Data mining trong chăm sóc sức khỏe

Data mining trong chăm sóc sức khỏe

Rate this post

Nhiều lĩnh vực khác nhau sử dụng Data mining một cách hiệu quả. Nó cho phép các lĩnh vực bán lẻ hiển thị phản ứng của khách hàng và giúp lĩnh vực ngân hàng dự đoán khả năng sinh lời của khách hàng. Nó phục vụ nhiều lĩnh vực tương tự như sản xuất, viễn thông, chăm sóc sức khỏe, công nghiệp ô tô, giáo dục và nhiều lĩnh vực khác.

Các bài viết liên quan:

Data mining có tiềm năng đáng kinh ngạc cho các dịch vụ chăm sóc sức khỏe do sự tăng trưởng theo cấp số nhân về số lượng hồ sơ sức khỏe điện tử. Trước đây Bác sĩ và y sĩ nắm thông tin bệnh nhân trong giấy, nơi dữ liệu khá khó nắm giữ. Số hóa và đổi mới các kỹ thuật mới làm giảm nỗ lực của con người và làm cho dữ liệu có thể dễ dàng đánh giá được. Ví dụ, máy tính lưu giữ một lượng lớn dữ liệu bệnh nhân với độ chính xác và nó cải thiện chất lượng của toàn bộ hệ thống quản lý dữ liệu. Tuy nhiên, thách thức lớn là các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe nên làm gì để lọc tất cả dữ liệu một cách hiệu quả? Đây là nơi mà Data mining đã được chứng minh là cực kỳ hữu ích.

Các học giả đang sử dụng các cách tiếp cận khác nhau như cụm, phân loại, cây quyết định, mạng nơ-ron và chuỗi thời gian để xuất bản nghiên cứu. Tuy nhiên, Healthcare liên tục chậm đưa các nghiên cứu mới nhất vào thực tế hàng ngày.

Một cách tiếp cận khác để Data mining trong chăm sóc sức khỏe:

Quy trình tốt nhất để Data mining vượt ra ngoài quy tắc của nghiên cứu hàn lâm là cách tiếp cận ba hệ thống. Triển khai cả ba hệ thống là cách để thúc đẩy sự cải tiến trong thế giới thực với bất kỳ sáng kiến ​​phân tích nào trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Thật không may, rất ít tổ chức chăm sóc sức khỏe thực hiện cả ba hệ thống này.

Đây là ba hệ thống sau:

Data mining trong chăm sóc sức khỏe

Hệ thống phân tích:

Hệ thống phân tích kết hợp công nghệ và kiến ​​thức chuyên môn để tích lũy thông tin, hiểu nó và chuẩn hóa các phép đo. Tổng hợp dữ liệu lâm sàng, sự hài lòng của bệnh nhân, tài chính và các dữ liệu khác vào kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW) là nền tảng của hệ thống.

Hệ thống nội dung:

Hệ thống nội dung bao gồm việc chuẩn hóa kiến ​​thức tác phẩm. Nó áp dụng các phương pháp hay nhất dựa trên bằng chứng để chăm sóc sức khỏe. Các nhà khoa học có những khám phá quan trọng hàng năm về thực hành tốt nhất trong lâm sàng, nhưng trước đây nó đã đề cập rằng, phải mất một thời gian dài những khám phá này mới được đưa vào thực hành lâm sàng. Hệ thống nội dung mạnh mẽ cho phép các tổ chức nhanh chóng đưa các kiến ​​thức y tế mới nhất vào thực tế.

Hệ thống triển khai:

Hệ thống triển khai liên quan đến việc thúc đẩy quản lý thay đổi trên các cấu trúc phân cấp mới. Đặc biệt, nó bao gồm triển khai cấu trúc nhóm trao quyền nhất quán, triển khai các phương pháp hay nhất trên toàn doanh nghiệp. Nó yêu cầu một sự thay đổi thứ bậc thực sự để thúc đẩy việc áp dụng các phương pháp hay nhất trong toàn tổ chức.

