स्वास्थ्य सेवा में संरचित और असंरचित डेटा का रहस्य उजागर करना

स्वास्थ्य सेवा डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों के काम के अवचेतन दृश्यों में बड़े करीने से व्यवस्थित स्प्रेडशीट, एल्गोरिदम, डेटा को संसाधित करने वाली प्रोग्रामिंग भाषाएं और विज़ुअलाइज़ेशन टूल शामिल होते हैं जो रंगीन ग्राफ़ और चार्ट बनाते हैं। और इसी तरह। हालाँकि, यह वास्तविकता से बहुत दूर है।

वास्तव में, डेटा वैज्ञानिक हर दिन एक तत्व से जूझते हैं - असंरचित डेटा। बड़े डेटा बूम ने स्वास्थ्य सेवा उद्योग को बहुत प्रभावित किया है। रिपोर्ट से पता चलता है कि नैदानिक ​​उपकरण, पहनने योग्य उपकरणों के मामले में तकनीकी प्रगति, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर), और अधिक के परिणामस्वरूप भारी मात्रा में डेटा उत्पादन हुआ है।

वास्तव में, आंकड़े बताते हैं कि स्वास्थ्य सेवा उद्योग का योगदान लगभग संपूर्ण डेटा मात्रा का 30% इसके अलावा, औसतन, एक अस्पताल हर साल 50 पेटाबाइट से ज़्यादा डेटा तैयार करता है। हालाँकि, दिक्कत यह है कि 80% से ज़्यादा डेटा असंरचित होता है।

यह क्या है और यह डेटा-संचालित निर्णय-निर्माण, क्रांतिकारी क्रांतियों, तथा स्वास्थ्य सेवा अनुसंधान एवं विकास और नवाचार को किस प्रकार प्रभावित करता है? हम इस लेख में इसका पता लगाएंगे।

संरचित और असंरचित डेटा: एक ही कैप्सूल के दो हिस्से

दो अलग-अलग तरह के डेटा को समझने के लिए, आइए हम स्वीकार करें कि स्वास्थ्य सेवा से जुड़ा डेटा हर बार तब उत्पन्न होता है जब स्वास्थ्य सेवा से जुड़ी कोई कार्रवाई की जाती है। यह डॉक्टर द्वारा कागज़ पर लिखी जाने वाली दवाई के समान एनालॉग हो सकता है या पहनने योग्य डिवाइस से रक्तचाप की रिपोर्ट के समान डिजिटल और तात्कालिक भी हो सकता है।

उत्पन्न प्रत्येक डेटा दो श्रेणियों में से एक के अंतर्गत आता है। अब, आइए समझते हैं कि दोनों का क्या मतलब है।

स्वास्थ्य सेवा में संरचित डेटा

कोई भी डेटा जो सीधा-सादा हो और जो सुव्यवस्थित हो, आसानी से सुलभ हो और मानकीकृत प्रारूप में हो, उसे संरचित डेटा कहा जाता है। संरचित डेटा की मुख्य विशेषताओं में शामिल हैं:

• सार्वभौमिक या एकसमान प्रारूप नाम, तारीख, मेडिकल कोड और अन्य जानकारी के साथ
• इंटरोऑपरेबिलिटी, जहां उनके मानकीकरण से पूरे स्पेक्ट्रम में स्वास्थ्य सेवा हितधारकों के लिए अपनी आवश्यकताओं के लिए इस डेटा का उपयोग करने का मार्ग प्रशस्त होता है
• खोज योग्यता और प्रक्रिया योग्यता नैदानिक ​​निर्णय लेने, संदर्भ देने, रिपोर्टिंग और अधिक को बढ़ावा देने के लिए

संरचित डेटा के उदाहरण

स्वास्थ्य सेवा में असंरचित डेटा

किसी भी प्रकार का डेटा जो मानकीकृत प्रारूप में उपलब्ध नहीं है, सुलभ स्थान पर है या अप्राप्य है, वह असंरचित डेटा की श्रेणी में आता है। दुर्भाग्य से, स्वास्थ्य सेवा में, उत्पन्न असंरचित डेटा की मात्रा इसके समकक्ष से अधिक है।

अगर संरचित डेटा लक्षणों को प्रकट करता है, तो असंरचित डेटा अंतर्निहित तर्क और अन्य बारीकियों को प्रकाश में लाता है। असंरचित डेटा को बेहतर ढंग से समझने के लिए, हमें वास्तविक दुनिया के उदाहरणों पर नज़र डालने की ज़रूरत है।

