Медицинадағы үлкен деректердің көздері
Медицинада үлкен деректердің анықтамасы «пациенттердің денсаулығын сақтау және әл-ауқатпен байланысты мәліметтердің жиынтығы» (Raghupathi 2014). Бірақ дәл осы деректер түрлері және олар қайдан келеді?
Төменде медициналық қызмет көрсетушілерге, зерттеушілерге, төлеушілерге, саясаткерлерге және өнеркәсіпке қызығушылық тудыратын үлкен деректердің түрлері мен көздеріне шолу жасалады.
Бұл санаттар бір-бірінен айырмашылығы жоқ, өйткені сол деректер әр түрлі көздерден бастау алады.
Сондай-ақ, бұл тізім толық емес, өйткені үлкен деректерді сараптау практикалық қолданысы кеңейтілетін болады.
Клиникалық ақпараттық жүйелер
Бұл медицина қызметкерлері қарауға бейімделген клиникалық деректердің дәстүрлі көздері.
- Электрондық денсаулық сақтау туралы жазбалар (EHRs) демографиялық ақпарат, өткен медициналық тарих, белсенді медициналық мәселелер, иммунитеттер, аллергия, дәрі-дәрмектер, өмірлік белгілер, зертханалық және радиологиялық сынақтардың нәтижелері, патология туралы есептер, медициналық қызметпен жасалған прогресс туралы жазбаларды жинау, сақтау және көрсету провайдерлер, әкімшілік және қаржылық құжаттар
- Электрондық медициналық жазбалар (EMRs) EHRs бірдей емес және әдетте белгілі бір дәрігермен сақталған деректерге қатысты.
- Денсаулық сақтау туралы ақпарат алмасу түрлі клиникалық ақпараттық жүйелер арасындағы хабтар болып табылады
- Медициналық ұйымдар өз пациенттерінде ұстайтын науқастар тізілімі көбінесе ЭУЗ-мен байланысты. Басқа регистрлер иммундауды, ракпен, жарақаттануды және басқа да қоғамдық денсаулық мәселелерін географиялық кең ауқымда қадағалайды.
- Пациент порталдары пациенттерге денсаулық сақтау ұйымының ЕХЗ-де сақталған жеке медициналық ақпаратқа қол жеткізуге мүмкіндік береді. Кейбір пациенттер порталдары, сонымен қатар, пайдаланушыларға рецепт бойынша толықтыруды сұрайды және денсаулық сақтау тобымен қауіпсіз электрондық хабарламалармен алмасуға мүмкіндік береді.
- Клиникалық деректер қоймалары жоғарыда аталған EHRs және басқа да көздер сияқты көптеген клиникалық ақпараттық жүйелерден пациенттер деңгейіндегі деректерді біріктіреді
Төлеушілерден деректерді талап етеді
Мемлекеттік төлеушілер (мысалы, Medicare) және жеке төлеушілер олардың бенефициарлары туралы шағым деректерінің үлкен репозитарийлеріне ие. Кейбір денсаулық сақтандырушылар енді сіздің денсаулық туралы деректеріңізді бөлісуге ынталандырады.
Ғылыми зерттеулер
Зерттеу дерекқорында зерттеу қатысушылары, тәжірибелік емдеу және клиникалық нәтижелер туралы ақпарат бар. Ірі зерттеулер әдетте фармацевтикалық компаниялар немесе мемлекеттік мекемелер тарапынан қаржыландырылады. Жекелендірілген дәрі-дәрмектерді қолдану - жеке емделушілерге клиникалық сынақ деректеріндегі үлгілерге негізделген тиімді емдеу.
Бұл көзқарас дәлелді медицина қағидаларын қолданудан басқа, денсаулық сақтау ұйымы пациент қатысушылары бар кең сипаттамалары (мысалы, жас, жыныс, нәсіл, клиникалық статус) туралы мәселені шешетінін анықтайды. Үлкен деректер талдауларымен науқастың қатерлі ісігінің генетикалық профилі сияқты төменірек ақпаратқа негізделген емдеуді таңдауға болады (төменде қараңыз).
Клиникалық шешімдерді қолдау жүйесі (CDSS) жылдам дамып келеді және қазір медицинада жасанды интеллекттің (АИ) үлкен бөлігін құрайды.