Ứng dụng Data mining trong Chăm sóc sức khỏe:

Data mining đã được sử dụng rộng rãi và rộng rãi bởi nhiều ngành công nghiệp. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, Data mining ngày càng trở nên phổ biến. Các ứng dụng Data mining có thể mang lại lợi ích đáng kinh ngạc cho tất cả các bên tham gia vào ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe. Ví dụ: Data mining có thể giúp ngành chăm sóc sức khỏe phát hiện và lạm dụng gian lận, quản lý quan hệ khách hàng, chăm sóc bệnh nhân hiệu quả và các phương pháp hay nhất, dịch vụ chăm sóc sức khỏe giá cả phải chăng. Một lượng lớn dữ liệu được tạo ra từ các giao dịch chăm sóc sức khỏe là quá phức tạp và khổng lồ để có thể xử lý và phân tích bằng các phương pháp thông thường.

Data mining cung cấp khuôn khổ và kỹ thuật để chuyển đổi những dữ liệu này thành thông tin hữu ích cho các mục đích quyết định theo hướng dữ liệu.

Data mining trong chăm sóc sức khỏe

Hiệu quả điều trị:

Các ứng dụng Data mining có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các phương pháp điều trị y tế. Data mining có thể chuyển tải phân tích về quá trình hành động nào chứng tỏ hiệu quả bằng cách so sánh và phân biệt các nguyên nhân, triệu chứng và các phương pháp điều trị.

Quản lý chăm sóc sức khỏe:

Các ứng dụng Data mining có thể được sử dụng để xác định và theo dõi các trạng thái bệnh mãn tính và bệnh nhân của đơn vị chăm sóc khuyến khích, giảm số người nhập viện và hỗ trợ quản lý chăm sóc sức khỏe. Data mining được sử dụng để phân tích các tập dữ liệu lớn và số liệu thống kê để tìm kiếm các mẫu có thể cho thấy một cuộc tấn công của những kẻ khủng bố sinh học.

Quản trị quan hệ khách hàng:

Tương tác của khách hàng và quản lý là rất quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào để đạt được các mục tiêu kinh doanh. Quản lý quan hệ khách hàng là cách tiếp cận chính để quản lý các tương tác giữa các tổ chức thương mại thường là các lĩnh vực bán lẻ và ngân hàng, với khách hàng của họ. Tương tự, điều này rất quan trọng trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe. Các tương tác của khách hàng có thể xảy ra thông qua trung tâm cuộc gọi, bộ phận thanh toán và cơ sở chăm sóc xe cứu thương.

Lừa đảo và lạm dụng:

Các ứng dụng gian lận và lạm dụng Data mining có thể tập trung vào các đơn thuốc không phù hợp hoặc sai, bảo hiểm gian lận và các yêu cầu y tế.

Kết quả phân tích so sánh các bệnh khác nhau trong Chăm sóc sức khỏe:

Một phân tích so sánh về các ứng dụng Datamining trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe của các chuyên gia khác nhau đã đưa ra một cách chi tiết. Công cụ Data mining chính được sử dụng để dự đoán kết quả từ thông tin được ghi lại về các vấn đề chăm sóc sức khỏe. Các công cụ Data mining khác nhau được sử dụng để dự đoán mức độ chính xác trong các vấn đề chăm sóc sức khỏe khác nhau. Trong danh sách nhất định các vấn đề y tế đã được kiểm tra và đánh giá.

Các vấn đề chăm sóc sức khỏe ban đầu, đặc biệt là về mặt bệnh tật và kết quả phân tích đã được minh họa trong bảng cho sẵn. Các bệnh là vấn đề phổ biến ở con người. Để phân tích ảnh hưởng của các ứng dụng Data mining để xác định bệnh, các phương pháp thông thường của các ứng dụng thống kê cũng được đưa ra và so sánh.