असंरचित डेटा के उदाहरण

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क्रियाकलापों से अंतर्दृष्टि तक: नैदानिक ​​निर्णय लेने में सहायता के लिए असंरचित डेटा को कैसे रूपांतरित और लाभित किया जाए

वही तकनीक जो असंख्य प्रकार के असंरचित डेटा के स्रोत के रूप में कार्य करती है, हमें इसे समझने के लिए समाधान और तकनीक भी प्रदान करती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI), मशीन लर्निंग (ML) और एनालिटिक्स जैसी उभरती हुई तकनीकों का उपयोग करके, हम न केवल इस डेटा प्रकार को व्यवस्थित कर सकते हैं, बल्कि कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि के लिए इसका अर्थ भी निकाल सकते हैं।

आइये देखें कि यह कैसे सम्भव है।

स्वास्थ्य सेवा में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग

जैसा कि नाम से पता चलता है, यह तकनीक कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने में सक्षम बनाती है और इसमें हमारे द्वारा संवाद करने के विभिन्न तरीके शामिल हैं - भाषण, ऑडियो-विजुअल, टेक्स्ट और बहुत कुछ के माध्यम से। मशीन लर्निंग मॉडल की मदद से, हम अब असंरचित डेटा के विशाल बैचों को संसाधित कर सकते हैं और महत्वपूर्ण जानकारी निकाल सकते हैं जो अन्यथा असंभव होगा।

सरल शब्दों में कहें तो, एनएलपी न केवल डॉक्टर की लिखावट को पढ़ और समझ सकता है, बल्कि इसे प्रोसेस करके उन पहलुओं को भी उजागर कर सकता है जो किसी की नज़र में नहीं आते। इसके अलावा, यह घंटों के वीडियो या ऑडियो कंटेंट को पार्स भी कर सकता है और आम लोगों के काम करने के लिए आवश्यकतानुसार डेटा को व्यवस्थित कर सकता है।

चिकित्सा में पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण

यदि हमें यह जानना हो कि हम डेटा विज्ञान तकनीकों को क्यों लागू करते हैं, तो यह तीन पहलुओं पर निर्भर करेगा:

• सांकेतिक परिणामों के लिए डेटा को समझें
• सांकेतिक परिणामों के साथ डेटा को समझें और समाधान सुझाएँ
• संभावित घटनाओं और परिणामों को समझना और समाधान सुझाना तथा भविष्य में होने वाली घटनाओं की भविष्यवाणी करना

ये तीनों मिलकर बनते हैं वर्णनात्मक, निर्देशात्मक और भविष्यसूचक क्रमशः विश्लेषण।

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स्वास्थ्य सेवा में, पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण जीवन बदल सकता है क्योंकि यह भविष्य के ऐसे परिणाम की ओर संकेत कर सकता है जो अत्यधिक संभावित है। स्वास्थ्य सेवा में मशीन लर्निंग इस तरह की अवधारणाओं को जमीनी हकीकत बनने का मौका मिला है। पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण के साथ, मेडिकल इमेजिंग से प्राप्त डेटा जीवनशैली, आयु, जनसांख्यिकी और अन्य बातों पर विचार करने के बाद सटीक रूप से भविष्यवाणी कर सकता है कि क्या एक सौम्य ट्यूमर घातक ट्यूमर में बदल सकता है।

इसी तरह, जीनोमिक डेटा के सटीक विश्लेषण के माध्यम से, पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण यह संकेत देने में सहायता कर सकता है कि किसी व्यक्ति को मधुमेह, हृदय रोग या अल्जाइमर होने की संभावना है या नहीं। यह जीवन और मृत्यु के बीच का विश्लेषण है क्योंकि स्वास्थ्य विशेषज्ञ दवा की सिफारिश कर सकते हैं, जागरूकता बढ़ा सकते हैं या संभावनाओं को रोकने के लिए जीवनशैली में बदलाव का सुझाव दे सकते हैं।

जब हम संकलित और व्यवस्थित करते हैं तो बीमारियों के निदान और उपचार के असंख्य रास्ते खुल जाते हैं। असंरचित डेटा और उन्हें एक संदर्भ के साथ सेट करें। आदर्श प्रौद्योगिकी के सही उपयोग के साथ, उन्हें संसाधित करना भी सहज है।

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