Medikuntza Big datuen iturriak
Medikuntzako datu handien definizio sinplea "gaixoaren osasunaren eta ongizatearen inguruko datuekin bat dator" (Raghupathi 2014). Zein da zehazki datu mota hauek, eta nondik datoz?
Jarraian, osasun zerbitzuko hornitzaileei, ikertzaileei, ordaintzaileei, politikariari eta industriari interes handieneko datu handiei eta iturriei buruzko ikuspegi zabala da.
Kategoria hauek ez dira elkarren artean esklusiboak, datu berak sor daitezkeen iturrietatik datozelako.
Zerrenda hau ez da zehatz-mehatz, datu-analisi handien aplikazio praktikoa ziur aski hedatzen jarraitzen baitu.
Informazio Klinikoko Sistemak
Hauek dira datu klinikoen iturri tradizionalak, osasun-hornitzaileak ikusteko ohituta daude.
- Osasun elektronikoko erregistroak (EHR) biltzen, biltegiratu eta informazio demografikoa, iraganeko historia medikoa, osasun arazo aktiboak, immunizations, alergiak, botika, bizi-seinaleak, laborategiko emaitzak eta erradiografia probak, patologia txostenak, osasun-laguntzak sortutako oharrak hornitzaileak eta administrazio eta finantza dokumentuak
- Mediku erregistro elektronikoak (EMRak) ez dira EHR berdinak eta normalean mediku jakin batekin gordetako datuei dagokie.
- Osasunari buruzko informazio trukeak informazio kliniko ezberdinen arteko loturak izan ohi dira
- Pazienteen erregistroan, osasun-laguntzako erakundeek beren paziente propioek izaten dituzte sarritan EHRrekin lotuta. Beste erregistroek jarraipena immunizations, minbizia, trauma, eta beste osasun publikoko gaiak eskala geografiko zabalago batean.
- Gaixoaren atariak baimendutako pazienteak osasun-arretarako osasun-erakunde baten EHRan gordetako osasun-informazio pertsonala eskuratzeko aukera ematen du. Gaixoaren atari batzuek, halaber, preskripzioen birkargatzeak eska diezaiekete eta osasun-laguntza taldeko mezu elektroniko seguruak trukatu.
- Datuen klinikako biltegiak gaixoaren maila informazio sistema kliniko anitzetan, esate baterako EHRak eta gainetik agertzen diren beste iturri batzuen datuak
Erreklamazioak ordaintzaileen datuak
Ordainleku publikoak (esate baterako, Medicare) eta ordainleku pribatuek beren onuradunen datuen erreklamazioen biltegi handiak dituzte. Osasun aseguratzaile batzuek zure osasunaren datuak partekatzeko pizgarriak ere eskaintzen dituzte.
Ikerketa Ikasketak
Ikerketa-datuek ikasketen parte-hartzaileei, tratamendu esperimentalei eta emaitza klinikoei buruzko informazioa dute. Ikasketa handiak farmazia-enpresek edo gobernuko agentziek babesten dituzte normalean. Medikuntza pertsonalizatuaren aplikazio bat paziente banakako tratamendu eraginkorrarekin lotzea da, entsegu klinikoetako datuen arabera.
Prozesu honek ebidentzian oinarritutako medikuntzako printzipioen aplikazioa gainditzen du. Horren bidez, osasun-laguntzaileak zehazten du gaixo batek ezaugarri zabalak dituela (adibidez, adina, sexua, arraza, egoera klinikoa) epaiketa parte-hartzaileekin. Datu analitiko handiekin, tratamendua askoz ere informazio granularrean oinarrituta dago, gaixoaren minbiziaren profil genetikoa (ikus beherago).
Erabaki klinikoen laguntza sistemak (CDSS) ere azkar garatzen ari dira eta gaur egun adimen artifizialaren zati handi bat (AI) medikuntzan.
Pazientearen datuak erabiltzen dituzte clinicians laguntzeko beren erabakiak hartzeko eta sarritan EHR batera konbinatuta.
