Извори на големи податоци во медицината
Едноставна дефиниција на големи податоци во медицината е "целокупност на податоци поврзани со здравствената заштита и благосостојбата на пациентот" (Raghupathi 2014). Но, што точно се овие видови на податоци, и од каде доаѓаат?
Следново е широк преглед на видовите и изворите на големи податоци од интерес за здравствените работници, истражувачите, обврзниците, креаторите на политиката и индустријата.
Овие категории не се исклучуваат меѓусебно, бидејќи истите податоци можат да потекнуваат од различни извори.
Ниту, пак, оваа листа е исцрпна, бидејќи практичната примена на голема анализа на податоци сигурно ќе продолжи да се шири.
Клинички информациски системи
Овие се традиционални извори на клинички податоци кои давателите на здравствени услуги се навикнати да ги гледаат.
- Електронските здравствени досиеја ги собираат, складираат и прикажуваат информации како што се демографијата, мината историја на медицината, активни медицински проблеми, имунизации, алергии, лекови, витални знаци, резултати од лабораториски и радиолошки тестови, патолошки извештаи, белешки за напредок креирани од здравствената заштита провајдери и административни и финансиски документи
- Електронските медицински записи (EMRs) не се идентични со EHRs и обично се однесуваат на податоците складирани кај одреден лекар.
- Размена на здравствени информации служат како центри помеѓу различните клинички информациски системи
- Регистрираните пациенти, кои ги одржуваат здравствените организации на сопствените пациенти, често се поврзани со ЕЗЧП. Други регистри ги следат имунизациите, ракот, траумата и други прашања од јавното здравје на поширок географски план.
- Партнерите на пациентите им овозможуваат на пациентите пристап до личните здравствени информации што се чуваат во EHR на здравствената организација. Некои портали за пациентите, исто така, им овозможуваат на корисниците да бараат рецепти на рецепти и да разменуваат безбедни електронски пораки со тимот за здравствена заштита.
- Магацините за клинички податоци собираат податоци за нивото на пациентот од повеќе клинички информациски системи, како што се EHR и други извори наведени погоре
Бара податоци од плаќачи
Јавните обврзници (на пример, Medicare) и приватните обврзници имаат големи складишта на податоците за побарувањата на нивните корисници. Некои здравствени осигурители сега исто така нудат и стимулации за споделување на вашите здравствени податоци.
Истражувачки студии
Базите на истражувања содржат информации за учесниците во студијата, експерименталните третмани и клиничките резултати. Големите студии се обично спонзорирани од фармацевтските компании или владините агенции. Апликација на персонализирана медицина е да одговара на индивидуалните пациенти со ефективни третмани, врз основа на обрасците во податоците од клиничките испитувања.
Овој пристап се движи подалеку од примена на принципи на лекарства базирани на докази, со кои здравствениот работник одредува дали пациентот има широки карактеристики (на пр. Возраст, пол, раса, клинички статус) со учесници во испитувањето. Со голема анализа на податоци, можно е да се избере третман врз основа на многу повеќе грануларни информации, како што е генетскиот профил на ракот на пациентот (види подолу).
Системите за поддршка на клиничките одлуки (CDSS), исто така, брзо се развиваат и сега претставуваат голем дел од вештачката интелигенција (АИ) во медицината.
Тие ги користат податоците за пациентите за да им помогнат на лекарите со нивното донесување одлуки и често се комбинираат со EHRs.
Генетски бази на податоци
Репозиториумот за човечки генетски информации продолжува да се акумулира со брзо темпо. Бидејќи Проектот за човечки геном беше завршен во 2003 година, трошоците за секвенционирање на ДНК на човекот се намалени за еден милион пати. Проектот за личен геном (PGP), лансиран во 2005 година од Медицинскиот факултет Харвард, се обидува да ги следи и објави целосните геноми на 100.000 волонтери од целиот свет. Самиот PGP е одличен пример за голем проект за податоци, поради големиот обем и разновидност на податоци.
Личен геном содржи околу 100 гигабајти податоци. Покрај секвенционирањето на геномите, PGP исто така собира податоци од EHRs, истражувања и профили на микробиоми.
Голем број на компании нудат генетски секвенционирање на директен до потрошувач за здравје, лични карактеристики и фармакогенетика на комерцијална основа.
Овие лични информации може да бидат потчинети на голема анализа на податоци. На пример, 23andMe престанаа да нудат генетички извештаи поврзани со здравјето на нови клиенти од 22 ноември 2013 година, за да се усогласат со американската администрација за храна и лекови. Сепак, во 2015 година, компанијата почна повторно да нуди одредени здравствени компоненти од нивниот тест за генетска плунка, овој пат со одобрување од ФДА.
Јавни записи
Владата води детална евиденција на настани поврзани со здравјето, како што се имиграција, брак, раѓање и смрт. Пописот во САД собирал огромни количини на информации секои 10 години од 1790 година. Веб-страницата за статистика на пописот има 370 милијарди клетки од 2013 година, со околу 11 милијарди повеќе годишно.