Олар пациенттер туралы деректерді клиникалық дәрiгерлерге өз шешiмдерiн қабылдауына көмектесу үшiн пайдаланады және жиi ЭУЗ-мен бiрiктiрiледi.
Генетикалық деректер базасы
Адамның генетикалық ақпаратының репозиторийі жылдам қарқынмен жиналуын жалғастыруда. Адам геномының жобасы 2003 жылы аяқталғаннан бері адамның ДНҚ-ны реттеуге жұмсалатын шығындар миллион есеге азайған. 2005 жылы Гарвард Медицина мектебі арқылы басталған жеке геномдық жоба (PGP) бүкіл әлемнің 100 мың еріктілерінің толық геномын жүйелеуге және жариялауға ұмтылады. PGP-тің өзі деректердің үлкен көлемі мен алуан түріне байланысты үлкен деректер жобасының ең маңызды мысалы болып табылады.
Жеке геномда шамамен 100 гигабайт деректер бар. Геномдарды секвенирлеуден басқа, PGP сонымен бірге EHRs, surveys және microbiome профильдерінен деректер жинайды.
Бірқатар компаниялар коммерциялық негізде денсаулыққа, жеке қасиеттерге және фармакогенетикаға тікелей тұтынушыға генетикалық секвенцияларды ұсынады.
Бұл жеке ақпарат үлкен деректер талдауларына бағынышты болуы мүмкін. Мысалы, 2013 жылғы 22 қарашадағы жағдай бойынша АҚШ-тың Азық-түлік және дәрі-дәрмекпен қамтамасыз ету басқармасының талаптарына сәйкестендіру үшін 23-і жаңа тұтынушыларға денсаулыққа қатысты генетикалық есеп беруді тоқтатты. Дегенмен, 2015 жылы компания FDA-ның мақұлдауымен қайтадан генетикалық сілекей тестінің кейбір денсаулық компоненттерін ұсынуға кірісті.
Қоғамдық жазбалар
Үкімет иммиграция, неке, туылу және өлім сияқты денсаулыққа қатысты оқиғаларды толық жазады. АҚШ-тың санағы 1790 жылдан бері әр 10 жылда көптеген ақпарат жинады. Санақ статистикасы веб-сайтында 2013 жылы 370 млрд.
Веб-іздеу
Google және басқа веб-іздеу провайдерлері жинаған веб-іздеу ақпараттары халықтың денсаулығына қатысты нақты түсініктерді қамтамасыз етуі мүмкін. Дегенмен, веб-іздеу үлгісіндегі үлкен деректердің құны оны дәстүрлі денсаулық деректерімен біріктіру арқылы жақсартылуы мүмкін.
Әлеуметтік медиа
Facebook, Twitter және басқа да әлеуметтік медиа платформалар тәулік бойы деректердің бай алуан түрлерін жасайды, бұл орындарға, денсаулық сақтау әрекеттеріне, эмоцияларға және пайдаланушылардың әлеуметтік өзара әрекеттеріне көзқарас береді. Әлеуметтік медианың үлкен көлемді деректерді қоғамдық денсаулыққа қолдану сандық эпидемиология немесе сандық эпидемиология деп аталады. Мысалы, Twitter, жалпы халық арасында тұмау эпидемиясын талдау үшін пайдаланылған.
Пенсильвания Университетінде басталған Бүкіләлемдік әл-ауқат жобасы - адамдардың тәжірибесін және денсаулығын жақсарту үшін әлеуметтік медианы зерттеудің тағы бір мысалы. Жоба психологтарды, статистиктерді және компьютерлік ғалымдарды біріктіреді, мысалы, Facebook-де, Twitter-дегі статус жаңартуларын жазған кезде, Интернетте өзара әрекеттесуде қолданылатын тілге талдау жасайды. Ғалымдар пайдаланушылардың тілдері денсаулық пен бақытқа қатысты екенін қадағалап отырады. Табиғи тілдерді өңдеу мен машина жасаудағы жетістіктер олардың күш-жігеріне көмектеседі. Пенсильвания университетінен шыққан соңғы жарияланым әлеуметтік медианы талдау арқылы психикалық ауруларды болжау жолдарын қарастырды. Депрессия мен басқа да психикалық денсаулығының белгілерін Интернетті пайдалануды зерттеу арқылы анықтауға болады. Ғалымдар болашақта осы әдістер тәуекелге бейім тұлғаларды жақсы анықтауға және көмектесуге үміттенеді.
