ไขปริศนาข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างในการดูแลสุขภาพ

ภาพจิตใต้สำนึกของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพและนักวิเคราะห์ในที่ทำงานเกี่ยวข้องกับสเปรดชีตที่จัดระเบียบอย่างประณีต อัลกอริธึม ภาษาโปรแกรมที่ประมวลผลข้อมูล และเครื่องมือสร้างภาพที่สร้างกราฟและแผนภูมิสีสันสดใส และคล้ายกัน อย่างไรก็ตามนี่ยังห่างไกลจากความเป็นจริง

ในความเป็นจริง นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลต้องต่อสู้กับองค์ประกอบเดียวในแต่ละวัน นั่นก็คือข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การเติบโตอย่างรวดเร็วของข้อมูลขนาดใหญ่ส่งผลกระทบอย่างมากต่ออุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ รายงานเผยว่าความก้าวหน้าทางเทคนิคทั้งในด้านอุปกรณ์ทางคลินิก อุปกรณ์สวมใส่ บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR)และอีกมากมายส่งผลให้มีการสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล

ในความเป็นจริง สถิติเผยให้เห็นว่าอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพมีส่วนเกือบ 30% ของปริมาณข้อมูลทั้งหมด สร้างขึ้น นอกจากนี้ โดยเฉลี่ยแล้ว โรงพยาบาลแห่งเดียวจะผลิตข้อมูลมากกว่า 50 เพตะไบต์ทุกปี อย่างไรก็ตาม สิ่งที่จับได้ก็คือมากกว่า 80% ของข้อมูลที่สร้างขึ้นนั้นไม่มีโครงสร้าง

มันคืออะไร และมีผลกระทบต่อการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การปฏิวัติที่ก้าวหน้า รวมถึงการวิจัยและพัฒนาและนวัตกรรมด้านการดูแลสุขภาพอย่างไร เราจะพบในบทความนี้

ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง: สองซีกของแคปซูลเดียวกัน

เพื่อทำความเข้าใจข้อมูลสองประเภทที่แตกต่างกัน เราขอยอมรับว่าข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพจะถูกสร้างขึ้นทุกครั้งที่มีการดำเนินการด้านการดูแลสุขภาพโดยเฉพาะ ซึ่งอาจเป็นแบบอะนาล็อกเหมือนกับที่แพทย์เขียนใบสั่งยาแบบกระดาษให้เป็นแบบดิจิทัลและแบบทันทีทันใดเหมือนกับรายงาน BP จากอุปกรณ์ที่สวมใส่ได้

ข้อมูลทั้งหมดที่สร้างขึ้นจะอยู่ภายใต้หนึ่งในสองหมวดหมู่ ตอนนี้เรามาทำความเข้าใจว่าทั้งสองหมายถึงอะไร

ข้อมูลที่มีโครงสร้างในการดูแลสุขภาพ

ข้อมูลใด ๆ ที่ตรงไปตรงมาและจัดระเบียบอย่างเรียบร้อย เข้าถึงได้ง่าย และอยู่ในรูปแบบมาตรฐานจะถือเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ลักษณะสำคัญของข้อมูลที่มีโครงสร้าง ได้แก่ :

• รูปแบบสากลหรือสม่ำเสมอ พร้อมการระบุชื่อ วันที่ รหัสทางการแพทย์ และอื่นๆ อย่างเหมาะสม
• การทำงานร่วมกันโดยที่การกำหนดมาตรฐานปูทางให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียด้านการดูแลสุขภาพทั่วทั้งสเปกตรัมสามารถใช้ข้อมูลนี้ตามความต้องการของพวกเขา
• ความสามารถในการค้นหาและความสามารถในการแปรรูป เพื่อส่งเสริมการตัดสินใจทางคลินิก การอ้างอิง การรายงาน และอื่นๆ

ตัวอย่างของข้อมูลที่มีโครงสร้าง

ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างในการดูแลสุขภาพ

ข้อมูลประเภทใดก็ตามที่ไม่มีอยู่ในรูปแบบมาตรฐาน อยู่ในตำแหน่งที่เข้าถึงได้ หรือไม่สามารถประมวลผลได้จะจัดอยู่ในหมวดหมู่ของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง น่าเสียดายที่ในด้านการดูแลสุขภาพ ปริมาณข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่สร้างขึ้นมีมากกว่าข้อมูลที่คล้ายกัน

หากข้อมูลที่มีโครงสร้างเผยให้เห็นอาการ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจะแสดงเหตุผลเบื้องหลังและความแตกต่างอื่นๆ เพื่อให้เข้าใจข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้ดีที่สุด เราจำเป็นต้องดูตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริง

ตัวอย่างข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง

[อ่านเพิ่มเติม: การสรุปเวชระเบียน AI: คำจำกัดความ ความท้าทาย และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด]

