Tibbiyotda katta ma'lumot manbalari
Tibbiyotdagi katta ma'lumotlarning oddiy ta'rifi "bemorning sog'lig'i va farovonligi bilan bog'liq ma'lumotlar yig'indisi" (Raghupathi 2014). Ammo bunday ma'lumotlarning aniqligi nima va qaerdan keladi?
Quyida sog'liqni saqlash xodimlari, tadqiqotchilar, to'lovchilar, siyosatchilar va sanoatga qiziqish katta ma'lumotlarning turlari va manbalari haqida keng ma'lumotlar berilgan.
Ushbu toifalar bir-biridan farq qilmaydi, chunki bir xil ma'lumotlar turli manbalardan kelib chiqishi mumkin.
Ushbu ro'yxat to'liq emas, chunki katta ma'lumot tahlilining amaliy qo'llanilishi, albatta, kengayib boraveradi.
Klinik ma'lumot tizimlari
Ular sog'liqni saqlash xodimlari kuzatuvga o'rganadigan an'anaviy klinik ma'lumot manbalari.
- Elektron tibbiy yozuvlar (EHRs) demografiya, o'tmish tarixi, faol tibbiy muammolar, immunizatsiya, allergiya, dori-darmonlar, hayotiy belgilar, laboratoriya va radiologiya testlaridan olingan natijalar, patologik ma'ruzalar, sog'liqni saqlash tomonidan yaratilgan taraqqiyot qaydlari kabi ma'lumotlarni to'playdi, saqlaydi va namoyish etadi. provayderlar, ma'muriy va moliyaviy hujjatlar
- Elektron tibbiy yozuvlar (EMR) EHRs bilan bir xil emas va odatda ma'lum bir tabib bilan saqlangan ma'lumotlarga tegishli.
- Sog'liqni saqlash ma'lumot almashinuvi turli xil klinik axborot tizimlari orasidagi hublar bo'lib xizmat qiladi
- O'z bemorlarida sog'liqni saqlash tashkilotlari tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan bemorlarni ro'yxatga olish ko'pincha EHR bilan bog'liq. Boshqa ro'yxatga olish organlari immunizatsiya, saraton, travma va boshqa keng miqyosli sog'liqni saqlash masalalarini keng geografik o'lchovlar bilan kuzatib boradi.
- Kasal portallari bemorlar sog'liqni saqlash muassasalarida saqlanadigan EHRda saqlanadigan shaxsiy ma'lumotlarga kirishga imkon beradi. Ba'zi bemor portallari, shuningdek, foydalanuvchilarga retseptlar to'ldirishni so'rashi va sog'liqni saqlash jamoasi bilan xavfsiz elektron xabar almashish imkonini beradi.
- Klinik ma'lumotlar omborlari EHRs va yuqorida sanab o'tilgan boshqa manbalar kabi ko'plab klinik axborot tizimlaridan olingan bemor darajasida ma'lumotlarni jamlaydi
To'lovchilarning ma'lumotlarini talab qiladi
Ommaviy to'lovchilar (masalan, Medicare) va xususiy to'lovchilar o'zlarining benefitsiarlari bo'yicha da'vo ma'lumotlarining katta omborlariga ega. Ba'zi sog'liqni saqlash sug'urtalari, endi sog'liqni saqlash ma'lumotlarini almashish uchun rag'batlantirish ham taklif etadi.
Tadqiqotlar
Tadqiqot ma'lumotlar bazalari tadqiqot ishtirokchilari, eksperimental muolajalar va klinik natijalar haqida ma'lumotlarni o'z ichiga oladi. Katta ishlarni ko'pincha farmatsevtika kompaniyalari yoki davlat muassasalari homiylik qiladi. Shaxsiylashtirilgan dori vositasini qo'llash, klinik tadkikotlar ma'lumotlariga asoslangan holda samarali davolanishga ega bo'lgan bemorlarni solishtirishdir.
Ushbu yondashuv, dalillarga asoslangan tibbiyot tamoyillarini qo'llashdan tashqari, sog'liqni saqlash xizmati tomonidan bemorning sinov ishtirokchilari bilan keng xarakterdagi xususiyatlarini (masalan, yoshi, jinsi, irqi, klinik holati) belgilashi aniqlanadi. Katta ma'lumotli tahlillar bilan, bemorning saraton kasalligining genetik profilini (quyida ko'rib chiqing) juda kengroq ma'lumotga asoslangan davolashni tanlash mumkin.
Klinik qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimlari (CDSS) ham jadal rivojlanmoqda va tibbiyotda sun'iy aqlning katta qismini tashkil etadi.
Ular klinika xodimlariga qarorlarni qabul qilishda yordam berish uchun bemor ma'lumotlarini ishlatadilar va odatda EHRs bilan birlashadilar.
