Surse de date mari în medicină
Următoarele reprezintă o prezentare generală a tipurilor și surselor de date importante de interes pentru furnizorii de servicii medicale, cercetători, plătitori, factorii de decizie politică și industria. Aceste categorii nu se exclud reciproc, deoarece aceleași date pot proveni dintr-o varietate de surse.
Această listă nu este exhaustivă, deoarece aplicarea practică a unor analize de date mari va continua să se extindă.
Sisteme informaționale clinice
Acestea sunt surse tradiționale de date clinice pe care furnizorii de asistență medicală sunt obișnuiți să le vizualizeze.- Înregistrările medicale electronice (EHR) colectează, stochează și afișează informații cum ar fi datele demografice, istoricul medical trecut, problemele medicale active, imunizările, alergiile, medicamentele, semnele vitale, rezultatele testelor de laborator și de radiologie, rapoartele de patologie, furnizori, documente administrative și financiare
- Înregistrările medicale electronice (EMR) nu sunt identice cu EHR și, de obicei, se referă la datele stocate cu un anumit medic.
- Schimburile de informații în domeniul sănătății servesc ca noduri între sistemele discrete de informații clinice
- Registrele de pacienți, întreținute de organizațiile de îngrijire a sănătății pe propriile pacienți, sunt adesea legate de EHR. Alte registre urmăresc imunizările, cancerul, traumele și alte probleme de sănătate publică la o scară geografică mai largă.
- Portalul pacientului permite pacienților să acceseze informațiile personale de sănătate stocate în EHR ale unei organizații medicale. Unele portaluri pentru pacienți permit, de asemenea, utilizatorilor să solicite reîncărcări cu prescripție și să facă schimb de mesaje electronice sigure cu echipa de îngrijire a sănătății.
- Depozitele de date clinice agregate la nivel de pacient de date de la mai multe sisteme de informații clinice, cum ar fi EHRs și alte surse enumerate mai sus
Revendică datele de la plătitori
Plătitorii publici (de exemplu, Medicare) și plătitorii privați au depozite mari de date privind creanțele asupra beneficiarilor lor. Anumiți asigurători de sănătate oferă de asemenea stimulente pentru partajarea datelor dvs. de sănătate.Studii de cercetare
Baze de date de cercetare conțin informații despre participanții la studiu, tratamentele experimentale și rezultatele clinice. Studiile mari sunt de obicei sponsorizate de companii farmaceutice sau agenții guvernamentale. O aplicație a medicamentelor personalizate este de a se potrivi pacienților individuali cu tratamente eficiente, pe baza modelelor din datele din studiile clinice.Această abordare se deplasează dincolo de aplicarea principiilor medicale bazate pe dovezi, prin care un furnizor de servicii medicale determină dacă participanții la proces determină dacă un pacient are caracteristici generale (de exemplu vârsta, sexul, rasa, starea clinică). Cu analize de date mari, este posibil să se selecteze un tratament bazat pe informații mult mai granulare, cum ar fi profilul genetic al cancerului unui pacient (vezi mai jos).
Sistemele de susținere a deciziilor clinice (CDSS) s-au dezvoltat rapid și reprezintă acum o mare parte a inteligenței artificiale (AI) în medicină. Ei folosesc datele pacienților pentru a ajuta medicii să ia decizii și sunt adesea combinați cu EHR-urile.
Baze de date genetice
Depozitul de informații genetice umane continuă să se acumuleze într-un ritm rapid. Deoarece proiectul Genomului uman a fost finalizat în 2003, costul secvențierii ADN-ului uman a fost redus cu un milion de ori. Proiectul genomului personal (PGP), lansat în 2005 de către Școala Medicală Harvard, urmărește să secvențeze și să facă publice genomul complet al 100.000 de voluntari din întreaga lume. PGP în sine este un prim exemplu de proiect mare de date datorită volumului și varietății de date. Un genom personal conține aproximativ 100 de gigaocteți de date. Pe lângă genomul de secvențiere, PGP colectează, de asemenea, date din EHR-uri, sondaje și profiluri microbiome.Un număr de companii oferă secvențierea genetică directă la consumator pentru sănătate, trăsături personale și farmacogenetică pe o bază comercială.
