Tibbdə böyük məlumat mənbələri
Tibbdə böyük məlumatların sadə bir tərifi "xəstə sağlamlığı və rifahı ilə bağlı məlumatların cəmlənməsi" (Raghupathi 2014). Amma bu cür məlumatlar dəqiqdir və onlar nereden gəlirlər?
Aşağıda səhiyyə təminatçıları, tədqiqatçılar, ödəyicilər, siyasətçilər və sənayelə maraqların böyük məlumatlarının növləri və mənbələri haqqında geniş məlumat verilmişdir.
Bu kateqoriyalar bir-birindən fərqlənmir, çünki eyni məlumatlar müxtəlif mənbələrdən yarana bilər.
Bu siyahı tam deyildir, çünki böyük məlumat analitiklərinin praktik tətbiqi mütləq genişlənəcəkdir.
Klinik İnformasiya Sistemləri
Bunlar sağlamlıq xidmətlərinin göstəricilərinə baxmağa alışdıqları ənənəvi klinik məlumat mənbələridir.
- Elektron sağlamlıq qeydləri (EHRs) demoqrafiya, keçmiş tibbi tarix, aktual tibbi problemlər, immunizasiya, alerji, dərmanlar, həyati əlamətlər, laboratoriya və radioloji testlər, patoloji hesabatları, sağlamlıq xidməti tərəfindən hazırlanmış tərəqqi qeydləri kimi məlumatları toplamaq, saxlama və göstərmək təminatçılar və inzibati və maliyyə sənədləri
- Elektron tibbi qeydlər (EMRs) EHRs ilə eyni deyil və adətən müəyyən bir həkim ilə saxlanılan məlumatlara aiddir.
- Sağlamlıq məlumat mübadiləsi fərqli klinik informasiya sistemləri arasında hublar kimi xidmət edir
- Öz xəstələrində səhiyyə təşkilatlarının saxladığı xəstə qeydiyyatı tez-tez EHR ilə əlaqələndirilir. Başqa qeydlər, daha geniş miqyaslı miqyasda immunizasiya, xərçəng, travma və digər səhiyyə məsələlərini izləyir.
- Xəstə portalları xəstələrə səhiyyə təşkilatının EHR-də saxlanılan fərdi sağlamlıq məlumatlarına giriş imkanı verir. Bəzi xəstə portalları da istifadəçilərə reseptsiz təzminat tələb edir və sağlamlıq qrupu ilə təhlükəsiz elektron məktublar mübadiləsi imkanı verir.
- Klinik məlumat anbarları, EHRs və yuxarıda sadalanan digər mənbələr kimi bir çox klinik informasiya sistemindən xəstə səviyyəli məlumatları toplayır
Ödəyicilərdən məlumatlar tələb edir
İctimai ödəyicilər (məsələn, Medicare) və özəl vergi ödəyiciləri benefisiarlar haqqında iddia məlumatlarının böyük məlumat fondlarına malikdirlər. Bəzi sağlamlıq sığortaçları da sağlamlıq məlumatlarınızı paylaşmağı təklif edirlər.
Araşdırma işləri
Tədqiqat verilənlər bazaları tədqiqatçılar, eksperimental müalicələr və klinik nəticələr barədə məlumatları ehtiva edir. Böyük işlər ümumiyyətlə əczaçılıq şirkətləri və ya dövlət qurumları tərəfindən maliyyələşdirilir. Kişiselleştirilmiş bir dərmanın tətbiqi, fərdi xəstələrin effektiv müalicə ilə uyğunlaşdırılması, klinik sınaq məlumatlarının nümunələrinə əsaslanır.
Bu yanaşma, sağlamlıq xidməti verən bir xəstənin sınaq iştirakçıları ilə geniş xarakteristikaları (məsələn, yaş, gender, irqi, klinik vəziyyəti) paylaşır-etmədiyini müəyyən edən sübuta əsaslanan tibb prinsiplərini tətbiq etmədən kənara çıxır. Böyük məlumat təhlili ilə, xəstənin xərçənginin genetik profilini (aşağıya baxın) belə daha çox zəngin məlumatlara əsaslanan müalicəni seçmək mümkündür.
Klinik qərar dəstəyi sistemləri (CDSS) də sürətlə inkişaf edir və artıq tibbdə süni intellektin (Aİ) böyük bir hissəsini təmsil edir.