S.Không có loại bệnh Công cụ Data mining Kỹ thuật Thuật toán Phương pháp truyền thống Mức độ chính xác% cho ứng dụng DM

Data mining trong chăm sóc sức khỏe

Biểu đồ cột được hình thành bằng cách sử dụng bảng trên với tỷ lệ phần trăm mức độ chính xác của các vấn đề chăm sóc sức khỏe được minh họa trong hình bên. Trong biểu đồ thanh này, mức độ chính xác dự đoán của các ứng dụng Data mining khác nhau đã được phân biệt.

Data mining trong chăm sóc sức khỏe

Ưu điểm của Data mining trong Chăm sóc sức khỏe:

Khung dữ liệu đơn giản hóa và tự động hóa quy trình làm việc của các tổ chức chăm sóc sức khỏe. Tích hợp Data mining trong khung dữ liệu, các tổ chức chăm sóc sức khỏe giảm thiểu nỗ lực ra quyết định và cung cấp kiến ​​thức y tế mới có giá trị. Các mô hình dự báo cung cấp hỗ trợ thông tin và kiến ​​thức tốt nhất cho nhân viên y tế. Mục tiêu của Data mining dự đoán trong y học là xây dựng mô hình dự đoán rõ ràng, cung cấp các dự đoán đáng tin cậy, hỗ trợ bác sĩ cải thiện quy trình chẩn đoán và lập kế hoạch điều trị. Một ứng dụng thiết yếu của Data mining là để xử lý tín hiệu y sinh được truyền đạt bởi các hướng dẫn nội bộ và phản ứng để tăng cường điều kiện, bất cứ khi nào thiếu kiến ​​thức về kết nối giữa các hệ thống con khác nhau và khi các phương pháp phân tích tiêu chuẩn không hiệu quả, vì nó thường xảy ra trường hợp của các hiệp hội phi tuyến.

Những thách thức trong Data mining chăm sóc sức khỏe:

Một trong những vấn đề lớn nhất trong Data mining trong chăm sóc sức khỏe là dữ liệu y tế thô rất lớn và không đồng nhất. Những dữ liệu này có thể được tích lũy từ các nguồn khác nhau. Ví dụ, từ các cuộc trò chuyện với bệnh nhân, bác sĩ xem xét và các kết quả xét nghiệm. Tất cả các thành phần này có thể có ảnh hưởng đáng kể đến việc chẩn đoán và điều trị bệnh nhân. Dữ liệu bị thiếu, không chính xác, không nhất quán, chẳng hạn như các mẩu thông tin được lưu ở nhiều định dạng khác nhau từ các nguồn dữ liệu khác nhau tạo ra một trở ngại đáng kể cho việc Data mining thành công.

Một thách thức khác là hầu như tất cả các chẩn đoán và điều trị trong chăm sóc sức khỏe đều không chính xác và có tỷ lệ sai sót. Ở đây, việc phân tích độ đặc hiệu và độ nhạy đang được xem xét để đo các sai số này. Trong vấn đề đánh giá tính toàn vẹn của tri thức, hai thách thức lớn là:

Làm thế nào để tạo các thuật toán hiệu quả để phân biệt nội dung của hai phiên bản (sau và trước)?

Nó thách thức đòi hỏi cải tiến các thuật toán và cấu trúc dữ liệu hiệu quả để đánh giá tính toàn vẹn của tri thức trong tập dữ liệu.

Làm thế nào để tạo các thuật toán để đánh giá tác động của các sửa đổi dữ liệu cụ thể đến ý nghĩa thống kê của các mẫu riêng lẻ, được thu thập với sự hỗ trợ của các lớp cơ bản của thuật toán Data mining?

Các thuật toán đo lường tác động mà việc sửa đổi giá trị dữ liệu có đối với ý nghĩa thống kê được phát hiện của các mẫu đang được tạo ra, mặc dù thực tế là rất khó để xây dựng các thước đo chung cho tất cả các thuật toán Data mining.

Leave a Reply