Làm sáng tỏ dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trong chăm sóc sức khỏe

Hình ảnh tiềm thức của các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe tại nơi làm việc bao gồm các bảng tính, thuật toán, ngôn ngữ lập trình xử lý dữ liệu và các công cụ trực quan hóa tạo ra các đồ thị và biểu đồ đầy màu sắc. và tương tự. Tuy nhiên, điều này là xa thực tế.

Trên thực tế, các nhà khoa học dữ liệu phải vật lộn với một yếu tố hàng ngày – dữ liệu phi cấu trúc. Sự bùng nổ dữ liệu lớn đã ảnh hưởng rất lớn đến ngành chăm sóc sức khỏe. Các báo cáo tiết lộ rằng những tiến bộ kỹ thuật về thiết bị lâm sàng, thiết bị đeo được, Hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR)và nhiều hoạt động khác đã tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ.

Trên thực tế, số liệu thống kê cho thấy ngành chăm sóc sức khỏe chiếm gần như 30% toàn bộ khối lượng dữ liệu được tạo ra. Ngoài ra, trung bình, một bệnh viện tạo ra hơn 50 petabyte dữ liệu mỗi năm. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là hơn 80% dữ liệu được tạo ra là không có cấu trúc.

Nó là gì và nó tác động như thế nào đến việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, các cuộc cách mạng đột phá cũng như hoạt động R&D và đổi mới trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe? Chúng ta sẽ tìm hiểu trong bài viết này.

Dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc: Hai nửa của cùng một viên nang

Để hiểu hai loại dữ liệu khác nhau, hãy thừa nhận rằng dữ liệu chăm sóc sức khỏe được tạo mỗi khi thực hiện một hành động cụ thể về chăm sóc sức khỏe. Điều này có thể tương tự như việc một bác sĩ viết đơn thuốc trên giấy thành kỹ thuật số và tức thời như báo cáo huyết áp từ một thiết bị đeo được.

Mọi dữ liệu được tạo ra đều thuộc một trong hai loại. Bây giờ, hãy hiểu ý nghĩa của cả hai.

Dữ liệu có cấu trúc trong chăm sóc sức khỏe

Bất kỳ dữ liệu nào đơn giản và được sắp xếp gọn gàng, dễ truy cập và ở định dạng chuẩn hóa đều cấu thành dữ liệu có cấu trúc. Các đặc điểm chính của dữ liệu có cấu trúc bao gồm:

• Các định dạng phổ quát hoặc thống nhất với các ghi nhận phù hợp về tên, ngày tháng, mã y tế, v.v.
• Khả năng cộng tác, trong đó việc tiêu chuẩn hóa của họ mở đường cho các bên liên quan đến hoạt động chăm sóc sức khỏe trên mọi phương diện sử dụng dữ liệu này cho các yêu cầu của họ
• Khả năng tìm kiếm và xử lý để thúc đẩy việc ra quyết định lâm sàng, tham khảo, báo cáo và hơn thế nữa

Ví dụ về dữ liệu có cấu trúc

Dữ liệu phi cấu trúc trong chăm sóc sức khỏe

Bất kỳ loại dữ liệu nào không có sẵn ở định dạng chuẩn, ở vị trí có thể truy cập được hoặc không thể xử lý đều thuộc danh mục dữ liệu phi cấu trúc. Thật không may, trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, khối lượng dữ liệu phi cấu trúc được tạo ra lại vượt quá lượng dữ liệu tương ứng.

Nếu dữ liệu có cấu trúc bộc lộ các triệu chứng thì dữ liệu phi cấu trúc sẽ làm sáng tỏ lý do cơ bản và các sắc thái khác. Để hiểu rõ nhất về dữ liệu phi cấu trúc, chúng ta cần xem xét các ví dụ thực tế.

Ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc

[Cũng đọc: Tóm tắt hồ sơ y tế AI: Định nghĩa, thách thức và phương pháp thực hành tốt nhất]

Từ hành động đến hiểu biết sâu sắc: Cách chuyển đổi và tận dụng dữ liệu phi cấu trúc để hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng

Chính công nghệ đóng vai trò là nguồn của vô số loại dữ liệu phi cấu trúc cũng cung cấp cho chúng ta các giải pháp và kỹ thuật để giải mã nó. Bằng cách sử dụng các công nghệ mới nổi như Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (ML) và phân tích, chúng tôi không chỉ có thể sắp xếp loại dữ liệu này mà còn hiểu nó để có những hiểu biết sâu sắc có thể hành động.

Hãy xem xét những cách có thể thực hiện được điều này.

Khai thác xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong chăm sóc sức khỏe

Đúng như tên gọi, công nghệ này cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ của con người và điều này bao gồm các cách khác nhau mà chúng ta giao tiếp – thông qua lời nói, nghe nhìn, văn bản, v.v. Với sự trợ giúp của các mô hình học máy, giờ đây chúng ta có thể xử lý hàng loạt dữ liệu phi cấu trúc và rút ra những hiểu biết quan trọng mà trước đây không thể thực hiện được.

Nói một cách đơn giản, NLP không chỉ có thể đọc và hiểu chữ viết tay của bác sĩ mà còn xử lý nó để phát hiện ra những khía cạnh không được chú ý. Ngoài ra, nó cũng có thể phân tích hàng giờ nội dung video hoặc âm thanh và sắp xếp dữ liệu theo yêu cầu và chỉ định để người dân làm việc.

Phân tích dự đoán trong y học

Nếu chúng ta phải chắt lọc bản chất lý do tại sao chúng ta triển khai các kỹ thuật khoa học dữ liệu, thì nó sẽ có ba khía cạnh:

• Hiểu dữ liệu để có kết quả mang tính biểu thị
• Hiểu dữ liệu với kết quả mang tính biểu thị và đề xuất giải pháp
• Hiểu và đề xuất các giải pháp cũng như dự đoán các sự cố và kết quả có thể xảy ra trong tương lai

Ba điều này tạo thành mô tả, quy định và dự đoán phân tích tương ứng.

[Cũng đọc: Chú thích dữ liệu trong AI chăm sóc sức khỏe là gì? Định nghĩa, kỹ thuật và trường hợp sử dụng]

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, phân tích dự đoán có thể thay đổi cuộc sống vì nó có thể chỉ ra một kết quả có khả năng xảy ra cao trong tương lai. Việc sử dụng học máy trong chăm sóc sức khỏe đã cho phép những khái niệm như vậy trở thành hiện thực cơ bản. Với các phân tích dự đoán, dữ liệu từ hình ảnh y tế có thể dự đoán chính xác liệu một khối u lành tính có thể biến thành ác tính hay không sau khi xem xét lối sống, độ tuổi, nhân khẩu học, v.v.

Tương tự, thông qua phân tích chính xác dữ liệu gen, phân tích dự đoán có thể hỗ trợ chỉ ra liệu một cá nhân có khả năng mắc bệnh tiểu đường, bệnh tim hay bệnh Alzheimer hay không. Đây là phân tích giữa sự sống và cái chết vì các chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể đề xuất thuốc, nâng cao nhận thức hoặc đề xuất thay đổi lối sống để ngăn ngừa rủi ro.

Vô số con đường chẩn đoán và điều trị bệnh sẽ mở ra khi chúng ta biên soạn và sắp xếp dữ liệu phi cấu trúc và đặt chúng với một bối cảnh. Với việc sử dụng đúng công nghệ lý tưởng, việc xử lý chúng cũng diễn ra liền mạch.

Tuy nhiên, nếu bạn muốn bỏ qua các bước này và có sẵn dữ liệu để xử lý để đào tạo các giải pháp và thuật toán chăm sóc sức khỏe của mình, bạn có thể liên hệ với chúng tôi. Chúng tôi cung cấp dữ liệu chăm sóc sức khỏe có nguồn gốc phù hợp và riêng biệt cho tất cả các nhu cầu cụ thể về chăm sóc sức khỏe của bạn. Hãy liên lạc với chúng tôi ngay hôm nay.