Sağlık hizmeti veri bilimcileri ve analistlerinin iş başındaki bilinçaltı görselleri, düzenli bir şekilde düzenlenmiş elektronik tablolar, algoritmalar, verileri işleyen programlama dilleri ve renkli grafikler ve çizelgeler oluşturan görselleştirme araçlarını içerir. ve benzeri. Ancak bu gerçeklikten uzaktır.
Gerçekte, veri bilimciler günlük olarak tek bir unsurla boğuşurlar: yapılandırılmamış veri. Büyük veri patlaması sağlık sektörünü son derece etkiledi. Raporlar, klinik ekipman, giyilebilir cihazlar, Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR) ve daha fazlası açısından teknik gelişmelerin muazzam miktarda veri üretimine yol açtığını ortaya koyuyor.
Aslında istatistikler, sağlık sektörünün üretilen toplam veri hacminin neredeyse %30'unu oluşturduğunu ortaya koyuyor . Ayrıca, ortalama olarak tek bir hastane her yıl 50 petabayttan fazla veri üretiyor. Ancak sorun şu ki, üretilen verilerin %80'inden fazlası yapılandırılmamış durumda.
Nedir ve veriye dayalı karar almayı, çığır açan devrimleri, sağlık hizmetleri Ar-Ge ve inovasyonunu nasıl etkiler? Bu makalede öğreneceğiz.
Yapılandırılmış ve Yapılandırılmamış Veri: Aynı Kapsülün İki Yarısı
Üretilen her veri iki kategoriden birine girer. Şimdi ikisinin ne anlama geldiğini anlayalım.
Sağlık Hizmetinde Yapılandırılmış Veri
Basit, düzgün bir şekilde organize edilmiş, kolay erişilebilir ve standart bir formatta olan her türlü veri, yapılandırılmış veriyi oluşturur. Yapılandırılmış verilerin temel özellikleri şunları içerir:
- Evrensel veya tek biçimli formatlar isme, tarihe, tıbbi kodlara ve daha fazlasına uygun atıflarla
- Birlikte çalışabilirlikbunların standardizasyonu, geniş yelpazedeki sağlık hizmeti paydaşlarının bu verileri kendi gereksinimleri için kullanmalarının önünü açıyor
- Bulunabilirlik ve işlenebilirlik Klinik karar almayı, referans vermeyi, raporlamayı ve daha fazlasını teşvik etmek
Yapılandırılmış Veri Örnekleri
| Klinik ve Tıbbi Kodlar | ICD ve CPT kodları, laboratuvar sonuçlarından alınan raporlar |
| Demografik Bilgi | Hasta adı, yaşı, doğum tarihi, cinsiyeti, bölgesi ve daha fazlası |
| Fiziksel önlemler ve hayati bilgiler | Boy, kilo, kalp atış hızı, vücut ısısı ve benzeri |
| İlaçlar | Reçeteli ilaçlar, dozajlar, uygulama programları, alerjiler ve daha fazlası |
Sağlık Hizmetinde Yapılandırılmamış Veri
Standart bir formatta bulunmayan, erişilebilir bir konumda bulunan veya işlenemeyen her türlü veri, yapılandırılmamış veri kategorisine girmektedir. Ne yazık ki sağlık hizmetlerinde üretilen yapılandırılmamış verinin hacmi emsallerini geride bırakıyor.
Yapılandırılmış veriler belirtileri ortaya koyuyorsa, yapılandırılmamış veriler altta yatan mantığı ve diğer nüansları gün ışığına çıkarır. Yapılandırılmamış verileri en iyi şekilde anlamak için gerçek dünyadaki örneklere bakmamız gerekir.