Datazio genetikoak
Giza informazio genetikoaren biltegiak pilatzen jarraitzen du bizkor. Giza Genomako Proiektua 2003an amaitu zenetik, DNAren sekuentziazioaren kostua milioika bider murriztu da. Genomako Proiektu Pertsonala (PGP), Harvard Medical School-en 2005ean abian jarri dena, munduko 100.000 boluntarioen genoma osoak sekuentziatu eta argitaratu nahi ditu. PGP bera da datu-proiektu handien adibide nagusia, bolumen handia eta datuen barietatea dela eta.
Genoma pertsonal batek 100 gigabyte datu inguru ditu. Genoma sekuentziatuez gain, PGP-k EHRak, inkestak eta mikrobioma profilak ere biltzen ditu.
Zenbait enpresek zuzenean kontsumitzailearen sekuentziazio genetikoa eskaintzen dute merkaturatzeko, osasunarentzat, ezaugarri pertsonalengatik eta farmakogenetikakoentzat.
Informazio pertsonala datu analizatzaile handietara estekatua izan liteke. Esate baterako, 23 eta 2013ko azaroaren 22a osasunarekin erlazionatutako genetika-txostenak 2013ko AEBetako Elikagaien eta Droga Administrazioarekin bat etortzea erabaki zuten. Hala eta guztiz ere, 2015ean, konpainiak berriro hasi ziren saliva genetikoaren probako zenbait osagai osasuntsu, FDAren onarpenarekin.
Erregistro publikoak
Gobernuak osasunari lotutako gertaeren erregistro zehatza gordetzen du, hala nola inmigrazioa, ezkontza, jaiotza eta heriotza. Estatu Batuetako Zentsuak informazio ugari bildu ditu 10 urtez behin, 1790. urteaz geroztik. Erroldako estatistikako web orriak 2013ko 370 milioi zeluletakoak izan ditu 2013an, 11 milioi gehiago urtean gehituz.
Web bilaketak
Google-k eta beste web-bilaketa hornitzaileek biltzen dituzten web bilaketa-informazioa iraupen luzeko biztanleen osasunari buruzko ikuspegi orokorrak izan ditzake. Hala ere, web bilaketa-ereduen datu handien balioa hobetu egin daiteke datu sanitarioen iturri tradizionalekin konbinatuz.
Social Media
Facebook, Twitter eta beste gizarte-komunikabideetako plataformek erlojuaren datu ugari sortzen dute, erabiltzaileen kokapenak, osasun jokabideak, emozioak eta gizarte-elkarrekintzak ikusteko. Osasun publikoko datu handien datuak osasun publikorako aplikatzea gaixotasunen detekzio digitalak edo epidemiologia digital gisa aipatzen dira. Twitter, adibidez, gripearen epidemiak aztertu dira biztanleria orokorrean.
Pennsylvaniako Unibertsitatean hasi zen Munduko Ongizate proiektua, gizarte-esperientzia ulertzeko beste adibide bat da pertsonen esperientzia eta osasuna hobeto ulertzeko. Proiektuak psikologo, estatistikari eta ordenagailu zientzialari biltzen ditu, online elkarreraginean erabiltzen diren hizkuntzak aztertzen dituena, esate baterako, Facebook eta Twitterren egoera eguneratzeak idaztean. Zientzialariek behatzen dute nola erabiltzaileen hizkuntza euren osasunarekin eta zorionarekin erlazionatzen duten. Hizkuntza naturalaren prozesamenduan eta makinen ikasketan aurrerapenek laguntzen dute beren ahaleginak. Pennsylvania-ko Unibertsitateko azken argitalpenek buruko gaixotasunak aurreikusteko moduak aztertu zituzten sare sozialak aztertuz. Depresioaren sintomak eta buruko osasuneko beste baldintza batzuk detekta daitezke Interneten erabilera aztertuz. Zientzialariek etorkizunean itxarongo dute metodo horiek identifikatzeko eta laguntzeko arrisku handiagoa duten pertsonengan.