Aceste informații personale ar putea fi subjugate unor analize de date mari. De exemplu, 23 și mi-a încetat să ofere clienților noștri rapoarte genetice privind sănătatea începând cu data de 22 noiembrie 2013, pentru a se conforma Administrației SUA pentru Alimente și Medicamente. Cu toate acestea, în 2015, compania a început să ofere anumite componente ale sănătății testului lor de saliva genetică din nou, de această dată cu aprobarea FDA.
Înregistrări publice
Guvernul ține evidența detaliată a evenimentelor legate de sănătate, cum ar fi imigrația, căsătoria, nașterea și moartea. Recensământul din SUA a colectat cantități mari de informații la fiecare 10 ani începând cu anul 1790. Site-ul statistic al recensământului a avut 370 miliarde de celule începând cu 2013, cu aproximativ 11 miliarde mai mult adăugate anual.Căutări pe Web
Informațiile de căutare de pe Web colectate de Google și de alți furnizori de căutare web ar putea oferi informații în timp real legate de sănătatea populației. Cu toate acestea, valoarea datelor mari din modelele de căutare pe web ar putea fi îmbunătățită prin combinarea acestora cu sursele tradiționale de date privind sănătatea.Social Media
Facebook, Twitter și alte platforme media sociale generează o varietate bogată de date în permanență, oferind o viziune asupra locațiilor, comportamentelor de sănătate, emoțiilor și interacțiunilor sociale ale utilizatorilor. Aplicarea datelor de pe mass-media sociale pentru sănătatea publică a fost menționată ca detecție digitală a bolilor sau epidemiologie digitală. Twitter, de exemplu, a fost utilizat pentru a analiza epidemiile de gripă în rândul populației generale.Proiectul World Well Being, care a început la Universitatea din Pennsylvania, este un alt exemplu de studiu al presei sociale pentru a înțelege mai bine experiența și sănătatea oamenilor. Proiectul reunește psihologi, statisticieni și oameni de știință care analizează limba folosită atunci când interacționează online, de exemplu, atunci când scriu actualizări de stare pe Facebook și Twitter. Oamenii de știință observă modul în care limbile utilizatorilor se referă la sănătatea și fericirea lor. Progresele în procesarea limbajului natural și învățarea în mașină ajută cu eforturile lor. O publicație recentă de la Universitatea din Pennsylvania a analizat modalitățile de prezicere a bolilor mintale prin analizarea mediilor sociale. Se pare că simptomele depresiei și a altor afecțiuni mentale pot fi detectate prin studierea utilizării internetului. Oamenii de stiinta spera ca in viitor aceste metode vor fi capabile sa identifice mai bine si sa asiste persoanele la risc.
Internetul obiectelor (IoT)
O mulțime de informații despre sănătate sunt colectate și stocate pe dispozitive mobile și de acasă.- Smartphone-uri: Mii de aplicații mHealth captează informații despre activitatea fizică a utilizatorului, aportul nutrițional, modelele de somn, emoțiile și alți parametri. Aplicațiile mobile de pe telefonul mobil (de exemplu, GPS, e-mail, mesaje text) pot oferi, de asemenea, indicii despre starea de sănătate a unui individ.
- Monitoare și dispozitive de montare: Pedometrele, accelerometrele, paharele, ceasurile și chipsurile încorporate sub piele colectează, de asemenea, informații referitoare la sănătate și pot, de asemenea, să le trimită în cloud.
- Dispozitivele telemedicine permit furnizorilor de asistență medicală să monitorizeze parametrii pacienților, cum ar fi tensiunea arterială, frecvența cardiacă, frecvența respiratorie, oxigenarea, temperatura, trasurile ECG și greutatea.
