වෛද්ය විද්යාවේ විශාල දත්ත මූලාශ්ර

වෛද්ය විද්යාවේ විශාල දත්ත මූලාශ්ර

ඖෂධ විශාල දත්ත පිළිබඳ සරල අර්ථ දැක්වීම "රෝගීන්ගේ සෞඛ්ය ආරක්ෂාව සහ යහපැවැත්ම සම්බන්ධ දත්ත" (රඝුපති 2014). නමුත් මේ ආකාරයේ දත්ත හරියටම කොහෙන්ද?

සෞඛ්ය සේවා සපයන්නන්, පර්යේෂකයින්, ගෙවන්නන්, ප්රතිපත්ති සම්පාදකයින් සහ කර්මාන්ත සඳහා උනන්දුවක් දක්වන විශාල දත්තවල ප්රභවයන් සහ මූලාශ්රයන් පිළිබඳ පුලුල් දළ විශ්ලේෂණයක් පහත දැක්වේ.

මෙම වර්ගයන් එකිනෙකට වෙනස් නොවන ප්රභවයන්ගෙන් උපත ලබා ගත හැකිය.

විශාල දත්ත විශ්ලේෂණයේ ප්රායෝගික යෙදීම් නිසැකවම තවදුරටත් පුළුල් වනු ඇත.

සායනික තොරතුරු පද්ධති

සෞඛ්ය සේවා සපයන්නන් පුරුදුවීමට පුරුදුවී ඇති සායනික දත්ත සම්ප්රදායික මූලාශ්ර වේ.

• ඉලෙක්ට්රොනික සෞඛ්ය වාර්තා (EHRs) ජන විකාශනය, අතීතයේ වෛද්ය ඉතිහාසය, ක්රියාකාරී වෛද්ය ගැටළු, ප්රතිශක්තිකරණය, අසාත්මිකතා, ඖෂධ, වැදගත් සංඥා, රසායනාගාර හා විකිරණ පරීක්ෂා වලින් ප්රතිඵල ලබා ගැනීම, රෝගාබාධ වාර්තා, සෞඛ්යය සපයන්නන් සහ පරිපාලන හා මූල්ය ලේඛන
• ඉලෙක්ට්රොනික් වෛද්ය වාර්තා (EMRs) EHR වලට සමාන නොවේ. විශේෂිත වෛද්යවරයෙකු සමඟ ගබඩා කර ඇති දත්ත.
• සෞඛ්ය තොරතුරු හුවමාරු කර නොගත් සායනික තොරතුරු පද්ධති අතර කේන්ද්රස්ථානයක් ලෙස සේවය කරයි

• ඔවුන්ගේ රෝගීන් මත සෞඛ්ය සේවා ආයතන මගින් පවත්වාගෙන යන රෝගීන්ගේ ලියාපදිංචි කිරීම් බොහෝ විට EHR වලට සම්බන්ධ වේ. අනෙකුත් රෙගුලාසි පුළුල් ලෙස භූගෝලීය පරිමාණයෙන් ප්රතිශක්තිකරණය, පිළිකා, කම්පනය සහ අනෙකුත් මහජන සෞඛ්ය ගැටළු නිරීක්ෂණය කරයි.

• රෝගියාගේ සෞඛ්ය ආරක්ෂණ සංවිධානයේ EHR හි ගබඩා කර ඇති පෞද්ගලික සෞඛ්ය තොරතුරු වෙත රෝගීන්ට ප්රවේශ වීමට ඉඩ සලසයි. සමහර ඉවසිලිවන්ත වෙබ් අඩවි මගින් පරිශීලකයන් විසින් බෙහෙත් වට්ටෝරු නැවත පිරවීම සහ සෞඛ්යාරක්ෂක කණ්ඩායම් සමඟ ආරක්ෂිත විද්යුත් පණිවුඩ හුවමාරු කර ගැනීමට ඉඩ ලබා දේ.

