په کار کې د روغتیا پاملرنې ډیټا ساینس پوهانو او شنونکو بې شعوره لیدونه په منظم ډول تنظیم شوي سپریډشیټونه ، الګوریتمونه ، د برنامې ژبې پروسس کولو ډیټا ، او د لید لید وسیلې لري چې رنګین ګرافونه او چارټونه جوړوي. او ورته. په هرصورت، دا د واقعیت څخه لرې دی.
په حقیقت کې، د ډیټا ساینس پوهان هره ورځ د یو عنصر سره لاس او ګریوان دي - غیر منظم معلومات. د لوی ډیټا بوم د روغتیا پاملرنې صنعت خورا ډیر تاثیر کړی. راپورونه څرګندوي چې د کلینیکي تجهیزاتو، د اغوستلو وړ وسایلو په برخه کې تخنیکي پرمختګونه، د الکترونیکي روغتیا ریکارډونه (EHR)، او نور د ډیټا تولید خورا لوی مقدار پایله لري.
په واقعیت کې، احصایې څرګندوي چې د روغتیا پاملرنې صنعت نږدې حساب کوي د معلوماتو ټول حجم 30٪ تولید شوی. برسېره پردې، په اوسط ډول، یو روغتون هر کال له 50 پیټابایټ ډیټا تولیدوي. په هرصورت، نیول دا دي چې د 80٪ څخه ډیر تولید شوي ډاټا غیر منظم دي.
دا څه شی دی او دا څنګه د ډیټا لخوا پرمخ وړل شوي تصمیم نیولو، بریالي انقلابونو، او د روغتیا پاملرنې R&D او نوښت اغیزه کوي؟ موږ به پدې مقاله کې ومومئ.
جوړ شوي او غیر منظم شوي ډاټا: د ورته کیپسول دوه برخې
هر تولید شوي ډاټا د دوو کټګوریو څخه یو لاندې راځي. اوس راځئ چې پوه شو چې دواړه څه معنی لري.
د روغتیا پاملرنې کې جوړښت شوي ډاټا
هر هغه معلومات چې مستقیم وي او په منظم ډول تنظیم شوي، په اسانۍ سره د لاسرسي وړ وي، او په معیاري بڼه کې جوړښت شوي ډاټا جوړوي. د جوړښت شوي ډاټا کلیدي ځانګړتیاوې عبارت دي له:
- یونیفورم یا یونیفورم شکلونه د نوم، نیټې، طبي کوډونو، او نورو لپاره د مناسبو ځانګړتیاوو سره
- انټرنیټیشن، چیرې چې د دوی معیاري کول په ټول سپیکٹرم کې د روغتیا پاملرنې برخه اخیستونکو ته لاره هواروي ترڅو دا ډاټا د دوی اړتیاو لپاره وکاروي
- موندنه او د پروسې وړتیا د کلینیکي تصمیم نیولو، حواله کولو، راپور ورکولو او نور ډیر څه ته وده ورکول
د جوړښت شوي معلوماتو بیلګې
| کلینیکي او طبي کوډونه | د ICD او CPT کوډونه، د لابراتوار پایلو څخه راپورونه |
| د ډموکراسي معلوماتو | د ناروغ نوم، عمر، د زیږون نیټه، جنس، سیمه او نور |
| فزیکي تدابیر او حیاتي | قد، وزن، د زړه ضربان، د بدن د حرارت درجه، او ورته ورته |
| درملنه | وړاندیز شوي درمل ، خوراکونه ، د ادارې مهالویش ، الرجی او نور ډیر څه |
د روغتیا پاملرنې کې غیر منظم معلومات
هر ډول ډیټا چې په معیاري بڼه شتون نلري، د لاسرسي وړ ځای کې وي یا د پروسس وړ نه وي د غیر جوړښت شوي ډیټا په کټګورۍ کې راځي. له بده مرغه، د روغتیا په برخه کې، د تولید شوي غیر منظم معلوماتو حجم د خپل سیال څخه ډیر دی.
که جوړښت شوي ډاټا نښې نښانې ښکاره کړي، غیر منظم معلومات د اصلي دلیلونو او نورو لنډیزونو رڼا راوړي. د غیر ساختماني معلوماتو د ښه پوهیدو لپاره، موږ اړتیا لرو چې د ریښتینې نړۍ مثالونو ته یو نظر ولرو.