Gauzen Internet (IoT)
Osasunarekin erlazionatutako informazioa ere biltzen da eta gailu mugikor eta etxeko gailuetan biltzen dira .
- Smartphones : Milaka mHealth aplikazioek informazioa jasotzen dute erabiltzailearen jarduera fisikoan, elikadura-sarreretan, lo-ereduetan, emozioetan eta beste parametro batzuetan. Telefono mugikorreko aplikazio nazionalak (adibidez, GPSa, posta elektronikoa, testu-mezuak) banakako osasun egoera bati buruzko jarraibideak ere eman ditzakezu.
- Monitoreak eta gailu eramangarriak: azalean azaltzen diren pedometroak, azelerometroak, betaurrekoak, erlojuak eta txipak osasunarekin lotutako informazioa ere biltzen dute eta hodeira bidaltzen dituzte.
- Telemedikuntzako gailuak pazienteen parametroak kontrolatzen ditu, hala nola, odol-presioa, bihotz-tasa, arnas-tasa, oxigenazioa, tenperatura, ECG trazatuak eta pisua.
Finantza Transakzioak
Pazienteen kreditu-txartelaren transakzioak Carolinas HealthCare System-ek erabiltzen dituen aurresandako ereduetan sartzen dira, ospitaleratzen ari diren arrisku handiko pazienteak identifikatzeko. Charlotte-ko osasun-arduradunek datu handiak erabiltzen dituzte pazienteak talde desberdinetan banatzeko, adibidez, gaixotasuna eta kokapen geografikoa.
Etikako eta pribatutasunaren ondorioak
Azpimarratu beharra dago, kasu batzuetan, etikaren eta pribatutasunaren inguruko inplikazio garrantzitsuak dituztela osasun-zaintzako datuak biltzen eta sartzen direnean. Datu handien iturri berriak gure gizartearen eta biztanleriaren osasunaren inguruko inpaktuaren ulermena hobetzen du. Hala eta guztiz ere, arrisku desberdinak kontuan hartu eta kontrolatu behar dira. Orain anonimoki aitortutako datuek ere aitortu egin dute, eta berriro identifikatu egin daiteke. Adibidez, Harvard-en Datuen Babeserako Lab Latine Sweeney-k, 1.130 pertsonek Genomio Pertsonaren Proiektuan parte hartu zuten boluntarioak berrikusi zituzten. Elkarteko partehartzaileen % 42 izendatu ahal izan zuten parte hartzaileek (ZIP kodea, jaiotze data, sexua). Ezagutza honek arrisku potentzialak kontzientzia handiagoa izan dezan eta datuak hobeto partekatzeko erabakiak hobetzen laguntzen digu.
> Iturriak:
> Conway M, O'Connor D. Komunitate sozialak, datu handiak eta osasun mentala: aurrerapen eta inplikazio etikoak. 2016ko Psikologiako iritzia . 9: 77-82.
> Fernandes L, O'Connor M, Weaver V. Big datuak, emaitza handiak. Revista de la American Health Information Management Association 2012; 83 (10): 38-43
> Guntuku S, Yaden D, Kern M, Ungar L, Eichstaedt J. Depresioa eta buruko gaixotasunak sare sozialetan detektatu: berrikuspen integratzailea . 2017ko Jokabidearen Zientzien Iritzia . 18: 43-49.
> Lazer D, Kennedy R, King G, Vespignani A. Google Griparen Parabola: Big Data Analysisen tranpak . Zientzia 2014; 343 (6176): 1203-1205.
> Raghupathi W, Raghupathi V. Osasunari buruzko datu garrantzitsuen analisia: promesa eta potentziala. Osasun informazioa Zientzia eta Sistemak 2014; 2: 3.
> Sweeney L, Abu A, Winn J. Genoma Pertsonala Proiektuaren parte hartzaileen identifikazioa . Harvard Unibertsitatea. Datuen pribatutasuna Lab. Paper zuria 1021-1. 2013ko apirilaren 24a.