આરોગ્યસંભાળમાં સ્ટ્રક્ચર્ડ અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને ડિમિસ્ટિફાઇંગ કરવું

આરોગ્યસંભાળ ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને વિશ્લેષકોના અર્ધજાગ્રત દ્રશ્યોમાં સુવ્યવસ્થિત સ્પ્રેડશીટ્સ, અલ્ગોરિધમ્સ, ડેટા પ્રોસેસિંગ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાઓ અને વિઝ્યુલાઇઝેશન ટૂલ્સનો સમાવેશ થાય છે જે રંગબેરંગી ગ્રાફ અને ચાર્ટ બનાવે છે. અને તેના જેવા. જો કે, આ વાસ્તવિકતાથી ઘણું દૂર છે.

વાસ્તવમાં, ડેટા વૈજ્ઞાનિકો રોજિંદા ધોરણે એક જ તત્વ સાથે ઝઝૂમતા રહે છે - અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા. મોટા ડેટા તેજીએ આરોગ્યસંભાળ ઉદ્યોગને ભારે પ્રભાવિત કર્યો છે. અહેવાલો દર્શાવે છે કે ક્લિનિકલ ઉપકરણો, પહેરી શકાય તેવા ઉપકરણો, ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સ (EHR) અને અન્ય બાબતોમાં તકનીકી પ્રગતિના પરિણામે ડેટા જનરેશનનો મોટો જથ્થો થયો છે.

હકીકતમાં, આંકડા દર્શાવે છે કે આરોગ્યસંભાળ ઉદ્યોગ કુલ ડેટાના લગભગ 30% હિસ્સો ધરાવે છે . ઉપરાંત, સરેરાશ, એક હોસ્પિટલ દર વર્ષે 50 પેટાબાઇટ્સથી વધુ ડેટા ઉત્પન્ન કરે છે. જોકે, મુશ્કેલી એ છે કે જનરેટ થતો 80% થી વધુ ડેટા અનસ્ટ્રક્ચર્ડ હોય છે.

તે શું છે અને તે ડેટા-આધારિત નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયા, પ્રગતિશીલ ક્રાંતિ અને આરોગ્યસંભાળ સંશોધન અને વિકાસ અને નવીનતા પર કેવી અસર કરે છે? આપણે આ લેખમાં જાણીશું.

સ્ટ્રક્ચર્ડ અને અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા: એક જ કેપ્સ્યુલના બે ભાગ

બે અલગ અલગ પ્રકારના ડેટાને સમજવા માટે, ચાલો સ્વીકારીએ કે જ્યારે પણ આરોગ્યસંભાળ-વિશિષ્ટ કાર્યવાહી કરવામાં આવે છે ત્યારે આરોગ્યસંભાળ ડેટા જનરેટ થાય છે. આ એક ડૉક્ટર કાગળ-આધારિત પ્રિસ્ક્રિપ્શન લખે છે તેટલું જ ડિજિટલ અને તાત્કાલિક હોઈ શકે છે જેટલું પહેરી શકાય તેવા ઉપકરણમાંથી BP રિપોર્ટ.

જનરેટ થયેલ દરેક ડેટા બેમાંથી એક શ્રેણીમાં આવે છે. હવે, ચાલો સમજીએ કે બંનેનો અર્થ શું છે.

હેલ્થકેરમાં સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા

કોઈપણ ડેટા જે સીધો અને સુઘડ રીતે વ્યવસ્થિત, સરળતાથી સુલભ અને પ્રમાણિત સ્વરૂપમાં હોય તે સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા બનાવે છે. સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાની મુખ્ય લાક્ષણિકતાઓમાં શામેલ છે:

