Sağlıkta Büyük Veri Nedir?

Sağlıkta büyük veriler, elektronik sağlık kayıtları (EHR) dahil olmak üzere geniş ve karmaşık veri kümeleri ile tanımlanır, tıbbi görüntüleme, genomik sequencing, giyilebilir cihazlar ve idari iddialar. Bu veriler, “üç Vs” tarafından tanımlanır - hacim (terabaytlar) hızlanır, bulutlu zaman veya yakın zaman süresiz olarak kullanılır.

Bir yılda tek bir hastane tarafından üretilen hasta verileri, sağlık endüstrilerinin giderek daha fazla büyümesini sağlayabilir - laboratuvar sonuçları ve ilaç kayıtlarının hayati işaret akışları ve doktor notları için yapılması beklenir. Doğrudan klinik bakım, büyük veriler de kamu sağlığı gözetim verilerini kapsar, farmasötik araştırma sonuçları ve sosyoekonomik determinantları sağlık sonuçlarını geliştirmek için çok büyük bir potansiyele sahiptir, sağlık endüstrilerinin giderek artan tıbbi araştırmalarını artırmak için.

Key Technologies, Sağlıkta Büyük Veri Sürüş

Çeşitli teknolojiler sağlık alanında büyük veri analizlerini mümkün kılar. [FONTT:0)Cloud Computing) değiştirilebilir depolama ve işleme gücü sağlar, sağlık kuruluşlarının büyük veri kümelerini ağır olmayan klinik notlardan elde etmesi için yapısal bilgiler oluşturur. [FONTD:2).

Modern Sağlık Üzerine Büyük Verinin Etkisi

Klinik uygulamadaki büyük veri analizinin entegrasyonu zaten bakım sürekliliği boyunca ölçülebilir gelişmeler üretti.Hasta verileri analiz ederek, sağlık sağlayıcıları şimdi başarabilir:

  • [FONT:0]Early hastalık tespiti[[DÜT:1) - Predictive modeller, sepsis, kalp yetmezliği veya kanser gibi koşullar için risk altında hastaları tespit eder. Örneğin, EHR verilerini analiz eden algoritmaların anormal laboratuvar eğilimleri ve klinik modelleri, daha önce müdahaleye yol açabilir.
  • [FONT:0)Kişiselleştirilmiş tedavi planları) - Klinik kayıtlarla birlikte yapılan genetik veriler, bireysel genetik profiline, yaşam tarzına ve çevreye uygun olarak, hedef alınan tedavilerin sonuçları dramatik bir şekilde geliştirebileceği belirli bir başarı göstermiştir.
  • [FONT:0]Efficient resource tahsis) - Hastaneler hasta kabullerini tahmin etmek, personel planlamasını optimize etmek ve kritik malzemeleri envanterini yönetmek için öngörülebilir analizler kullanır.Bu, bekleme süresini azaltır, operasyonel maliyetleri azaltır ve acil bölümlerde aşırı kalabalıklamayı önler.
  • [FONT:0) Geliştirilmiş hasta izleme[[[Dönetici: 1)) - Giyim edilebilir cihazlar ve uzaktan izleme araçları sürekli fizyolojik verilerin akışını oluşturur. Clinicians, diyabet veya hipertansiyon gibi kronik hastalıkları gerçek zamanlı olarak takip edebilir, tedavileri proaktif olarak ayarlar ve hastane okumalarını azaltır.

Gerçek Dünya Uygulamaları ve Vaka Çalışmaları

Önemli bir örnek, büyük veri analizlerinin kullanım alanlarıdır.0) Interccaain Sağlık), geleneksel uyarı işaretleri ortaya koyan hastaların ölüm oranlarını yüzde 40'ı sürekli olarak önemli işaretler ve laboratuarları analiz eden erken uyarı sistemi aracılığıyla azaltmaktadır. Benzer şekilde, [Dört:2Mayo Clinic).

Nüfus sağlığı alanında, [[Uygun Biobank[FONTT:1) yeni biyomarkers ve uyuşturucu hedeflerinin geliştirilmesine olanak sağlayan araştırmacıların Alzheimer ve diyabet gibi hastalıklara genetik bağlantıları ortaya çıkarması için, 500.000'den fazla katılımcıdan genomik, yaşam tarzı ve klinik veriler toplanmıştır.

