Крыніцы вялікіх дадзеных у медыцыне
Простае вызначэнне вялікіх аб'ёмаў дадзеных у медыцыне «сукупнасць дадзеных, звязаных з пацыентам медыцынскай дапамогі і дабрабыту» (Raghupathi 2014). Але тое, што менавіта гэтыя тыпы дадзеных, і адкуль яны бяруцца?
Ніжэй прыводзіцца агульны агляд тыпаў і крыніц вялікіх дадзеных, якія ўяўляюць цікавасць для медыцынскіх работнікаў, даследчыкаў, плацельшчыкаў, палітыкаў і прамысловасці.
Гэтыя катэгорыі не з'яўляюцца ўзаемавыключальнымі, паколькі адны і тыя ж дадзеныя могуць паступаць з розных крыніц.
Таксама гэты спіс з'яўляецца вычарпальным, паколькі практычнае прымяненне вялікіх аналітычных дадзеных, безумоўна, працягвае пашырацца.
Клінічныя інфармацыйныя сістэмы
Гэта традыцыйныя крыніцы клінічных дадзеных, медыцынскія работнікі, якія прывыклі да прагляду.
- Электронныя медыцынскі (EHRS) збор, захоўванне і адлюстраванне інфармацыі , такія як дэмаграфія, гісторыя хваробы, актыўныя медыцынскія праблемы, імунізацыя, алергія, лекі, жыццёва важныя прыкметы, вынікі лабараторных і радыёлагічных выпрабаванняў, справаздачы аб паталогіі, нататкі , створаных медыка - санітарнай дапамогу прагрэсуюць правайдэры, а таксама адміністрацыйныя і фінансавыя дакументы
- Электронныя медыцынскія запісы (ЭМЗ) не ідэнтычныя EHRs і , як правіла , ставяцца да дадзеных , запісаным з канкрэтным лекарам.
- Інфармацыя аховы здароўя абмены служаць канцэнтратарамі паміж разнастайнымі клінічнымі інфармацыйнымі сістэмамі
- Пацыент рэестр, падтрыманыя арганізацыямі аховы здароўя на сваіх пацыентаў, часта звязаныя з ЭМК. Іншыя рэгістры адсочваць прышчэпкі, рак, траўмы і іншыя пытанні грамадскага аховы здароўя на больш шырокім геаграфічным маштабе.
- Парталы пацыента дазваляюць пацыентам атрымаць доступ да асабістай медыцынскай інфармацыі , якая захоўваецца ў ЭМК арганізацыі медыцынскай дапамогі ў. Некаторыя парталы пацыента таксама дазваляюць карыстальнікам запытваць рецептурных запраўкі і абмен бяспечных электронных паведамленні з камандай медыка-санітарнай дапамогі.
- Клінічныя сховішчы дадзеных сукупныя дадзеныя пацыента на ўзроўні ад некалькіх клінічных інфармацыйных сістэм, такіх як EHRs і іншых крыніц, пералічаных вышэй
Сцвярджае дадзеныя з плацельшчыкамі
Дзяржаўныя плацельшчыкі (напрыклад, Medicare) і прыватныя плацельшчыкі маюць вялікія сховішчы дадзеных прэтэнзій на іх атрымальніках. Некаторыя страхавыя кампаніі ў цяперашні час таксама прапануюць стымулы для абмену дадзеных у галіне аховы здароўя.
навуковыя даследаванні
Базы дадзеных даследаванняў ўтрымліваюць інфармацыю пра ўдзельнікаў даследавання, эксперыментальных метадаў лячэння і клінічных зыходаў. Буйныя даследаванні, як правіла, пры падтрымцы фармацэўтычных кампаній або дзяржаўных устаноў. Прымяненне персаналізаванай медыцыны з'яўляецца адпаведнасць асобных пацыентаў з эфектыўнымі працэдурамі, на аснове шаблонаў ў дадзеных клінічных выпрабаваннях.
Гэты падыход выходзіць за рамкі прымянення прынцыпаў доказнай медыцыны, з дапамогай якога лекар вызначае, ці з'яўляецца пацыент акцыі шырокіх характарыстык (напрыклад, узрост, пол, раса, клінічны статус) з удзельнікамі судовага разбору. З вялікім аналізам дадзеных, можна выбраць лячэнне, заснаванае на значна больш крупчастай інфармацыі, такія як генетычны профіль рака пацыента (гл. Ніжэй)
Клінічныя сістэмы падтрымкі прыняцця рашэнняў (CDS) таксама хутка развіваецца і ў цяперашні час уяўляюць сабой вялікую частку штучнага інтэлекту (ІІ) у медыцыне.