Klinisyenlere qərar vermə ilə kömək etmək və tez-tez EHR'ler ilə birləşmək üçün xəstə məlumatlarını istifadə edirlər.
Genetik Veritabanları
İnsan genetik məlumatlarının deposu sürətlə yığmaqda davam edir. İnsan Genomu Layihəsi 2003-cü ildə başa çatdıqdan bəri, insan DNT sıralamasının dəyəri bir milyon qat azaldı. Harvard Tibb Məktəbi tərəfindən 2005-ci ildə başlanan Şəxsi Genom Layihəsi (PGP), dünyada 100.000 könüllünün tam genomlarını sıralamaq və yaymaq istəyir. PGP özü həcmi və məlumatların müxtəlifliyi səbəbindən böyük məlumat layihəsinin əsas nümunəsidir.
Fərdi genomda təxminən 100 gigabaytlıq məlumat var. Genomların sequencing ilə yanaşı, PGP də EHRs, sorğular və microbiome profillərdən məlumat toplayır.
Bir sıra şirkətlər sağlamlıq, fərdi xüsusiyyətlər və farmakogenetiklər üçün kommersiya məqsədli birbaşa istehlakçı genetik sequencing təklif edir.
Bu şəxsi məlumatlar böyük məlumatların analitikasına yönəldilə bilər. Məsələn, 23 noyabr 2013-cü il tarixində ABŞ Qida və Dərman Administrasiyasına uyğun olaraq, 22 noyabr 2013-cü il tarixindən etibarən yeni müştərilərə sağlamlıqla əlaqəli genetik məlumatların təqdim edilməsini dayandırdı. Lakin, 2015-ci ildə, şirkət bu dəfə də FDA-nın razılığı ilə genetik tükürük testinin müəyyən sağlamlıq komponentlərini təklif etməyə başladı.
İctimai Qeydlər
Hökumət immiqrasiya, evlilik, doğum və ölüm kimi sağlamlıqla bağlı hadisələrin ətraflı qeydlərini saxlayır. 1790-cı ildən etibarən ABŞ-da əhalinin siyahıya alınması hər 10 ildə bir çox məlumat yığmışdır. Census statistikası veb-saytında 2013-cü ildən etibarən 370 milyard hüceyrə var idi.
Web Searches
Google və digər web axtarış provayderləri tərəfindən toplanan veb-axtarış məlumatları əhalinin sağlamlığı ilə bağlı real vaxt məlumatları təmin edə bilər. Bununla belə, veb axtarış nümunələrindən böyük məlumatların dəyəri onu ənənəvi sağlamlıq məlumatları ilə birləşdirərək yaxşılaşdırıla bilər.
Sosial Mediya
Facebook, Twitter və digər sosial media platformaları, yerlərdə, səhiyyə davranışlarında, emosiyalara və istifadəçilərin sosial qarşılıqlı əlaqələrinə fikir verən, zəngin bir məlumat bazası yaradır. İctimai medianın böyük məlumatların ictimai sağlamlığına tətbiq edilməsi rəqəmsal xəstəliklərin təsbit edilməsi və ya rəqəmsal epidemioloji kimi adlandırılıb. Məsələn, Twitter, ümumi əhali arasında qrip epidemiyalarını təhlil etmək üçün istifadə edilmişdir.
Pensilvaniya Universitetində başlayan Dünya Əhali Layihəsi, insanların təcrübəsini və sağlamlığını daha yaxşı başa düşmək üçün sosial media öyrənilməsinin bir nümunəsidir. Layihə psixoloqları, statistika və kompüter alimlərini bir araya gətirir, məsələn Facebook-da və Twitter-də status yenilikləri yazarkən onlayn əlaqə qurarkən istifadə olunan dili təhlil edir. Alimlər istifadəçilərin dili onların sağlamlığı və xoşbəxtliyi ilə necə əlaqəli olduğunu müşahidə edirlər. Təbii dil emalında və maşınla öyrənilməsində irəliləyişlər onların cəhdləri ilə kömək edir. Pensilvaniya Universitetinin son bir nəşri, ictimai medianı təhlil edərək psixi xəstəliyin proqnozlaşdırılması yollarına baxdı. Göründüyü kimi, depressiya və digər psixi sağlamlıq əlamətləri İnternetdən istifadəni öyrənməklə aşkar edilə bilər. Alimlər gələcəkdə bu metodların riskli şəxslərə daha yaxşı təsbiti və kömək edə biləcəyinə ümid edirlər.
