Podświadome efekty wizualne naukowców i analityków zajmujących się danymi medycznymi w pracy obejmują starannie zorganizowane arkusze kalkulacyjne, algorytmy, języki programowania przetwarzające dane oraz narzędzia do wizualizacji, które tworzą kolorowe wykresy i wykresy. i podobne. Jednak jest to dalekie od rzeczywistości.
W rzeczywistości badacze danych na co dzień borykają się z jednym elementem – danymi nieustrukturyzowanymi. Boom big data wywarł ogromny wpływ na branżę opieki zdrowotnej. Ze sprawozdań wynika, że postęp techniczny w zakresie sprzętu klinicznego, urządzeń przenośnych, Elektroniczna dokumentacja zdrowotna (EHR)i inne, spowodowały wygenerowanie ogromnych ilości danych.
W rzeczywistości statystyki pokazują, że branża opieki zdrowotnej odpowiada za prawie 30% całego wolumenu danych wygenerowane. Poza tym średnio jeden szpital generuje rocznie ponad 50 petabajtów danych. Problem polega jednak na tym, że ponad 80% generowanych danych ma charakter nieustrukturyzowany.
Co to jest i jaki ma wpływ na podejmowanie decyzji w oparciu o dane, przełomowe rewolucje oraz badania i rozwój oraz innowacje w opiece zdrowotnej? Dowiemy się tego w tym artykule.
Dane strukturalne i nieustrukturyzowane: dwie połówki tej samej kapsuły
Każde wygenerowane dane należą do jednej z dwóch kategorii. Teraz zrozummy, co oznaczają te dwa słowa.
Dane strukturalne w opiece zdrowotnej
Wszelkie dane, które są proste i uporządkowane, łatwo dostępne i w ustandaryzowanym formacie, stanowią dane strukturalne. Kluczowe cechy danych strukturalnych obejmują:
- Formaty uniwersalne lub jednolite z odpowiednimi przypisami do imienia i nazwiska, daty, kodów medycznych i innych
- Interoperacyjność, gdzie ich standaryzacja umożliwia zainteresowanym stronom z sektora opieki zdrowotnej z całego spektrum wykorzystanie tych danych do swoich potrzeb
- Wyszukiwalność i przetwarzalność aby wspierać podejmowanie decyzji klinicznych, odwoływanie się, raportowanie i nie tylko
Przykłady danych strukturalnych
| Kodeksy kliniczne i medyczne | Kody ICD i CPT, raporty z wyników badań laboratoryjnych |
| Informacje demograficzne | Imię i nazwisko pacjenta, wiek, data urodzenia, płeć, region i inne |
| Pomiary fizyczne i parametry życiowe | Wzrost, waga, tętno, temperatura ciała i tym podobne |
| Leki | Przepisane leki, dawkowanie, harmonogramy podawania, alergie i inne |
Nieustrukturyzowane dane w opiece zdrowotnej
Każdy rodzaj danych, który nie jest dostępny w ustandaryzowanym formacie, znajduje się w dostępnym miejscu lub nie nadaje się do przetworzenia, zalicza się do kategorii danych nieustrukturyzowanych. Niestety w opiece zdrowotnej ilość generowanych nieustrukturyzowanych danych przewyższa ich odpowiednik.
Jeśli dane ustrukturyzowane ujawniają objawy, dane nieustrukturyzowane ujawniają leżące u ich podstaw rozumowanie i inne niuanse. Aby najlepiej zrozumieć dane nieustrukturyzowane, musimy przyjrzeć się przykładom z życia wziętego.
