Da vi annonserte lanseringen av The Irish Eye, introduksjon til det viktigste torget tomme, utforsker dette innlegget hvordan stordata omformer måten vi forstår og håndterer øyehelse på.
Stordata innen øyepleie refererer til ekstremt store datasett som kan analyseres for å avdekke mønstre, trender og sammenhenger som ikke er tilgjengelige med tradisjonelle forskningsmetoder. Stordataanalyse har allerede begynt å skape en stor forskjell i helsesektoren – tenk prediktiv analyse, treningsbærbar teknologi, fjernhelseovervåking, klinisk beslutningsstøtte, sykdomsovervåking og folkehelsehåndtering. En stor fordel med stordataanalyse er den dramatisk reduserte tiden og kostnadene som kreves for å generere viktige data som har potensial til å forbedre behandlingen, redde liv og redusere helsekostnadene.
Helsedata har lenge blitt brukt til medisinsk forskning, helseplanlegging og politikkutvikling. Stordata i helsevesenet tilbyr et enormt potensial på grunn av kapasiteten til å samle rutinemessig innsamlede data fra flere administrative, helsemessige og demografiske registre. Digitaliseringen av helserelatert informasjon kan imidlertid godt ha revolusjonert brukervennligheten av data i medisinsk forskning. Som en konsekvens har mengden data som samles inn i helsevesenet eksplodert de siste årene, mens teknologiske fremskritt fortsetter å drive det stadig økende volumet og typen helsedata som genereres.
Øyepleiesektoren er faktisk i høyeste grad ledende når det gjelder å utnytte kapasiteten til stordata og kunstig intelligens (KI), men la oss først utforske kildene til stordata.
Kilder til stordata i helsevesenet
Elektroniske journaler (Kliniske journaler) representerer en kraftig kilde til stordata. Selv om det finnes barrierer for universell bruk i klinisk praksis, blir disse mindre betydningsfulle, og helsepersonell, inkludert optometri, har i stor grad omfavnet overgangen til elektroniske pasientjournaler takket være brukervennlig programvareAnalyse av EMR-data kan gi nyttig informasjon til en spesifikk praksis (f.eks. pasientdemografien deres), eller den kan samles for å muliggjøre bedre sykdomsdeteksjon, forbedret forebyggende behandling og en rekke andre fordeler. Ved å kombinere EMR-data på tvers av land og kontinenter blir det til og med mulig å utforske forskningsspørsmål som er relatert til intervensjoner eller helseutfall knyttet til sjeldne tilstander. Etter hvert som mer data utforskes, tiltrekkes de mer av trusler. Derfor bekjempelse av ransomware med opplæring er noe alle praksiser som håndterer pasientdata bør ta på alvor som en del av en bredere tilnærming til håndtering av datasikkerhet i øyeomsorg.
Kildene til stordata i helsevesenet strekker seg imidlertid langt utover disse etablerte informasjonskildene. Tingenes internett tilbyr et enormt potensial og bidrar allerede med viktige helsedata. Bærbare teknologier lar nå folk spore puls, blodtrykk, vekt, aktivitetsnivå og stressnivå. Smarttelefonapper er tilgjengelige for å spore treningsregime og intensitet, mengde og kvalitet på søvn og andre indikatorer på kondisjon og helse. Medisinske bildediagnostiske enheter og sensorer frigjør nå også potensialet for å være "tilkoblet" og er klare til å levere forbedrede helsebidrag ved å tilby data fra millioner av pasienter kontinuerlig. Andre viktige kilder til stordata i helsevesenet inkluderer farmasøytisk forskning, helseforsikringsjournaler og opt-in genomsekvenseringsregistre. Sosiale medier kan også være en komplementær kanal for helsedata, med pasienter som er villige til å dele svært personlig helseinformasjon. Medisinsk crowdsourcing er et fremvoksende fenomen som skaper og utnytter sosiale nettverk innen helsevesenet for å løse helseproblemer eller bidra med helsedata. Selv om det er nytt, har medisinsk crowdsourcing allerede blitt mye brukt på tvers av medisinske disipliner, inkludert øyepleie, hvor crowdsourcing har blitt utforsket, for eksempel i netthinnebildeanalyse.
Selv om stordata ikke kan analyseres ved hjelp av konvensjonelle databehandlingsteknikker, har tilgang til og analyse av disse dataene blitt enklere, og det gjør det mulig å trekke konklusjoner som ellers ville vært umulige. I 2018 ble over 1 million OCT-skanninger analysert ved hjelp av kunstig intelligens, som viste seg å være i stand til å lese OCT-skanninger og diagnostisere øyesykdommer like kyndig som erfarne øyeleger. Bruken av kunstig intelligens til diagnostiske og andre formål vil være en kjernefunksjon i fremtidig helsetjenester, og utnytte de økende tilgjengelige dataene for å gi forbedret behandling og et middel til å håndtere den økende etterspørselen etter øyehelsetjenester.
Med hjelp av Google Analytics for øyepleie, helsepersonell og helsepersonell kan nå tilby mer forutsigbar analyse og personlige helsetjenester til individuelle pasienter. Bortsett fra det bidrar trenings-wearables, telemedisin, fjernovervåking – alt drevet av stordata og kunstig intelligens – til å forandre liv til det bedre. Stordata vil også gi nye muligheter for forskning ved å muliggjøre tilgang til koblet informasjon fra biobanker, elektroniske pasientjournaler, pasientrapporterte utfallsmål, automatiske og halvautomatiske elektroniske overvåkingsenheter og sosiale medier.
Stordata i optometri
Optometridata har sjelden (om noen gang) blitt brukt i stordataapplikasjoner. EMR-dataene som rutinemessig samles inn av optikere er imidlertid kanskje unike blant alle helsedatasett når det gjelder dens evne til å kartlegge befolkningsdemografi nøyaktig. del 2 av stordata, vil vi utforske mer detaljert det unike ved optometriske data og hvordan din optometripraksis kan spille en viktig rolle i å bidra til disse dataene.