• યુનિવર્સલ અથવા યુનિફોર્મ ફોર્મેટ નામ, તારીખ, તબીબી કોડ અને વધુ માટે યોગ્ય એટ્રિબ્યુશન સાથે
• આંતરપ્રક્રિયા, જ્યાં તેમનું માનકીકરણ સ્પેક્ટ્રમમાં આરોગ્યસંભાળ હિસ્સેદારો માટે તેમની જરૂરિયાતો માટે આ ડેટાનો ઉપયોગ કરવાનો માર્ગ મોકળો કરે છે.
• શોધક્ષમતા અને પ્રક્રિયાક્ષમતા ક્લિનિકલ નિર્ણય લેવા, સંદર્ભ, રિપોર્ટિંગ અને વધુને પ્રોત્સાહન આપવા માટે

સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાના ઉદાહરણો

આરોગ્યસંભાળમાં અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા

કોઈપણ પ્રકારનો ડેટા જે પ્રમાણિત ફોર્મેટમાં ઉપલબ્ધ નથી, સુલભ સ્થાન પર છે અથવા પ્રક્રિયા કરી શકાતો નથી તે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાની શ્રેણીમાં આવે છે. કમનસીબે, આરોગ્યસંભાળમાં, જનરેટ થયેલ અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાનું પ્રમાણ તેના સમકક્ષ કરતા વધારે છે.

જો સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા લક્ષણો દર્શાવે છે, તો અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા અંતર્ગત તર્ક અને અન્ય ઘોંઘાટને પ્રકાશમાં લાવે છે. અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને શ્રેષ્ઠ રીતે સમજવા માટે, આપણે વાસ્તવિક દુનિયાના ઉદાહરણો પર એક નજર નાખવાની જરૂર છે.

અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટા ઉદાહરણો

[આ પણ વાંચો: AI મેડિકલ રેકોર્ડ્સ સારાંશ: વ્યાખ્યા, પડકારો અને શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓ]

ક્રિયાઓથી આંતરદૃષ્ટિ સુધી: ક્લિનિકલ નિર્ણય લેવામાં મદદ કરવા માટે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાને કેવી રીતે રૂપાંતરિત કરવો અને તેનો લાભ કેવી રીતે લેવો

અસંખ્ય પ્રકારના અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાના સ્ત્રોત તરીકે કામ કરતી ટેકનોલોજી જ આપણને તેને સમજવા માટે ઉકેલો અને તકનીકો પણ પૂરી પાડે છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ (AI), મશીન લર્નિંગ (ML) અને એનાલિટિક્સ જેવી ઉભરતી તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને, આપણે ફક્ત આ ડેટા પ્રકારને ગોઠવી શકતા નથી પરંતુ કાર્યક્ષમ આંતરદૃષ્ટિ માટે તેનો અર્થ પણ બનાવી શકીએ છીએ.

ચાલો જોઈએ કે આ કઈ રીતે શક્ય છે.

હેલ્થકેરમાં નેચરલ લેંગ્વેજ પ્રોસેસિંગ (NLP)નો ઉપયોગ

નામ સૂચવે છે તેમ, આ ટેકનોલોજી કમ્પ્યુટર્સને માનવ ભાષા સમજવામાં સક્ષમ બનાવે છે અને તેમાં આપણે વાતચીત કરવાની વિવિધ રીતોનો સમાવેશ થાય છે - વાણી, શ્રાવ્ય-દ્રશ્ય, ટેક્સ્ટ અને વધુ દ્વારા. મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સની મદદથી, આપણે હવે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાના વિશાળ બેચ પર પ્રક્રિયા કરી શકીએ છીએ અને મહત્વપૂર્ણ આંતરદૃષ્ટિ મેળવી શકીએ છીએ જે અન્યથા અશક્ય હોત.

સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, NLP ફક્ત ડૉક્ટરના હસ્તાક્ષર વાંચી અને સમજી શકતું નથી, પરંતુ ધ્યાન બહાર ન આવતા પાસાઓ પણ ઉજાગર કરવા માટે તેની પ્રક્રિયા પણ કરી શકે છે. આ ઉપરાંત, તે કલાકોના વિડિયો અથવા ઑડિઓ સામગ્રીનું વિશ્લેષણ પણ કરી શકે છે અને સામાન્ય લોકો માટે જરૂરી અને નિર્દિષ્ટ ડેટા ગોઠવી શકે છે.

