Sumber tina Data Big dina Kedokteran
Hiji harti basajan data badag di ubar nyaéta "totalitas data nu patali jeung kasehatan sabar jeung well-mahluk" (Raghupathi 2014). Tapi naon kahayang téh jenis ieu data, sarta dimana maranéhna asalna ti?
handap mangrupa gambaran lega jenis sarta sumber data badag dipikaresep ku panyadia-kasehatan, peneliti, payers, policymakers, sarta industri.
kategori ieu teu saling ekslusif, lantaran data sarua bisa originate ti rupa-rupa sumber.
Atawa mangrupa daptar ieu tuntas, sabab aplikasi praktis analytics data badag pasti bakal neruskeun rék dilegakeun.
Systems Émbaran klinis
Di handap ieu mangrupakeun sumber tradisional data klinis nu panyadia kasehatan biasa nempo.
- Rékaman kaséhatan éléktronik (EHRs) kumpulkeun, toko, sarta nembongkeun informasi kayaning demografi, sajarah médis kaliwat, masalah médis aktip, immunizations, alergi, pangobatan, tanda vital, hasil tina laboratorium sarta radiology tés, laporan Patologi, kamajuan catetan dijieun ku kasehatan panyadia, sarta dokumén administrasi sarta finansial
- Rékaman médis éléktronik (EMRs) henteu sarua jeung EHRs tur biasana pertain ka data nu disimpen ku dokter tangtu.
- Séntral informasi kaséhatan ngawula salaku hubs antara sistem informasi klinis disparate
- registries sabar, dijaga ku organisasi kaséhatan on penderita sorangan, nu mindeng dikaitkeun jeung EHR nu. registries séjén lagu immunizations, kanker, trauma, jeung isu kaséhatan publik lianna dina skala géografis anu leuwih lega.
- Portals sabar ngawenangkeun penderita ngakses informasi kaséhatan pribadi disimpen dina EHR organisasi kaséhatan urang. Sababaraha portals sabar ogé ngameunangkeun pamaké pikeun menta refills resép na seratan aman éléktronik bursa kalayan tim kasehatan.
- gudang data klinis data sabar-tingkat agrégat tina sababaraha sistem informasi klinis, kayaning EHRs jeung sumber séjén nu didaptarkeun di luhur
Klaim Data Ti Payers
payers publik (misalna Medicare) jeung payers swasta boga repositories badag data klaim on beneficiaries maranéhanana. Sababaraha insurers kaséhatan kiwari ogé nawarkeun insentif pikeun babagi data kaséhatan Anjeun.
Studi panalungtikan
basis data Panalungtikan ngandung émbaran ngeunaan pamilon ulikan, perlakuan eksperimen, sarta hasil klinis. studi badag anu biasana disponsoran ku pausahaan farmasi atawa instansi pamaréntah. Hiji aplikasi kadokteran pribadi nyaeta mun cocog penderita individu kalawan perlakuan éféktif, dumasar kana pola di data percobaan klinis.
pendekatan ieu ngalir saluareun nerapkeun prinsip ubar dumasar-bukti, ku nu hiji panyadia kasehatan nangtukeun naha a biasa sabar ciri lega (misalna umur, gender, lomba, status klinis) kalawan pamilon sidang. Kalawan analytics data badag, kasebut nyaéta dimungkinkeun pikeun milih pengobatan dumasar leuwih granular informasi, kayaning propil genetik kanker a sabar urang (tempo di handap).
Sistem decision support klinis (CDSS) geus ogé geus ngembang pesat jeung kiwari ngagambarkeun bagian badag tina kecerdasan jieunan (AI) dina ubar.
Maranehna ngagunakeun data sabar pikeun mantuan clinicians kalayan maranéhanana putusan-pembuatan sarta mindeng digabungkeun jeung EHRs.
basis data genetik
The Repository inpormasi genetik manusa terus ngumpulkeun dina hiji Pace gancang. Ti Genome Project Asasi Manusa ieu réngsé dina 2003, biaya sequencing DNA manusa geus ngurangan ku juta-melu. The Genome Project Personal (PGP), diwangun dina 2005 ku Harvard Médis Sakola, nyiar urutan na ngembarkeun ka Génom lengkep 100.000 sukarelawan ti sakuliah dunya. The PGP sorangan mangrupakeun conto prima tina proyék data badag alatan volume sheer sarta rupa-rupa data.
A génom pribadi ngandung ngeunaan 100 néang data. Salian Génom sequencing, anu PGP ogé ngumpulkeun data tina EHRs, survey, sarta propil microbiome.
Sajumlah pausahaan nawiskeun sequencing langsung-to-konsumen genetik pikeun kaséhatan, Tret pribadi, sarta pharmacogenetics dina dasar komérsial.
inpo pribadi ieu bisa subjugated mun analytics data badag. Contona, 23andMe dieureunkeun maturan laporan genetik nu patali kaséhatan ka konsumén anyar salaku Nopémber 22 2013, sasuai jeung Administrasi Pangan sarta Narkoba AS. Sanajan kitu, dina 2015, pausahaan dimimitian maturan komponén kaséhatan tangtu test ciduh genetik maranéhanana deui, waktos sareng persetujuan éta FDA urang.
