Mga Tinubdan sa Big Data sa Medicine

by Kevin Hwang, MD, MPH; Gi-usba ni Richard N. Fogoros, MD

Usa ka yano nga kahulugan sa dagkong datos sa medisina mao ang "ang kinatibuk-ang datos nga may kalabutan sa pasyente nga pag-atiman sa panglawas ug kaayohan" (Raghupathi 2014). Apan unsa man gayod kini nga mga matang sa datos, ug diin kini gikan?

Ang mosunod mao ang usa ka lapad nga kinatibuk-ang pagsabut sa mga tipo ug tinubdan sa dagkong datos sa interes ngadto sa mga health care providers, mga tigdukiduki, mga tigbayad, mga magbabalaod, ug industriya.

Kini nga mga kategoriya dili mutually exclusive, tungod kay ang susamang datos maggikan sa nagkalainlaing mga tinubdan.

Ni kini nga listahan hingpit, tungod kay ang praktikal nga paggamit sa dagkong data analytics siguradong magpadayon sa pagpalapad.

Klinikal Information Systems

Kini ang tradisyonal nga mga tinubdan sa clinical data nga ang mga health care providers naanad sa pagtan-aw.

Ang elektronik nga mga rekord sa panglawas (EHRs) mangolekta, magtipig, ug magpakita sa mga impormasyon sama sa mga demograpiko, sa miaging medikal nga kasaysayan, aktibo nga medikal nga mga problema, mga bakuna, alerdyi, tambal, vital signs, mga resulta gikan sa laboratoryo ug radiology test, mga taho sa patolohiya, mga nota sa pag-uswag nga gihimo sa pag-atiman sa panglawas provider, ug administratibo ug pinansyal nga mga dokumento
Ang Electronic medical records (EMRs) dili susama sa EHRs ug sagad may kalabutan sa datos nga gitipigan sa usa ka partikular nga doktor.
Ang mga pagbayloay sa impormasyon sa panglawas nagsilbi isip mga hub sa mga nagkalainlaing sistema sa impormasyon sa clinical

Ang mga registri sa pasyente, nga gihuptan sa mga organisasyon sa pag-atiman sa panglawas sa ilang kaugalingon nga mga pasyente, kanunay nga nalambigit sa EHR. Ang ubang mga rehistro nagsubay sa mga bakuna, kanser, trauma, ug uban pang mga isyu sa pangpubliko nga panglawas sa mas lapad nga geographic scale.

Ang mga pasyente nga pasyente nagtugot sa mga pasyente nga maka-access sa personal nga impormasyon sa kahimsog nga gitipigan sa usa ka EHR nga organisasyon sa pag-atiman sa panglawas Ang ubang mga pasyente nga mga portalan usab nagtugot sa mga tiggamit sa paghangyo sa presyur nga pag-usisa ug pagbaylo sa luwas nga mga electronic nga mensahe uban sa team sa pag-atiman sa panglawas

Ang mga bodega sa datos sa klinika nagkahiusa nga datos sa mga pasyente gikan sa daghang mga sistema sa impormasyon sa clinical, sama sa mga EHR ug uban pang mga tinubdan nga gilista sa ibabaw

Mga Datus gikan sa Nagbayad

Ang mga payer sa publiko (sama sa Medicare) ug mga pribadong nagbabayad adunay dagkong mga repository sa datos sa pag-angkon sa ilang mga benepisyaryo. Ang ubang mga insurers sa panglawas karon naghatag usab ug insentibo sa pagpaambit sa imong data sa panglawas.

Pagtuon sa Pagtuon

Ang mga database sa panukiduki naglangkob sa kasayuran mahitungod sa mga partisipante sa pagtuon, eksperimento nga mga pagtambal, ug resulta sa klinika. Ang dagkong pagtuon sa kasagaran gipasiugdahan sa mga kompanya sa pharmaceutical o ahensya sa gobyerno. Ang pagpadapat sa gipaangay nga medisina mao ang pagtakdo sa mga pasyente sa matag usa nga epektibo ang pagtambal, pinasikad sa mga sumbanan sa mga datos sa clinical trials.

Kini nga pamaagi naglihok sa unahan sa pagpadapat sa mga prinsipyo sa tambal nga nakabase sa ebidensya, diin ang usa ka health care provider nagtino kung ang usa ka pasyente nagpakig-ambit sa daghang mga kinaiya (sama sa edad, gender, lahi, klinikal nga kahimtang) sa mga partisipante sa pagsulay. Uban sa dagkong datos analytics, posible nga mopili usa ka pagtambal nga gibase sa mas daghang impormasyon, sama sa genetic profile sa kanser sa usa ka pasyente (tan-awa sa ubos).

