Health Data Mining, strukturerte data og Natural Language Processing

Medisin og helse har vært en av de mest forsket på og studert grener av Science i århundrer. Det er registreringer av bruk av medisiner så tidlig som 500 f.Kr. Forskning og utvikling over millioner av år har ført til etablering av dagens strukturerte helsevesenet. Dokumentasjon av pasientjournaler er en integrert del av helsetjenester og obligatorisk i mange land som er avhengige av forsikringsbaserte helsesystemer.

Tidlige former for helsetjenester dokumentasjon involvert leger holde håndskrevne registreringer av pasientbesøk og filing denne informasjonen for . fremtidig referanse Administrerende registreringer av tusenvis av pasienter i papir ble umulig, for ikke å nevne at papirbaserte poster var utsatt for tap i naturkatastrofer

Dette førte til fødselen av elektroniske helsetjenester datafangst og dokumentasjon. Pasientjournaler ble deretter forvaltes i form av elektroniske dokumenter og systemer som EMRs, EPJ, og andre former for elektronisk helse data styringssystemer som tilbys sikre pasientinformasjon og lett tilgjengelig for leger når det kreves.

Sykehus og helsetjenester praksis over hele USA bruke tusenvis av dollar hvert år i å dokumentere og administrere pasientpleie detaljer for å møte lovpålagte kravene i helsevesenet. Det meste av denne informasjonen blir registrert og lagret i EMRs og EPJ og brukes vanligvis for forsikring formål eller for referanse

En nyskapende og visjonær tankegang er bruk av konkrete data og bevis for å støtte medisinske beslutninger. Dette kalles EBM eller evidensbasert medisin. Bevis på dette er tilgjengelig fra så tidlig som 1 854 når John Snø (regnes som far til epidemiologi) brukt kart med søylediagrammer for å finne kilden til et kolerautbrudd og spore den til vannforsyningssystemet i London. Han telte antall dødsfall og plottet ofrene &'; adresser på et kart og så at alle dødsfallene skjedde rundt en felles vannforekomst. Dette var en av de tidligste anvendelser av data mining.

Den moderne EPJ på et sykehus eller helseinstitusjon er et rikt skattkammer av informasjon for tusenvis av pasienter med et bredt fasett av sykdommer, som inneholder tusenvis av medisiner, historie etc. Hver eneste bit av informasjon som er lagret i dette systemet kan være en del av et mønster av hendelser som hvis studert kunne gi verdifull innsikt i mønsteret av sykdommer og teknikker for behandling og hvis undersøkt fører til forutsigelser om sykdomsutbrudd.

er Spørsmålet er imidlertid hvordan tappe vi inn i denne stor pool av data og hente ut den informasjonen vi trenger !!!

Dette kan være tilgjengelig enten ved:

  • manuelt søke gjennom tusenvis av dokumenter .
  • Opprette et elektronisk verktøy for å søke etter data og analysere mønstre

    Manuell søking av slike enorme mengder data er ikke en praktisk løsning. En elektronisk verktøy for å gjøre det må være et intelligent system som bør vite nøyaktig hva du skal søke etter, hvor du skal søke det, og hvordan du presenterer det på den mest nyttig måte. Ulike leger har ulike stiler av diktat og formater av rapporter, vil søkeverktøyet må skille ut nødvendig informasjon og presentere den mest verdifulle informasjonen

    For eksempel:.

    Hjertesykdom er en av de vanligste dødsårsakene i USA

    Identifisering av tidlige tegn på hjertesykdom kan redde tusenvis av liv. Analysere en database med tusenvis av pasienter med hjertesykdom kan gi verdifull informasjon om de sannsynlige årsaker, natur progresjon, etc., for hjertesykdom og hjelp til å utvikle systemer som kan identifisere hjertesykdom på de tidligste tegn på forekomst fører til rettidig behandling og forebyggende teknikker kan redde mange liv.