จากการดำเนินการสู่ข้อมูลเชิงลึก: วิธีแปลงและใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อช่วยในการตัดสินใจทางคลินิก

เทคโนโลยีที่ทำหน้าที่เป็นแหล่งที่มาของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหลายประเภทยังช่วยให้เรามีวิธีแก้ไขและเทคนิคในการถอดรหัสข้อมูลดังกล่าว ด้วยการใช้เทคโนโลยีเกิดใหม่ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ (AI), การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และการวิเคราะห์ เราไม่เพียงแต่สามารถจัดระเบียบข้อมูลประเภทนี้เท่านั้น แต่ยังทำความเข้าใจกับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้อีกด้วย

ลองดูวิธีที่เป็นไปได้

การควบคุมการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ในการดูแลสุขภาพ

ตามชื่อที่แนะนำ เทคโนโลยีนี้ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ และรวมถึงวิธีต่างๆ ที่เราสื่อสาร ผ่านคำพูด ภาพและเสียง ข้อความ และอื่นๆ ด้วยความช่วยเหลือของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ขณะนี้เราสามารถประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาลและดึงข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญซึ่งคงเป็นไปไม่ได้หากเป็นอย่างอื่น

พูดง่ายๆ ก็คือ NLP ไม่เพียงแต่สามารถอ่านและทำความเข้าใจลายมือของแพทย์เท่านั้น แต่ยังประมวลผลเพื่อเปิดเผยแง่มุมต่างๆ ที่ไม่มีใครสังเกตเห็นอีกด้วย นอกจากนี้ยังสามารถแยกวิเคราะห์เนื้อหาวิดีโอหรือเสียงได้หลายชั่วโมงและจัดระเบียบข้อมูลตามต้องการและระบุไว้เพื่อให้คนธรรมดาทำงานได้

การวิเคราะห์เชิงทำนายในการแพทย์

หากเราต้องกลั่นกรองสาระสำคัญว่าทำไมเราจึงนำเทคนิควิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ จะสรุปได้เป็น 3 ประการ:

• ทำความเข้าใจข้อมูลเพื่อผลลัพธ์ที่บ่งชี้
• ทำความเข้าใจข้อมูลพร้อมผลลัพธ์ที่บ่งชี้และแนะนำวิธีแก้ปัญหา
• ทำความเข้าใจและแนะนำแนวทางแก้ไขและคาดการณ์เหตุการณ์และผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต

ทั้งสามนี้ประกอบขึ้นเป็น พรรณนากำหนดและคาดการณ์ การวิเคราะห์ตามลำดับ

[อ่านเพิ่มเติม: Data Annotation ใน AI ด้านการดูแลสุขภาพคืออะไร คำจำกัดความ เทคนิค และกรณีการใช้งาน]

ในการดูแลสุขภาพ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถเปลี่ยนแปลงชีวิตได้ เนื่องจากสามารถชี้ให้เห็นผลลัพธ์ในอนาคตที่มีแนวโน้มสูง การใช้งานของ แมชชีนเลิร์นนิงในการดูแลสุขภาพ ได้อนุญาตให้แนวคิดดังกล่าวกลายเป็นความจริงภาคพื้นดิน ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ข้อมูลจากภาพทางการแพทย์สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่าเนื้องอกที่ไม่ร้ายแรงอาจกลายเป็นมะเร็งได้หรือไม่ หลังจากพิจารณาถึงไลฟ์สไตล์ อายุ ข้อมูลประชากร และอื่นๆ

ในทำนองเดียวกัน ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจีโนมที่แม่นยำ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยในการบ่งชี้ว่าบุคคลนั้นมีแนวโน้มที่จะเป็นโรคเบาหวาน โรคหัวใจ หรืออัลไซเมอร์หรือไม่ นี่คือการวิเคราะห์ระหว่างชีวิตและความตาย เนื่องจากผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพสามารถแนะนำการใช้ยา สร้างความตระหนักรู้ หรือแนะนำการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิตเพื่อป้องกันโอกาสต่างๆ

ช่องทางมากมายในการวินิจฉัยและรักษาโรคจะเปิดขึ้นเมื่อเรารวบรวมและจัดระเบียบ ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และกำหนดบริบทด้วย ด้วยการใช้เทคโนโลยีที่เหมาะสมอย่างเหมาะสม การประมวลผลจึงราบรื่นเช่นกัน

อย่างไรก็ตาม หากคุณต้องการข้ามขั้นตอนเหล่านี้และมีข้อมูลที่พร้อมสำหรับการประมวลผลเพื่อฝึกอัลกอริทึมและโซลูชันด้านการดูแลสุขภาพของคุณ คุณสามารถติดต่อเราได้ เรานำเสนอข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่ตรงตามความต้องการและมีจริยธรรมสำหรับความต้องการด้านการดูแลสุขภาพของคุณทั้งหมด ติดต่อเราวันนี้