Типы данных в здравоохранении

Использование типов данных в здравоохранении, в рамках экономики данных, помогает диагностике, лечению и управлению системами здравоохранения.

Структурированные данные

  • Примеры: электронные медкарты (ЭМК), результаты анализов, диагнозы, рецепты, данные пациентов (возраст, вес).
  • Использование:
    • Статистика: заболеваемость, смертность, эффективность лечения.
    • Персонализированная медицина: подбор терапии по профилям.
    • Управление ресурсами: загрузка больниц, запасы лекарств.
  • Инструменты: SQL, EHR-системы (Epic, Cerner).

Неструктурированные данные

  • Примеры: снимки МРТ/КТ/рентген, записи врачей, голосовые заметки, научные статьи.
  • Использование:
    • Компьютерное зрение: распознавание опухолей, переломов на снимках.
    • NLP: анализ текстов для извлечения симптомов, диагностики.
    • Исследования: мета-анализ публикаций для новых гипотез.
  • Инструменты: TensorFlow, PyTorch, spaCy.

Полуструктурированные данные

  • Примеры: JSON/XML из медоборудования, логи систем телемедицины, метаданные снимков.
  • Использование:
    • Интеграция: объединение данных из разных клиник/устройств.
    • Аудит: отслеживание процедур, соответствие стандартам.
    • Анализ процессов: оптимизация работы отделений.
  • Инструменты: MongoDB, Hadoop.

Данные реального времени

  • Примеры: показатели с носимых устройств (пульс, давление, ЭКГ), мониторы в реанимации, IoT-сенсоры.
  • Использование:
    • Мониторинг: раннее выявление критических состояний (инфаркт, гипогликемия).
    • Телемедицина: консультации в реальном времени.
    • Реакция: автоматические сигналы врачам при аномалиях.
  • Инструменты: Kafka, Apache Flink, wearable APIs.

Исторические данные

  • Примеры: архивы эпидемий, долгосрочные записи пациентов, клинические испытания.
  • Использование:
    • Прогнозирование: вспышки болезней (грипп, COVID-19).
    • Исследования: влияние факторов (курение, диета) на здоровье.
    • Обучение моделей: предсказание прогрессии хронических заболеваний.
  • Инструменты: R, Scikit-learn, Tableau.

Пример

Пациент жалуется на боль (неструктурированные записи) → анализы показывают воспаление (структурированные) → пульс с часов резко растет (реального времени) → снимок легких выявляет пневмонию (неструктурированные) → история прививок уточняет риски (архивы). Итог: быстрая диагностика и лечение.