مراکز بهداشتی و درمانی سریعتر از همیشه، در حال پذیرش سوابق الکترونیکی سلامت (EHR) می‌باشند. EHR ها به مراکز بهداشتی و درمانی اجازه می‌دهند که از طریق استفاده از داده کاوی بر روی استخرهای بزرگ داده، کیفیت فعالیت خود را بهبود بخشیده و راندمان آن را افزایش دهند. در دهه ۹۰، سازمان‌ها از داده کاوی برای نمره گذاری اعتبار و کشف تقلب استفاده می‌کردند. ارائه دهندگان مراقبت‌های درمانی و بهداشتی شروع به تحقیق بیشتر در ارتباط با پتانسیل‌های استفاده از داده کاوی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در سازمان نمودند. در نتیجه امروزه کاربرد داده کاوی در نظام سلامت و بهداشت و درمان مهم تر و برجسته‌تر از سابق شده است.

در سامانه تله ویزیت، بصورت آنلاین توسط  دکتر فاطمه نعمت اللهی  ویزیت شوید. جهت تله ویزیت روی لینک زیر کلیک کنید.

https://www.televisit24.com/drnematolahi

داده کاوی در بهداشت و درمان دارای مزایای متعددی می‌باشد. چارچوب اطلاعات و داده‌ها، گردش کار موجود در موسسات مراقبت‌های درمانی و بهداشتی را ساده و خودکار می‌کند. ادغام داده کاوی در چارچوب داده‌ها، دغدغه‌های تصمیم‌گیری موسسات بهداشتی و درمانی را کاهش داده و دانش پزشکی ارزشمند جدیدی را فراهم می‌آورد و همچنین مدل‌های پیش بینی کننده بهترین پشتیبانی و دانش اطلاعاتی را به کارمندان مراقبت‌های بهداشتی و درمانی ارائه می‌نمایند.

هدف از پیش بینی داده کاوی در پزشکی ایجاد یک مدل پیش بینی واضح و قابل اعتماد است که از پزشکان برای بهبود روند تشخیص و برنامه‌ریزی درمان پشتیبانی می‌کند. کاربرد ضروری داده کاوی برای پردازش سیگنال‌های زیست پزشکی با دستورالعمل‌ها و واکنش‌های داخلی برای تقویت شرایط در هر زمانی است که کمبود آگاهی در مورد ارتباط بین زیرسیستم‌های مختلف وجود داشته باشد و یا در هنگامی که روش‌های استاندارد تجزیه و تحلیل ناکارآمد هستند.

چالش‌های داده کاوی مراقبت‌های بهداشتی و درمانی

داده کاوی در مراقبت‌های بهداشتی و درمانی دچار چالش‌های متعددی نیز است. یکی از بزرگترین مسائل مربوط به داده کاوی این است که اطلاعات پزشکی خام بسیار عظیم و ناهمگن می‌باشد که از منابع مختلفی نظیر مکالمه با بیماران، اطلاعات اخذ شده از پزشکان و نتایج آزمایشگاهی جمع می‌گردد. همه این مولفه‌ها می‌توانند تاثیر بسزایی در تشخیص و معالجه بیماران داشته باشند.

داده‌های ناقص، نادرست و متناقض مانند بخش‌هایی از اطلاعات ذخیره شده در قالب‌های مختلف از منابع داده‌های مختلف، مانع قابل توجهی برای موفقیت در داده کاوی هستند.

چالش دیگر این است که همه تشخیص‌ها و معالجه‌ها در مراقبت‌های بهداشتی و درمانی درست نبوده و دارای مقداری خطا می‌باشد. در اینجا تجزیه و تحلیل ویژگی و حساسیت برای اندازه گیری این خطاها در نظر گرفته شده است.

در سامانه تله ویزیت، بصورت آنلاین توسط  دکتر سیروس مومن زاده  ویزیت شوید. جهت تله ویزیت روی لینک زیر کلیک کنید.

https://www.televisit24.com/drmomenzadeh

در موضوع ارزیابی یکپارچگی دانش، دو چالش اساسی وجود دارد:

• اول اینکه چگونه می‌توان الگوریتم‌های موثری برای تمایز بین محتوای دو نسخه (بعد و قبل) ایجاد کرد که این چالش نیازمند بهبود الگوریتم‌های موثر و ساختار داده‌ها برای ارزیابی یکپارچگی دانش در مجموعه داده‌ها می‌باشد.
• دوم اینکه چگونه می‌توان الگوریتم‌هایی را برای ارزیابی تاثیر تغییرات داده‌های خاص بر اهمیت آماری الگوهای فردی ایجاد کرد که با کمک طبقات اصلی الگوریتم داده کاوی جمع آوری شده است. الگوریتم‌هایی که تاثیر تغییرات مقادیر داده‌ها بر اهمیت آماری کشف شده الگوها را اندازه گیری می‌کنند.

داده کاوی به دلیل رشد نمایی تعداد سوابق الکترونیکی بهداشت، پتانسیل باورنکردنی برای ارائه بهتر خدمات درمانی ارائه نموده است. پیش از این پزشکان اطلاعات بیمار را به صورت کاغذی نگهداری می‌کردند که این امر کاری بسیار دشوار بود. دیجیتالی شدن و نوآوری موجود در تکنیک‌های جدید حجم کاری انسان‌ها را کاهش داده و داده‌ها را به راحتی جهت ارزیابی در اختیار آن‌ها قرار خواهد داد. به عنوان مثال، کامپیوتر حجم انبوهی از اطلاعات بیماران را با دقت نگه داشته و باعث بهبود کیفیت کل سیستم مدیریت داده‌ها می‌گردد. با این وجود، مهمترین چالش پیشروی ارائه دهندگان خدمات مراقبت‌های بهداشتی و درمانی نحوه فیلتر کردن همه داده‌ها می‌باشد که داده کاوی این فرآیند را برای آن‌ها به آسانی میسر می‌‌سازد.

منبع: dataak.com

همچنین بخوانید:

جمع آوری و درک داده های پزشکی

آیا از نشستن در اتاق انتظار پزشک بیزارید؟

e-Health چیست؟