Büyük veriler ayrıca salgınlar sırasında halk sağlığı gözetimi de güçlendirir.TheETHFLT:0)CDC'nin BioSense platformu), ABD'deki salgınlar veya biyoterörizm olayları gibi anormallikleri tespit etmek için ABD'de, özellikle de raporlama yöntemlerinden daha erken saatlerde.

Tıpta Tarihsel İşaretleme

“Büyük veriler” terimi 21. Yüzyıllık bir paradır, Eski Mısır'dan (eski 1600 BCE) tıbbi kararların tarihlerini tekrar binlerce kez bilgilendirilmesi ve analiz edilen hastalıklar, tedaviler ve matrisler hakkındaki sonuçlar, papyrus ve taş. ) Eski Yunan'da [Düzükreme ve tedavi edilen hastaların temelleri modern rapora benzer şekilde tarif edilmiştir.

15. yüzyılda baskı basını ile ilgili olarak, Avrupa'daki doktorlara çeşitli kaynaklardan erişme ve karşılaştırmalar izin verdi, 17. yüzyılda, [[Dönemli Savaş hızıyla, on beşikinci yüzyılda, ) Londra'nın ölüm ve demografisi analiz etti - Avrupa'daki doktorların çeşitli sağlık istatistiklerine göre, Kırım Savaşı'nın erken bir örneği, bu sanitary koşullar altında yapılan değişiklikleri gösterdi.

20. yüzyıl bilgisayarlaştırmaya getirdi.TheurFLT:0) Elektronik sağlık kayıtlarının (EHR) [Döneticileri ve 1970'lerde önemli bir an oldu, ancak kabul edilen 2000'lere kadar yavaşladı: 2 )Veterans Sağlık Yönetiminin VistA) Genomu ilk olarak, hasta verilerinin bakım koordinasyonunu nasıl geliştirebileceğini göstermek için bir araya geldi. 1990'lar, internet, büyük ölçekli klinik deneme verileri paylaşma ve genetik olarak tamamlanmış olan genetik proje (Dönetici) genetik olarak, genetik olarak üretilen bir şekilde, genetik olarak üretilen genetik olarak üretilen bir şekilde ortaya çıktı.

Bugün, büyük veriler, bakımı geliştirmek için bu tarihsel yörüngesine devam ediyor. Her dönem önceki bir tarihte inşa edildi - elle yazılmış gözlemsel oturumlardan, giyilebilir sensörlerden verileri depolamak için yapılandırılmış veritabanılara giriş yapın. temel zorluk aynı kalır: nasıl iyileştirici verilere dönüştürmeye çalışır ve insan sağlığına ulaşır.

Tıpta Veri Analitiğin Evrimi

Tıbbi verilere uygulanan analitik yöntemler de gelişti. Erken istatistiksel yaklaşımlar, örneğin, [Ücretsizlikte] [DÜDÜT: 1) ve MRDT:1, tanılı ağlarda kullanılan (Dönetici) [Döneticisel olmayan 20. yüzyılda risk ayarlamaları için). Modern büyük veri analizi [DDDDDDDDDDDDDDDöneticileri) ve MRGT:6Gruplar, insan uçları ve radyo haritaları ile ilgili olarak, basit olmayan bir radyografik olmayan ilişkileri modellemek için.

Tarihi ark, veriye dayalı tıbbın yeni bir konsept olmadığını vurgulamaktadır - ancak ölçeği ve buphistasyonları daha önce görülmemiştir.

Meydanlar ve Etik Bakışlar

Dönüşüm potansiyeline rağmen, sağlık alanında büyük verilerin kullanımı ciddi etik, yasal ve teknik zorluklar kamu güvenini korumak ve eşit fayda sağlamak için ele alınmalıdır.

Gizlilik ve Güvenlik

Hassas sağlık bilgilerinin merkezileştirilmesi, siber saldırılar için yüksek değerli bir hedef oluşturur. Sağlık verileri ihlaller giderek yaygın hale gelir; Sağlık Sigortası Engellilik ve Hesaplanabilirlik) ABD'de 700'den fazla büyük ihlaller rapor edildi, ancak 80 milyondan fazla hasta kaydı etkileyen düzenlemelere sahiptir.[Dönetici:2).

