Als wir die Einführung von The Irish Eye ankündigten, Einführung in das wichtigste Quadrat In diesem Beitrag wird untersucht, wie Big Data unser Verständnis und Management der Augengesundheit verändert.
Big Data in der Augenheilkunde bezeichnet extrem große Datensätze, die analysiert werden können, um Muster, Trends und Zusammenhänge aufzudecken, die mit traditionellen Forschungsmethoden nicht erkennbar sind. Big-Data-Analysen haben bereits begonnen, im Gesundheitswesen einen enormen Unterschied zu bewirken – man denke an prädiktive Analysen, Fitness-Wearables, Telemedizin, klinische Entscheidungsunterstützung, Krankheitsüberwachung und Bevölkerungsgesundheitsmanagement. Ein wesentlicher Vorteil von Big-Data-Analysen ist die drastische Reduzierung des Zeit- und Kostenaufwands für die Generierung wichtiger Daten, die das Potenzial haben, die Versorgung zu verbessern, Leben zu retten und die Gesundheitskosten zu senken.
Gesundheitsdaten werden seit langem für die medizinische Forschung, Gesundheitsplanung und Politikgestaltung genutzt. Big Data im Gesundheitswesen bietet enormes Potenzial, da routinemäßig erfasste Daten aus verschiedenen Verwaltungs-, Gesundheits- und demografischen Registern gebündelt werden können. Die Digitalisierung gesundheitsbezogener Informationen dürfte jedoch die Nutzbarkeit von Daten in der medizinischen Forschung revolutioniert haben. Infolgedessen ist das Volumen der im Gesundheitswesen gesammelten Daten in den letzten Jahren explosionsartig angestiegen, während der technologische Fortschritt die stetig wachsende Menge und Art der generierten Gesundheitsdaten weiter vorantreibt.
Tatsächlich ist der Augenheilkundesektor bei der Nutzung des Potenzials von Big Data und künstlicher Intelligenz (KI) führend, doch zunächst wollen wir die Quellen von Big Data untersuchen.
Quellen von Big Data im Gesundheitswesen
Elektronische Patientenakten (EMRElektronische Patientenakten (EMR) stellen eine leistungsstarke Quelle für Big Data dar. Obwohl ihrer flächendeckenden Einführung in der klinischen Praxis noch Hürden entgegenstehen, verlieren diese zunehmend an Bedeutung, und Gesundheitsberufe, einschließlich der Optometrie, haben den Übergang zu EMRs dank der EMRs weitgehend angenommen. benutzerfreundliche SoftwareDie Analyse von Daten aus elektronischen Patientenakten (EPA) kann einer einzelnen Praxis nützliche Informationen liefern (z. B. zur Patientendemografie) oder zusammengeführt werden, um eine bessere Krankheitserkennung, eine optimierte Prävention und zahlreiche weitere Vorteile zu ermöglichen. Durch die Kombination von EPA-Daten aus verschiedenen Ländern und Kontinenten wird es sogar möglich, Forschungsfragen zu untersuchen, die sich auf Interventionen oder Gesundheitsergebnisse im Zusammenhang mit seltenen Erkrankungen beziehen. Je mehr Daten analysiert werden, desto attraktiver werden sie für Bedrohungen. Deshalb Bekämpfung von Ransomware durch Schulungen ist etwas, das jede Praxis, die Patientendaten verarbeitet, als Teil eines umfassenderen Ansatzes ernst nehmen sollte. Umgang mit Datensicherheit in der Augenheilkunde.
Die Quellen von Big Data im Gesundheitswesen gehen jedoch weit über diese etablierten Informationsquellen hinaus. Das Internet der Dinge bietet enormes Potenzial und liefert bereits wichtige Gesundheitsdaten. Tragbare Technologien ermöglichen es Menschen, Herzfrequenz, Blutdruck, Gewicht, Aktivitäts- und Stresslevel zu verfolgen. Smartphone-Apps ermöglichen es, Trainingsprogramm und -intensität, Schlafdauer und -qualität sowie weitere Fitness- und Gesundheitsindikatoren zu erfassen. Auch medizinische Bildgebungsgeräte und Sensoren erschließen das Potenzial der Vernetzung und können durch die kontinuierliche Bereitstellung von Daten von Millionen von Patienten einen verbesserten Beitrag zur Gesundheitsversorgung leisten. Weitere wichtige Quellen für Big Data im Gesundheitswesen sind die Arzneimittelforschung, Krankenversicherungsunterlagen und Opt-in-Register für Genomsequenzierung. Soziale Medien können ebenfalls ein ergänzender Kanal für Gesundheitsdaten sein, da Patienten bereit sind, sehr persönliche Gesundheitsinformationen zu teilen. Medizinisches Crowdsourcing ist ein aufkommendes Phänomen, das soziale Netzwerke im Gesundheitswesen schafft und nutzt, um Gesundheitsprobleme zu lösen oder Gesundheitsdaten bereitzustellen. Obwohl neu, wird medizinisches Crowdsourcing bereits in verschiedenen medizinischen Disziplinen eingesetzt, einschließlich der Augenheilkunde, wo Crowdsourcing beispielsweise in der Netzhautbildanalyse erprobt wurde.
Obwohl Big Data mit herkömmlichen Datenverarbeitungstechniken nicht analysiert werden kann, ist der Zugriff auf diese Daten und ihre Analyse einfacher geworden und ermöglicht Schlussfolgerungen, die sonst unmöglich wären. Im Jahr 2018 wurden über eine Million OCT-Scans mithilfe von KI analysiert. KI erwies sich als in der Lage, OCT-Scans zu lesen und Augenkrankheiten ebenso fachmännisch zu diagnostizieren wie erfahrene Augenärzte. Der Einsatz von KI für diagnostische und andere Zwecke wird ein zentrales Merkmal der zukünftigen Gesundheitsversorgung sein. Sie nutzt die zunehmend verfügbaren Daten, um eine verbesserte Versorgung zu bieten und der steigenden Nachfrage nach augenmedizinischen Leistungen gerecht zu werden.
Mit Hilfe von Google Analytics für die AugenheilkundeMedizinisches Fachpersonal und Gesundheitsdienstleister können nun präzisere Analysen und personalisierte Gesundheitsdienstleistungen für einzelne Patienten anbieten. Darüber hinaus tragen Fitness-Wearables, Telemedizin und Fernüberwachung – allesamt basierend auf Big Data und KI – zu einer Verbesserung der Lebensqualität bei. Big Data eröffnet zudem neue Forschungsmöglichkeiten durch den Zugriff auf verknüpfte Informationen aus Biobanken, elektronischen Patientenakten, patientenberichteten Ergebnissen, automatischen und halbautomatischen elektronischen Überwachungsgeräten sowie sozialen Medien.
Big Data in der Optometrie
Optometriedaten wurden bisher selten (wenn überhaupt) in Big-Data-Anwendungen genutzt. Die von Optometristen routinemäßig erfassten elektronischen Patientenakten (EMR-Daten) sind jedoch hinsichtlich ihrer Fähigkeit, Bevölkerungsdemografien präzise abzubilden, unter allen Datensätzen im Gesundheitswesen wohl einzigartig. Teil 2 von Big DataWir werden die Einzigartigkeit optometrischer Daten genauer untersuchen und darauf eingehen, wie Ihre optometrische Praxis eine wichtige Rolle bei der Erhebung dieser Daten spielen könnte.
