การจัดการการระเบิดของข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพเพื่อควบคุมพลังของมัน

ข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพคืออะไร?

ประโยชน์ของการขยายข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ

บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่

ความท้าทายในการพัฒนาในอนาคต มุม มอง

ในอนาคต การอ้างอิง

การพัฒนาอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้องกับการดูแลสุขภาพได้ปรับปรุงวิธีการรักษาผู้ป่วยและมีอิทธิพลต่อผลลัพธ์ด้านสุขภาพความก้าวหน้าเหล่านี้ได้แทรกซึมเข้าไปในทุกสิ่งตั้งแต่การสื่อสารดิจิทัลกับผู้ป่วยไปจนถึงการสร้างแบบจำลองซอฟต์แวร์ของผลการทดสอบ บาคาร่า 888และที่สำคัญที่สุดคือการรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลในบริบทนี้ข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพเครดิตรูปภาพ: fedrunovan/Shutterstock.comข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพคืออะไร?ด้วยจำนวนผู้ป่วยจำนวนมากที่ใช้ระบบการรักษาพยาบาลทั่วโลกในทุกๆ ปี ข้อมูลดิจิทัลจำนวนมหาศาลในระบบนี้จึงกลายเป็นอุปสรรคสำคัญที่จำเป็นต้องได้รับการแก้ไขชุดข้อมูลด้านสุขภาพหรือที่เรียกว่า “บิ๊กดาต้า” มีขนาดใหญ่มากจนวิธีการจัดการแบบเดิมไม่เพียงพอ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นสาขาที่เติบโตขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งจะมีความสำคัญมากขึ้นเมื่อการดูแลสุขภาพมีวิวัฒนาการBig Data ในการดูแลสุขภาพคือการรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มากมาย รวมถึงบันทึกการรักษาพยาบาล เช่น ประวัติผู้ป่วย การเฝ้าระวังโรค และความคิดเห็นของผู้ป่วย ข้อมูลทางคลินิกยังมีส่วนช่วยในภาพรวม รวมถึงทุกอย่างตั้งแต่การถ่ายภาพไปจนถึงบันทึกทางการเงินส่วนบุคคลและข้อมูลทางเภสัชกรรมของผู้ป่วย

เมื่อเร็ว ๆ นี้ ข้อมูลขนาดใหญ่ได้นำเสนอข้อมูลจากเครื่องมือด้านสุขภาพที่ทันสมัย ​​เช่น การตรวจสอบทางไกล อุปกรณ์ทางการแพทย์ที่สวมใส่ได้ และแอปด้านการดูแลสุขภาพ เนื่องจากเทคโนโลยีด้านเทเลเฮลธ์และอุปกรณ์สวมใส่มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง การมีส่วนร่วมในข้อมูลขนาดใหญ่จะเพิ่มขึ้นเท่านั้น

ประโยชน์ของการขยายข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ

หากมีการจัดการอย่างเหมาะสม เครือข่ายฐานข้อมูลขนาดมหึมานี้มีศักยภาพในการปรับปรุงระบบการรักษาพยาบาลได้หลายวิธี รวมแสดงความสามารถในการลดค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาลโดยรวมและเพิ่มคุณภาพการดูแล

ChatGPT หมายถึงอะไรสำหรับการดูแลสุขภาพ

จากมุมมองเชิงปฏิบัติและลอจิสติกส์ ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยหน่วยงานรัฐบาล ผู้กำหนดนโยบาย และโรงพยาบาลในการปรับปรุงการประสานงานการวิจัย ป้องกันเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ เช่น โรคระบาดและการระบาด และการจัดการทรัพยากรทั่วไป การจัดการทั่วไปที่ได้รับการปรับปรุงนี้ยังช่วยให้การใช้จ่ายมีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดต้นทุนในระดับมาก

นอกจากนี้ยังสามารถลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพในระดับที่เล็กลงในระดับบุคคล โดยแพทย์จะใช้ข้อมูลในการตัดสินใจมากกว่าแค่การฝึกอบรมและความเห็นจากมืออาชีพ คุณภาพของการดูแลเพิ่มขึ้นโดยใช้เครื่องมือต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อตรวจหาโรคในระยะเริ่มต้นและแหล่งข้อมูลด้านประชากรศาสตร์ การทดสอบในห้องปฏิบัติการ และการวินิจฉัยเพื่อช่วยแจ้งการรักษาของแพทย์

บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่

ตามที่ระบุไว้ก่อนหน้านี้ ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ประกอบเป็น Big Data ในการดูแลสุขภาพนั้นไม่สามารถจัดการได้ด้วยวิธีการทั่วไป AI และแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการแนะนำเป็นแนวทางในการโต้แย้ง Big Data ในลักษณะที่ใช้สิ่งที่มีให้อย่างเต็มศักยภาพ

ในบริบทนี้ AI หมายถึงเทคโนโลยีการคำนวณที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบความช่วยเหลือจากสติปัญญาของมนุษย์ เช่น การมีส่วนร่วม ความเข้าใจทางประสาทสัมผัส การเรียนรู้เชิงลึก และการคิด

การตรวจชิ้นเนื้อในลมหายใจ®: คู่มือฉบับสมบูรณ์ eBook บทนำ เกี่ยวกับการตรวจชิ้นเนื้อในลมหายใจ รวมถึงตัวบ่งชี้ทางชีวภาพ เทคโนโลยี การใช้งาน และกรณีศึกษา

