När vi tillkännagav lanseringen av The Irish Eye, en introduktion till det viktigaste torget tum, det här inlägget utforskar hur stordata omformar hur vi förstår och hanterar ögonhälsa.
Big Data inom ögonvård avser extremt stora datamängder som kan analyseras för att avslöja mönster, trender och samband som inte är tillgängliga med traditionella forskningsmetoder. Big Data-analys har redan börjat göra en enorm skillnad inom hälso- och sjukvårdssektorn – tänk prediktiv analys, wearables för träning, hälsoövervakning på distans, kliniskt beslutsstöd, sjukdomsövervakning och folkhälsohantering. En stor fördel med Big Data-analys är den dramatiskt minskade tid och kostnad som krävs för att generera viktig data som har potential att förbättra vården, rädda liv och sänka sjukvårdskostnaderna.
Hälso- och sjukvårdsdata har länge använts för medicinsk forskning, hälso- och sjukvårdsplanering och policyutveckling. Stordata inom hälso- och sjukvården erbjuder enorm potential på grund av kapaciteten att samla rutinmässigt insamlad data från flera administrativa, hälso- och demografiska register. Digitaliseringen av hälsorelaterad information kan dock mycket väl ha revolutionerat användbarheten av data inom medicinsk forskning. Som en konsekvens har mängden data som samlas in inom hälso- och sjukvården exploderat de senaste åren, medan tekniska framsteg fortsätter att driva den ständigt ökande volymen och typen av hälsodata som genereras.
Ögonvårdssektorn ligger faktiskt i framkant när det gäller att utnyttja kapaciteten hos stordata och artificiell intelligens (AI), men låt oss först utforska källorna till stordata.
Källor till stordata inom sjukvården
Elektroniska patientjournaler (Elektroniska patientjournaler) representerar en kraftfull källa till stordata. Även om det finns hinder för deras universella användning i klinisk praxis, blir dessa mindre betydande och hälso- och sjukvårdsyrken, inklusive optiker, har i stort sett anammat övergången till elektroniska patientjournaler tack vare användarvänlig programvaraAnalys av EMR-data kan ge användbar information till en specifik klinik (t.ex. deras patientdemografi) eller kan samlas för att möjliggöra bättre sjukdomsupptäckt, förbättrad förebyggande vård och en mängd andra fördelar. Genom att kombinera EMR-data från olika länder och kontinenter blir det till och med möjligt att utforska forskningsfrågor som relaterar till interventioner eller hälsoutfall i samband med sällsynta tillstånd. Ju mer data som utforskas, desto mer lockar den till sig hot. Det är därför bekämpa ransomware med utbildning är något som varje mottagning som hanterar patientdata bör ta på allvar som en del av ett bredare tillvägagångssätt för hantering av datasäkerhet inom ögonvård.
Källorna till stordata inom sjukvården sträcker sig dock långt bortom dessa etablerade informationskällor. Sakernas internet erbjuder enorm potential och bidrar redan med viktig hälsodata. Bärbara tekniker gör det nu möjligt för människor att spåra sin puls, blodtryck, vikt, aktivitetsnivåer och stressnivåer. Smartphone-appar finns tillgängliga för att spåra träningsprogram och intensitet, mängden och kvaliteten på sömn och andra indikatorer på kondition och hälsa. Medicinska bildapparater och sensorer frigör nu också potentialen att vara "uppkopplade" och är redo att leverera förbättrade hälso- och sjukvårdsbidrag genom att kontinuerligt tillhandahålla data från miljontals patienter. Andra viktiga källor till stordata inom sjukvården inkluderar läkemedelsforskning, sjukförsäkringsregister och opt-in genomsekvenseringsregister. Sociala medier kan också vara en kompletterande kanal för hälsodata, där patienter är villiga att dela mycket personlig hälsoinformation. Medicinsk crowdsourcing är ett framväxande fenomen som skapar och utnyttjar sociala nätverk inom hälso- och sjukvården för att lösa hälsoproblem eller för att bidra med hälso- och sjukvårdsdata. Även om det är nytt har medicinsk crowdsourcing redan använts i stor utsträckning inom medicinska discipliner, inklusive ögonvård, där crowdsourcing har utforskats, till exempel inom analys av näthinnebilder.
Även om stordata inte kan analyseras med konventionella databehandlingstekniker har åtkomst till och analys av dessa data blivit enklare och gör det möjligt att dra slutsatser som annars skulle vara omöjliga. År 2018 analyserades över 1 miljon OCT-skanningar med hjälp av AI, vilket visade sig kunna läsa OCT-skanningar och diagnostisera ögonsjukdomar lika expertmässigt som erfarna ögonläkare. Användningen av AI för diagnostiska och andra ändamål kommer att vara en central del av framtida hälso- och sjukvård, där den ökande tillgängliga datamängden utnyttjas för att ge förbättrad vård och ett sätt att hantera den ökande efterfrågan på ögonhälsovårdstjänster.
Med hjälp av Google Analytics för ögonvård, sjukvårdspersonal och vårdgivare kan nu tillhandahålla mer förutsägbar analys och personliga vårdtjänster till enskilda patienter. Utöver det bidrar bärbara träningsenheter, telemedicin, fjärrövervakning – allt drivet av stordata och AI – till att förändra liv till det bättre. Stordata kommer också att ge nya möjligheter för forskning genom att möjliggöra åtkomst till länkad information från biobanker, elektroniska patientjournaler, patientrapporterade resultatmått, automatiska och halvautomatiska elektroniska övervakningsenheter och sociala medier.
Big Data inom optometri
Optometridata har sällan (om någonsin) använts i stordatatillämpningar. De elektroniska patientjournaldata som rutinmässigt samlas in av optiker är dock kanske unika bland alla hälso- och sjukvårdsdatamängder i förhållande till dess förmåga att korrekt kartlägga befolkningsdemografi. del 2 av Big Data, kommer vi att utforska mer i detalj det unika med optometriska data och hur din optikerpraktik kan spela en viktig roll i att bidra till dessa data.
