মেডিসিন মধ্যে বড় তথ্য সোর্স
মেডিসিনে বড় বড় তথ্য একটি সাধারণ সংজ্ঞা "রোগীর স্বাস্থ্যের যত্ন এবং সুস্বাস্থ্য সম্পর্কিত তথ্য সামগ্রিকতা" (রঘুপতি 2014)। কিন্তু এই ধরনের তথ্য আসলে কি এবং তারা কোথা থেকে এসেছে?
নিম্নলিখিত স্বাস্থ্যের যত্ন প্রদানকারী, গবেষকরা, দাতা, নীতিনির্ধারক এবং শিল্পের জন্য আগ্রহের বৃহত তথ্য এবং প্রকারের একটি বিস্তৃত পরিদর্শন।
এই বিভাগগুলি পারস্পরিক একচেটিয়া নয়, কারণ একই তথ্য বিভিন্ন উত্স থেকে উদ্ভূত হতে পারে।
এই তালিকাটি সম্পূর্ণ নয়, কারণ বড় তথ্য বিশ্লেষণের বাস্তব প্রয়োগ নিশ্চিতভাবে প্রসারিত হবে।
ক্লিনিক্যাল ইনফরমেশন সিস্টেম
এই ক্লিনিকাল তথ্য ঐতিহ্যগত উত্স যে স্বাস্থ্য পরিচর্যা প্রদানকারী দেখার অভ্যস্ত হয়।
- ইলেকট্রনিক স্বাস্থ্য রেকর্ড (ইএইচআরস) জনসংখ্যাতাত্ত্বিক, অতীতের চিকিৎসা সংক্রান্ত ইতিহাস, সক্রিয় চিকিৎসা সমস্যা, রোগমুক্তি, অ্যালার্জি, ঔষধ, গুরুত্বপূর্ণ লক্ষণ, গবেষণাগার এবং রেডিয়েলজি পরীক্ষার ফলাফল, রোগবিদ্যা রিপোর্ট, স্বাস্থ্যসেবা দ্বারা তৈরি অগ্রগতি নোট যেমন তথ্য সংগ্রহ, সংরক্ষণ ও প্রদর্শন করে প্রদানকারী, এবং প্রশাসনিক এবং আর্থিক নথি
- ইলেকট্রনিক মেডিকেল রেকর্ড (ইএমআর ) গুলি ইএইচআরগুলির অনুরূপ নয় এবং সাধারণত কোন নির্দিষ্ট চিকিত্সকের সাথে সংগৃহীত তথ্য সম্পর্কিত।
- স্বাস্থ্য সংক্রান্ত তথ্য বিনিময়গুলি পৃথকীকৃত ক্লিনিকাল তথ্য ব্যবস্থাগুলির মধ্যে কেন্দ্র হিসেবে কাজ করে
- রোগীর রেজিষ্ট্রিসমূহ, তাদের নিজস্ব রোগীদের স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠান দ্বারা পরিচালিত, প্রায়ই ইএইচআর-এর সাথে যুক্ত থাকে। অন্যান্য নিবন্ধনগুলি বৃহত্তর ভৌগোলিক স্কেলে টিকা, ক্যান্সার, ট্রমা, এবং অন্যান্য জনস্বাস্থ্যের সমস্যাগুলি অনুসরণ করে।
- রোগীর পোর্টালরা স্বাস্থ্যসেবা সংস্থার ইএইচআর-তে সংরক্ষিত ব্যক্তিগত স্বাস্থ্য তথ্য পেতে রোগীদেরকে অনুমতি দেয়। কিছু রোগী পোর্টাল ব্যবহারকারীদের প্রেসক্রিপশনের রিফিল অনুরোধ এবং স্বাস্থ্যসেবা টিমের সঙ্গে নিরাপদ ইলেকট্রনিক বার্তা বিনিময় করার অনুমতি দেয়।
- ক্লিনিক্যাল ডেটা ওয়ারহাউসগুলি একাধিক ক্লিনিকাল ইনফরমেশন সিস্টেমে রোগী-স্তরের তথ্য সংগ্রহ করে, যেমন ইএইচআরগুলি এবং উপরে তালিকাভুক্ত অন্যান্য উৎস