• සායනික දත්ත ගබඩා මගින් ඉහත දක්වා ඇති EHRs සහ අනෙකුත් ප්රභවයන් වැනි බොහෝ සායනික තොරතුරු පද්ධති වලින් රෝගීන් මට්ටමේ දත්ත රැස් කර ගනී

ගෙවීම් කරන්නන්ගෙන් හිමිකම් ගෙවීම්

රාජ්ය ගෙවන්නන් (උදා. Medicare) සහ පෞද්ගලික ගෙවුම්කරුවන් ඔවුන්ගේ ප්රතිලාභීන් සඳහා හිමිකම් තොරතුරු විශාල ප්රමාණයේ තැන්පත් කර ඇත. සමහර සෞඛ්ය රක්ෂණයන් දැන් ඔබේ සෞඛ්ය දත්ත බෙදාහදා ගැනීම සඳහා දිරිගැන්වීම් සපයයි.

පර්යේෂණ අධ්යයන

පර්යේෂණ දත්ත සමුදායන් විසින් අධ්යයන සහභාගිවන්නන්, පර්යේෂණාත්මක ප්රතිකාර සහ සායනික ප්රතිඵල පිළිබඳව තොරතුරු අඩංගු වේ. ඖෂධ සමාගම් හෝ රජයේ ආයතන විසින් විශාල පාඩම් පවත්වනු ලැබේ. පුද්ගලාරෝපිත වෛද්ය විද්යාවේ යෙදීම යනු සායනික පරීක්ෂණ දත්තවල ආදර්ශ මත පදනම්ව එක් එක් රෝගීන්ට ඵලදායී ප්රතිකාර ක්රම අනුගමනය කිරීමයි.

මෙම ප්රවේශය සාක්ෂි පදනමක් මත පදනම් වූ බෙහෙත් මූලධර්ම අනුගමනය කිරීම ඉක්මවා යමින්, රෝගියකුට අත්හදා බැලීමේ පුරෝගාමීන් සමඟ පළල් ලක්ෂණ (උදා: වයස, ස්ත්රී පුරුෂභාවය, වර්ගය, සායනික තත්වය) බෙදාහරින්නේද යන්න තීරණය කරයි. විශාල දත්ත විශ්ලේෂණ සහිතව, රෝගියාගේ පිළිකාවේ ජානමය පැතිකඩක් (පහත බලන්න) වැනි වඩාත් පුළුල් තොරතුරු ලබා ගැනීමෙන් ප්රතිකාරයක් තෝරා ගත හැකිය.

සායනික තීරණ ගැනීමේ ක්රම (සීඩීඑස්එස්) වේගයෙන් සංවර්ධනය වෙමින් පවතින අතර දැන් වෛද්ය විද්යාවෙහි කෘත්රිම බුද්ධිය (AI) විශාල ප්රමාණයක් නියෝජනය කරයි.

ඔවුන්ගේ තීරණ ගැනීමේදී වෛද්යවරුන් හට උපකාර කිරීමට රෝගීන්ගේ දත්ත භාවිතා කරයි. බොහෝ විට EHRs සමඟ ඒකාබද්ධ වේ.

ජාන දත්ත සමුදාය

මානව ප්රවේණික තොරතුරු ගබඩාව ශීඝ්රයෙන් වැඩිවෙමින් පවතී. 2003 දී මානව ජානමය ව ාපෘතිය නිම කරන ලද නිසා, මානව DNA අනුපිළිෙවල මිල ගණන් මිලියනයකින් අඩු වී ඇත. හාවඩ් වෛද්ය විද්යාලය මගින් 2005 දී දියත් කරන ලද පෞද්ගලික ජානමය ව්යාපෘතිය (PGP), ලොව වටා ස්වේච්ඡා සේවකයන් 100,000 ක පූර්ණ ජෙනොමාරු අනුප්රාප්තික හා ප්රචාරණය කිරීමට උත්සාහ කරයි. පුලුල් දත්ත සහ දත්ත විවිධත්වය නිසා PGP යනු විශාල දත්ත ව්යාපෘතියේ හොඳම උදාහරණයකි.

