مقالات

استفاده از علوم داده کاوی ( Data Mining) درحوزه بهداشت و درمان

استفاده از علوم داده کاوی ( Data Mining) درحوزه بهداشت و درمان

بخشهای مختلف از داده کاوی به طور موثری استفاده می کنند. بخش خرده فروشی را قادر می سازد تا پاسخ مشتری را ببیند و با پیدا کردن الگو از رفتار مشتریان به فروش خود کمک کند .

همچنین به بخش بانکی برای پیش بینی سودآوری مشتری کمک می کند. این سرویس به بسیاری از بخشهای مشابه از جمله تولید ، مخابرات ، مراقبت های بهداشتی ، صنعت خودرو ، آموزش و پرورش و بسیاری دیگر خدمات می کند.

استفاده از علوم داده کاوی ( Data Mining) درحوزه بهداشت و درمان

داده کاوی به دلیل رشد تصاعدی تعداد سوابق الکترونیکی بهداشت ، پتانسیل باورنکردنی برای خدمات بهداشتی و درمانی دارد.

پیش از این پزشکان اطلاعات بیمار را در مقاله ای نگهداری می کردند که در آن نگهداری داده ها بسیار دشوار بود.

دیجیتال سازی و نوآوری در تکنیک های جدید ، تلاش انسان را کاهش می دهد و داده ها را به راحتی قابل ارزیابی می کند.

به عنوان مثال ، رایانه مقدار زیادی از اطلاعات بیمار را با دقت نگهداری می کند و کیفیت کل سیستم مدیریت داده را بهبود می بخشد.

هنوز هم ، چالش اصلی این است که ارائه دهندگان خدمات بهداشتی درمانی برای فیلتر کردن کارآمد همه داده ها چه کاری باید انجام دهند؟

این مطلب اثبات شده است که داده کاوی بسیار مفید است.

دانشمندان از روش های مختلفی مانند خوشه ها ، طبقه بندی ، درختان تصمیم گیری ، شبکه های عصبی و سری های زمانی برای انتشار تحقیقات استفاده می کنند.

یک رویکرد متفاوت برای استخراج داده ها در مراقبت های بهداشتی

بهترین روش برای استفاده از داده کاوی فراتر از قانون تحقیقات دانشگاهی ، رویکرد سه سیستم است.

پیاده سازی هر سه سیستم راهی برای پیشرفت در دنیای واقعی با هر طرح تحلیلی در مراقبت های بهداشتی است. متأسفانه تعداد بسیار کمی از سازمانهای بهداشتی این سه سیستم را اجرا می کنند.

این سه سیستم که در زیر به آنها اشاره شده است:

 

استفاده از علوم داده کاوی ( Data Mining) درحوزه بهداشت و درمان

 

سیستم تحلیلی

سیستم تجزیه و تحلیل شامل فن آوری و تخصص برای جمع آوری اطلاعات ، درک آنها و استاندارد کردن اندازه گیری ها است. جمع آوری اطلاعات بالینی ، رضایت بیمار ، مالی و سایر داده ها در انبار داده های سازمانی (EDW) پایه و اساس سیستم است.

سیستم محتوا

سیستم محتوا شامل استاندارد سازی داده ها می باشد.

دانشمندان هر ساله در مورد بهترین روش بالینی به کشفیات قابل توجهی دست می یابند .اما قبلاً ذکر شد ، ادغام این یافته ها در عمل بالینی زمان زیادی می برد.

یک سیستم محتوای قوی ، سازمان ها را قادر می سازد تا جدیدترین ترکیب پزشکی را به سرعت عملی سازند.

سیستم استقرار

سیستم استقرار شامل مدیریت تغییر بر ساختارهای سلسله مراتبی جدید است.  به ویژه ، این شامل پیاده سازی ساختارهای گروهی است که به طور مداوم و به کارگیری بهترین روش ها در کل شرکت را قادر می سازد.

این امر به یک تغییر سلسله مراتبی واقعی نیاز دارد تا بهترین روشها را در سازمان به کار گیرد.

کاربرد داده کاوی در بهداشت و درمان

داده کاوی به طور گسترده ای توسط صنایع مختلفی مورد استفاده قرار گرفته است. در مراقبت های بهداشتی ، امروزه داده کاوی محبوبیت بیشتری پیدا کرده است.

برنامه های داده کاوی می توانند به طرز باورنکردنی به سود همه طرف هایی که در صنعت بهداشت و درمان هستند ، باشد.

به عنوان مثال ، داده کاوی می تواند به صنعت مراقبت های بهداشتی در کشف و سو استفاده  و کلاهبرداری ، مدیریت ارتباط با مشتری ، مراقبت موثر از بیمار و بهترین روش ها ، خدمات مراقبت های بهداشتی ارزان قیمت کمک کند. مقادیر زیادی از داده های تولید شده توسط معاملات مراقبت های بهداشتی بسیار پیچیده و عظیم هستند که نمی توانند با روش های معمول پردازش و تحلیل شوند.

