při správném použití ideální technologie je bezproblémové i jejich zpracování.
Pokud však chcete tyto kroky přeskočit a máte připravená data ke zpracování pro trénování svých algoritmů a řešení v oblasti zdravotnictví, můžete se na nás obrátit. Nabízíme na míru šitá a eticky získaná zdravotnická data pro všechny vaše specifické potřeby v oblasti zdravotní péče. Kontaktujte nás ještě dnes.