පෞද්ගලික ජෙනෝමයේ දත්ත ග්රාපිකිත 100 ක් පමණ අඩංගු වේ. ජෙනෙයින් අනුපිළිවෙලට අමතරව, PGP මගින් EHRs, සමීක්ෂණ සහ ක්ෂුද්ර ජීවි පැතිකඩයන්ගෙන් දත්ත එකතු කරනු ලැබේ.

බොහෝ සමාගම් විසින් සෞඛ්ය, පෞද්ගලික ගති ලක්ෂණ හා ඖෂධ රසායනික ද්රව්ය වාණිජමය පදනමකින් සෘජු-පාරිභෝගික ප්රවේණි අනුපිළිවෙලක් ඉදිරිපත් කරයි.

මෙම පෞද්ගලික තොරතුරු විශාල දත්ත විශ්ලේෂණයට යටපත් විය හැකිය. නිදසුනක් ලෙස, එක්සත් ජනපද ආහාර හා ඖෂධ පරිපාලනයට අනුකූලව 2013 නොවැම්බර් මස 22 වන දිනට සෞඛ්ය හා සම්බන්ධ ප්රවේණික වාර්තා සැපයීම නවත්වන ලදී. කෙසේවෙතත්, 2015 දී එම සමාගමේ ජානමය ස්ලිටි පරීක්ෂාවෙහි ඇතැම් සෞඛ්ය සංරචක නැවතත් ඉදිරිපත් කිරීම ආරම්භ කරන ලදී.

මහජන වාර්තා

සංක්රමණ, විවාහ, උපත් සහ මරණය වැනි සෞඛ්යය සම්බන්ධ සිදුවීම් පිළිබඳව ආන්ඩුව සවිස්තරාත්මක වාර්තා පවත්වාගෙන යයි. 1790 සිට සෑම වසර 10 කට වරක් එක්සත් ජනපද ජන සංගණන තොරතුරු රැස්කරනු ලැබ ඇත. සංගණන සංඛ්යාලේඛන වෙබ් අඩවිය 2013 වසර වන විට සෛල බිලියන 370 ක් සතුව ඇත.

වෙබ් සෙවුම්

ගූගල් සහ අනෙකුත් වෙබ් සෙවුම් සපයන්නන් විසින් රැස් කරන ලද වෙබ් සෙවුම් තොරතුරු ජනගහන සෞඛ්යයට සම්බන්ධිත දේ පිළිබඳ සැබෑ අවබෝධයක් ලබා දිය හැකිය. කෙසේවෙතත්, සම්ප්රදායික මූලාශ්ර දත්ත ගබඩාව සමඟ ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් වෙබ් දත්ත සෙවුම් රටාවන්ගේ වටිනාකම වැඩිදියුණු විය හැකිය.

සමාජ මාධ්ය

ෆේස්බුක්, ට්විටර් සහ අනෙකුත් සමාජ මාධ්ය වේදිකාවන් ඔරලෝසුව ගැන විවිධාකාර දත්ත ලබා දෙයි, ස්ථාන, සෞඛ්ය හැසිරීම්, චිත්තවේග සහ සමාජීය අන්තර්ක්රියාකාරිත්වයන් පිළිබඳ අදහසක් ලබා දීම. මහජන සෞඛ්යය සඳහා වන සමාජ දත්ත විශාල වශයෙන් භාවිත කිරීම ඩිජිටල් රෝග හඳුනා ගැනීම හෝ ඩිජිටල් වසංගත රෝගය ලෙස හැඳින්වේ. නිදසුනක් ලෙස ට්විටර්, සාමාන්ය ජනතාව අතර ඉන්ෆ්ලුවෙන්සා වසංගත විශ්ලේෂණය කිරීමට භාවිතා කර ඇත.