Ang clinical decision support systems (CDSS) kusog usab nga naglambo ug karon nagrepresentar sa usa ka dako nga bahin sa artificial intelligence (AI) sa medisina.

Gigamit nila ang pasyente nga kasayuran aron sa pagtabang sa mga clinician sa paghimo sa ilang desisyon ug sagad kasumpay sa EHRs.

Mga Genetic Database

Ang repository sa impormasyon sa genetic sa tawo nagpadayon sa pagtigum sa paspas nga dagan. Sukad nga ang Human Genome Project nahuman sa 2003, ang gasto sa human DNA sequencing mikunhod sa usa ka milyon nga pilo. Ang Personal nga Genome Project (PGP), nga gilunsad sa 2005 sa Harvard Medical School, nagtinguha sa pagkasunodsunod ug pagpahibalo sa kompleto nga mga genome sa 100,000 nga mga boluntaryo gikan sa tibuok kalibutan. Ang PGP mismo usa ka panig-ingnan sa dako nga proyekto sa datos tungod sa gamay nga gidaghanon ug lainlaing mga datos.

Ang usa ka personal nga genome adunay mga 100 gigabytes nga datos. Gawas pa sa pag-sequencing sa mga genome, ang PGP nagkolekta usab og mga datos gikan sa mga EHR, survey, ug microbiome profile.

Ang ubay-ubay nga mga kompaniya nagtanyag sa direct genetics sequencing alang sa health, personal traits, ug pharmacogenetics sa usa ka komersyal nga basehan.

Kining personal nga kasayuran mahimong masakop sa dagkong analytics sa data. Pananglitan, 23andMe mihunong sa pagtanyag sa genetic nga mga taho nga may kalabutan sa panglawas ngadto sa mga bag-ong kustomer kutob Nobyembre 22, 2013, aron sa pagtuman sa US Food and Drug Administration. Apan, sa 2015, ang kompaniya nagsugod sa paghalad sa mga bahin sa panglawas sa ilang genetic test sa laway, niining higayona sa pagtugot sa FDA.

Mga Publikong Talaan

Gitipigan sa gobyerno ang detalyado nga mga rekord sa mga panghitabo nga may kalabutan sa panglawas, sama sa imigrasyon, kaminyoon, pagkatawo, ug kamatayon. Ang US Census nakolekta daghang impormasyon sa matag 10 ka tuig sukad sa 1790. Ang website sa statistics sa Census adunay 370 ka bilyon nga mga selula sa tuig 2013, nga adunay gibana-bana nga 11 ka bilyon nga dugang pa matag tuig.

Mga Web Search

Ang kasayuran sa pagpangita sa mga Web nga gitigum sa Google ug sa ubang mga naghatag sa mga search sa web makahatag sa tinuod nga mga panglantaw nga may kalabutan sa panglawas sa populasyon. Bisan pa niana, ang bili sa daku nga kasayuran gikan sa mga sumbanan sa pag-usisa sa web mahimong mapalambo pinaagi sa paghiusa niini sa tradisyonal nga mga tinubdan sa data sa panglawas.

Social Media

Ang Facebook, Twitter ug uban pang mga social media nga mga plataporma nagmugna og nagkalainlain nga mga datos sa tibuok panahon, nga naghatag ug panglantaw sa mga dapit, panglantaw sa panglawas, emosyon, ug sosyal nga pakig-uban sa mga tiggamit. Ang paggamit sa dagkong data sa social media sa panglawas sa publiko gitawag nga digital disease detection o digital epidemiology. Ang Twitter, pananglitan, gigamit sa pag-analisar sa epidemya sa influenza sa kinatibuk-ang populasyon.

Ang World Well-Being Project nga nagsugod sa University of Pennsylvania usa ka laing ehemplo sa pagtuon sa social media aron mas masabtan ang kasinatian ug maayong panglawas sa katawhan. Ang proyekto magdala og mga psychologists, statisticians ug mga siyentipiko sa kompyuter nga nag-analisar sa pinulongan nga gigamit sa dihang mag-interact sa internet, pananglitan, sa pagsulat sa status updates sa Facebook ug Twitter. Giobserbahan sa mga siyentista kung giunsa sa paggamit sa pinulongan sa tiggamit sa ilang panglawas ug kalipay. Ang pag-uswag sa pagproseso sa natural nga pinulongan ug sa pagkat-on sa makina nakatabang sa ilang mga paningkamot. Usa ka bag-o nga publikasyon gikan sa University of Pennsylvania nagtan-aw sa mga pamaagi sa pagtagna sa sakit sa panghunahuna pinaagi sa pag-analisar sa social media. Mopatim-aw nga ang mga simtomas sa depresyon ug uban pang kondisyon sa pangisip mahimong matiktikan pinaagi sa pagtuon sa paggamit sa Internet. Ang mga siyentista naglaum sa umaabot nga kini nga mga pamaagi makahimo sa pag-ila ug pagtabang sa mga tawo nga adunay peligro.