Yapılandırılmamış Veri Örnekleri
| Tıbbi Notlar | Sağlık uzmanları tarafından kaydedilen reçeteler gibi çevrimdışı tıbbi notlar. |
| Tıbbi Görüntüleme Verileri | MRI, CT veya ultrason tarayıcıları gibi klinik cihazlar tarafından oluşturulan herhangi bir görüntü |
| Görsel-işitsel veriler | Hasta konsültasyonlarının, görüşmelerin veya cerrahi prosedürlerin ses, video veya transkript verileri kısmı |
| Hasta tarafından oluşturulan veriler | Giyilebilir veri kümelerinden, sözlü olarak iletilen bilgilerden ve benzerlerinden elde edilebilir |
| Sosyal medya ve iletişim verileri | Gibi hasta geribildirim analizi hastalar tarafından konsültasyon amacıyla veya sağlık uzmanları tarafından yüklenenler, gönderilen e-postalar, gönderilen ve alınan mesajlar ve benzeri |
| Genetik veriler | Bir bireyin kalıtsal hastalıkları tespit edebilecek DNA raporları ve analizleri hakkında bilgiler |
[Ayrıca Okuyun: Yapay Zeka Tıbbi Kayıtlarının Özetlenmesi: Tanım, Zorluklar ve En İyi Uygulamalar]
Eylemlerden İçgörülere: Klinik Karar Vermeye Yardımcı Olmak İçin Yapılandırılmamış Veriler Nasıl Dönüştürülür ve Kullanılır?
Sayısız türde yapılandırılmamış verinin kaynağı olarak hareket eden teknoloji, aynı zamanda bize bu verileri deşifre etmek için çözümler ve teknikler de sağlıyor. Yapay Zeka (AI), Makine Öğrenimi (ML) ve analitik gibi yeni ortaya çıkan teknolojileri kullanarak, bu veri türünü yalnızca organize etmekle kalmıyoruz, aynı zamanda eyleme geçirilebilir içgörüler için de anlamlandırabiliyoruz.
Bunun mümkün olabileceği yollara bakalım.
Sağlık Hizmetinde Doğal Dil İşlemeden (NLP) Yararlanma
Basit bir ifadeyle, NLP yalnızca bir doktorun el yazısını okuyup anlamakla kalmaz, aynı zamanda fark edilmeyen yönleri ortaya çıkarmak için onu işleyebilir. Ayrıca saatlerce süren video veya ses içeriğini ayrıştırabilir ve verileri, sıradan kişilerin üzerinde çalışması için gereken ve belirtilen şekilde düzenleyebilir.
Tıpta Tahmine Dayalı Analitik
- Gösterge niteliğindeki sonuçlar için verileri anlayın
- Verileri gösterge niteliğinde sonuçlarla anlayın ve çözümler önerin
- Çözümleri anlayın, önerin ve gelecekteki olası olayları ve sonuçları tahmin edin
Bu üçü sırasıyla tanımlayıcı, kural koyucu ve tahmine dayalı analitik yöntemleri oluşturmaktadır.
[Ayrıca Okuyun: Sağlık Yapay Zekasında Veri Etiketleme Nedir? Tanımı, Teknikleri ve Kullanım Alanları ]
Sağlık sektöründe, tahmine dayalı analizler, gelecekteki olası bir sonucu yüksek olasılıkla gösterebildiği için hayat değiştirici olabilir. Sağlık sektöründe makine öğreniminin kullanımı , bu tür kavramların gerçeğe dönüşmesini sağlamıştır. Tahmine dayalı analizler sayesinde, tıbbi görüntüleme verileri, yaşam tarzı, yaş, demografik özellikler ve daha fazlasını dikkate aldıktan sonra, iyi huylu bir tümörün kötü huylu bir tümöre dönüşüp dönüşmeyeceğini doğru bir şekilde tahmin edebilir.
Benzer şekilde, genomik verilerin doğru analizi yoluyla tahmine dayalı analizler, bir bireyin diyabet, kalp hastalığı veya Alzheimer geliştirme olasılığının olup olmadığını belirlemeye yardımcı olabilir. Bu, yaşam ve ölüm arasındaki analizdir; çünkü sağlık uzmanları ilaç önerebilir, farkındalığı artırabilir veya şansı önlemek için yaşam tarzı değişiklikleri önerebilir.
Yapılandırılmamış verileri derleyip düzenlediğimizde ve bir bağlam içine yerleştirdiğimizde, hastalıkların teşhis ve tedavisinde sayısız yeni yol açılır. İdeal teknolojinin doğru kullanımıyla, bu verilerin işlenmesi de sorunsuz bir şekilde gerçekleşir.
Ancak bu adımları atlamak ve sağlık hizmeti algoritmalarınızı ve çözümlerinizi eğitmek için işlenmeye hazır verilere sahip olmak istiyorsanız bizimle iletişime geçebilirsiniz. Sağlık hizmetlerine özel tüm ihtiyaçlarınız için özel ve etik kaynaklı sağlık hizmetleri verileri sunuyoruz. Bugün bizimle iletişime geçin.