Records umum
pamaréntah ngajaga rékaman nu detil rupa acara nu patali jeung kaséhatan, kayaning imigrasi, nikah, kalahiran, sarta maot. The Census AS geus dikumpulkeun jumlahna vast informasi unggal 10 taun saprak ramatloka statistik 1790. The Census 'miboga 370 miliar sél jadi 2013, kalayan kurang 11 milyar leuwih ditambahkeun keu.
maluruh web
Inpo pilarian Web dikumpulkeun ku Google jeung panyadia pilarian web lianna bisa nyadiakeun wawasan real-time patali kaséhatan populasi urang. Sanajan kitu, éta nilai data badag ti pola pilarian web bisa jadi ningkat ku ngagabungkeun deui kalawan sumber tradisional data kaséhatan.
Média sosial
Facebook, Twitter jeung platform média sosial lianna ngahasilkeun rupa-rupa euyeub data sabudeureun jam, mere pandangan a kana lokasi, paripolah kaséhatan, émosi, sarta interaksi sosial pamaké. Aplikasi média sosial data badag pikeun kaséhatan publik geus disebut beungeut panyakit saperti digital atawa epidemiology digital. Twitter, contona, geus dipaké pikeun nganalisis epidemics influenza diantara populasi umum.
The World well-mahluk Project nu dimimitian di University of Pennsylvania mangrupakeun conto sejen tina diajar média sosial ngartos pangalaman jeung kaséhatan hadé masarakat. proyék nu ngahimpun psikolog, statistikawan jeung élmuwan komputer anu nganalisis basa dipaké nalika interacting online, misalna, nalika nulis apdet status dina Facebook jeung Twitter. Élmuwan anu observasi kumaha basa pamaké 'relates to kaséhatan sarta kabagjaan maranéhanana. Kamajuan di ngolah basa alam jeung learning mesin anu nulungan jeung endeavors maranéhanana. Hiji publikasi panganyarna ti University of Pennsylvania melong cara ngaramal gering méntal ku analisa média sosial. Nembongan yen gejala depresi jeung kaayaan mental-kaséhatan séjénna bisa ditandaan ku diajar pamakéan urang tina Internet. Élmuwan mudahan kapayunna metodeu ieu bakal tiasa hadé ngaidentipikasi sarta mantuan di-resiko individu.
The Internet tina Hirup (IoT)
Troves masif inpormasi nu patali kaséhatan ogé dikumpulkeun sarta disimpen di alat nu bagerak jeung imah .
- Smartphone : Rébuan mHealth aktip informasi newak on aktivitas fisik pamaké, asupan gizi, pola sare, émosi, sarta parameter lianna. Asalna aktip ponsel (misalna GPS, email, texting) ogé bisa masihan clues ngeunaan status kaséhatan hiji individu urang.
- monitor Wearable jeung alat: Pedometers, accelerometers, kacamata, jam tangan, na chip study handapeun kulit oge ngumpulkeun informasi nu patali jeung kaséhatan sarta ogé bisa ngirim kana awan.
- Alat Telemedicine ngawenangkeun panyadia kasehatan ngawas parameter penderita 'kayaning tekanan getih, laju haté, laju engapan, oxygenation, hawa, tracings ECG, sarta beurat.
transaksi finansial
transaksi kartu kiridit penderita 'téh kaasup kana model prediksi dipaké ku Carolinas Podomoro System pikeun ngaidentipikasi penderita anu di-resiko tinggi pikeun keur readmitted ka rumah sakit. Panyadia kasehatan basis Charlotte migunakeun data badag mun ditilik penderita kana sagala rupa golongan, contona, dumasar kana panyakit tur lokasi geografis.
Etika jeung Kaayaan Pamakéan implikasi
Ieu perlu disorot yen, dina sababaraha kasus, aya bisa jadi penting etika na privasi implikasi lamun ngumpul tur ngakses data dina kasehatan. sumber anyar data badag bisa ngaronjatkeun pamahaman kami tina naon tabrakan individu jeung kaséhatan penduduk, kumaha oge, resiko béda perlu taliti dianggap na diawaskeun. Geus ayeuna ogé geus dipikawanoh éta data samemehna dianggap anonim, bisa ulang pasti. Contona, Professor Latanya Sweeney of Harvard urang Lab Data Privasi reviewed 1.130 sukarelawan aub dina Genome Project Personal. Manehna jeung tim nya éta bisa neuleu ngaranan 42 persen tina pamilon dumasar kana informasi ti aranjeunna dibagikeun (kode ZIP, tanggal lahir, gender). pangaweruh ieu bisa ningkatkeun kasadaran urang tina resiko poténsi sarta ngabantu urang nyieun kaputusan babagi data hadé.
> Sumber:
> Kosta M, média O'Connor D. Sosial, data badag, sarta kaséhatan méntal: kamajuan arus jeung implikasi etika. Pamadegan ayeuna di Psikologi 2016; 9: 77-82.
> Fernandes L, O'Connor M, Weaver V. data Big, hasil leuwih badag. Journal of The Amérika Émbaran Kaséhatan Manajemén Association 2012; 83 (10): 38-43
> Guntuku S, Yaden D, Kern M, Ungar L, Eichstaedt J. detecting depresi sarta geringna méntal dina média sosial: hiji review integrative . Pamadegan ayeuna di behavioral Élmu 2017; 18: 43-49.
> Lazer D, Kennedy Sunda, Raja G, Vespignani A. The pasemon of Flu Google: sarap di Analisis Data Big . Élmu 2014; 343 (6176): 1203-1205.
> Raghupathi W, Raghupathi V. analytics Big data di Podomoro: jangji jeung potenti al. Kaséhatan Élmu Émbaran sarta Sistem 2014; 2: 3.
> Sweeney L, Abu A, Winn J. Ngidentipikasi Peserta di Project Personal Genome ku Ngaran . Universitas Harvard. Lab Data Privasi. Bodas Paper 1021-1. April 24, 2013.