स्वास्थ्य सेवामा संरचित र असंरचित डाटा

हेल्थकेयरमा संरचित र असंरचित डाटा डिमिस्टिफाई गर्दै

हेल्थकेयर डेटा वैज्ञानिकहरू र काममा विश्लेषकहरूको अवचेतन भिजुअलहरू राम्ररी संगठित स्प्रेडसिटहरू, एल्गोरिदमहरू, प्रोग्रामिङ भाषाहरू प्रशोधन गर्ने डेटा, र भिजुअलाइजेशन उपकरणहरू समावेश छन् जसले रंगीन ग्राफहरू र चार्टहरू मन्थन गर्दछ। र समान। यद्यपि, यो वास्तविकताबाट टाढा छ।

वास्तविकतामा, डाटा वैज्ञानिकहरू दैनिक आधारमा एउटा तत्वसँग जुध्न्छन् - असंरचित डाटा। ठूलो डाटा बूमले स्वास्थ्य सेवा उद्योगलाई ठूलो प्रभाव पारेको छ। रिपोर्टहरूले प्रकट गर्दछ कि क्लिनिकल उपकरण, पहिरन योग्य उपकरणहरूको सन्दर्भमा प्राविधिक प्रगतिहरू, इलेक्ट्रोनिक स्वास्थ्य अभिलेख (EHR), र थप डाटा उत्पादन को ठूलो मात्रा मा परिणाम छ।

वास्तवमा, तथ्याङ्कले देखाउँछ कि स्वास्थ्य सेवा उद्योग लगभग को लागी खाता हो डाटाको सम्पूर्ण मात्राको 30% उत्पन्न। यसबाहेक, औसतमा, एक अस्पतालले प्रत्येक वर्ष 50 पेटाबाइट डेटा उत्पादन गर्दछ। यद्यपि, क्याच यो हो कि उत्पन्न डाटा को 80% भन्दा बढी असंरचित छ।

यो के हो र यसले कसरी डाटा-संचालित निर्णय लिने, सफलताको क्रान्तिहरू, र स्वास्थ्य सेवा R&D र नवाचारलाई असर गर्छ? हामी यस लेखमा फेला पार्नेछौं।

संरचित र असंरचित डेटा: एउटै क्याप्सूल को दुई भाग

संरचित र असंरचित डाटा दुई फरक प्रकारको डेटा बुझ्नको लागि, प्रत्येक पटक स्वास्थ्य सेवा-विशेष कारबाही गर्दा स्वास्थ्य सेवा डेटा उत्पन्न हुन्छ भनेर स्वीकार गरौं। यो एनालॉग जस्तो हुन सक्छ जुन डाक्टरले कागजमा आधारित प्रिस्क्रिप्शन लेख्ने डिजिटल र तात्कालिक रूपमा पहिरन योग्य उपकरणबाट बीपी रिपोर्टको रूपमा हुन सक्छ।

प्रत्येक डाटा उत्पन्न दुई कोटिहरु मध्ये एक अन्तर्गत पर्दछ। अब, दुईको अर्थ के हो बुझौं।

स्वास्थ्य सेवामा संरचित डाटा

कुनै पनि डाटा जुन सीधा छ र जुन सफा संग संगठित छ, सजिलै पहुँचयोग्य छ, र एक मानकीकृत ढाँचामा संरचित डाटा गठन गर्दछ। संरचित डेटाको मुख्य विशेषताहरू समावेश छन्:

  • विश्वव्यापी वा समान ढाँचाहरू नाम, मिति, मेडिकल कोडहरू, र थपमा उचित विशेषताहरूको साथ
  • इन्टरअपेराबिलिटी, जहाँ तिनीहरूको मानकीकरणले स्पेक्ट्रमभरि स्वास्थ्य सेवा सरोकारवालाहरूलाई तिनीहरूको आवश्यकताहरूको लागि यो डेटा प्रयोग गर्न मार्ग प्रशस्त गर्दछ।
  • खोज योग्यता र प्रक्रिया योग्यता क्लिनिकल निर्णय लिने, सन्दर्भ, रिपोर्टिङ र थप बढावा दिन