Веб пребарувања
Информациите за пребарување на интернет што ги собрале Google и другите провајдери на веб-пребарувања може да обезбедат увид во реално време во врска со здравјето на населението. Сепак, вредноста на големи податоци од веб-моделите за пребарување може да се подобри со комбинирање со традиционалните извори на здравствени податоци.
Социјални медиуми
Фејсбук, Твитер и други социјални медиуми платформи генерираат богата разновидност на податоци околу часовникот, давајќи ги предвид локациите, здравствените однесувања, емоциите и социјалните интеракции на корисниците. Примената на големите податоци на социјалните медиуми за јавното здравје се нарекува дигитална детекција на болести или дигитална епидемиологија. Твитер, на пример, се користи за анализирање на епидемии на грип кај општата популација.
Проектот за светско благосостојба, кој започна на Универзитетот во Пенсилванија, е уште еден пример за проучување на социјалните медиуми за подобро разбирање на искуството и здравјето на луѓето. Проектот ги спојува психолозите, статистичарите и компјутерските научници кои го анализираат јазикот што се користи кога комуницирате онлајн, на пример, кога пишувате ажурирани статуси на Фејсбук и Твитер. Научниците гледаат како јазикот на корисниците се однесува на нивното здравје и среќа. Напредокот во обработката на природниот јазик и машинското учење помагаат во нивните напори. Една неодамнешна публикација од Универзитетот во Пенсилванија ги разгледа начините за предвидување на ментални болести со анализа на социјалните медиуми. Се чини дека симптомите на депресија и други ментални здравствени услови може да се детектираат со проучување на нашата употреба на интернетот. Научниците се надеваат дека во иднина овие методи ќе можат подобро да ги идентификуваат и да им помогнат на лицата со ризик.
Интернет на нештата (IoT)
Масивни нивоа на информации поврзани со здравјето се исто така собрани и складирани на мобилни и домашни уреди .
- Паметни телефони : Илјадници mHealth апликации зафаќаат информации за физичката активност на корисникот, исхрана, спиење, емоции и други параметри. Природните апликации за мобилни телефони (на пр. GPS, е-пошта, текстуални пораки) исто така можат да дадат индиции за здравствениот статус на поединецот.
- Монитори и уреди за носење: педометри, акцелерометар, очила, часовници и чипови вградени под кожата, исто така, собираат информации поврзани со здравјето и можат да ги испратат и во облакот.
- Телемедицинските помагала им овозможуваат на давателите на здравствени услуги да ги следат параметрите на пациентот, како што се крвниот притисок, срцевиот ритам, стапката на респираторна функција, оксигенацијата, температурата, ЕКГ трагите и тежината.
Финансиски трансакции
Трансакциите со кредитни картички на пациентите се вклучени во предвидливите модели користени од системот Carolinas HealthCare за да се идентификуваат пациентите кои се изложени на висок ризик за враќање во болница. Овластениот давател на здравствени услуги во Шарлот користи големи податоци за да ги подели пациентите во разни групи, на пример, врз основа на болеста и географската локација.
Етички и приватност импликации
Треба да се истакне дека, во некои случаи, може да има важни етички и приватни импликации при собирање и пристап до податоци во здравствената заштита. Новите извори на големи податоци можат да го подобрат нашето разбирање за тоа што влијае врз здравјето на поединците и населението, меѓутоа, различните ризици треба внимателно да се разгледуваат и следат. Сега е исто така признаено дека податоците што претходно се сметале за анонимни, може повторно да се идентификуваат. На пример, професорот Латања Свини од лабораторијата за податоци за заштита на податоците на Харвард ги разгледаше 1.130 доброволци вклучени во Проектот за личен геном. Таа и нејзиниот тим можеа точно да именуваат 42 проценти од учесниците врз основа на информациите што ги делиле (ZIP код, датум на раѓање, пол). Ова сознание може да ја зголеми нашата свесност за потенцијалните ризици и да помогне да се подобрат одлуките за делење на податоци.
> Извори:
> Конвеј М, О'Коннор Д. Социјалните медиуми, големите податоци и менталното здравје: тековните достигнувања и етичките импликации. Тековно мислење во психологијата 2016; 9: 77-82.
> Фернандес Л, О'Коннор М, Ткајач В. Биг податоци, поголеми резултати. Весник на Американското здружение за управување со здравствени информации 2012; 83 (10): 38-43
> Guntuku S, Yaden D, Kern M, Ungar L, Eichstaedt J. Откривање на депресија и ментална болест на социјалните медиуми: интегративен преглед . Тековно мислење во однесувањето науки 2017; 18: 43-49.
> Лазер Д, Кенеди Р, крал Г, Веспињани А. Парабола на Google Flu: замки во голема анализа на податоци . Наука 2014; 343 (6176): 1203-1205.
> Raghupathi W, Raghupathi V. Анализа на големи податоци во здравството: ветување и потенцирање. Компјутери и информациски науки и системи 2014; 2: 3.
> Sweeney L, Abu A, Winn J. Идентификување на учесниците во проектот за личен геном по име . Универзитетот Харвард. Лабораторија за приватност на податоци. Бела книга 1021-1. 24 април 2013 година.