Подсознательные визуальные образы ученых и аналитиков в области здравоохранения на работе включают аккуратно организованные электронные таблицы, алгоритмы, языки программирования, обрабатывающие данные, и инструменты визуализации, которые создают красочные графики и диаграммы. и подобное. Однако это далеко от реальности.
На самом деле специалисты по обработке данных ежедневно сталкиваются с одним элементом — неструктурированными данными. Бум больших данных оказал огромное влияние на отрасль здравоохранения. Отчеты показывают, что технические достижения в области клинического оборудования, носимых устройств, Электронные медицинские карты (EHR)и многие другие привели к созданию огромных объемов данных.
Фактически, статистика показывает, что на долю отрасли здравоохранения приходится почти 30% от всего объема данных генерируется. Кроме того, в среднем одна больница ежегодно производит более 50 петабайт данных. Однако загвоздка в том, что более 80% генерируемых данных неструктурированы.
Что это такое и как это влияет на принятие решений на основе данных, прорывные революции, а также на исследования, разработки и инновации в сфере здравоохранения? Узнаем в этой статье.
Структурированные и неструктурированные данные: две половины одной капсулы
Все сгенерированные данные подпадают под одну из двух категорий. Теперь давайте поймем, что означают эти два понятия.
Структурированные данные в здравоохранении
Любые данные, которые являются простыми, аккуратно организованными, легкодоступными и имеют стандартизированный формат, представляют собой структурированные данные. К ключевым характеристикам структурированных данных относятся:
- Универсальные или единые форматы с правильным указанием имени, даты, медицинских кодов и т. д.
- Взаимодействие, где их стандартизация открывает путь для заинтересованных сторон в сфере здравоохранения по всему спектру, чтобы использовать эти данные для своих нужд.
- Находимость и технологичность способствовать принятию клинических решений, предоставлению ссылок, отчетности и т. д.
Примеры структурированных данных
| Клинические и медицинские коды | Коды ICD и CPT, отчеты о результатах лабораторных исследований |
| Демографическая информация | Имя пациента, возраст, дата рождения, пол, регион и т. д. |
| Физические показатели и жизненные показатели | Рост, вес, частота сердечных сокращений, температура тела и т. д. |
| Лекарственные препараты, | Назначаемые препараты, дозировки, график приема, аллергия и многое другое. |
Неструктурированные данные в здравоохранении
Любой тип данных, который недоступен в стандартизированном формате, находится в доступном месте или не подлежит обработке, подпадает под категорию неструктурированных данных. К сожалению, в здравоохранении объем генерируемых неструктурированных данных превосходит аналогичный показатель.
Если структурированные данные выявляют симптомы, то неструктурированные данные выявляют основные рассуждения и другие нюансы. Чтобы лучше понять неструктурированные данные, нам нужно взглянуть на реальные примеры.
Примеры неструктурированных данных
| Медицинские заметки | Офлайн-медицинские записи, например рецепты, записанные экспертами в области здравоохранения. |
| Данные медицинской визуализации | Любое изображение, созданное клиническими устройствами, такими как МРТ, КТ или ультразвуковые сканеры. |
| Аудиовизуальные данные | Аудио, видео или стенограммы консультаций пациентов, интервью или хирургических процедур. |
| Данные, полученные пациентом | Доступно из носимых наборов данных, устно передаваемой информации и т.п. |
| Данные социальных сетей и коммуникаций | Такой как анализ отзывов пациентов загружаемые пациентами для консультации или медицинскими экспертами, обмен электронными письмами, отправленные и полученные сообщения и т.п. |
| Генетические данные | Информация об отчетах и анализах ДНК человека, которые могут выявить наследственные заболевания. |
[Также Читайте: Обобщение медицинских записей с помощью искусственного интеллекта: определение, проблемы и лучшие практики]
От действий к знаниям: как преобразовать и использовать неструктурированные данные для принятия клинических решений
Сама технология, которая выступает источником множества типов неструктурированных данных, также предоставляет нам решения и методы для их расшифровки. Используя новейшие технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), машинное обучение (ML) и аналитику, мы можем не только систематизировать этот тип данных, но и осмыслить его для получения практической информации.
Давайте посмотрим, какими способами это возможно.
Использование обработки естественного языка (NLP) в здравоохранении
Проще говоря, НЛП может не только читать и понимать почерк врача, но и обрабатывать его, чтобы выявить аспекты, которые также остаются незамеченными. Кроме того, он также может анализировать часы видео- или аудиоконтента и организовывать данные по мере необходимости и для непрофессионалов, над которыми могут работать.
Прогнозная аналитика в медицине
- Понимание данных для ориентировочных результатов
- Понимайте данные с ориентировочными результатами и рекомендуйте решения
- Понимать и рекомендовать решения, а также прогнозировать возможные события и результаты в будущем.
Эти трое составляют описательный, предписывающий и прогнозирующий аналитика соответственно.
[Также Читайте: Что такое аннотация данных в ИИ в здравоохранении? Определение, методы и примеры использования]
В здравоохранении прогнозная аналитика может изменить жизнь, поскольку она может указать на весьма вероятный будущий результат. Использование машинное обучение в здравоохранении позволило таким концепциям стать основной реальностью. Благодаря прогностической аналитике данные медицинской визуализации могут точно предсказать, может ли доброкачественная опухоль превратиться в злокачественную, учитывая образ жизни, возраст, демографические данные и многое другое.
Аналогичным образом, благодаря точному анализу геномных данных, прогнозная аналитика может помочь определить, есть ли у человека вероятность развития диабета, сердечно-сосудистых заболеваний или болезни Альцгеймера. Это анализ между жизнью и смертью, поскольку эксперты здравоохранения могут рекомендовать лекарства, повышать осведомленность или предлагать изменения образа жизни, чтобы предотвратить риски.
Бесчисленные возможности в диагностике и лечении заболеваний открываются, когда мы собираем и систематизируем неструктурированные данные и задайте им контекст. При правильном использовании идеальной технологии их обработка также не вызывает затруднений.
Однако, если вы хотите пропустить эти шаги и иметь готовые данные для обработки алгоритмов и решений в сфере здравоохранения, вы можете обратиться к нам. Мы предлагаем индивидуальные медицинские данные, полученные с соблюдением этических норм, для всех ваших конкретных потребностей в области здравоохранения. Свяжитесь с нами сегодня.