ดาวน์โหลดฉบับล่าสุด

AI ถูกนำมาใช้ครั้งแรกในทางการแพทย์ในปี 1950 ซึ่งใช้อัลกอริทึมที่ได้รับความช่วยเหลือจากคอมพิวเตอร์เพื่อช่วยในการวินิจฉัยของแพทย์ ตั้งแต่นั้นมา วิธีการที่ใช้ AI ได้ให้คำมั่นสัญญาว่าจะดำเนินงานที่ปกติแล้วต้องการความช่วยเหลือและวิจารณญาณจากมนุษย์ การรวมตัวกันนี้จะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์สามารถมุ่งเน้นทักษะในการแก้ปัญหาอย่างสร้างสรรค์และปรับปรุงระบบการรักษาพยาบาล

การใช้ AI ในปัจจุบันและอนาคตในการดูแลสุขภาพนั้นมีมากมายและหลากหลาย AI เป็นเครื่องมือที่เติบโตขึ้นเรื่อยๆ ในแวดวงการดูแลสุขภาพ ครอบคลุมการเขียนโปรแกรมขั้นสูงของเครื่องมือการฟื้นฟูและการผ่าตัด และการระบุยารักษาโรคที่เป็นตัวเลือกใหม่

อย่างไรก็ตาม ในบริบทของการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ AI เป็นเครื่องมือหลักในการใช้ทรัพยากรนี้อย่างเต็มศักยภาพ ในการจัดการบริการด้านสุขภาพ AI ให้การเข้าถึงข้อมูลทางการแพทย์แบบเรียลไทม์อย่างต่อเนื่องจากหนังสือ แนวทางปฏิบัติทางคลินิก และบทความในวารสาร การแบ่งปันข้อมูลที่คล่องตัวนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ในการต่อสู้กับการแพร่ระบาดของ COVID-19

การแพทย์เชิงพยากรณ์ ซึ่งการวินิจฉัยโรคและผลลัพธ์สามารถประเมินได้ผ่านปัจจัยเสี่ยง การประเมินโรคหลายโรค และการวินิจฉัยข้อมูลผู้ป่วย ช่วยอำนวยความสะดวกในการตัดสินใจทางคลินิกโดยรวม สิ่งนี้ช่วยเร่งคุณภาพและประสิทธิภาพของการดูแล ลดต้นทุนโดยรวมและปรับปรุงผลลัพธ์สำหรับผู้ป่วยแต่ละราย

AI ในการดูแลสุขภาพ

เครดิตรูปภาพ: elenabsl/Shutterstock.com

ความท้าทายในการพัฒนาในอนาคต

แม้ว่าการจัดการบิ๊กดาต้าในการดูแลสุขภาพด้วย AI และแมชชีนเลิร์นนิงมีแนวโน้มดี แต่ก็ยังไม่สมบูรณ์แบบ ความซับซ้อนที่ไม่ธรรมดาของข้อมูลและความผันแปรของคุณภาพข้อมูลทำให้เกิดปัญหาใหญ่สำหรับแนวทางการจัดการที่กำลังพัฒนา สิ่งนี้เป็นจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาจากลักษณะเฉพาะของสถานการณ์ของแนวทางการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก

ประเด็นสำคัญเกี่ยวกับการเข้าถึงข้อมูลอยู่ที่การปฏิบัติตามกฎระเบียบและความปลอดภัยของข้อมูล ความเป็นส่วนตัวและการรักษาความลับอาจส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูลอย่างมาก เมื่อไม่สามารถแชร์หรือเข้าถึงข้อมูลของผู้ป่วยและรายละเอียดที่สำคัญได้

เนื่องจากประชากรส่วนใหญ่ขาดความไว้วางใจในระบบการเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ การละเว้นข้อมูลในบันทึกด้านสุขภาพโดยสมัครใจจึงมีความเสี่ยงที่จะประนีประนอมต่อคุณภาพของข้อมูลโดยรวม และการขยายการบังคับใช้ของ Big Data

Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996 (HIPAA) ก่อตั้งขึ้นเพื่อให้สิทธิ์ทางกฎหมายแก่ผู้ป่วยเกี่ยวกับการรักษาความลับของข้อมูลการรักษาพยาบาล การปฏิบัติตามพระราชบัญญัตินี้อาจพิสูจน์ได้ยากเนื่องจากความซับซ้อนของ Big Data เพิ่มมากขึ้น และข้อมูลที่จำเป็นสำหรับคุณภาพของข้อมูลบางระดับไม่สามารถอยู่ร่วมกับความต้องการในการรักษาความลับได้

แนวโน้มในอนาคต

การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพเป็นสาขาที่มีการพัฒนาอย่างรวดเร็วและเป็นสหวิทยาการที่ยังคงมีความสำคัญต่อการพัฒนาการดูแลสุขภาพ

การระเบิดของข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพจะยังคงขยายตัวต่อไปเมื่อเทคโนโลยียังคงผสานรวมเข้ากับภาคสนาม และการพัฒนาเทคนิคการจัดการช่วยให้นักวิจัย รัฐบาล และแพทย์สามารถปรับปรุงการดำเนินงานของตนในแบบที่ไม่เคยทำได้มาก่อน