দাতা থেকে ডেটা দাবি
পাবলিক payers (যেমন, মেডিকেয়ার) এবং ব্যক্তিগত payers তাদের সুবিধাভোগী দাবী তথ্য বড় সংগ্রহস্থল আছে কিছু স্বাস্থ্যবিমা এখন আপনার স্বাস্থ্যের তথ্য ভাগ করার জন্য উৎসাহ প্রদান করে।
গবেষণা স্টাডিজ
গবেষণা উপাত্তে অধ্যয়ন অংশগ্রহণকারীদের সম্পর্কে তথ্য রয়েছে, পরীক্ষামূলক চিকিত্সা এবং ক্লিনিকাল ফলাফল। বড় গবেষণা সাধারণত ফার্মাসিউটিকাল কোম্পানি বা সরকারী সংস্থা দ্বারা স্পন্সর হয় ব্যক্তিগতকৃত ওষুধের একটি অ্যাপ্লিকেশন ক্লিনিকাল ট্রায়াল ডেটার নিদর্শনগুলির উপর ভিত্তি করে কার্যকর চিকিত্সার সাথে পৃথক রোগীদের সাথে মেলে।
এই পদ্ধতি প্রমাণ-ভিত্তিক ঔষধের নীতিমালাগুলি প্রয়োগের বাইরে চলে যায়, যার দ্বারা একটি স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারী নির্ধারণ করে যে রোগীর অংশীদারদের সাথে বিস্তৃত বৈশিষ্ট্যের (যেমন, বয়স, লিঙ্গ, জাতি, ক্লিনিক্যাল অবস্থা) অংশীদার বড় তথ্য বিশ্লেষণের মাধ্যমে, রোগীর ক্যান্সারের জেনেটিক প্রোফাইল (নিচে দেখুন) এর মতো আরও বেশি ঘনত্বপূর্ণ তথ্য উপর ভিত্তি করে একটি চিকিত্সা নির্বাচন করা সম্ভব।
ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত সমর্থন সিস্টেম (CDSS) এছাড়াও দ্রুত বিকশিত হয়েছে এবং এখন ঔষধ মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) একটি বড় অংশ প্রতিনিধিত্ব।
তারা তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের সঙ্গে চিকিত্সককে সহায়তা করার জন্য রোগীর ডেটা ব্যবহার করে এবং প্রায়ই EHRs এর সাথে মিলিত হয়।
জেনেটিক ডাটাবেস
মানুষের জেনেটিক তথ্য সংগ্রহস্থল একটি দ্রুত গতিতে জমা হয়। ২003 সালে হিউম্যান জিনোম প্রকল্পটি সম্পন্ন হওয়ার পর থেকে মানব ডিএনএ সিকোয়েন্সিংয়ের খরচ এক মিলিয়ন গুণ কমিয়ে আনা হয়েছে। হার্ভার্ড মেডিকেল স্কুল কর্তৃক ২005 সালে চালু হয় পনর জেনেটিক প্রজেক্ট (পি.জি.পি.), বিশ্বব্যাপী 100,000 স্বেচ্ছাসেবীদের পূর্ণ জিনোমের ক্রম এবং প্রচারের লক্ষ্যে কাজ করে। PGP নিজেই বিশাল ভলিউম এবং ডেটা বিভিন্ন কারণে বড় তথ্য প্রকল্পের একটি প্রধান উদাহরণ।
একটি ব্যক্তিগত জিনে রয়েছে প্রায় 100 গিগাবাইট ডেটা। জিনোমের সিকোয়েন্সিংয়ের পাশাপাশি, PGP এছাড়াও EHRs, সার্ভে এবং মাইক্রোবিওম প্রোফাইল থেকে তথ্য সংগ্রহ করে।