Genetika ma'lumotlar bazalari
Inson genetik ma'lumotlarining ombori tez sur'atlarda to'planib bormoqda. Inson genomining loyihasi 2003 yilda tugallanganligi sababli inson DNK navbati qiymati million barobar kamaydi. Harvard tibbiyot maktabi tomonidan 2005 yilda boshlangan shaxsiy genom loyihasi (PGP) butun dunyo bo'ylab 100 ming ko'ngillilarning genomlarini ketma-ketlikda e'lon qilish va ommalashtirishga intiladi. PGP o'zi katta hajmli ma'lumotlarni va ma'lumotlar turlicha bo'lishiga qarab katta ma'lumotlar loyihasining eng yaxshi namunasidir.
Shaxsiy genom 100 gigabaytlik ma'lumotni o'z ichiga oladi. Genomlarni tartibga solishdan tashqari, PGP shuningdek, EHRs, anketalar va mikrobiomalar ma'lumotlarini to'playdi.
Bir qator kompaniyalar sog'liqni saqlash, shaxsiy xususiyatlar va farmakogenetika uchun tijoriy asosda to'g'ridan-to'g'ri iste'molchi genetik tartiblashni taklif qiladi.
Ushbu shaxsiy ma'lumotlar katta ma'lumot tahliliga sarflanishi mumkin. Misol uchun, 23-noyabr, 2013 yil, AQSh oziq-ovqat va farmatsevtika idorasiga rioya qilish uchun 2013 yil 22 noyabrdan boshlab yangi iste'molchilarga tibbiy genetik hisobotlarni taqdim etishni to'xtatgan. Biroq, 2015 yilda kompaniya yana genetik tuprik testining ayrim sog'liqni saqlash qismlarini taklif qila boshladi, bu safar FDA tomonidan tasdiqlandi.
Ommaviy rekordlar
Hukumat immigratsiya, nikoh, tug'ilish va o'lim kabi sog'liqni saqlash bilan bog'liq hodisalarning batafsil qaydlarini saqlaydi. AQSh aholini ro'yxatga olish 1790 yildan beri har 10 yilda juda ko'p miqdordagi ma'lumot to'plashdi. 2013 yilga kelib aholini ro'yxatga olish statistikasi saytida 370 milliard hujayra bor edi, bu esa taxminan 11 milliardga oshdi.
Veb-qidiruvlar
Google va boshqa veb-qidiruv provayderlari tomonidan to'plangan veb-qidiruv ma'lumoti aholining salomatligi bilan bog'liq real vaqtda tushunish mumkin. Shu bilan birga, veb-qidiruv naqshlaridan katta ma'lumotlarning qiymati an'anaviy sog'liq ma'lumotlari bilan birlashtirilishi bilan yaxshilanishi mumkin.
Ijtimoiy medialar
Facebook, Twitter va boshqa ijtimoiy ommaviy axborot vositalari platformalari kun bo'yi turli xil ma'lumotlarni to'playdilar va ular joylar, sog'liqni saqlash xatti-harakatlari, his-tuyg'ular va foydalanuvchilarning ijtimoiy shov-shuvlariga qarashadi. Ijtimoiy axborot vositalarining katta miqyosdagi ma'lumotlarning sog'liqni saqlashga tatbiq etilishi raqamli kasalliklarni aniqlash yoki raqamli epidemiologiya deb ataladi. Misol uchun, Twitter, umumiy aholi orasida yuqumli epidemiyalarni tahlil qilish uchun ishlatilgan.
Pensilvaniya universitetida boshlangan Butunjahon farovonligi loyihasi - bu ijtimoiy medyani o'rganishning yana bir namunasi bo'lib, odamlar tajribasi va sog'lig'ini yaxshiroq tushunishdir. Loyiha psixologlar, statistika mutaxassislari va kompyuter olimlarini birlashtiradi, ular onlayn rejimda muloqot qilishda ishlatiladigan tilni tahlil qiladilar, masalan, Facebook va Twitter-da maqomini yangilagan holda yozadilar. Olimlar foydalanuvchi tilining sog'lig'i va baxtiga qanday aloqasi borligini kuzatishmoqda. Tabiiy tillarni qayta ishlash va avtomatlashtirilgan o'rganishdagi yutuqlar ularning harakatlari bilan yordam beradi. Pensilvaniya universitetining yaqinda chop etilgan nashri ijtimoiy axborotni tahlil qilish orqali aqliy kasallikni oldindan aytib berish yo'llarini ko'rib chiqdi. Internetdan foydalanishni o'rganish orqali depressiya va boshqa aqliy salomatlikning belgilari aniqlanishi mumkin. Olimlar kelajakka umid qilishda ushbu uslublar xavfli shaxslarni yaxshiroq aniqlash va yordam berishga imkon beradi.