පෙන්සිල්වේනියාවේ විශ්ව විද්යාලයේ ආරම්භ වූ ලෝක සුභසාධනය ව්යාපෘතිය ජනතාවගේ අත්දැකීම් සහ සෞඛ්යය වඩාත් හොඳින් වටහා ගැනීම සඳහා සමාජ මාධ්යයන් අධ්යයනය කිරීමේ තවත් උදාහරණයකි. උදාහරණයක් ලෙස, ෆේස්බුක් හා ට්විටර් වල තත්ත්ව යාවත්කාලීන කිරීම් ලියන විට මනෝවිද්යාඥයින්, සංඛ්යාලේඛනඥයන් සහ පරිගණක විද්යාඥයින් සමඟ අමුත්තන් අන්තර් ජාලය හරහා එකිනෙකට සම්බන්ධ වන විට පරිගණකය භාවිතා කරන භාෂා විශ්ලේෂකයින් එකතු කරයි. පරිශීලකයින්ගේ භාෂාව ඔවුන්ගේ සෞඛ්යය හා සන්තෝෂයට සම්බන්ධ කරන ආකාරය විද්යාඥයන් නිරීක්ෂණය කරයි. ස්වභාවික භාෂා සැකසුම් සහ පරිගණක ඉගෙනුම් කටයුතුවල දියුණුව ඔවුන්ගේ ප්රයත්නයන් සඳහා උපකාරී වේ. පෙන්සිල්වේනියා විශ්ව විද්යාලයේ මෑත ප්රසිද්ධ ප්රකාශයක් සමාජ මාධ්ය විශ්ලේෂණය මගින් මානසික රෝග පිළිබඳව පුරෝකථනය කිරීමේ මාර්ග දෙස බලයි. අන්තර්ජාලය භාවිතා කිරීම පිළිබඳව අධ්යයනය කිරීමෙන් අවපාතය සහ වෙනත් මානසික සෞඛ්ය තත්ත්වයන් හඳුනා ගත හැකි බව පෙනී යයි. අනාගතයේ දී විද්යාඥයින් බලාපොරොත්තු වන්නේ මෙම අවදානම් සහිත පුද්ගලයන්ට වඩාත් හොඳින් හඳුනා ගැනීමට සහ උපකාර කිරීමට හැකි වනු ඇති බවයි.

අන්තර්ජාලයේ දේවල් (IoT)

සෞඛ්යය සම්බන්ධ තොරතුරුවල දැවැන්ත ප්ලැටිනම් ජංගම සහ ගෘහ උපකරණවල ගබඩා කර ගබඩා කර ඇත.

• ස්මාර්ට්ෆෝන් : පරිශීලකයාගේ ශාරීරික ක්රියාකාරකම්, පෝෂ්යදායී පෝෂණය, නින්ද හැසිරීම්, චිත්තවේග සහ වෙනත් පරාමිතීන් පිළිබඳ තොරතුරු ලබාගත හැකි mHealth යෙදුම් දහස් ගණනක්. ස්වදේශීය ජංගම දුරකථන යෙදුම් (උදා. ජී.පී.එස්., ඊමේල්, කෙටි පණිවිඩ) පුද්ගලයෙකුගේ සෞඛ්ය තත්ත්වය පිළිබඳව කරුණු සොයාගත හැකිය.
• සමමිතික උපකරණ සහ උපකරණ: සමෙහි ඇති කාවැටි, ප්ලාස්ටර්, ත්වරණමාන, ඔරෙලෝසු, ඔරෙලෝසු සහ චිප්ස් සෞඛ්යයට සම්බන්ධ තොරතුරු රැස්කර ඒවාට වලාකුළු වලට යැවිය හැකිය.
• රුධිර පීඩනය, හෘද ස්පන්දනය, ශ්වසන වේගය, ඔක්සිජන්කරනය, උෂ්ණත්වය, එච්ජීඑච් ෙසොසිං සහ බර වැනි රෝගීන්ගේ පරාමිතීන් නිරීක්ෂණය කිරීම සඳහා ටෙලිමිඩිසින් උපකරණ සපයයි.

මූල්ය ගනුදෙනු

කැරොලිනාස් හෙල්ත්කෙයාර් පද්ධතිය භාවිතා කරන පුරෝකථන මාදිලියේ රෝගීන්ගේ ක්රෙඩිට් කාඩ්පත් ගණුදෙනු ඇතුළත් කර ඇත. චාලට් මත පදනම් වූ සෞඛ්ය සේවා සැපයුම්කරුවෙකු රෝගීන් සහ භූගෝලීය පිහිටීම මත පදනම්ව, රෝගීන් විවිධ කණ්ඩායම්වලට බෙදීමට විශාල දත්ත භාවිතා කරයි.