د غیر ساختماني معلوماتو مثالونه
| طبي یادښتونه | آفلاین طبي یادداشتونه لکه نسخې چې د روغتیا پاملرنې متخصصینو لخوا ثبت شوي. |
| د طبي عکس اخیستنې ډاټا | هر هغه عکس چې د کلینیکي وسایلو لخوا رامینځته شوی لکه MRI، CT یا الټراساؤنډ سکینر |
| آډیو بصری معلومات | د ناروغ مشورې، مرکې، یا جراحي پروسیجرونو آډیو، ویډیو، یا د لیږد ډیټا برخه |
| د ناروغ لخوا تولید شوي معلومات | د اغوستلو وړ ډیټاسیټونو څخه شتون لري ، په شفاهي ډول ارتباط شوي معلومات ، او ورته |
| د ټولنیزو رسنیو او مخابراتو ډاټا | لکه د ناروغ د غبرګون تحلیل د ناروغانو لخوا د مشورې لپاره یا د روغتیا پاملرنې متخصصینو لخوا اپلوډ شوي، بریښنالیکونه تبادله شوي، پیغامونه لیږل شوي او ترلاسه شوي، او ورته ورته |
| جینیاتی معلومات | د یو فرد د DNA راپورونو او تحلیلونو بصیرت چې کولی شي میراثي ناروغۍ کشف کړي |
[هم ولولئ: د AI طبي ریکارډونو لنډیز: تعریف، ننګونې، او غوره کړنې]
له عملونو څخه بصیرت ته: د کلینیکي پریکړې کولو کې د مرستې لپاره غیر منظم شوي ډیټا څنګه بدلول او ګټه اخیستل
هغه ټیکنالوژي چې د بې شمیره ډوله غیر منظم معلوماتو سرچینې په توګه کار کوي موږ ته د دې د پوهیدو لپاره حلونه او تخنیکونه هم راکوي. د راپورته کیدونکي ټیکنالوژیو لکه مصنوعي استخباراتو (AI) ، ماشین زده کړې (ML) ، او تحلیلونو په کارولو سره ، موږ نه یوازې د دې ډیټا ډول تنظیم کولی شو بلکه د عمل وړ بصیرت لپاره یې هم احساس کولی شو.
راځئ چې هغه لارې وګورو چې دا امکان لري.
په روغتیایی پاملرنې کې د طبیعي ژبې پروسس کولو (NLP) کارول
په ساده اصطلاحاتو کې، NLP نه یوازې د ډاکټر د لاس لیک لوستل او درک کولی شي بلکه دا پروسس کوي ترڅو هغه اړخونه روښانه کړي چې ورته پام نه کیږي. سربیره پردې ، دا کولی شي د ویډیو یا آډیو مینځپانګې ساعتونه هم پارس کړي او د اړتیا سره سم ډیټا تنظیم کړي او د عامو خلکو لپاره د کار کولو لپاره مشخص شوي.
په طب کې د وړاندوینې تحلیل
- د شاخص پایلو لپاره ډاټا پوهه کړئ
- د شاخص پایلو سره ډاټا درک کړئ او د حل وړاندیز وکړئ
- د حلونو درک او وړاندیز وکړئ او د احتمالي پیښو او پایلو په راتلونکي کې وړاندوینه وکړئ
دا درې واړه تشکیلوي تشريح کوونکی، نسخه کوونکی، او وړاندوينه کوونکی په ترتیب سره تحلیلونه.
[هم ولولئ: د روغتیا پاملرنې AI کې د معلوماتو تشریح څه شی دی؟ تعریف، تخنیکونه او د کارولو قضیې]
په روغتیایی پاملرنې کې، وړاندوینې تحلیلونه کیدای شي ژوند بدل کړي ځکه چې دا کولی شي راتلونکې پایلې ته اشاره وکړي چې خورا احتمال لري. د کارولو د روغتیا پاملرنې کې ماشین زده کړه دا ډول مفاهیمو ته اجازه ورکړل شوې چې یو ځمکني واقعیت شي. د وړاندوینې تحلیلونو سره ، د طبي امیجنگ ډیټا په سمه توګه وړاندوینه کولی شي که چیرې د ژوند طرز ، عمر ، ډیموګرافیک او نور ډیر څه په پام کې نیولو سره یو نرم تومور په وژونکي بدل شي.
په ورته ډول، د جینومیک ډیټا دقیق تحلیل له لارې، وړاندوینې تحلیلونه کولی شي په ګوته کولو کې مرسته وکړي چې آیا یو فرد د شکر ناروغۍ، د زړه ناروغۍ، یا الزایمر احتمال لري. دا د ژوند او مرګ تر مینځ تحلیل دی ځکه چې د روغتیا پاملرنې متخصصین کولی شي د درملو وړاندیز وکړي ، پوهاوی لوړ کړي ، یا د چانسونو مخنیوي لپاره د ژوند طرز بدلون وړاندیز کړي.
د ناروغیو تشخیص او درملنې کې بې شمیره لارې خلاصیږي کله چې موږ راټول او تنظیم کړو جوړښت شوی معلومات او د شرایطو سره یې تنظیم کړئ. د مثالي ټیکنالوژۍ سمې کارونې سره ، د دوی پروسس کول هم بې ساري دي.
په هرصورت، که تاسو د دې ګامونو پریښودلو په لټه کې یاست او ستاسو د روغتیا پاملرنې الګوریتمونو او حلونو روزلو لپاره د پروسس کولو لپاره چمتو ډیټا لرئ، تاسو کولی شئ موږ ته ورسیږئ. موږ ستاسو د ټولو روغتیا پاملرنې ځانګړي اړتیاو لپاره په ځانګړي ډول او اخلاقي ډول د روغتیا پاملرنې ډیټا وړاندیز کوو. نن ورځ له موږ سره اړیکه ونیسئ.
