Imaginile subconștiente ale oamenilor de știință și analiștilor din domeniul sănătății la locul de muncă implică foi de calcul bine organizate, algoritmi, limbaje de programare care procesează date și instrumente de vizualizare care produc grafice și diagrame colorate. si asemanatoare. Cu toate acestea, acest lucru este departe de realitate.
În realitate, oamenii de știință de date se confruntă zilnic cu un singur element - datele nestructurate. Boom-ul big data a influențat enorm industria sănătății. Rapoartele arată că progresele tehnice în ceea ce privește echipamentul clinic, dispozitivele portabile, Înregistrări medicale electronice (EHR), și multe altele au avut ca rezultat volume enorme de generare de date.
De fapt, statisticile arată că industria sănătății reprezintă aproape 30% din volumul total de date generate. În plus, în medie, un singur spital produce peste 50 de petabytes de date în fiecare an. Cu toate acestea, problema este că peste 80% din datele generate sunt nestructurate.
Ce este și cum afectează luarea deciziilor bazate pe date, revoluțiile inovatoare și cercetarea și dezvoltarea și inovarea în domeniul sănătății? Vom afla în acest articol.
Date structurate și nestructurate: două jumătăți ale aceleiași capsule
Toate datele generate se încadrează în una dintre cele două categorii. Acum, să înțelegem ce înseamnă cele două.
Date structurate în domeniul sănătății
Orice date care sunt simple și care sunt ordonate, ușor accesibile și într-un format standardizat constituie date structurate. Caracteristicile cheie ale datelor structurate includ:
- Formate universale sau uniforme cu atribuții adecvate la nume, dată, coduri medicale și multe altele
- Interoperabilitate, unde standardizarea lor deschide calea pentru ca părțile interesate din domeniul sănătății din întregul spectru să utilizeze aceste date pentru cerințele lor
- Găsibilitate și procesabilitate pentru a stimula procesul de luare a deciziilor clinice, referire, raportare și multe altele
Exemple de date structurate
| Codurile clinice și medicale | Codurile ICD și CPT, rapoarte din rezultatele de laborator |
| Informații demografice | Numele pacientului, vârsta, data nașterii, sexul, regiunea și multe altele |
| Măsuri fizice și elemente vitale | Înălțimea, greutatea, ritmul cardiac, temperatura corpului și similare |
| Medicamente | Medicamente prescrise, doze, programe de administrare, alergii și multe altele |
Date nestructurate în domeniul sănătății
Orice tip de date care nu sunt disponibile într-un format standardizat, se află într-o locație accesibilă sau sunt neprelucrabile se încadrează în categoria datelor nestructurate. Din păcate, în domeniul sănătății, volumul de date nestructurate generate depășește omologul său.
Dacă datele structurate dezvăluie simptome, datele nestructurate scot la lumină raționamentul de bază și alte nuanțe. Pentru a înțelege cel mai bine datele nestructurate, trebuie să aruncăm o privire la exemplele din lumea reală.
Exemple de date nestructurate
| Note medicale | Note medicale offline, cum ar fi rețetele înregistrate de experți în domeniul sănătății. |
| Date de imagistică medicală | Orice imagine generată de dispozitive clinice precum RMN, CT sau scanere cu ultrasunete |
| Date audiovizuale | Datele audio, video sau transcriere fac parte din consultările pacientului, interviurile sau procedurile chirurgicale |
| Date generate de pacient | Disponibil din seturi de date purtabile, informații comunicate oral și similare |
| Social media și date de comunicare | Ca analiza feedback-ului pacientului încărcate de pacienți pentru consultare sau de experți în domeniul sănătății, e-mailuri schimbate, mesaje trimise și primite și similare |
| Date genetice | Perspective despre rapoartele și analizele ADN ale unui individ care ar putea detecta boli ereditare |
[Citește și: Rezumatul înregistrărilor medicale AI: definiție, provocări și bune practici]
De la acțiuni la perspective: cum să transformați și să utilizați datele nestructurate pentru a ajuta la luarea deciziilor clinice
Însăși tehnologia care acționează ca sursă a nenumăratelor tipuri de date nestructurate ne oferă, de asemenea, soluții și tehnici pentru a le descifra. Prin utilizarea tehnologiilor emergente, cum ar fi inteligența artificială (AI), învățarea automată (ML) și analiza, nu putem doar să organizăm acest tip de date, ci și să-i dăm sens pentru informații utile.
Să vedem cum este posibil acest lucru.
Valorificarea procesării limbajului natural (NLP) în asistența medicală
În termeni simpli, NLP nu poate doar să citească și să înțeleagă scrisul de mână al unui medic, ci să îl proceseze pentru a descoperi aspecte care trec neobservate. În plus, poate analiza ore de conținut video sau audio și poate organiza datele după cum este necesar și specificat pentru ca profanii să lucreze.
Analiza predictivă în medicină
- Înțelegeți datele pentru rezultate orientative
- Înțelegeți datele cu rezultate orientative și recomandați soluții
- Înțelegeți și recomandați soluții și anticipați în viitor eventualele apariții și rezultate
Aceste trei constituie descriptiv, prescriptiv și predictiv respectiv analitice.
[Citește și: Ce este adnotarea datelor în inteligența artificială din domeniul sănătății? Definiție, tehnici și cazuri de utilizare]
În asistența medicală, analiza predictivă poate schimba viața, deoarece poate indica un rezultat viitor foarte probabil. Utilizarea învățarea automată în domeniul sănătății a permis ca astfel de concepte să devină o realitate fundamentală. Cu analize predictive, datele din imagistica medicală pot prezice cu exactitate dacă o tumoare benignă s-ar putea transforma într-una malignă după ce ținem cont de stilul de viață, vârstă, demografie și multe altele.
În mod similar, prin analiza precisă a datelor genomice, analiza predictivă poate ajuta la indicarea dacă o persoană este susceptibilă de a dezvolta diabet, boli de inimă sau Alzheimer. Aceasta este analiza dintre viață și moarte, deoarece experții în domeniul sănătății pot recomanda medicamente, pot crește gradul de conștientizare sau pot sugera modificări ale stilului de viață pentru a preveni șansele.
Nenumărate căi în diagnosticarea și tratarea afecțiunilor se deschid atunci când compilam și organizăm date nestructurate și setați-le cu un context. Cu utilizarea corectă a tehnologiei ideale, procesarea lor este, de asemenea, fără probleme.
Cu toate acestea, dacă doriți să săriți peste acești pași și să aveți date gata de procesare pentru a vă instrui algoritmii și soluțiile de asistență medicală, ne puteți contacta. Oferim date de asistență medicală personalizate și din surse etice pentru toate nevoile dumneavoastră specifice de asistență medicală. Luați legătura cu noi astăzi.