বেশিরভাগ কোম্পানি একটি বাণিজ্যিক ভিত্তিতে স্বাস্থ্য, ব্যক্তিগত বৈশিষ্ট্য এবং ফার্মাকোজেনটিক্সের জন্য সরাসরি-থেকে-ভোক্তা জেনেটিক সিকোয়েন্সিং প্রদান করে।
এই ব্যক্তিগত তথ্যটি বড় ডেটা বিশ্লেষণে নিমগ্ন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ২3 এবং ২9 নভেম্বর মার্কিন ফুড অ্যান্ড ড্রাগ অ্যাডমিনিস্ট্রেশন এর সাথে মেনে চলার জন্য নতুন গ্রাহককে স্বাস্থ্য সম্পর্কিত জেনেটিক রিপোর্ট দেওয়া বন্ধ করে দিয়েছে। যাইহোক, 2015 সালে, কোম্পানি আবার তাদের জেনেটিক লালা পরীক্ষা নির্দিষ্ট স্বাস্থ্য উপাদান প্রস্তাব, এই সময় এফডিএ অনুমোদন সঙ্গে।
পাবলিক রেকর্ডস
সরকার স্বাস্থ্য সম্পর্কিত ঘটনাগুলির বিস্তারিত বিবরণ রাখে, যেমন অভিবাসন, বিবাহ, জন্ম ও মৃত্যু। মার্কিন জনসংখ্যা 1790 সাল থেকে 10 বছর ধরে প্রচুর পরিমাণে তথ্য সংগ্রহ করেছে। জনসংখ্যা 'পরিসংখ্যান ওয়েবসাইটের ২013 সালের হিসাবে 370 বিলিয়ন কক্ষ ছিল, যা বছরে প্রায় 11 বিলিয়ন ডলার বৃদ্ধি পেয়েছে।
ওয়েব অনুসন্ধানগুলি
গুগল এবং অন্যান্য ওয়েব সার্চ সরবরাহকারীদের দ্বারা সংগৃহীত ওয়েব অনুসন্ধানের তথ্য জনসংখ্যার স্বাস্থ্যের সাথে সম্পর্কিত রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে পারে। যাইহোক, ওয়েব অনুসন্ধান প্যাটার্ন থেকে বড় তথ্য মান এটি স্বাস্থ্যের তথ্য ঐতিহ্যগত উত্স সঙ্গে মিশ্রিত দ্বারা উন্নত হতে পারে।
সামাজিক মাধ্যম
ফেসবুক, টুইটার এবং অন্যান্য সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মগুলি ঘড়িটির কাছাকাছি একটি সমৃদ্ধ বৈচিত্রিক তথ্য প্রকাশ করে, যেখানে ব্যবহারকারীদের অবস্থান, স্বাস্থ্যের আচরণ, আবেগ এবং সামাজিক মিথস্ক্রিয়া দেখুন। সোশ্যাল মিডিয়ায় জনসাধারণের স্বাস্থ্যের ব্যাপক তথ্য প্রয়োগ করা হয়েছে ডিজিটাল রোগ সনাক্তকরণ বা ডিজিটাল এপিডেমিওলজি। উদাহরণস্বরূপ টুইটার, সাধারণ জনসংখ্যার মধ্যে ইনফ্লুয়েঞ্জা মহামারী বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করা হয়েছে।