Przykłady danych nieustrukturyzowanych
| Notatki medyczne | Notatki medyczne offline, takie jak recepty zarejestrowane przez ekspertów w dziedzinie opieki zdrowotnej. |
| Dane obrazowania medycznego | Dowolny obraz wygenerowany przez urządzenia kliniczne, takie jak skanery MRI, CT lub USG |
| Dane audiowizualne | Dane audio, wideo lub transkrypcje stanowiące część konsultacji z pacjentem, wywiadów lub zabiegów chirurgicznych |
| Dane generowane przez pacjenta | Dostępne ze zbiorów danych do noszenia, informacji przekazywanych ustnie i podobnych |
| Dane dotyczące mediów społecznościowych i komunikacji | Jak na przykład analiza opinii pacjentów przesyłane przez pacjentów w celu konsultacji lub przez ekspertów w dziedzinie opieki zdrowotnej, wymieniane e-maile, wysyłane i odbierane wiadomości i tym podobne |
| Dane genetyczne | Wgląd w raporty i analizy DNA danej osoby, które mogą wykryć choroby dziedziczne |
[Przeczytaj także: Podsumowanie dokumentacji medycznej AI: definicja, wyzwania i najlepsze praktyki]
Od działań do wniosków: jak przekształcać i wykorzystywać nieustrukturyzowane dane, aby wspomóc podejmowanie decyzji klinicznych
Sama technologia, która jest źródłem niezliczonej ilości rodzajów nieustrukturyzowanych danych, dostarcza nam również rozwiązań i technik ich rozszyfrowania. Wykorzystując nowe technologie, takie jak sztuczna inteligencja (AI), uczenie maszynowe (ML) i analityka, możemy nie tylko uporządkować ten typ danych, ale także nadać mu sens w celu uzyskania praktycznych spostrzeżeń.
Przyjrzyjmy się, w jaki sposób jest to możliwe.
Wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego (NLP) w opiece zdrowotnej
Mówiąc najprościej, NLP może nie tylko czytać i rozumieć charakter pisma lekarza, ale także przetwarzać go w celu odkrycia aspektów, które również pozostają niezauważone. Poza tym może także analizować godziny treści wideo lub audio i organizować dane zgodnie z wymaganiami i specyfikacjami, nad którymi mogą pracować laicy.
Analityka predykcyjna w medycynie
- Zrozumienie danych w celu uzyskania orientacyjnych wyników
- Zapoznaj się z danymi z orientacyjnymi wynikami i rekomenduj rozwiązania
- Zrozumienie i rekomendowanie rozwiązań oraz przewidywanie w przyszłości możliwych zdarzeń i wyników
Te trzy stanowią opisowe, nakazowe i predykcyjne odpowiednio analityka.
[Przeczytaj także: Czym jest adnotacja danych w sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej? Definicja, techniki i przypadki użycia]
W opiece zdrowotnej analizy predykcyjne mogą zmienić życie, ponieważ mogą wskazać przyszły wynik, który jest wysoce prawdopodobny. Użycie uczenie maszynowe w opiece zdrowotnej pozwoliło, aby takie koncepcje stały się podstawową rzeczywistością. Dzięki analizie predykcyjnej dane z obrazowania medycznego pozwalają dokładnie przewidzieć, czy guz łagodny może przekształcić się w złośliwy, po uwzględnieniu stylu życia, wieku, danych demograficznych i innych czynników.
Podobnie, dzięki dokładnej analizie danych genomicznych, analizy predykcyjne mogą pomóc w określeniu, czy u danej osoby istnieje ryzyko rozwoju cukrzycy, chorób serca lub choroby Alzheimera. Jest to analiza życia i śmierci, ponieważ eksperci ds. opieki zdrowotnej mogą zalecić leki, podnieść świadomość lub zasugerować zmiany stylu życia, aby zapobiec ryzyku.
Kiedy je kompilujemy i organizujemy, otwierają się przed nami niezliczone możliwości diagnozowania i leczenia dolegliwości Dane niestrukturalne i opatrz je kontekstem. Przy właściwym zastosowaniu idealnej technologii ich przetwarzanie również przebiega bezproblemowo.
Jeśli jednak chcesz pominąć te kroki i mieć gotowe do przetworzenia dane w celu szkolenia algorytmów i rozwiązań w zakresie opieki zdrowotnej, możesz się z nami skontaktować. Oferujemy dostosowane do indywidualnych potrzeb i etyczne dane dotyczące opieki zdrowotnej, spełniające wszystkie Twoje potrzeby związane z opieką zdrowotną. Skontaktuj się z nami już dziś.