संरचित डेटाका उदाहरणहरू

क्लिनिकल र मेडिकल कोडहरूICD र CPT कोडहरू, प्रयोगशाला परिणामहरूबाट रिपोर्टहरू
जनसांख्यिकीय जानकारी बिरामीको नाम, उमेर, जन्म मिति, लिङ्ग, क्षेत्र र थप
भौतिक उपायहरू र महत्त्वपूर्ण कुराहरूउचाइ, तौल, मुटुको चाल, शरीरको तापक्रम, र यस्तै
औषधिहरूनिर्धारित औषधि, खुराक, प्रशासनको तालिका, एलर्जी र थप

स्वास्थ्य सेवामा असंरचित डाटा

कुनै पनि प्रकारको डाटा जुन मानकीकृत ढाँचामा उपलब्ध छैन, पहुँचयोग्य स्थानमा छ वा अपरिवर्तनीय डाटा असंरचित डाटाको श्रेणीमा पर्दछ। दुर्भाग्यवश, स्वास्थ्य सेवामा, उत्पन्न हुने असंरचित डेटाको मात्राले यसको समकक्षलाई पार गर्छ।

यदि संरचित डेटाले लक्षणहरू प्रकट गर्छ भने, असंरचित डेटाले अन्तर्निहित तर्क र अन्य सूक्ष्मताहरू प्रकाशमा ल्याउँछ। असंरचित डेटालाई राम्रोसँग बुझ्नको लागि, हामीले वास्तविक-विश्व उदाहरणहरू हेर्न आवश्यक छ।

असंरचित डेटा उदाहरणहरू

मेडिकल नोटहरूअफलाइन मेडिकल नोटहरू जस्तै स्वास्थ्य सेवा विशेषज्ञहरू द्वारा रेकर्ड गरिएका प्रिस्क्रिप्शनहरू।
मेडिकल इमेजिङ डाटाक्लिनिकल उपकरणहरू जस्तै MRI, CT वा अल्ट्रासाउन्ड स्क्यानरहरू द्वारा उत्पन्न गरिएको कुनै पनि छवि
अडियोभिजुअल डाटाअडियो, भिडियो, वा ट्रान्सक्रिप्ट डेटा बिरामी परामर्श, अन्तर्वार्ता, वा शल्यक्रिया प्रक्रियाहरूको अंश
रोगी-उत्पन्न डाटापहिरन योग्य डेटासेटहरू, मौखिक रूपमा सञ्चार गरिएको जानकारी, र समानहरूबाट उपलब्ध
सामाजिक मिडिया र संचार डाटाजस्तै रोगी प्रतिक्रिया विश्लेषण बिरामीहरूद्वारा परामर्शका लागि वा स्वास्थ्य सेवा विशेषज्ञहरूद्वारा अपलोड गरिएको, इमेलहरू आदानप्रदान गरिएको, सन्देशहरू पठाइएको र प्राप्त गरिएको, र यस्तै
आनुवंशिक डाटावंशाणुगत रोगहरू पत्ता लगाउन सक्ने व्यक्तिको DNA रिपोर्ट र विश्लेषणहरूमा अन्तर्दृष्टि

कार्यहरू देखि अन्तर्दृष्टि सम्म: कसरी रूपान्तरण गर्ने र अव्यवस्थित डाटालाई क्लिनिकल निर्णय लिने मद्दतको लागि लाभ उठाउने

धेरै प्रकारको असंरचित डेटाको स्रोतको रूपमा काम गर्ने प्रविधिले हामीलाई यसलाई बुझ्नको लागि समाधान र प्रविधिहरू पनि प्रदान गर्दछ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स (AI), मेशिन लर्निङ (ML), र एनालिटिक्स जस्ता उदीयमान प्रविधिहरू प्रयोग गरेर, हामी यो डेटा प्रकारलाई व्यवस्थित गर्न मात्रै सक्दैनौं तर कारबाही योग्य अन्तर्दृष्टिहरूको लागि पनि यसको अर्थ बनाउन सक्छौं।

यो सम्भव हुने तरिकाहरू हेरौं।

हेल्थकेयरमा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) प्रयोग गर्दै

स्वास्थ्य सेवामा प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (nlp) नामले सुझाव दिए जस्तै, यो प्रविधिले कम्प्युटरहरूलाई मानव भाषा बुझ्न सक्षम बनाउँछ र यसमा हामीले कुराकानी गर्ने विभिन्न तरिकाहरू - बोली, अडियो-भिजुअल, पाठ, र थप कुराहरू समावेश गर्दछ। मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको सहयोगमा, हामी अब असंरचित डेटाको ठूलो ब्याचहरू प्रशोधन गर्न सक्छौं र महत्वपूर्ण अन्तर्दृष्टिहरू निकाल्न सक्छौं जुन अन्यथा असम्भव हुनेछ।