Ang Internet sa mga Butang (IoT)

Ang dinagkong mga troso sa mga impormasyon nga may kalabotan sa panglawas gikolekta usab ug gitipigan sa mga himan sa mobile ug sa balay .

Mga Smartphone : Libolibong mHealth apps ang nakakuha sa impormasyon bahin sa pisikal nga kalihokan sa user, pagkaon sa pagkaon, mga sumbanan sa pagkatulog, emosyon, ug uban pang mga lagda. Ang mga lumad nga mga aplikante sa cellphone (sama sa GPS, email, texting) mahimo usab nga maghatag pahibalo mahitungod sa kahimtang sa panglawas sa usa ka tawo.
Masul-ob nga mga monitor ug mga himan: Ang mga pedometer, accelerometers, baso, mga relo, ug mga chips nga anaa sa ilawom sa panit nagkuha usab og impormasyon bahin sa panglawas ug mahimo usab nga ipadala kini sa panganod.
Ang mga himan sa telemedicine nagtugot sa mga health care providers sa pagmonitor sa mga pasyente sa mga pasyente sama sa presyon sa dugo, dughan, respiratory rate, oxygenation, temperatura, pag-agi sa ECG, ug gibug-aton.

Financial nga mga Transaksyon

Ang mga transaksyon sa credit card sa mga pasyente nalakip sa predictive models nga gigamit sa Sistema sa Sistema sa Sistema sa Pagpangita aron mahibal-an ang mga pasyente nga adunay peligro nga ibalik sa ospital. Ang Charlotte nga nakabase sa pag-atiman sa panglawas naggamit sa daku nga kasayuran sa pagbahinbahin sa mga pasyente ngadto sa nagkalainlaing mga grupo, pananglitan, pinasikad sa sakit ug geographic nga lugar

Mga Impluwensiya sa Pagka-etika ug Pagka-Privacy

Kinahanglan nga ipasiugda nga, sa pipila ka mga kaso, adunay mahinungdanon nga mahinungdanon nga mga pamatasan ug pagkapribado sa diha nga ang pagpundok ug pag-access sa datos sa pag-atiman sa panglawas. Ang mga bag-ong tinubdan sa dagkong datos makapauswag sa atong pagsabut kon unsa ang epekto sa mga tawo ug sa panglawas sa populasyon, hinoon, ang nagkalainlain nga mga risgo kinahanglan nga paga-konsiderahon pag-ayo. Giila na kini karon nga ang datos nga gi-aninaw kaniadto, mahimong mahibal-an pag-usab. Pananglitan, si Propesor Latanya Sweeney sa Data Privacy Lab sa Harvard nagtan-aw sa 1,130 ka boluntaryo nga nahilambigit sa Personal nga Genome Project. Siya ug ang iyang team nakahimo sa husto nga pagngalan sa 42 porsyento sa mga partisipante nga gibase sa kasayuran nga ilang gipakigbahin (kodigo sa ZIP, petsa sa pagkatawo, gender). Kini nga kahibalo makapauswag sa atong kahibalo sa posible nga mga risgo ug makatabang kanato sa paghimo sa mas maayo nga mga desisyon sa pagpakigbahin sa datos

> Mga Tinubdan:

> Conway M, O'Connor D. Social media, dagkong datos, ug panglawas sa pangisip: ang kasamtangan nga mga pag-uswag ug mga implikasyon sa pamatasan. Current Opinion sa Psychology 2016; 9: 77-82.

> Fernandes L, O'Connor M, Weaver V. Dako nga datos, mas dako nga resulta. Journal of The American Health Information Management Association 2012; 83 (10): 38-43

> Guntuku S, Yaden D, Kern M, Ungar L, Eichstaedt J. Detecting depression ug mental illness sa social media: usa ka integrative review . Current Opinion sa Behavioral Sciences 2017; 18: 43-49.

> Lazer D, Kennedy R, King G, Vespignani A. Ang Sambingay sa Google Flu: Mga Lit-ag sa Pagsusi sa Big Data . Science 2014; 343 (6176): 1203-1205.

> Raghupathi W, Raghupathi V. Daghang data analytics sa healthcare: saad ug potenti al. Health Information Science and Systems 2014; 2: 3.

> Sweeney L, Abu A, Winn J. Pagkilala sa mga Partisipante sa Personal nga Genome Project sa Ngalan . Harvard University. Lab sa Privacy Data. White Paper 1021-1. Abril 24, 2013.