পেনসিলভানিয়া ইউনিভার্সিটি থেকে শুরু করে বিশ্ব ওয়েল্যাভিং প্রজেক্টটি সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যমের মানুষদের অভিজ্ঞতা এবং স্বাস্থ্যকে ভালভাবে বুঝতে শেখার আরেকটা উদাহরণ। প্রকল্পটি একসঙ্গে মনোবৈজ্ঞানিক, পরিসংখ্যানবিদ এবং কম্পিউটার বিজ্ঞানীকে একসঙ্গে নিয়ে আসে যারা ফেসবুক এবং টুইটারে স্থিতি সংক্রান্ত আপডেটগুলি লেখার সময় অনলাইনের সাথে আলাপচারিতায় ব্যবহৃত ভাষা বিশ্লেষণ করে। বিজ্ঞানীরা কিভাবে ব্যবহারকারীদের ভাষা তাদের স্বাস্থ্য এবং সুখ সম্পর্কিত। স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং মেশিন লার্নিং এর অগ্রগতিগুলি তাদের প্রচেষ্টার সাথে সাহায্য করছে। পেনসিলভানিয়া ইউনিভার্সিটির সাম্প্রতিক প্রকাশনাটি সোশ্যাল মিডিয়ায় বিশ্লেষণ করে মানসিক অসুস্থতার পূর্বাভাস দেয়। এটি আমাদের আমাদের ইন্টারনেট ব্যবহার অধ্যয়ন দ্বারা বিষণ্নতা এবং অন্যান্য মানসিক-স্বাস্থ্য অবস্থার লক্ষণ সনাক্ত করা যেতে পারে বলে মনে হয়। বিজ্ঞানীরা আশা করছেন ভবিষ্যতে এই পদ্ধতিগুলি ঝুঁকিপূর্ণ ব্যক্তিদেরকে আরও ভালভাবে সনাক্ত ও সহায়তা করতে সক্ষম হবে।
থিংস ইন্টারনেট (আইওটি)
স্বাস্থ্য-সম্পর্কিত তথ্য বিপুল পরিমাণে সংগ্রহ করা হয় এবং মোবাইল এবং হোম ডিভাইসে সংরক্ষণ করা হয়।
- স্মার্টফোনের : হাজার হাজার এমএইচএলএলথ অ্যাপস ব্যবহারকারীর শারীরিক কার্যকলাপ, পুষ্টির গ্রহণ, ঘুমের নিদর্শন, আবেগ এবং অন্যান্য পরামিতিগুলির তথ্য সংগ্রহ করে। নেটিভ সেল ফোন অ্যাপস (যেমন জিপিএস, ই-মেইল, টেক্সটিং) একজন ব্যক্তির স্বাস্থ্যের অবস্থা সম্পর্কে অবহিত করতে পারে।
- পরিধানযোগ্য মনিটর এবং ডিভাইসগুলি: ত্বকের নিচে আচ্ছাদিত পেডমেটিক্স, অ্যাকসিলরোমিটার, চশমা, ঘড়ি এবং চিপগুলি স্বাস্থ্য সম্পর্কিত তথ্য সংগ্রহ করে এবং ক্লাউডগুলিতেও তাদের পাঠাতে পারে।
- টেলিমেডিসিন যন্ত্রগুলি স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের রক্তচাপ, হৃদস্পন্দন, শ্বাসযন্ত্রের হার, অক্সিজেনেশন, তাপমাত্রা, ইসিজি টাচিং এবং ওজন ইত্যাদি রোগীদের ম্যাটেরিয়াকে মনিটর করার অনুমতি দেয়।
আর্থিক লেনদেন
রোগীদের সনাক্তকরণের জন্য ক্যারোলিনাস হেলথ কেয়ার সিস্টেম দ্বারা ব্যবহৃত ভবিষ্যদ্বাণীকৃত মডেলগুলির মধ্যে রোগীদের ক্রেডিট কার্ডের লেনদেনগুলি অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে যারা রোগীদের সনাক্ত করতে উচ্চ ঝুঁকির সম্মুখীন হয়। শার্লট-ভিত্তিক স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারী রোগীদের বিভিন্ন গোষ্ঠীর মধ্যে বিভক্ত করার জন্য বড় তথ্য ব্যবহার করে, উদাহরণস্বরূপ, রোগ এবং ভৌগোলিক অবস্থানের উপর ভিত্তি করে।