Data Quality and Standardization

Yeni başlayanlar veri formatları, eksik değerler ve kodlama hataları büyük veri analizinin doğruluğunu zayıflatabilir. EHR'ler genellikle Amerikan Tıp Bilişim Birliği'nin (SNOMED CT vs. ICD-10), EHR verilerinin %50'sini en az bir hata veya ihmali etkileyen verileri doğru bir şekilde yansıtmış olabilir.

Bias ve Eşitlik

Eğitim veri setleri çeşitli popülasyonların temsilcisi değilse, algoritmalar sağlık sorunlarının devam etmesi veya hatta mevcut sağlık eşitsizlikleri azaltılabilir. Örneğin, iyi bilinen bir çalışma, yüksek riskli bakım yönetimi için kullanılan bir ticari algoritmanın, çeşitli eğitim örneklerinin dahil edilmesi ve devam eden izlemenin sağlanması için dikkatli bir şekilde denetim gerektirdiğini buldu.

Hasta verileri ikincil amaçlar için kullanımı - araştırma veya ticari ürün gelişimi gibi - bilgilendirilmiş onaylar hakkında sorular gündeme getirir. Geleneksel onay formları genellikle çok geniş veya çok dar; hastalar verilerinin nasıl kullanıldığını veya tercih edilemeyeceğini anlamayabilir. 23andMe) aynı korumalar tarafından yönetilmeyen bir çerçeveler yaratır.

Future Yol Tarifi

Önümüzdeki gibi, diğer kesim teknolojileriyle büyük verilerin yakınlaştırılması, sağlık teslimat ve araştırmanın derin bir dönüşümünü vaat ediyor.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenme Entegrasyonu

Derin öğrenme modelleri klinik iş akışlarında, örneğin GÜNCÜ:0) olarak hareket edecek, 2024'te yapılan görüntüleme analizi için çoğu bilgi, tedavi ve bayrak anomalileri önerecek ve hatta sosyal medyada 500'den fazla AI tabanlı tıbbi cihaz (FLT:3) zaten onaylanmış olacaktır.

Scale Medicine at Scale

Tüm-genome sequencing daha ucuz hale gelir - Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından alınan maliyetlerle, bir milyondan fazla Amerikalıdan veri toplamayı, hassas tıbbı hızlandırmaya ve sağlık bilişimsel etkileşimleri hızlandırmaya izin verecek.

Uyuşturucu Geliştirmede Gerçek Dünya Verileri

İlaç şirketleri, EHR'lerden gerçek dünya verilerini (RWD) giderek daha fazla kullanıyor ve geleneksel klinik denemeleri tamamlamak için gerekli olan ilaçları kullanıyor. FDA, RWD'nin yeni ilaç onaylarını veya etiketleme genişlemelerini nasıl destekleyebileceğini belirtti. Örneğin, [[DüzDüzücü kontrol kolları).

Ortamsal ve Sürekli Bakım

Akıllı gözlemler, sürekli glukoz monitörleri ve implant edilebilir sensörler gibi giyilebilir cihazlar sürekli sağlık veri akışları üretecektir. Büyük veri analizi ile birlikte, bu, ESFLT:0) Acil durum kötüleşirken, hastane ziyaretleri yerine evde zamanında müdahalelere izin verir.

Etik ve Yönetişim Çerçeveleri

Gelecek ilerleme, hasta koruma ile inovasyonu dengeleyen sağlam yönetim yapıları inşa etmeye bağlı olacaktır. [FONTT:0)Data güven) ve [[FONTFLT:2) sahip olan veri platformları), bireyleri standartları ile daha fazla kontrol etmek için modeller olarak ortaya çıkar. Uluslararası işbirliği standartları - örneğin AI ve genomik verileri tif ilerlemeden ele almak için güncellenecektir.

Sonuç olarak, modern sağlıktaki büyük veriler sadece teknolojik bir eğilim değil, aynı zamanda iyileşmek için binlerce yıllık bir arayış devam ediyor. Eski Mısırlı kayıtların gerçek zamanlı genomik analizlerine, temel amaç değişmeden kalıyor: Hastalığı daha iyi anlamak, hastalar daha etkili bir şekilde tedavi etmek ve nüfus sağlığını geliştirmek.