દવામાં આગાહી વિશ્લેષણ

જો આપણે ડેટા સાયન્સ તકનીકોનો અમલ શા માટે કરીએ છીએ તેનો સાર સમજાવવો હોય, તો તે ત્રણ પાસાઓ પર આધારિત રહેશે:

• સૂચક પરિણામો માટે ડેટા સમજો
• સૂચક પરિણામો સાથે ડેટા સમજો અને ઉકેલોની ભલામણ કરો
• ભવિષ્યમાં શક્ય ઘટનાઓ અને પરિણામોની આગાહી કરો અને ઉકેલો સમજો અને ભલામણ કરો.

આ ત્રણેય અનુક્રમે વર્ણનાત્મક, પ્રિસ્ક્રિપ્ટિવ અને આગાહીત્મક વિશ્લેષણ બનાવે છે.

[આ પણ વાંચો: હેલ્થકેર AI માં ડેટા એનોટેશન શું છે? વ્યાખ્યા, તકનીકો અને ઉપયોગના કિસ્સાઓ ]

આરોગ્યસંભાળમાં, આગાહીત્મક વિશ્લેષણ જીવન બદલી શકે છે કારણ કે તે ભવિષ્યના પરિણામ તરફ નિર્દેશ કરી શકે છે જે ખૂબ જ સંભવિત છે. આરોગ્યસંભાળમાં મશીન લર્નિંગના ઉપયોગથી આવા ખ્યાલોને વાસ્તવિકતા બનવાની મંજૂરી મળી છે. આગાહીત્મક વિશ્લેષણ સાથે, તબીબી ઇમેજિંગનો ડેટા જીવનશૈલી, ઉંમર, વસ્તી વિષયક અને વધુને ધ્યાનમાં લીધા પછી, સૌમ્ય ગાંઠ જીવલેણ ગાંઠમાં ફેરવાઈ શકે છે કે કેમ તે ચોક્કસ આગાહી કરી શકે છે.

તેવી જ રીતે, જીનોમિક ડેટાના સચોટ વિશ્લેષણ દ્વારા, આગાહી વિશ્લેષણ એ સૂચવવામાં મદદ કરી શકે છે કે શું કોઈ વ્યક્તિને ડાયાબિટીસ, હૃદય રોગ અથવા અલ્ઝાઇમર થવાની સંભાવના છે. આ જીવન અને મૃત્યુ વચ્ચેનું વિશ્લેષણ છે કારણ કે આરોગ્યસંભાળ નિષ્ણાતો દવાઓની ભલામણ કરી શકે છે, જાગૃતિ લાવી શકે છે અથવા શક્યતાઓને રોકવા માટે જીવનશૈલીમાં ફેરફાર સૂચવી શકે છે.

જ્યારે આપણે અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાનું સંકલન અને ગોઠવણ કરીએ છીએ અને તેને સંદર્ભ સાથે સેટ કરીએ છીએ ત્યારે બીમારીઓના નિદાન અને સારવારના અસંખ્ય રસ્તાઓ ખુલે છે . આદર્શ ટેકનોલોજીના યોગ્ય ઉપયોગ સાથે, તેમની પ્રક્રિયા પણ સરળ બને છે.

જોકે, જો તમે આ પગલાંઓ છોડી દેવા માંગતા હો અને તમારા આરોગ્યસંભાળ અલ્ગોરિધમ્સ અને ઉકેલોને તાલીમ આપવા માટે તૈયાર ડેટા હોય, તો તમે અમારો સંપર્ક કરી શકો છો. અમે તમારી બધી આરોગ્યસંભાળ-વિશિષ્ટ જરૂરિયાતો માટે કસ્ટમાઇઝ્ડ અને નૈતિક રીતે સ્ત્રોતિત આરોગ્યસંભાળ ડેટા પ્રદાન કરીએ છીએ. આજે જ અમારો સંપર્ક કરો.