Zoals we de lancering van The Irish Eye aankondigden, een inleiding tot het belangrijkste plein In dit artikel wordt onderzocht hoe Big Data de manier waarop we ooggezondheid begrijpen en beheren, verandert.
In de oogzorg verwijst Big Data naar extreem grote datasets die geanalyseerd kunnen worden om patronen, trends en verbanden te onthullen die met traditionele onderzoeksmethoden niet aan het licht komen. Big Data-analyse heeft al een enorme impact op de gezondheidszorg – denk aan voorspellende analyses, fitnesswearables, monitoring op afstand, klinische besluitvormingsondersteuning, ziektebewaking en populatiegezondheidsmanagement. Een groot voordeel van Big Data-analyse is de drastische vermindering van de tijd en kosten die nodig zijn om belangrijke gegevens te genereren die de potentie hebben om de zorg te verbeteren, levens te redden en de zorgkosten te verlagen.
Zorgdata worden al lang gebruikt voor medisch onderzoek, zorgplanning en beleidsontwikkeling. Big data in de zorg biedt een enorm potentieel vanwege de mogelijkheid om routinematig verzamelde data uit meerdere administratieve, gezondheids- en demografische registers te bundelen. De digitalisering van gezondheidsgerelateerde informatie heeft echter mogelijk een revolutie teweeggebracht in de bruikbaarheid van data in medisch onderzoek. Als gevolg hiervan is de hoeveelheid data die in de zorg wordt verzameld de afgelopen jaren explosief toegenomen, terwijl technologische vooruitgang de steeds toenemende hoeveelheid en het type gezondheidsdata dat wordt gegenereerd, blijft stimuleren.
De oogzorgsector loopt inderdaad voorop in het benutten van de mogelijkheden van Big Data en kunstmatige intelligentie (AI). Maar laten we eerst eens de bronnen van Big Data onderzoeken.
Bronnen van Big Data in de Gezondheidszorg
Elektronische medische dossiers (EMR) vormen een krachtige bron van big data. Hoewel er nog steeds belemmeringen bestaan voor de universele toepassing ervan in de klinische praktijk, worden deze steeds minder significant en hebben zorgberoepen, waaronder optometrie, de overgang naar EPD's grotendeels omarmd dankzij de gebruiksvriendelijke softwareAnalyse van EMR-gegevens kan nuttige informatie opleveren voor een specifieke praktijk (bijvoorbeeld de demografische gegevens van hun patiënten) of kan worden gecombineerd om ziekteopsporing te verbeteren, preventieve zorg te bevorderen en tal van andere voordelen te behalen. Door EMR-gegevens uit verschillende landen en continenten te combineren, wordt het zelfs mogelijk om onderzoeksvragen te beantwoorden die betrekking hebben op interventies of gezondheidsresultaten in verband met zeldzame aandoeningen. Naarmate er meer data wordt geanalyseerd, wordt deze ook aantrekkelijker voor bedreigingen. Daarom ransomware bestrijden met training Dit is iets wat elke praktijk die met patiëntgegevens werkt serieus moet nemen als onderdeel van een bredere aanpak van Het aanpakken van gegevensbeveiliging in de oogzorg.
De bronnen van Big Data in de gezondheidszorg reiken echter veel verder dan deze gevestigde informatiebronnen. Het Internet of Things (IoT) biedt een enorm potentieel en levert al belangrijke gezondheidsgegevens. Draagbare technologieën stellen mensen nu in staat hun hartslag, bloeddruk, gewicht, activiteitsniveau en stressniveau te volgen. Er zijn smartphone-apps beschikbaar om trainingsschema's en -intensiteit, de hoeveelheid en kwaliteit van slaap en andere indicatoren van fitheid en gezondheid te volgen. Medische beeldvormingsapparatuur en sensoren ontsluiten nu ook de mogelijkheden van 'connected' en staan klaar om een verbeterde bijdrage te leveren aan de gezondheidszorg door continu gegevens van miljoenen patiënten te verstrekken. Andere belangrijke bronnen van Big Data in de gezondheidszorg zijn farmaceutisch onderzoek, ziektekostenverzekeringsgegevens en opt-in genomische sequentieregisters. Sociale media kunnen ook een aanvullend kanaal voor gezondheidsgegevens zijn, waarbij patiënten bereid zijn zeer persoonlijke gezondheidsinformatie te delen. Medische crowdsourcing is een opkomend fenomeen dat sociale netwerken in de gezondheidszorg creëert en benut om gezondheidsproblemen op te lossen of om gezondheidsgegevens te leveren. Hoewel nieuw, wordt medische crowdsourcing al op grote schaal gebruikt in medische disciplines, waaronder oogzorg, waar crowdsourcing bijvoorbeeld is onderzocht bij de analyse van netvliesbeelden.
Hoewel big data niet geanalyseerd kunnen worden met conventionele dataverwerkingstechnieken, is de toegang tot en analyse van deze data eenvoudiger geworden en kunnen er conclusies worden getrokken die anders onmogelijk zouden zijn. In 2018 werden meer dan 1 miljoen OCT-scans geanalyseerd met behulp van AI, die in staat bleek om OCT-scans te interpreteren en oogaandoeningen net zo deskundig te diagnosticeren als ervaren oogartsen. Het gebruik van AI voor diagnostische en andere doeleinden zal een kernpunt vormen van de toekomstige gezondheidszorg, waarbij de toenemende hoeveelheid beschikbare data wordt benut om verbeterde zorg te bieden en te voldoen aan de toenemende vraag naar oogzorg.
Dankzij Google Analytics voor oogzorgMedische professionals en zorgverleners kunnen nu voorspelbaardere analyses uitvoeren en gepersonaliseerde zorgdiensten aan individuele patiënten bieden. Daarnaast dragen fitnesswearables, telegeneeskunde en monitoring op afstand – allemaal mogelijk gemaakt door big data en AI – bij aan een betere levenskwaliteit. Big data biedt ook nieuwe mogelijkheden voor onderzoek door toegang te verschaffen tot gekoppelde informatie uit biobanken, elektronische patiëntendossiers, door patiënten gerapporteerde uitkomstmaten, automatische en semi-automatische elektronische monitoringapparaten en sociale media.
Big Data in Optometrie
Optometriegegevens worden zelden (of nooit) gebruikt in big data-toepassingen. De EMR-gegevens die routinematig door optometristen worden verzameld, zijn echter wellicht uniek onder alle datasets in de gezondheidszorg wat betreft hun vermogen om de demografische gegevens van de bevolking nauwkeurig in kaart te brengen. Deel 2 van Big DataWe zullen dieper ingaan op de unieke kenmerken van optometrische gegevens en hoe uw optometriepraktijk een belangrijke rol kan spelen bij het verzamelen van deze gegevens.