Яны выкарыстоўваюць дадзеныя пацыента, каб дапамагчы лекарам з іх прыняццем рашэнняў і часта спалучаюцца з EHRs.
Генетычныя базы дадзеных
Сховішча генетычнай інфармацыі чалавека працягвае назапашвацца ў хуткім тэмпе. Паколькі праект геному чалавека быў завершаны ў 2003 годзе, кошт секвенирования ДНК чалавека была зніжана на мільён разы. Генны Personal (PGP), запушчаны ў 2005 годзе Harvard Medical School, імкнецца ўпарадкаваць і апублікаваць поўныя генома 100000 добраахвотнікаў з усяго свету. Сам PGP з'яўляецца яркім прыкладам вялікага праекта дадзеных з-за велізарны аб'ём і разнастайнасць дадзеных.
Персанальны геном змяшчае каля 100 гігабайтаў дадзеных. У дадатку да секвенирование геном, ПФГ таксама збіраюць дадзеныя з EHRs, абследаванняў і профіляў микробиома.
Шэраг кампаній прапануюць прамое для спажыўца генетычнага секвенирования для здароўя, асабістых якасцяў і Фармакогенетику на камерцыйнай аснове.
Гэтая асабістая інфармацыя можа быць падпарадкавана вялікімі аналітычнымі дадзенымі. Напрыклад, 23andMe перасталі прапаноўваць звязаныя са здароўем генетычных справаздач новых кліентаў па стане на 22 лістапада 2013 года, для выканання з прадуктамі і лекамі ЗША. Тым не менш, у 2015 годзе, кампанія пачала прапаноўваць пэўныя кампаненты для здароўя іх генетычнага тэсту сліны, на гэты раз з адабрэння FDA.
Public Records
Урад вядзе падрабязныя запісы пра падзеі, звязаных са здароўем, такіх як іміграцыя, шлюб, нараджэнне і смерць. Перапісу насельніцтва ЗША сабралі велізарную колькасць інфармацыі кожныя 10 гадоў з тых часоў 1790. перапіс сайт статыстыкі было 370 мільярдаў клетак па стане на 2013 год, з прыкладна 11 млрд больш, дадаюць у год.
вэб-пошукавыя запыты
Інфармацыя пра вэб-пошуку, сабраныя Google і іншых пастаўшчыкоў вэб-пошуку можа забяспечыць у рэжыме рэальнага часу разуменне звязаных з здароўя насельніцтва. Тым не менш, значэнне вялікіх дадзеных шаблонаў вэб-пошуку можа быць палепшана за кошт яго спалучэння з традыцыйнымі крыніцамі дадзеных аб стане здароўя.
сацыяльныя медыя
Facebook, Twitter і іншыя сацыяльнай медыя-платформы генераваць багатае разнастайнасць дадзеных вакол гадзін, даючы ўяўленне ў месцы, здароўе паводзіны, эмоцыі і сацыяльныя ўзаемадзеяння карыстальнікаў. Прымяненне сацыяльных медыя вялікіх дадзеных для грамадскага аховы здароўя было перададзена ў якасці лічбавага выяўлення захворвання або лічбавай эпідэміялогіі. Twitter, да прыкладу, быў выкарыстаны для аналізу эпідэмій грыпу сярод насельніцтва ў цэлым.
Сусветнае Дабрабыт Праект, які пачаўся ў Універсітэце Пенсільваніі, з'яўляецца яшчэ адным прыкладам вывучэння сацыяльных медыя, каб зразумець вопыт і здароўе лепш людзей. Праект аб'ядноўвае псіхолагаў, статыстыкаў і камп'ютэрных навукоўцаў, якія аналізуюць мова, які выкарыстоўваецца пры зносінах у Інтэрнэце, напрыклад, пры напісанні абнаўлення статусу на Facebook і Twitter. Навукоўцы назіраюць, як мова карыстальнікаў ставіцца да свайго здароўя і шчасця. Дасягненні ў галіне апрацоўкі натуральнай мовы і машыннага навучання дапамагаюць іх пачынаннях. У нядаўняй публікацыі з Універсітэта Пенсільваніі разглядалі спосабы прагназавання псіхічных захворванняў шляхам аналізу сацыяльных медыя. Аказваецца, што сімптомы дэпрэсіі і іншых умоў псіхічнага здароўя могуць быць выяўленыя шляхам вывучэння нашага выкарыстання Інтэрнэту. Навукоўцы спадзяюцца, што ў будучыні гэтыя метады будуць мець магчымасць лепш выяўляць і дапамагаць асоб, схільных рызыцы.
