De ubevidste billeder fra sundhedsdataforskere og -analytikere på arbejde involverer pænt organiserede regneark, algoritmer, programmeringssprog, der behandler data og visualiseringsværktøjer, der laver farverige grafer og diagrammer. og lignende. Dette er dog langt fra virkeligheden.
I virkeligheden kæmper dataforskere med ét element på daglig basis – ustrukturerede data. Det store databoom har haft enorm indflydelse på sundhedsindustrien. Rapporter afslører, at tekniske fremskridt med hensyn til klinisk udstyr, bærbare enheder, Electronic Health Records (EPJ), og flere har resulteret i enorme mængder af datagenerering.
Faktisk afslører statistikker, at sundhedsindustrien står for næsten 30 % af hele datamængden genereret. Desuden producerer et enkelt hospital i gennemsnit over 50 petabyte data hvert eneste år. Men fangsten er, at over 80 % af de genererede data er ustrukturerede.
Hvad er det, og hvordan påvirker det datadrevet beslutningstagning, banebrydende revolutioner og forskning, udvikling og innovation i sundhedssektoren? Det finder vi ud af i denne artikel.
Strukturerede og ustrukturerede data: To halvdele af den samme kapsel
Alle genererede data falder ind under en af de to kategorier. Lad os nu forstå, hvad de to betyder.
Strukturerede data i sundhedsvæsenet
Enhver data, der er ligetil, og som er pænt organiseret, let tilgængelig og i et standardiseret format, udgør strukturerede data. De vigtigste egenskaber ved strukturerede data omfatter:
- Universelle eller ensartede formater med korrekte tilskrivninger til navn, dato, medicinske koder og mere
- Interoperabilitet, hvor deres standardisering baner vejen for sundhedsinteressenter på tværs af spektret til at bruge disse data til deres behov
- Findbarhed og bearbejdelighed at fremme klinisk beslutningstagning, referencer, rapportering og mere
Eksempler på strukturerede data
| Kliniske og medicinske koder | ICD- og CPT-koder, rapporter fra laboratorieresultater |
| Demografiske oplysninger | Patientnavn, alder, fødselsdato, køn, region og mere |
| Fysiske foranstaltninger og vitals | Højde, vægt, puls, kropstemperatur og lignende |
| Medicin | Foreskrevne lægemidler, doseringer, tidsplaner for administration, allergier og mere |
Ustrukturerede data i sundhedsvæsenet
Enhver type data, der ikke er tilgængelig i et standardiseret format, er på et tilgængeligt sted eller ikke kan behandles, falder ind under kategorien ustrukturerede data. Desværre overgår mængden af genererede ustrukturerede data i sundhedsvæsenet dets modstykke.
Hvis strukturerede data afslører symptomer, afslører ustrukturerede data de underliggende ræsonnementer og andre nuancer. For bedst at forstå ustrukturerede data er vi nødt til at se på eksemplerne fra den virkelige verden.
Eksempler på ustrukturerede data
| Medicinske noter | Offline lægenotater såsom recepter registreret af sundhedseksperter. |
| Medicinsk billeddannelsesdata | Ethvert billede, der genereres af kliniske enheder såsom MR-, CT- eller ultralydsscannere |
| Audiovisuelle data | Lyd-, video- eller transskriptionsdata er en del af patientkonsultationer, interviews eller kirurgiske procedurer |
| Patientgenererede data | Tilgængelig fra bærbare datasæt, mundtligt kommunikeret information og lignende |
| Sociale medier og kommunikationsdata | Såsom patientfeedback-analyse uploadet af patienter til konsultation eller af sundhedseksperter, udvekslede e-mails, sendt og modtaget beskeder og lignende |
| Genetiske data | Indsigt i en persons DNA-rapporter og analyser, der kunne påvise arvelige sygdomme |
Fra handlinger til indsigt: Hvordan man transformerer og udnytter ustrukturerede data til at hjælpe med klinisk beslutningstagning
Selve teknologien, der fungerer som kilden til utallige typer af ustrukturerede data, giver os også løsninger og teknikker til at dechifrere dem. Ved at bruge nye teknologier såsom kunstig intelligens (AI), Machine Learning (ML) og analyse, kan vi ikke kun organisere denne datatype, men også give mening ud af den til brugbar indsigt.
Lad os se på, hvordan dette er muligt.
Udnyttelse af naturlig sprogbehandling (NLP) i sundhedsvæsenet
Enkelt sagt kan NLP ikke kun læse og forstå en læges håndskrift, men behandle den for at afdække aspekter, der også går ubemærket hen. Desuden kan den også analysere timers video- eller lydindhold og organisere data efter behov og specificeret for lægfolk at arbejde på.
Forudsigende analyse i medicin
- Forstå data for vejledende resultater
- Forstå data med vejledende resultater og anbefale løsninger
- Forstå og anbefale løsninger og forudsige i fremtiden mulige hændelser og resultater
Disse tre udgør beskrivende, præskriptive og prædiktive henholdsvis analytics.
Inden for sundhedsvæsenet kan prædiktiv analyse være livsændrende, da det kan pege på et fremtidigt resultat, der er højst sandsynligt. Brugen af maskinlæring i sundhedsvæsenet har gjort det muligt for sådanne koncepter at blive en realitet på jorden. Med prædiktiv analyse kan data fra medicinsk billedbehandling nøjagtigt forudsige, om en godartet tumor kan blive til en ondartet efter at have overvejet livsstil, alder, demografi og mere.
På samme måde kan prædiktiv analyse gennem nøjagtig analyse af genomiske data hjælpe med at indikere, om en person er tilbøjelig til at udvikle diabetes, hjertesygdomme eller Alzheimers. Dette er analysen mellem liv og død, da sundhedseksperter kan anbefale medicin, øge bevidstheden eller foreslå livsstilsændringer for at forhindre chancer.
Utallige muligheder for diagnosticering og behandling af lidelser åbner sig, når vi samler og organiserer ustrukturerede data og sæt dem ind i en kontekst. Med den rigtige brug af ideel teknologi er behandlingen af dem også problemfri.
Men hvis du ønsker at springe disse trin over og har klar til behandling af data for at træne dine sundhedsalgoritmer og løsninger, kan du kontakte os. Vi tilbyder skræddersyede og etisk hentede sundhedsdata til alle dine sundhedsspecifikke behov. Kontakt os i dag.
