Visual bawah sedar para saintis dan penganalisis data penjagaan kesihatan di tempat kerja melibatkan hamparan, algoritma, bahasa pengaturcaraan yang memproses data dan alat visualisasi yang menghasilkan graf dan carta yang berwarna-warni. dan serupa. Namun, ini jauh dari realiti.
Pada hakikatnya, saintis data bergelut dengan satu elemen setiap hari - data tidak berstruktur. Ledakan data besar telah banyak mempengaruhi industri penjagaan kesihatan. Laporan mendedahkan bahawa kemajuan teknikal dari segi peralatan klinikal, peranti boleh pakai, Rekod Kesihatan Elektronik (EHR), dan banyak lagi telah menghasilkan jumlah penjanaan data yang sangat besar.
Malah, statistik mendedahkan bahawa industri penjagaan kesihatan menyumbang hampir 30% daripada keseluruhan volum data dihasilkan. Selain itu, secara purata, satu hospital menghasilkan lebih 50 petabait data setiap tahun. Walau bagaimanapun, tangkapannya ialah lebih 80% daripada data yang dijana adalah tidak berstruktur.
Apakah itu dan bagaimana ia memberi kesan kepada pembuatan keputusan yang dipacu data, revolusi terobosan dan R&D dan inovasi penjagaan kesihatan? Kami akan mengetahuinya dalam artikel ini.
Data Berstruktur dan Tidak Berstruktur: Dua Separuh Kapsul Yang Sama
Setiap data yang dijana berada di bawah salah satu daripada dua kategori. Sekarang, mari kita fahami maksud kedua-duanya.
Data Berstruktur Dalam Penjagaan Kesihatan
Sebarang data yang mudah dan tersusun dengan kemas, mudah diakses dan dalam format piawai membentuk data berstruktur. Ciri-ciri utama data berstruktur termasuk:
- Format universal atau seragam dengan atribusi yang betul kepada nama, tarikh, kod perubatan dan banyak lagi
- Interoperability, di mana penyeragaman mereka membuka jalan kepada pemegang kepentingan penjagaan kesihatan merentas spektrum untuk menggunakan data ini untuk keperluan mereka
- Kebolehcarian dan kebolehprosesan untuk memupuk pembuatan keputusan klinikal, rujukan, pelaporan dan banyak lagi
Contoh Data Berstruktur
| Kod Klinikal & Perubatan | Kod ICD dan CPT, laporan daripada keputusan makmal |
| Maklumat Demografi | Nama pesakit, umur, tarikh lahir, jantina, wilayah dan banyak lagi |
| Ukuran fizikal & vital | Ketinggian, berat, kadar denyutan jantung, suhu badan dan seumpamanya |
| Ubat-ubatan | Ubat yang ditetapkan, dos, jadual pentadbiran, alahan dan banyak lagi |
Data Tidak Berstruktur Dalam Penjagaan Kesihatan
Sebarang jenis data yang tidak tersedia dalam format piawai, berada di lokasi yang boleh diakses atau tidak boleh diproses termasuk dalam kategori data tidak berstruktur. Malangnya, dalam penjagaan kesihatan, jumlah data tidak berstruktur yang dijana mengatasi rakan sejawatannya.
Jika data berstruktur mendedahkan simptom, data tidak berstruktur menerangkan alasan asas dan nuansa lain. Untuk memahami data tidak berstruktur dengan baik, kita perlu melihat contoh dunia sebenar.
Contoh Data Tidak Berstruktur
| Nota Perubatan | Nota perubatan luar talian seperti preskripsi yang direkodkan oleh pakar penjagaan kesihatan. |
| Data Pengimejan Perubatan | Sebarang imej yang dijana oleh peranti klinikal seperti MRI, CT atau pengimbas ultrasound |
| Data audiovisual | Audio, video atau data transkrip sebahagian daripada perundingan pesakit, temu bual atau prosedur pembedahan |
| Data yang dijana oleh pesakit | Tersedia daripada set data boleh pakai, maklumat yang disampaikan secara lisan dan seumpamanya |
| Data media sosial & komunikasi | Seperti analisis maklum balas pesakit dimuat naik oleh pesakit untuk konsultasi atau oleh pakar penjagaan kesihatan, pertukaran e-mel, mesej dihantar dan diterima, dan seumpamanya |
| Data genetik | Cerapan tentang laporan dan analisis DNA individu yang boleh mengesan penyakit keturunan |
Daripada Tindakan Kepada Wawasan: Cara Mengubah Dan Memanfaatkan Data Tidak Berstruktur Untuk Membantu Pembuatan Keputusan Klinikal
Teknologi yang bertindak sebagai sumber pelbagai jenis data tidak berstruktur juga memberikan kami penyelesaian dan teknik untuk menguraikannya. Dengan menggunakan teknologi baru muncul seperti Kecerdasan Buatan (AI), Pembelajaran Mesin (ML) dan analitik, kami bukan sahaja boleh mengatur jenis data ini tetapi memahaminya untuk mendapatkan cerapan yang boleh diambil tindakan juga.
Mari lihat cara ini boleh dilakukan.
Memanfaatkan Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) Dalam Penjagaan Kesihatan
Secara ringkasnya, NLP bukan sahaja boleh membaca dan memahami tulisan tangan doktor tetapi memprosesnya untuk mendedahkan aspek yang tidak disedari juga. Selain itu, ia juga boleh menghuraikan jam kandungan video atau audio dan mengatur data seperti yang diperlukan dan dinyatakan untuk orang awam bekerja.
Analisis Ramalan Dalam Perubatan
- Fahami data untuk hasil indikatif
- Fahami data dengan hasil indikatif dan cadangkan penyelesaian
- Memahami dan mengesyorkan penyelesaian dan meramalkan kemungkinan kejadian dan hasil pada masa hadapan
Ketiga-tiga ini membentuk deskriptif, preskriptif, dan ramalan analisis masing-masing.
Dalam penjagaan kesihatan, analitik ramalan boleh mengubah hidup kerana ia boleh menunjukkan hasil masa depan yang berkemungkinan besar. Penggunaan pembelajaran mesin dalam penjagaan kesihatan telah membenarkan konsep tersebut menjadi realiti tanah. Dengan analitik ramalan, data daripada pengimejan perubatan boleh meramalkan dengan tepat jika tumor jinak boleh bertukar menjadi malignan selepas mempertimbangkan gaya hidup, umur, demografi dan banyak lagi.
Begitu juga, melalui analisis data genomik yang tepat, analitik ramalan boleh membantu dalam menunjukkan jika seseorang individu berkemungkinan menghidap diabetes, penyakit jantung atau Alzheimer. Ini adalah analisis antara hidup dan mati kerana pakar penjagaan kesihatan boleh mengesyorkan ubat, meningkatkan kesedaran, atau mencadangkan perubahan gaya hidup untuk mengelakkan peluang.
Jalan yang tidak terhitung dalam mendiagnosis dan merawat penyakit terbuka apabila kita menyusun dan menyusun data tidak berstruktur dan tetapkannya dengan konteks. Dengan penggunaan teknologi ideal yang betul, pemprosesannya juga lancar.
Walau bagaimanapun, jika anda ingin melangkau langkah ini dan mempunyai data sedia untuk diproses untuk melatih algoritma dan penyelesaian penjagaan kesihatan anda, anda boleh menghubungi kami. Kami menawarkan data penjagaan kesihatan yang dipesan lebih dahulu dan bersumberkan beretika untuk semua keperluan khusus penjagaan kesihatan anda. Hubungi kami hari ini.