Інтэрнэт рэчаў (IoT)
Масіўны troves інфармацыі , звязаныя са здароўем, таксама збіраецца і захоўваецца на мабільных і хатнія прыладах .
- Смартфоны : Тысячы мЗдоровье прыкладанняў інфармацыю захопу па фізічнай актыўнасці карыстальніка, спажыванне пажыўных рэчываў, сон, эмоцыі і іншыя параметры. Родныя прыкладання для мабільных тэлефонаў (напрыклад, GPS, электронная пошта, тэкставыя паведамленні) таксама могуць даць падказкі аб стане здароўя чалавека.
- Пераносныя маніторы і прылады: шагомер, акселерометры, акуляры, гадзіннік, і чыпы, убудаваныя пад скуру таксама збіраць інфармацыю, звязаныя са здароўем, а таксама можа адправіць іх у воблаку.
- Тэлемедыцына прылада дазваляе медработнікам для маніторынгу параметраў пацыентаў, такіх як крывяны ціск, частата сардэчных скарачэнняў, частата дыхання, аксігенацыі, тэмпература, ЭКГ абводка, і вагу.
фінансавыя аперацыі
крэдытных карт здзелак Пацыентаў ўключаны ў прагназуюць мадэляў, якія выкарыстоўваюцца Carolinas HealthCare сістэмы для выяўлення пацыентаў, якія знаходзяцца ў групе высокай рызыкі развіцця быўшы рэадмісіі ў бальніцу. Шарлота аснове медыцынскіх паслуг выкарыстоўвае вялікія дадзеныя, каб падзяліць пацыентаў на розныя групы, напрыклад, на аснове хваробы і геаграфічнага становішча.
Этычныя і прыватнасці Наступствы
Неабходна падкрэсліць, што, у некаторых выпадках, можа быць важным этычным і прыватнасць наступствам пры зборы дадзеных і доступу ў медыка-санітарнай дапамогі. Новыя крыніцы вялікіх аб'ёмаў дадзеных могуць палепшыць наша разуменне таго, што ўплывае на фізічныя і здароўе насельніцтва, аднак, розныя рызыкі павінны быць старанна прадуманы і кантралявацца. У цяперашні час таксама было прызнана, што дадзеныя раней лічацца ананімнымі, могуць быць паўторна вызначаны. Напрыклад, прафесар Latanya Sweeney Лабараторыі прыватнасці дадзеных Гарварда разгледзела 1130 добраахвотнікаў, якія ўдзельнічаюць у праекце Personal Genome. Яна і яе каманда змаглі правільна назваць 42 адсоткаў удзельнікаў на аснове інфармацыі , якую яны сумесна (паштовы індэкс, дата нараджэння, пол). Гэта веданне можа павысіць нашу дасведчанасць аб патэнцыйных рызыках і дапаможа нам прымаць больш абгрунтаваныя рашэнні аб абмене дадзеных.
> Крыніцы:
> Conway M, O'Connor D. Сацыяльныя медыя, вялікія дадзеныя і псіхічнае здароўе: сучасныя дасягненні і этычныя наступствы. Current Opinion ў галіне псіхалогіі 2016 году; 9: 77-82.
> Fernandes L, M О'Конар, Weaver В. Вялікія дадзеныя, вялікія вынікі. Часопіс Амерыканскай асацыяцыі аховы здароўя Information Management 2012; 83 (10): 38-43
> Guntuku S, Yaden D, Керн M, L Ангер, Eichstaedt J. Вызначэнне дэпрэсіі і псіхічных захворванняў у сацыяльных медыя: інтэгратыўнасці агляд . Current Opinion ў бігейвіярызму 2017 годзе; 18: 43-49.
> Lazer D, Кэнэдзі R, G King, Vespignani А. Прыпавесць Google Flu: Пасткі ў вялікай аналізу дадзеных . Навука 2014; 343 (6176): 1203-1205.
> Raghupathi W, Raghupathi V. Вялікія аналітычныя дадзеныя ў галіне аховы здароўя: абяцанне і Potenti інш. Інфармацыя пра здароўе Навука і сістэма 2014 году; 2: 3.
> Sweeney L, Abu A, Winn J. Вызначэнне удзельнікаў праекта Асабістыя Genome па назве . Гарвардскі універсітэт. Прыватнасць дадзеных Lab. White Paper 1021-1. 24 красавіка 2013.