Підсвідомі візуальні ефекти науковців і аналітиків у галузі охорони здоров’я включають акуратно організовані електронні таблиці, алгоритми, мови програмування, що обробляють дані, і інструменти візуалізації, які створюють барвисті графіки та діаграми. і подібні. Однак це далеко від реальності.
Насправді, фахівці з обробки даних щодня стикаються з одним елементом – неструктурованими даними. Бум великих даних надзвичайно вплинув на галузь охорони здоров'я. Звіти показують, що технічний прогрес у сфері клінічного обладнання, портативних пристроїв, електронних медичних карток (EHR) тощо призвів до створення величезних обсягів даних.
Фактично, статистика показує, що на галузь охорони здоров'я припадає майже 30% усього обсягу генерованих даних. Крім того, в середньому одна лікарня виробляє понад 50 петабайт даних щороку. Однак заковика полягає в тому, що понад 80% генерованих даних є неструктурованими.
Що це таке і як це впливає на прийняття рішень на основі даних, проривні революції, дослідження, розробки та інновації в галузі охорони здоров’я? Ми дізнаємося в цій статті.
Структуровані та неструктуровані дані: дві половини однієї капсули
Кожні згенеровані дані підпадають під одну з двох категорій. Тепер давайте зрозуміємо, що вони означають.
Структуровані дані в охороні здоров'я
Будь-які зрозумілі, акуратно організовані, легкодоступні дані в стандартизованому форматі є структурованими даними. Основні характеристики структурованих даних включають:
- Універсальні або уніфіковані формати з належним зазначенням імені, дати, медичних кодів тощо
- Взаємодія, де їхня стандартизація прокладає шлях для зацікавлених сторін охорони здоров’я в усьому спектрі, щоб використовувати ці дані для своїх потреб
- Знахідність і оброблюваність сприяти прийняттю клінічних рішень, посиланню, звітуванню тощо
Приклади структурованих даних
| Клінічні та медичні кодекси | Коди МКБ та СРТ, звіти з лабораторних результатів |
| Демографічна інформація | Ім'я пацієнта, вік, дата народження, стать, регіон тощо |
| Фізичні заходи та життєво важливі показники | Зріст, вага, пульс, температура тіла тощо |
| Лікарські препарати | Призначені препарати, дозування, схеми прийому, алергія та інше |
Неструктуровані дані в охороні здоров'я
Будь-який тип даних, який недоступний у стандартизованому форматі, знаходиться в доступному місці або не піддається обробці, підпадає під категорію неструктурованих даних. На жаль, в охороні здоров’я обсяг генерованих неструктурованих даних перевершує аналогічні.
Якщо структуровані дані виявляють симптоми, то неструктуровані дані виявляють основні аргументи та інші нюанси. Щоб найкраще зрозуміти неструктуровані дані, нам потрібно поглянути на реальні приклади.
Приклади неструктурованих даних
| Медичні записки | Офлайн-медичні нотатки, як-от рецепти, записані медичними експертами. |
| Дані медичної візуалізації | Будь-яке зображення, створене клінічними пристроями, такими як МРТ, КТ або ультразвукові сканери |
| Аудіовізуальні дані | Аудіо-, відео- або стенограма даних консультацій пацієнтів, інтерв’ю чи хірургічних процедур |
| Дані, створені пацієнтом | Доступні з носіїв даних, усної інформації тощо |
| Дані соціальних мереж і комунікацій | Такий як аналіз відгуків пацієнтів завантажені пацієнтами для консультації або медичними експертами, обмін електронними листами, надіслані та отримані повідомлення тощо |
| Генетичні дані | Звіти про ДНК особи та аналізи, які можуть виявити спадкові захворювання |
[Читайте також: Узагальнення медичної документації штучного інтелекту: визначення, проблеми та найкращі практики]
Від дій до розуміння: як трансформувати та використовувати неструктуровані дані для сприяння прийняттю клінічних рішень
Сама технологія, яка є джерелом безлічі типів неструктурованих даних, також надає нам рішення та методи їх розшифровки. Використовуючи новітні технології, такі як штучний інтелект (ШІ), машинне навчання (ML) і аналітику, ми можемо не тільки впорядкувати цей тип даних, але й зрозуміти його для ефективних ідей.
Давайте розглянемо, як це можливо.
Використання обробки природної мови (NLP) в охороні здоров'я
Простіше кажучи, НЛП може не тільки читати й розуміти почерк лікаря, але й обробляти його, щоб виявити аспекти, які залишаються непоміченими. Крім того, він також може аналізувати години відео- чи аудіовмісту та впорядковувати дані відповідно до потреб і вказати для роботи неспеціалістів.
Прогностична аналітика в медицині
- Розуміти дані для орієнтовних результатів
- Розумійте дані з орієнтовними результатами та рекомендуйте рішення
- Розуміти та рекомендувати рішення та передбачати в майбутньому можливі події та результати
Ці три аналітики утворюють відповідно описову, прескриптивну та прогнозну.
[Читайте також: Що таке анотація даних у штучному інтелекті охорони здоров'я? Визначення, методи та варіанти використання ]
У сфері охорони здоров'я прогнозна аналітика може змінити життя, оскільки вона може вказати на майбутній результат, який є дуже ймовірним. Використання машинного навчання в охороні здоров'я дозволило втілити такі концепції в реальність. Завдяки прогнозній аналітиці дані медичної візуалізації можуть точно передбачити, чи може доброякісна пухлина перетворитися на злоякісну, враховуючи спосіб життя, вік, демографічні показники тощо.
Подібним чином завдяки точному аналізу геномних даних прогнозна аналітика може допомогти визначити, чи ймовірно в людини розвинеться діабет, хвороба серця або хвороба Альцгеймера. Це аналіз між життям і смертю, оскільки експерти з охорони здоров’я можуть рекомендувати ліки, підвищувати обізнаність або запропонувати змінити спосіб життя, щоб запобігти ризикам.
Незліченні можливості діагностики та лікування захворювань відкриваються, коли ми збираємо та впорядковуємо неструктуровані дані та налаштовуємо їх у певний контекст. За умови правильного використання ідеальних технологій їх обробка також відбувається безперебійно.
Однак якщо ви хочете пропустити ці кроки та маєте готові для обробки дані для навчання своїх алгоритмів і рішень у сфері охорони здоров’я, ви можете зв’язатися з нами. Ми пропонуємо індивідуальні медичні дані з етичних джерел для всіх ваших потреб у сфері охорони здоров’я. Зв'яжіться з нами сьогодні.