داده کاوی چارچوب و تکنیک هایی را برای تبدیل این داده ها به اطلاعات مفید برای اهداف تصمیم گیری مبتنی بر داده فراهم می کند.

استفاده از علوم داده کاوی ( Data Mining) درحوزه بهداشت و درمان

 

 

اثربخشی درمان

از برنامه های داده کاوی می توان برای ارزیابی اثربخشی درمان های پزشکی استفاده کرد. داده کاوی می تواند با مقایسه و تفکیک علل ، علائم و دوره های درمانی ، تجزیه و تحلیل این را نشان دهد که کدام یک از اقدامات موثر است.

مدیریت بهداشت و درمان

از برنامه های داده کاوی می توان برای شناسایی و ردیابی وضعیت های بیماری مزمن و بیماران بخش مراقبت های ویژه استفاده کرد.

کاهش تعداد پذیرش در بیمارستان و پشتیبانی از مدیریت مراقبت های بهداشتی استفاده کرد.

داده کاوی برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها و آمار گسترده برای جستجوی الگوهایی استفاده می شود که ممکن است به درمان بیماران کمک فراوان کند.

مدیریت ارتباط با مشتری

تعاملات مشتری و مدیریت برای هر سازمانی برای دستیابی به اهداف تجاری بسیار مهم است.

مدیریت ارتباط با مشتری رویکرد اصلی در مدیریت تعاملات بین سازمانهای تجاری است که معمولاً بخشهای خرده فروشی و بانکها می باشد.

به همین ترتیب ، در زمینه مراقبت های بهداشتی نیز مهم است. تعاملات مشتری ممکن است از طریق مراکز تماس ، بخش صورتحساب و مراقبت های ویژه انجام شود.

نتایج تجزیه و تحلیل مقایسه ای بیماری های مختلف در بهداشت و درمان

تجزیه و تحلیل تطبیقی برنامه های داده کاوی در بخش مراقبت های بهداشتی توسط متخصصان مختلف به طور مفصل ارائه شده است.

در درجه اول از ابزارهای داده کاوی برای پیش بینی نتایج حاصل از اطلاعات ثبت شده در مورد مشکلات مراقبت های بهداشتی استفاده می شود.

از ابزارهای مختلف علوم داده برای پیش بینی سطح دقت در مشکلات مختلف مراقبت های بهداشتی استفاده می شود. در لیست داده شده مشکلات پزشکی بررسی و ارزیابی شده است.

مشکلات مراقبت های بهداشتی اولیه ، به ویژه در سمت بیماری و نتایج تجزیه و تحلیل در جدول داده شده نشان داده شده است.

استفاده از علوم داده کاوی ( Data Mining) درحوزه بهداشت و درمان

 

نمودار میله ای شکل گرفته با استفاده از جدول فوق با درصد سطح دقت مشکلات مراقبت های بهداشتی همانطور که در شکل نشان داده شده است.

 در این نمودار میله ای ، میزان دقت پیش بینی شده در برنامه های مختلف متمایز شده است.

استفاده از علوم داده کاوی ( Data Mining) درحوزه بهداشت و درمان

 

مزایای داده کاوی در بهداشت و درمان

چارچوب داده ها روند کار موسسات مراقبت های بهداشتی را ساده و خودکار می کند. ادغام داده کاوی در چارچوب داده ها ، تلاش تصمیم گیری را کاهش می دهند و دانش پزشکی ارزشمند جدیدی را ارائه می دهند.

 مدل های پیش بینی بهترین پشتیبانی اطلاعات و دانش را به کارکنان مراقبت های بهداشتی ارائه می دهند.

 هدف از داده کاوی پزشکی ایجاد مدل پیش بینی کننده ای است که واضح باشد و پیش بینی های قابل اطمینان را ارائه دهد یک کاربرد اساسی داده کاوی برای پردازش سیگنال زیست پزشکی است که توسط دستورالعمل ها و واکنش های داخلی برای تقویت وضعیت ابلاغ می شود.

 

چالش های موجود در استخراج داده های بهداشتی

یکی از بزرگترین مسائل در داده کاوی در مراقبت های بهداشتی این است که داده های پزشکی خام بسیار زیاد و ناهمگن است.

 این داده ها می توانند از منابع مختلف جمع شوند. به عنوان مثال ، از طریق مکالمه با بیماران ، بررسی پزشکان و نتایج آزمایشگاهی. همه این اجزا می توانند تأثیر بسزایی در تشخیص و درمان بیمار داشته باشند. داده های گمشده ، نادرست و ناسازگار مانند اطلاعاتی که در قالب های مختلف از منابع مختلف داده ذخیره می شوند ، مانع قابل توجهی در کاوش موفق داده ها ایجاد می کنند.

 

برای آموزش نرم افزارهای داده کاوی کلیک کنید.


یک نظر

  1. Muchas gracias. ?Como puedo iniciar sesion?

پیام بگذارید

پشتیبانی 24 ساعته آنلاین