सरल शब्दहरूमा, NLP ले डाक्टरको हस्तलेखन मात्र पढ्न र बुझ्न सक्दैन तर यसलाई ध्यान नदिने पक्षहरू पनि उजागर गर्न प्रक्रिया गर्दछ। यसबाहेक, यसले भिडियो वा अडियो सामग्रीको घण्टा पार्स गर्न सक्छ र आवश्यक रूपमा डेटा व्यवस्थित गर्न सक्छ र सामान्य व्यक्तिहरूलाई काम गर्नको लागि निर्दिष्ट गर्दछ।

चिकित्सा मा भविष्यवाणी विश्लेषण

चिकित्सा मा भविष्यवाणी विश्लेषण यदि हामीले डेटा विज्ञान प्रविधिहरू किन लागू गर्छौं भन्ने सार पत्ता लगाउनु छ भने, यसले तीनवटा पक्षहरूमा उबलनेछ:

  • सूचक परिणामहरूको लागि डेटा बुझ्नुहोस्
  • सूचक परिणामहरूको साथ डेटा बुझ्नुहोस् र समाधानहरू सिफारिस गर्नुहोस्
  • बुझ्नुहोस् र समाधानहरू सिफारिस गर्नुहोस् र सम्भावित घटनाहरू र परिणामहरूको भविष्यमा भविष्यवाणी गर्नुहोस्

यी तीन गठन हुन्छ वर्णनात्मक, पूर्वनिर्धारित, र भविष्यवाणी क्रमशः विश्लेषण।

स्वास्थ्य सेवामा, भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणहरू जीवन-परिवर्तन हुन सक्छ किनकि यसले भविष्यको नतिजालाई संकेत गर्न सक्छ जुन धेरै सम्भावना हुन्छ। को प्रयोग स्वास्थ्य सेवा मा मेशिन शिक्षा त्यस्ता अवधारणाहरूलाई जग्गा वास्तविकता बन्न अनुमति दिएको छ। भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणको साथ, मेडिकल इमेजिङको डेटाले जीवन शैली, उमेर, जनसांख्यिकी, र थपलाई विचार गरेपछि एक सौम्य ट्युमर घातकमा परिणत हुन सक्छ कि भनेर सही रूपमा भविष्यवाणी गर्न सक्छ।

त्यसै गरी, जीनोमिक डेटाको सही विश्लेषणको माध्यमबाट, भविष्यवाणी गर्ने विश्लेषणले व्यक्तिलाई मधुमेह, हृदय रोग, वा अल्जाइमरको सम्भावना छ कि छैन भनेर संकेत गर्न मद्दत गर्न सक्छ। यो जीवन र मृत्यु बीचको विश्लेषण हो किनकि स्वास्थ्य सेवा विशेषज्ञहरूले औषधि सिफारिस गर्न, सचेतना जगाउन वा जीवनशैली परिवर्तनहरू सुझाव दिन सक्छन्।

हामीले सङ्कलन र व्यवस्थित गर्दा रोगहरूको निदान र उपचारमा अनगिन्ती बाटोहरू खुल्छ। संगठित डाटा र तिनीहरूलाई सन्दर्भको साथ सेट गर्नुहोस्। आदर्श प्रविधिको सही प्रयोगको साथ, तिनीहरूलाई प्रशोधन पनि निर्बाध छ।

यद्यपि, यदि तपाइँ यी चरणहरू छोड्न खोज्दै हुनुहुन्छ र तपाइँको स्वास्थ्य सेवा एल्गोरिदम र समाधानहरू तालिम दिन प्रशोधनका लागि तयार डेटा छ भने, तपाइँ हामीलाई सम्पर्क गर्न सक्नुहुन्छ। हामी तपाईका सबै स्वास्थ्य सेवा-विशेष आवश्यकताहरूको लागि बेस्पोक र नैतिक रूपमा स्रोत स्वास्थ्य सेवा डेटा प्रस्ताव गर्दछौं। आज हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्।

सामाजिक साझेदारी