සදාචාරාත්මක සහ පුද්ගලික බලපෑම්

ඇතැම් අවස්ථාවලදී, සෞඛ්ය ආරක්ෂණ දත්ත රැස්කිරීමට හා ප්රවේශවීමේදී වැදගත් සදාචාරාත්මක හා පෞද්ගලිකත්ව ඇඟවුම් තිබිය හැකිය. විශාල දත්තවල නව ප්රභවයන් පුද්ගලයන්ට සහ ජනගහන සෞඛ්යයට බලපාන දේ පිළිබඳ අපගේ අවබෝධය වැඩි දියුණු කළ හැකිය. කෙසේවෙතත්, විවිධ අවදානම් ප්රවේශමෙන් සලකා බැලිය යුතු ය. නිර්නාමික ලෙස සලකනු ලැබූ දත්ත නැවත හඳුනාගත හැකි බව දැන් එය පිළිගෙන ඇත. නිදසුනක් වශයෙන්, හාවඩ්ගේ දත්ත සුරැකීමේ විද්යාගාරයේ මහාචාර්ය ලැටැන්යා සැවේනි විසින් පුද්ගලික ජෙනෝම් ව්යාපෘතියට සම්බන්ධ වූ ස්වේච්ඡා සේවකයන් 1,130 ක් විශ්ලේෂණය කළේය. ඇය සහ ඇයගේ කණ්ඩායමට බෙදා හදාගත් තොරතුරු මත පදනම්ව හ්භාගීවනනවන්ගෙන් සියයට 42 ක් නිවැරදිව නම් කිරීමට හැකි විය (ZIP කේත, උපන් දිනය, ලිංගය). අනාගතයේ ඇති විය හැකි අවදානම පිළිබඳ අපගේ දැනුවත්භාවය වර්ධනය කර ගැනීම සහ වඩා හොඳ දත්ත හුවමාරු තීරණ ගැනීම සඳහා මෙම දැනුම ලබා ගත හැකිය.

> මූලාශ්ර:

> කොන්වේ එම්, ඕ කොනර් ඩී. සමාජ මාධ්ය, විශාල දත්ත, සහ මානසික සෞඛ්ය: වර්තමාන දියුණුව හා සදාචාරමය විපාක. 2016 දී මනෝ විද්යාව පිළිබඳ වර්තමාන මතය ; 9: 77-82.

> ෆර්නැන්ඩස් එල්, ඕ කොනර් එම්, වීවර් V. විශාල දත්ත, විශාල ප්රතිඵල. ඇමරිකානු සෞඛ්ය තොරතුරු කළමණාකරණ සංගමයේ 2012; 83 (10): 38-43

> Guntuku S, Yaden D, Kern M, Ungar L, Eichstaedt J. සමාජ මානසික අවපීඩනය හා මානසික රෝග හඳුනා ගැනීම: ඒකාබද්ධතා සමාලෝචනය . චර්යාත්මක විද්යාව පිළිබඳ වර්තමාන මතය 2017; 18: 43-49.

> Lazer D, කෙනඩි R, King G, Vespignani A. Google Flu පිළිබඳ උපමාව: විශාල දත්ත විශ්ලේෂණය තුළ උගුල් . විද්යා 2014; 343 (6176): 1203-1205.

> Raghupathi W, Raghupathi V. සෞඛ්යය පිළිබඳ විශාල දත්ත විශ්ලේෂණ: පොරොන්දුව සහ potenti al. සෞඛ්ය තොරතුරු විද්යාව සහ පද්ධති 2014; 2: 3.

> ස්නානි එල්, අබු ඒ, වින්ග්. ජේ. ජෙනෝම් ව්යාපෘතියේ නම හඳුනා ගැනීම . හාවර්ඩ් විශ්ව විද්යාලය. දත්ත රහස්යතා විද්යාගාරය. සුදු කඩදාසි 1021-1. 2013 අප්රේල් 24 වෙනිදා.