নৈতিক এবং গোপনীয়তা ইঙ্গিত
এটি হাইলাইট করা প্রয়োজন যে, কিছু ক্ষেত্রে, গুরুতর নৈতিক এবং গোপনীয়তা প্রভাব দেখাতে পারে যখন স্বাস্থ্যসেবা সংগ্রহ এবং তথ্য অ্যাক্সেস। বড় তথ্য নতুন সূত্র ব্যক্তি এবং জনসংখ্যা স্বাস্থ্যের প্রভাব কি আমাদের বোঝার উন্নত করতে পারেন, তবে, বিভিন্ন ঝুঁকি সাবধানে বিবেচনা করা এবং পর্যবেক্ষণ করা প্রয়োজন। এটি এখন স্বীকৃত হয়েছে যে পূর্বে বেনামী ডেটা সনাক্ত করা যায়, পুনরায় সনাক্ত করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, হার্ভার্ডের ডেটা প্রাইভেসি ল্যাবের অধ্যাপক Latanya Sweeney ব্যক্তিগত জিনোম প্রকল্পে জড়িত 1,130 স্বেচ্ছাসেবী পর্যালোচনা। তিনি এবং তার দল অংশগ্রহণকারীরা (জিপ কোড, জন্ম তারিখ, লিঙ্গ) এর উপর ভিত্তি করে অংশগ্রহণকারীরা যথোপযুক্তভাবে 42 শতাংশ নাম দিতে সক্ষম ছিল। এই জ্ঞানটি সম্ভাব্য ঝুঁকিগুলির বিষয়ে আমাদের সচেতনতা বাড়িয়ে তুলতে এবং আমাদের ডেটা ভাগ করার সিদ্ধান্তগুলি আরও উন্নত করতে সহায়তা করতে পারে।
> সোর্স:
> কনওয়ে এম, ও'কননার ডি। সামাজিক মিডিয়া, বড় তথ্য এবং মানসিক স্বাস্থ্য: বর্তমান অগ্রগতি এবং নৈতিক প্রভাব। মনোবিজ্ঞান 2016 সালে বর্তমান মতামত ; 9: 77-82।
> ফার্নান্ডেজ এল, ও'কননার এম, উইভার ভি। বিগ ডেটা, বড় ফলাফল জার্নাল অফ দ্য আমেরিকান হেলথ ইনফরমেশন ম্যানেজমেন্ট অ্যাসোসিয়েশন ২01২; 83 (10): 38-43
> গুন্টুগু এস, ইয়াদেন ডি, কার্ন এম, আনগার এল, ইচস্ট্যায়েড জে । সোশ্যাল মিডিয়ায় বিষণ্ণতা এবং মানসিক অসুস্থতা সনাক্তকরণ: একটি সমন্বিত পর্যালোচনা । আচরণগত বিজ্ঞান বর্তমান মতামত 2017; 18: 43-49।
> লেজার ডি, কেনেডি আর, কিং জি, ভেসপাইনানি এ । গুগল ফ্লুের নীতিগর্ভ রূপক: বিগ ডেটা বিশ্লেষণের ফাঁদ । বিজ্ঞান ২014; 343 (6176): 1203-1205।
> রঘুপতি, রঘুপতি ভি। স্বাস্থ্যসেবা সম্পর্কে বড় তথ্য বিশ্লেষণ: প্রতিশ্রুতি এবং ক্ষমতাধর আল স্বাস্থ্য তথ্য বিজ্ঞান ও সিস্টেম 2014; 2: 3।
> সুইনি এল, আবু এ, উইন জে। নাম অনুসারে ব্যক্তিগত জিনোম প্রকল্পে অংশগ্রহণকারীদের সনাক্তকরণ । হার্ভার্ড বিশ্ববিদ্যালয়. ডেটা গোপনীয়তা ল্যাব। সাদা কাগজ 10২1-1 এপ্রিল 24, 2013