Bronne van groot data in geneeskunde
'N Eenvoudige definisie van groot data in medisyne is "die totale aantal data wat verband hou met pasiëntgesondheidsorg en welsyn" (Raghupathi 2014). Maar wat presies is hierdie tipe data, en waar kom hulle vandaan?
Die volgende is 'n breë oorsig van die tipes en bronne van groot data van belang vir gesondheidsorgverskaffers, navorsers, betalers, beleidmakers en die industrie.
Hierdie kategorieë is nie onderling uitsluitend nie, omdat dieselfde data van 'n verskeidenheid bronne afkomstig kan wees.
Hierdie lys is ook nie uitputtend nie, want die praktiese toepassing van groot data-analise sal sekerlik voortgaan om uit te brei.
Kliniese Inligtingstelsels
Hierdie is tradisionele bronne van kliniese data wat gesondheidsorgverskaffers gewoond is aan besigtiging.
- Elektroniese gesondheidsrekords (EHR's) versamel, stoor en vertoon inligting soos demografie, vorige mediese geskiedenis, aktiewe mediese probleme, immunisasies, allergieë, medisyne, vitale tekens, resultate van laboratorium- en radiologie toetse, patologie verslae, vorderingsnotas geskep deur gesondheidsorg verskaffers en administratiewe en finansiële dokumente
- Elektroniese mediese rekords (EMR's) is nie identies aan EHRs nie en het gewoonlik betrekking op data wat by 'n spesifieke geneesheer gestoor is.
- Gesondheidsinligtinguitruil dien as hubs tussen uiteenlopende kliniese inligtingstelsels
- Pasiëntregisters, onderhou deur gesondheidsorgorganisasies op hul eie pasiënte, word dikwels aan die EHR gekoppel. Ander registers volg immunisasies, kanker, trauma en ander openbare gesondheidskwessies op 'n groter geografiese skaal.
- Pasiëntportale laat pasiënte toegang tot persoonlike gesondheidsinligting wat in 'n gesondheidsorgorganisasie se EHR gestoor word. Sommige pasiëntportale laat ook gebruikers toe om voorskrif aanvullings te versoek en veilige elektroniese boodskappe met die gesondheidsorgspan uit te ruil.
- Kliniese data pakhuise versamel pasiëntvlak data van verskeie kliniese inligtingstelsels, soos EHRs en ander bronne wat hierbo gelys word
Eisdata van Betalers
Openbare betalers (bv. Medicare) en privaatbetalers het groot bewaarplekke van eisdata op hul begunstigdes. Sommige gesondheidsversekeraars bied nou ook aansporings vir die deel van jou gesondheidsdata.
Navorsingstudies
Navorsingsdatabasisse bevat inligting oor studie-deelnemers, eksperimentele behandelings en kliniese uitkomste. Groot studies word gewoonlik deur farmaseutiese maatskappye of regeringsagentskappe geborg. 'N Toepassing van gepersonaliseerde medisyne is om individuele pasiënte met effektiewe behandelings te pas, gebaseer op patrone in kliniese proefdata.
Hierdie benadering beweeg verder as die gebruik van bewysgebaseerde medisyne beginsels, waardeur 'n gesondheidsorgverskaffer bepaal of 'n pasiënt breë eienskappe (bv. Ouderdom, geslag, ras, kliniese status) met proefdeelnemers deel. Met groot data-analise, is dit moontlik om 'n behandeling te kies wat gebaseer is op baie meer korrelêre inligting, soos die genetiese profiel van 'n pasiënt se kanker (sien hieronder).
Kliniese besluitondersteuningstelsels (CDSS) het ook vinnig ontwikkel en verteenwoordig nou 'n groot deel van kunsmatige intelligensie (AI) in die geneeskunde.
Hulle gebruik pasiënt data om klinici by te staan met hul besluitneming en word dikwels gekombineer met EHR's.
Genetiese Databasisse
Die repository van menslike genetiese inligting gaan voort om vinnig te versamel. Sedert die menslike genoomprojek in 2003 voltooi is, is die koste van menslike DNA-sekwensering met 'n miljoenvou verminder. Die Persoonlike Genoomprojek (PGP), wat in 2005 deur Harvard Medical School geloods is, poog om die volledige genome van 100,000 vrywilligers van regoor die wêreld te orden en bekend te maak. Die PGP self is 'n uitstekende voorbeeld van groot data projek weens die blote volume en verskeidenheid data.
'N Persoonlike genoom bevat ongeveer 100 gigabyte data. Benewens die volgorde van genome, versamel die PGP ook data uit EHRs, opnames en mikrobiome profiele.
'N Aantal maatskappye bied genetiese sekwensiëring direk na verbruik vir gesondheid, persoonlike eienskappe en farmakogenetika op kommersiële basis.
Hierdie persoonlike inligting kan onderwerp word aan groot data-analise. Byvoorbeeld, 23andMe gestop met die verskaffing van gesondheidsverwante genetiese verslae aan nuwe kliënte vanaf 22 November 2013 om aan die US Food and Drug Administration te voldoen. In 2015 het die maatskappy egter weer sekere gesondheidskomponente van hul genetiese speekselproef aangebied, hierdie keer met die goedkeuring van die FDA.
Openbare rekords
Die regering hou gedetailleerde rekords van gebeure wat verband hou met gesondheid, soos immigrasie, huwelik, geboorte en dood. Die Amerikaanse sensus het sedert 1090 groot getalle inligting ingesamel. Die Sensus se statistiekwebwerf het vanaf 2013 370 miljard selle gehad, met ongeveer 11 miljard meer jaarliks bygevoeg.