Şeyi internet (İoT)
Sağlamlıqla əlaqəli məlumatların kütləvi travesləri də mobil və ev qurğularında yığılır və saxlanılır.
- Smartfonlar : Minlərlə mHealth tətbiqləri, istifadəçinin fiziki fəaliyyəti, qidalanma əmsalları, yuxu nümunələri, duyğuları və digər parametrləri haqqında məlumat əldə edir. Yerli mobil telefon tətbiqləri (məsələn, GPS, e-poçt, mətn) fərdi sağlamlıq vəziyyəti haqqında ipuçları da verə bilər.
- Geyilən monitorlar və qurğular: Pedometers, dəri ölçüsü, accelerometers, gözlüklər, saatlar və dəri daxilində yerləşdirilən cips sağlamlıqla əlaqəli məlumatları toplayır və onları da buludlara göndərə bilər.
- Telemedicine cihazları sağlamlıq xidmətlərinin göstəricilərinə xəstələrin qan təzyiqi, ürək sıxlığı, tənəffüs dərəcəsi, oksigenləmə, temperatur, EKQ izləri və çəki kimi parametrləri izləmək imkanı verir.
Maliyyə əməliyyatları
Xəstələrin kredit kartı əməliyyatları, Carolinas HealthCare Sistemi tərəfindən xəstəxanaya qaytarılmaq riski yüksək olan xəstələri müəyyən etmək üçün istifadə olunan proqnozlaşdırıcı modellərə daxil edilir. Charlotte əsaslı sağlamlıq xidməti xəstələri xəstəliyə və coğrafi mövqeyə əsasən müxtəlif qruplara bölmək üçün böyük məlumatlar istifadə edir.
Etik və Məxfilik Təsirləri
Bəzi hallarda səhiyyədə məlumat yığarkən və əldə olunarkən əhəmiyyətli etik və məxfilik təsiri ola biləcəyini vurğulamaq lazımdır. Yeni məlumat mənbələri fərdlərin və əhalinin sağlamlığının təsirləri haqqında anlayışımızı yaxşılaşdırır, lakin müxtəlif risklər diqqətlə nəzərdən keçirilməlidir və monitorinq edilməlidir. İndi də anonim hesab edilən məlumatların yenidən təsbit edilə biləcəyi qəbul edildi. Məsələn Harvardın Data Gizlilik Laboratuarı professoru Latanya Sweeney şəxsi Genom Layihəsi ilə məşğul olan 1300 könüllüləri nəzərdən keçirdi. O və qrupu, paylaşdıqları məlumatlara (poçt kodu, doğum tarixi, cinsiyyət) əsasən iştirakçıların 42 faizini düzgün şəkildə təyin edə bildi. Bu məlumat potensial risklər barədə məlumatlılığımızı artıra bilər və daha yaxşı məlumat mübadiləsi qərarlarında kömək edə bilər.
> Mənbələr:
Conway M, O'Connor D. Sosial media, böyük məlumatlar və psixi sağlamlıq: cari inkişaflar və etik təsirlər. 2016-cı ildə psixologiya üzrə cari fikir ; 9: 77-82.
> Fernandes L, O'Connor M, Weaver V. Böyük məlumatlar, daha böyük nəticələr. Amerika Sağlamlıq İnformasiya İdarəçiliyi Assosiasiyasının 2012-ci illiyi; 83 (10): 38-43
> Guntuku S, Yaden D, Kern M, Ungar L, Eichstaedt J. Depressiya və sosial media üzərində ruhi xəstəliklərin aşkarlanması: inteqrativ baxış . Davamış Elmlərdə Mövcud Rəy ; 18: 43-49.
> Lazer D, Kennedy R, King G, Vespignani A. Google Qripinin Misalı : Böyük Data Analizində Tələbə. Elm 2014; 343 (6176): 1203-1205.
> Raghupathi W, Raghupathi V. Sağlam informasiya böyük analitik: söz və potenti əl. Səhiyyə İnformasiya Elmləri və Sistemləri 2014; 2: 3.
> Sweeney L, Abu A, Winn J. Şəxsi Genom Layihəsində İştirakçının Adı üzrə müəyyənləşdirilməsi . Harvard Universiteti. Data Gizlilik Lab. Ağ Kağız 1021-1. 24 aprel 2013-cü il.