Интернеттегі заттар (IoT)
Денсаулыққа қатысты ақпараттардың массивтері де ұялы және үй құрылғыларында жиналады және сақталады.
- Смартфондар : мыңдаған денсаулық сақтау қосымшалары пайдаланушының физикалық белсенділігі, тағамдық қабылдау, ұйқының үлгілері, эмоциялар және басқа параметрлер туралы ақпарат жинайды. Түпнұсқа ұялы телефон қолданбалары (мысалы, GPS, электрондық пошта, мәтіндік хабар) адамның денсаулығының жай-күйі туралы ақпараттар береді.
- Тозуға болатын мониторлар мен құрылғылар: Терінің астына енгізілген педометрлер, акселерометрлер, стакандар, сағаттар және чиптер денсаулыққа қатысты ақпараттарды жинайды және оларды бұлтқа жібере алады.
- Телемедицина қондырғылары медицина қызметкерлеріне пациенттердің қан қысымын, жүрек соғу жылдамдығын, тыныс алу жылдамдығын, оттегілуін, температурасын, ЭКГ-ны және салмағын бақылауға мүмкіндік береді.
Қаржылық операциялар
Пациенттердің несиелік карточкалық операциялары Carolinas HealthCare жүйесі арқылы ауруханаға қайта қабылдану қаупі жоғары пациенттерді анықтау үшін қолданылатын болжамды үлгілерге енгізілген. Шарлотта негізіндегі денсаулық сақтау ұйымы пациенттерді әртүрлі топтарға бөлуге арналған үлкен деректерді пайдаланады, мысалы, ауру мен географиялық орналасуға негізделген.
Этикалық және құпиялылық салдары
Денсаулық сақтауда деректерді жинау және оларға қол жеткізу кезінде кейбір жағдайларда этикалық және құпиялылықтың маңызды салдарлары болуы мүмкін екендігін атап өткен жөн. Үлкен деректердің жаңа көздері адамдар мен халықтың денсаулығына әсер ететін түсінігімізді жақсартады, алайда әр түрлі тәуекелдерді мұқият қарау және бақылау қажет. Сонымен қатар, қазірдің өзінде анонимді деп есептелген деректер қайта анықталуы мүмкін деп танылды. Мысалы, Гарвардтың деректерді қорғау құпиялы лабораториясында профессор Латия Свейни жеке геномдық жобаға тартылған 1 130 волонтерді қарастырды. Ол және оның командасы өздерінің ортақ ақпаратына (пошталық индекс, туған күні, жынысы) негізделген қатысушылардың 42 пайызын дұрыс айтуға қабілетті болды. Бұл білім әлеуетті қауіп-қатер туралы хабардарлықты арттырады және деректерді бөлісу туралы жақсы шешім қабылдауға көмектеседі.
> Көздер:
> Conway M, O'Connor D. Әлеуметтік медиа, үлкен деректер және психикалық денсаулық: қазіргі жетістіктері мен этикалық салдары. 2016 жылы психологиядағы қазіргі пікір ; 9: 77-82.
> Фернандес Л, О'Коннор М, Уивер В. Үлкен деректер, үлкен нәтижелер. Америка денсаулық сақтау басқармасының ақпарат қауымдастығы 2012; 83 (10): 38-43
> Guntuku S, Yaden D, Kern M, Ungar L, Eichstaedt J. Депрессия мен психикалық ауруды әлеуметтік медиада анықтау: интеграциялық шолу . 2017 жылы жүріс-тұрыс ғылымдарындағы қазіргі пікір ; 18: 43-49.
> Laser D, Kennedy R, King G, Vespignani A. Google тұмауы туралы әңгіме: Үлкен деректерді талдаудағы снарядтар . Science 2014; 343 (6176): 1203-1205.
> Raghupathi W, Raghupathi V. денсаулық сақтау саласындағы үлкен деректер сараптамасы: уәде және ықтимал. Денсаулық сақтаудағы ақпараттық ғылымдар мен жүйелер 2014; 2: 3.
> Sweeney L, Abu A, Winn J. Жеке геномдық жобаға қатысушылардың атын анықтау . Гарвард университеті. Деректер құпиялылық зертханасы. Ақ қағаз 1021-1. 2013 жылғы 24 сәуір.