Websoektogte
Websoekinligting wat deur Google en ander websoekverskaffers versamel is, kan real-time insigte verskaf wat verband hou met die gesondheid van 'n bevolking. Die waarde van groot data vanaf websoekpatrone kan egter verbeter word deur dit met tradisionele bronne van gesondheidsdata te kombineer.
Sosiale media
Facebook, Twitter en ander sosiale media platforms genereer 'n ryk verskeidenheid data rondom die klok, wat 'n beeld gee van die plekke, gesondheidsgedrag, emosies en sosiale interaksies van gebruikers. Die toepassing van sosiale media groot data op die volksgezondheid word na verwys as digitale siekte opsporing of digitale epidemiologie. Twitter, byvoorbeeld, is gebruik om griepepidemies onder die algemene bevolking te analiseer.
Die Wêreldwelsynsprojek wat by die Universiteit van Pennsylvania begin het, is nog 'n voorbeeld van sosiale media om mense se ervaring en gesondheid beter te verstaan. Die projek bring sielkundiges, statistici en rekenaarwetenskaplikes bymekaar wat taal wat gebruik word om aanlyn te kommunikeer, analiseer, byvoorbeeld by die skryf van statusopdaterings op Facebook en Twitter. Wetenskaplikes sien hoe gebruikers se taal verband hou met hul gesondheid en geluk. Vooruitgang in natuurlike taalverwerking en masjienleer help met hul pogings. 'N Onlangse publikasie van die Universiteit van Pennsylvania het maniere gekyk om geestesongesteldheid te voorspel deur sosiale media te ontleed. Dit blyk dat simptome van depressie en ander geestesgesondheidstoestande opgespoor kan word deur die gebruik van die internet te bestudeer. Wetenskaplikes hoop in die toekoms dat hierdie metodes in staat sal wees om individue met 'n beter risiko te identifiseer en te help.
Die Internet van Dinge (IOT)
Massiewe troppe van gesondheidsverwante inligting word ook versamel en gestoor op mobiele en huis toestelle .
- Slimfone : Duisende mHealth-programme vang inligting oor die gebruiker se fisiese aktiwiteit, voedingsinname, slaappatrone, emosies en ander parameters. Inheemse selfoonprogramme (bv. GPS, e-pos, SMS) kan ook leidrade gee oor die individu se gesondheidstatus.
- Draagbare monitors en toestelle: Pedometers, versnellingsmeters, glase, horlosies en skyfies wat onder die vel ingebed is, versamel ook gesondheidsverwante inligting en kan hulle ook in die wolk stuur.
- Telegeneeskundige toestelle laat gesondheidsorgverskaffers toe om pasiënte se parameters te monitor, soos bloeddruk, hartklop, respiratoriese tempo, oksigenasie, temperatuur, EKG-tracings en gewig.
Finansiële Transaksies
Pasiënte se kredietkaarttransaksies word ingesluit in die voorspellende modelle wat deur Carolinas HealthCare System gebruik word om pasiënte te identifiseer wat hoë risiko het om na die hospitaal terug te gaan. Die Charlotte-gebaseerde gesondheidsorgverskaffer gebruik groot data om pasiënte in verskillende groepe te verdeel, byvoorbeeld, gebaseer op siekte en geografiese ligging.
Etiese en privaatheid implikasies
Dit moet beklemtoon word dat daar in sommige gevalle belangrike etiese en privaatheid implikasies kan wees wanneer versamel en toegang tot data in gesondheidsorg. Nuwe bronne van groot data kan ons begrip verbeter van die impak van individue en bevolkingsgesondheid, maar verskillende risiko's moet noukeurig oorweeg en gemonitor word. Dit is nou ook erken dat data wat voorheen anoniem geag word, herkenbaar kan word. Byvoorbeeld, Professor Latanya Sweeney van Harvard se Data Privacy Lab het 1.130 vrywilligers wat betrokke was by die Persoonlike Genoom-projek, hersien. Sy en haar span kon 42 persent van die deelnemers korrek noem op grond van die inligting wat hulle gedeel het (Poskode, geboortedatum, geslag). Hierdie kennis kan ons bewustheid van potensiële risiko's verhoog en ons help om beter besluite te neem oor die deel van data.
> Bronne:
> Conway M, O'Connor D. Sosiale media, groot data en geestelike gesondheid: huidige vooruitgang en etiese implikasies. Huidige opinie in Sielkunde 2016; 9: 77-82.
> Fernandes L, O'Connor M, Weaver V. Groot data, groter uitkomste. Tydskrif van die American Health Information Management Association 2012; 83 (10): 38-43
> Guntuku S, Yaden D, Kern M, Ungar L, Eichstaedt J. Ontdek depressie en geestesongesteldheid op sosiale media: 'n integrerende oorsig . Huidige Advies in Gedragswetenskappe 2017; 18: 43-49.
> Lazer D, Kennedy R, King G, Vespignani A. Die gelykenis van Google-griep: Val in groot data-analise . Wetenskap 2014; 343 (6176): 1203-1205.
> Raghupathi W, Raghupathi V. Groot data-analise in gesondheidsorg: belofte en potensi al. Gesondheidsinligtingkunde en -stelsels 2014; 2: 3.
> Sweeney L, Abu A, Winn J. Identifiseer Deelnemers in die Persoonlike Genoomprojek volgens Naam . Harvard Universiteit. Data Privacy Lab. Witskrif 1021-1. 24 April 2013.