Things Internet (IoT)
Sog'liqni saqlash bilan bog'liq ma'lumotlarni ommaviy ravishda to'plash mobil va uy qurilmalarida ham to'planadi va saqlanadi.
- Smartfonlar : minglab mHealth ilovalari foydalanuvchining jismoniy faoliyati, oziqlanish, uyqu uslubi, his-tuyg'ular va boshqa parametrlar haqida ma'lumot olish imkonini beradi. Mahalliy mobil telefon ilovalari (masalan, GPS, elektron pochta, matnli xabarlar), shuningdek, shaxsning sog'lig'i haqida ma'lumot berishi mumkin.
- Tashqi ko'rinadigan monitorlar va qurilmalar: Teri ostiga o'rnatilgan pedometrlar, akselerometrlar, ko'zoynaklar, soatlar va chipslar ham sog'liqni saqlash bilan bog'liq ma'lumotlarni to'playdi va ularni bulutga yuborishi mumkin.
- Teletibbiyot vositalari tibbiy xizmat ko'rsatuvchilariga qon bosimi, yurak tezligi, nafas olish tezligi, kislorod, harorat, EKG tratsingi va vazni kabi bemorlarning parametrlarini kuzatishga imkon beradi.
Moliyaviy operatsiyalar
Bemorlarning kredit karta operatsiyalari, Carolinas HealthCare tizimida kasalxonaga yuborilishi xavfi yuqori bo'lgan bemorlarni aniqlash uchun foydalaniladigan prognozli modellarga kiritilgan. Charlotte joylashgan tibbiy yordam ko'rsatuvchi provayder bemorni turli guruhlarga ajratish uchun katta ma'lumotlardan foydalanadi, masalan, kasallik va geografik joylashuvga asoslangan.
Axloqiy va maxfiylikka oid tushunchalar
Ta'kidlash kerakki, ba'zi holatlarda sog'liqni saqlashga oid ma'lumotlar to'plash va ulardan foydalanishda muhim axloqiy va maxfiylik tamoyillari bo'lishi mumkin. Katta ma'lumotlarning yangi manbalari odamlarning va aholining salomatligiga qanday ta'sir qilishini tushunishimizga yordam beradi, biroq har xil xavflarni ehtiyotkorlik bilan ko'rib chiqish va nazorat qilish zarur. Bundan oldin, anonim deb hisoblangan ma'lumotlar qayta aniqlanishi mumkinligi ham e'tirof etilgan. Misol uchun, Garvardning Ma'lumotlarni Maxfiylik Laboratuvarı professori Latanya Sweeney "Shaxsiy genom" loyihasida qatnashadigan 1100 ko'ngillini ko'rib chiqdi. U va uning jamoasi o'zlarining ma'lumotlarini (pochta indeksi, tug'ilgan sanasi, jinsi) asosida ishtirokchilarning 42 foizini to'g'ri deb bilishgan. Ushbu bilimlar potentsial xavflar haqida xabardorligimizni oshirishi va ma'lumotlar almashish haqida yaxshiroq qaror qabul qilishimizga yordam beradi.
> Manbalar:
> Conway M, O'Connor D. Ijtimoiy medialar, katta ma'lumotlar va aqliy salomatlik: mavjud taraqqiyot va axloqiy ta'sirlar. Psixologiya bo'yicha joriy fikr 2016; 9: 77-82.
> Fernandes L, O'Connor M, Weaver V. Katta ma'lumotlar, katta natijalar. Amerika sog'liqni saqlash axborotlarini boshqarish assotsiatsiyasi 2012 jurnali; 83 (10): 38-43
> Guntuku S, Yaden D, Kern M, Ungar L, Eichstaedt J. Depressiya va ijtimoiy axborot vositalarida ruhiy kasalliklarni aniqlash: kompleks tekshiruv . Behavioral Sciences 2017- da joriy fikr ; 18: 43-49.
> Laser D, Kennedy R, King G, Vespignani A. Google Gripp haqidagi misol: Katta Ma'lumotlarni Analizidagi Tuzaklar . Ilmiy- 2014; 343 (6176): 1203-1205.
> Raghupathi V, Raghupathi V. Sog'liqni saqlash sohasida katta ma'lumotlar tahlil: va'da va potenti ol. Sog'liqni saqlash sohasidagi axborot va tizimlar 2014; 2: 3.
> Sweeney L, Abu A, Winn J. Shaxsiy Genom Loyiha ishtirokchilarining nomini aniqlash . Garvard universiteti. Ma'lumotlar Maxfiyligi laboratoriyasi. Oq qog'oz 1021-1. 24 aprel, 2013 yil.