Ao anunciarmos o lançamento do The Irish Eye, um Introdução à praça mais importante Nesta postagem, exploramos como o Big Data está remodelando a maneira como entendemos e gerenciamos a saúde ocular.
Em oftalmologia, o termo Big Data refere-se a conjuntos de dados extremamente grandes que podem ser analisados para revelar padrões, tendências e associações inacessíveis aos métodos de pesquisa tradicionais. A análise de Big Data já começou a fazer uma grande diferença no setor da saúde – basta pensar em análises preditivas, dispositivos vestíveis para monitoramento de atividades físicas, monitoramento remoto da saúde, apoio à decisão clínica, vigilância de doenças e gestão da saúde populacional. Uma das principais vantagens da análise de Big Data é a redução drástica do tempo e do custo necessários para gerar dados importantes, que têm o potencial de melhorar o atendimento, salvar vidas e reduzir os custos da saúde.
Dados de saúde são utilizados há muito tempo em pesquisas médicas, planejamento de saúde e desenvolvimento de políticas. O Big Data na área da saúde oferece enorme potencial devido à capacidade de reunir dados coletados rotineiramente de diversos registros administrativos, de saúde e demográficos. A digitalização de informações relacionadas à saúde pode, no entanto, ter revolucionado a usabilidade de dados em pesquisas médicas. Como consequência, o volume de dados coletados na área da saúde disparou nos últimos anos, enquanto os avanços tecnológicos continuam a impulsionar o volume e o tipo de dados de saúde gerados em constante crescimento.
O setor de cuidados com a visão, de fato, está liderando o caminho na exploração da capacidade do Big Data e da Inteligência Artificial (IA), mas vamos explorar primeiro as fontes do Big Data.
Fontes de Big Data na Saúde
Registros médicos eletrônicos (EMROs registros médicos eletrônicos (RME) representam uma poderosa fonte de Big Data. Embora existam barreiras à sua adoção universal na prática clínica, estas estão se tornando menos significativas e as profissões da área da saúde, incluindo a optometria, têm abraçado amplamente a transição para os RME graças à sua capacidade de adaptação. software fácil de usarA análise de dados de registros médicos eletrônicos (RME) pode fornecer informações úteis para uma clínica específica (por exemplo, dados demográficos de seus pacientes) ou pode ser agrupada para permitir uma melhor detecção de doenças, aprimoramento da assistência preventiva e uma série de outros benefícios. Ao combinar dados de RME de diferentes países e continentes, torna-se possível até mesmo explorar questões de pesquisa relacionadas a intervenções ou desfechos de saúde associados a doenças raras. À medida que mais dados são explorados, mais se tornam suscetíveis a ameaças. É por isso que combate ao ransomware com treinamento É algo que toda clínica que lida com dados de pacientes deve levar a sério como parte de uma abordagem mais ampla para Abordando a segurança de dados em cuidados oftalmológicos.
As fontes de Big Data na área da saúde, no entanto, vão muito além dessas fontes de informação estabelecidas. A Internet das Coisas oferece um potencial enorme e já contribui com dados importantes sobre saúde. Tecnologias vestíveis agora permitem que as pessoas monitorem sua frequência cardíaca, pressão arterial, peso, níveis de atividade e níveis de estresse. Aplicativos para smartphones estão disponíveis para monitorar o regime e a intensidade dos exercícios, a quantidade e a qualidade do sono e outros indicadores de condicionamento físico e saúde. Dispositivos e sensores de imagem médica também estão desbloqueando o potencial de estar "conectado" e estão prontos para oferecer contribuições aprimoradas para a saúde, fornecendo dados de milhões de pacientes continuamente. Outras fontes importantes de Big Data na área da saúde incluem pesquisa farmacêutica, registros de planos de saúde e registros de sequenciamento genômico opt-in. As mídias sociais também podem ser um canal complementar de dados de saúde, com pacientes dispostos a compartilhar informações de saúde altamente pessoais. O crowdsourcing médico é um fenômeno emergente que cria e explora redes sociais na área da saúde para resolver problemas de saúde ou contribuir com dados de saúde. Embora novo, o crowdsourcing médico já tem sido amplamente utilizado em diversas disciplinas médicas, incluindo a oftalmologia, onde o crowdsourcing tem sido explorado, por exemplo, na análise de imagens da retina.
Embora o Big Data não possa ser analisado por meio de técnicas convencionais de processamento de dados, o acesso e a análise desses dados tornaram-se mais fáceis e permitem tirar conclusões que, de outra forma, seriam impossíveis. Em 2018, mais de 1 milhão de exames de OCT foram analisados com IA, que se mostrou capaz de ler exames de OCT e diagnosticar doenças oculares com a mesma perícia de oftalmologistas experientes. O uso de IA para diagnóstico e outros fins será um recurso central na prestação de serviços de saúde no futuro, explorando o aumento de dados disponíveis para fornecer um atendimento aprimorado e um meio de lidar com a crescente demanda por serviços de saúde ocular.
Com a ajuda de Google Analytics para cuidados com a visãoProfissionais médicos e prestadores de serviços de saúde agora podem fornecer análises mais preditivas e serviços de saúde personalizados para cada paciente. Além disso, dispositivos vestíveis para monitoramento de atividades físicas, telemedicina e monitoramento remoto — todos impulsionados por Big Data e IA — estão ajudando a transformar vidas para melhor. O Big Data também proporcionará novas possibilidades para a pesquisa, permitindo o acesso a informações interligadas de biobancos, prontuários eletrônicos, medidas de resultados relatados pelos pacientes, dispositivos de monitoramento eletrônico automáticos e semiautomáticos e mídias sociais.
Big Data em Optometria
Os dados de optometria raramente (ou nunca) foram usados em aplicações de Big Data. Os dados de registros médicos eletrônicos (RME) coletados rotineiramente por optometristas, no entanto, são talvez únicos entre todos os conjuntos de dados de saúde em relação à sua capacidade de mapear com precisão a demografia da população. Parte 2 de Big DataNesta etapa, exploraremos com mais detalhes a singularidade dos dados optométricos e como sua clínica de optometria pode desempenhar um papel importante na contribuição para esses dados.