    Natural Language Processing eller NLP er et felt av informatikk og lingvistikk opptatt av samspillet mellom datamaskiner og menneskelige (naturlige) språk. Det begynte som en gren av kunstig intelligens. I teorien er naturlig språk prosessering en svært attraktiv metode for menneskelig – maskin interaksjon. Naturlig språkforståelse er noen ganger referert til som en AI-komplett problem fordi det ser ut til å kreve omfattende kunnskap om omverdenen og evne til å manipulere det

    Kombinere NLP og data mining gir løsningen å benytte seg av. det stor ressurs for helsevesenet data og gi konkrete løsninger på spørsmål og problemer.

    EZDI er en klinisk Natural Language Processing Engine som identifiserer og konverterer relevant tekst i koder og tall ved hjelp av patentert teknologi.

    EZDI kombinerer data mining og NLP å trekke ut klinisk informasjon fra en EPJ, eller noen helsetjenester dokumentasjonssystem, og gir strukturert informasjon om sykdommer, funn, prosedyrer, mikroorganismer, legemidler, etc., ordnet systematisk med dataprosesser samling av medisinsk terminologi SNOMED- CT (systematisert Nomenclature of Medicine – Clinical Terms)

    Nøkkel Bruksområder inkluderer:.

  • Forbedre kvaliteten på pasientbehandlingen

    Identifisere høyrisikopasientgrupper med kombinasjoner av symptomer og /eller risiko.

    Identifisere behovet for forebyggende tiltak for å hindre sykdomsutbrudd.

    Bedre pasientbehandling gjennom effektiv forskrivning av legemidler ved å identifisere duplisering eller over-forskrivning av legemidler, og også identifisere potensielle legemiddelinteraksjoner i kontra narkotika

    Søk etter statistiske data om pasientsykdomsmønster, klassifisere dem på grunnlag av alder, kjønn, geografiske steder, matvaregrupper, etc., ved å identifisere felles faktorer blant pasienter med lignende sykdommer.

    Identifisere behovet for diagnostiske tester i bestemte pasienter, som fører til effektiv utlevering av helseomsorgstiltak.

  • sikre etterlevelse av Health Care Dokumentasjon

    EZDI &'; s søkemotor gjør revisjon og rapportering av “ medisinsk poster compliance &"; en automatisert prosess

  • inntjening og Saving

    senke kostnadene og krefter involvert i klinisk forskning og utvikling gjennom automatisert diagram gjennomgang.

    Identifisere behov for spesifikke diagnostiske tester i bestemte pasienter, som fører til effektiv utlevering av helsevesenet tiltak og eliminere unødvendige tester.

    EZDI er det perfekte verktøyet for evidensbasert medisin og behandling, og er fremtidens helsetjenester generelt. Med nøyaktighet opp til 98% og umiddelbar
    tilgjengeligheten av søkeresultatene, er EZDI fremtiden for kliniske data analytics dette produktet vil sikre mer effektive helsetjenester levering
    .

    • menneskelig utvikling

    1. Din syke barn ønsker å føle Normal
    2. Selvtillit Utdanner Me
    3. To Love Your Enemy, Forstå Yourself
    4. Det virkelige problemet med helsetjenester: The Answer Ingen ønsker å høre
    5. Pleasure vs. Pain
    6. Menneskelig høyde Kalkulatorer Ligg - her er hvorfor
    7. Hvordan kan jeg få høyere naturlig - Metoder for å øke din Height
    8. Human Resource Outsourcing - New Future Trend
    9. Arbeidsplass Drug Testing Situasjonen i UK
    10. Hva er CBT?
    11. Depresjon hos barn og Teenagers
    12. Reason og moralske dimensjonene av den Human
    13. Bruke pedagogiske leker og spill for å stimulere småbarn, og dermed lindre dem av Boredom
    14. Tid vil bare kjøre ut når du Do
    15. Termite Control-control Nightmares
    16. Alt er enkelt. Vi bare gjøre det Complicated
    17. Slik Propel selv til Oppretting 2 010 Masterpiece
    18. *** Oppnå dine mål og drømmer ved å endre Beliefs
    19. Bokanmeldelse: Human Development
    20. En oversikt over Maya Calendar