ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ

ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಮತ್ತು ಅನ್‌ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ಡ್ ಡೇಟಾ ಡಿಮಿಸ್ಟಿಫೈಯಿಂಗ್

ಕೆಲಸದಲ್ಲಿರುವ ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಕರ ಉಪಪ್ರಜ್ಞೆಯ ದೃಶ್ಯಗಳು ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಸಂಘಟಿತ ಸ್ಪ್ರೆಡ್‌ಶೀಟ್‌ಗಳು, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗಳ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ವರ್ಣರಂಜಿತ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಚಾರ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರಹಾಕುವ ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಮತ್ತು ಇದೇ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ವಾಸ್ತವದಿಂದ ದೂರವಿದೆ.

ವಾಸ್ತವದಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ದಿನನಿತ್ಯದ ಒಂದು ಅಂಶದೊಂದಿಗೆ ಹಿಡಿತ ಸಾಧಿಸುತ್ತಾರೆ - ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಬೂಮ್ ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮದ ಮೇಲೆ ಅಪಾರವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಿದೆ. ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಉಪಕರಣಗಳು, ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ವರದಿಗಳು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಗಳು (EHR), ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳು ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ.

ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, ಆರೋಗ್ಯ ಉದ್ಯಮವು ಬಹುತೇಕ ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆ ಡೇಟಾದ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪರಿಮಾಣದ 30% ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಸರಾಸರಿಯಾಗಿ, ಒಂದು ಆಸ್ಪತ್ರೆಯು ಪ್ರತಿ ವರ್ಷ 50 ಪೆಟಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕ್ಯಾಚ್ ಏನೆಂದರೆ, ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ 80% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಿಲ್ಲ.

ಅದು ಏನು ಮತ್ತು ಇದು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ, ಪ್ರಗತಿಯ ಕ್ರಾಂತಿಗಳು ಮತ್ತು ಆರೋಗ್ಯ R&D ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ? ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ ನಾವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ: ಒಂದೇ ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ನ ಎರಡು ಭಾಗಗಳು

ರಚನಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕಾರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ರಮವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳೋಣ. ಇದು ವೈದ್ಯರು ಕಾಗದ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಅನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಆಗಿ ಬರೆಯುವಂತೆ ಅನಲಾಗ್ ಆಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ಧರಿಸಬಹುದಾದ ಸಾಧನದಿಂದ ಬಿಪಿ ವರದಿಯಂತೆ ತತ್‌ಕ್ಷಣವೂ ಆಗಿರಬಹುದು.

ರಚಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಡೇಟಾವು ಎರಡು ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದರ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ. ಈಗ, ಇವೆರಡರ ಅರ್ಥವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳೋಣ.

ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ

ನೇರವಾದ ಮತ್ತು ಅಂದವಾಗಿ ಸಂಘಟಿತವಾಗಿರುವ, ಸುಲಭವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿರುವ ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾವು ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ. ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಸೇರಿವೆ:

  • ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ಅಥವಾ ಏಕರೂಪದ ಸ್ವರೂಪಗಳು ಹೆಸರು, ದಿನಾಂಕ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಕೇತಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ
  • ಇಂಟರ್ಪೊಲೆಬಿಲಿಟಿ, ಅವರ ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣವು ಸ್ಪೆಕ್ಟ್ರಮ್‌ನಾದ್ಯಂತ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯ ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವರ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲು ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ
  • ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆ, ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು

ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಂಕೇತಗಳುICD ಮತ್ತು CPT ಕೋಡ್‌ಗಳು, ಲ್ಯಾಬ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಂದ ವರದಿಗಳು
ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಮಾಹಿತಿ ರೋಗಿಯ ಹೆಸರು, ವಯಸ್ಸು, ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ, ಲಿಂಗ, ಪ್ರದೇಶ ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು
ಭೌತಿಕ ಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳುಎತ್ತರ, ತೂಕ, ಹೃದಯ ಬಡಿತ, ದೇಹದ ಉಷ್ಣತೆ, ಮತ್ತು ಇದೇ
ಔಷಧಗಳುಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ಔಷಧಿಗಳು, ಡೋಸೇಜ್ಗಳು, ಆಡಳಿತದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳು, ಅಲರ್ಜಿಗಳು ಮತ್ತು ಇನ್ನಷ್ಟು

ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ

ಪ್ರಮಾಣಿತ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ, ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗದ ಯಾವುದೇ ಪ್ರಕಾರದ ಡೇಟಾ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರುತ್ತದೆ. ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ರಚನೆಯಾಗದ ಡೇಟಾದ ಪ್ರಮಾಣವು ಅದರ ಪ್ರತಿರೂಪವನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.

ರಚನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾವು ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದರೆ, ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ತಾರ್ಕಿಕ ಮತ್ತು ಇತರ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಬೆಳಕಿಗೆ ತರುತ್ತದೆ. ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ನಾವು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ನೋಡಬೇಕಾಗಿದೆ.

ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳು

ವೈದ್ಯಕೀಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳುಆರೋಗ್ಯ ತಜ್ಞರಿಂದ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್‌ಗಳಂತಹ ಆಫ್‌ಲೈನ್ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು.
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಡೇಟಾMRI, CT ಅಥವಾ ಅಲ್ಟ್ರಾಸೌಂಡ್ ಸ್ಕ್ಯಾನರ್‌ಗಳಂತಹ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಾಧನಗಳಿಂದ ರಚಿಸಲಾದ ಯಾವುದೇ ಚಿತ್ರ
ಆಡಿಯೋವಿಶುವಲ್ ಡೇಟಾರೋಗಿಯ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಳು, ಸಂದರ್ಶನಗಳು ಅಥವಾ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸಾ ವಿಧಾನಗಳ ಆಡಿಯೋ, ವಿಡಿಯೋ ಅಥವಾ ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಡೇಟಾ ಭಾಗ
ರೋಗಿಯು ರಚಿಸಿದ ಡೇಟಾಧರಿಸಬಹುದಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು, ಮೌಖಿಕವಾಗಿ ಸಂವಹಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಇದೇ ರೀತಿಯಿಂದ ಲಭ್ಯವಿದೆ
ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಡೇಟಾಅಂತಹ ರೋಗಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಮಾಲೋಚನೆಗಾಗಿ ರೋಗಿಗಳಿಂದ ಅಥವಾ ಆರೋಗ್ಯ ತಜ್ಞರಿಂದ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ, ಸಂದೇಶಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಹುದೇ
ಜೆನೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವ್ಯಕ್ತಿಯ ಡಿಎನ್‌ಎ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಆನುವಂಶಿಕ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳ ಒಳನೋಟಗಳು


[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: AI ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳ ಸಾರಾಂಶ: ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು]

ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳವರೆಗೆ: ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನಿರ್ಧಾರ-ಮಾಡುವಿಕೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ರಚನಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವುದು

ಅಸಂಖ್ಯಾತ ರೀತಿಯ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ಮೂಲವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮಗೆ ಪರಿಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI), ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML), ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಂತಹ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ಈ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ಒಳನೋಟಗಳಿಗೆ ಸಹ ಅರ್ಥ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಇದು ಸಾಧ್ಯವಿರುವ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ.

ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್‌ನಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು (NLP) ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ (nlp). ಹೆಸರೇ ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದು ನಾವು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವ ವಿವಿಧ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ - ಮಾತು, ಆಡಿಯೋ-ದೃಶ್ಯ, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳ ಮೂಲಕ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಾದರಿಗಳ ಸಹಾಯದಿಂದ, ನಾವು ಈಗ ರಚನೆಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾದ ಬೃಹತ್ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು.

ಸರಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, NLP ವೈದ್ಯರ ಕೈಬರಹವನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ಗಮನಿಸದೆ ಹೋಗುವ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಗಂಟೆಗಳ ವೀಡಿಯೊ ಅಥವಾ ಆಡಿಯೊ ವಿಷಯವನ್ನು ಪಾರ್ಸ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವಂತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಜನರಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಲು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಬಹುದು.

ಮೆಡಿಸಿನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಿಡಿಕ್ಟಿವ್ ಅನಾಲಿಟಿಕ್ಸ್

ಔಷಧದಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ನಾವು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಅಳವಡಿಸುತ್ತೇವೆ ಎಂಬುದರ ಸಾರವನ್ನು ನಾವು ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸಬೇಕಾದರೆ, ಅದು ಮೂರು ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಕುದಿಯುತ್ತದೆ:

  • ಸೂಚಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ
  • ಸೂಚಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿ
  • ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಘಟನೆಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಊಹಿಸಿ

ಈ ಮೂರು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ, ಸೂಚಿತ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಕ್ರಮವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ.

[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಹೆಲ್ತ್‌ಕೇರ್ AI ನಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಎಂದರೇನು? ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ, ತಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು]

ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ, ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಜೀವನ-ಬದಲಾವಣೆಯಾಗಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಭವಿಷ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಅಂತಹ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು ನೆಲದ ವಾಸ್ತವವಾಗಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಟ್ಟಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ, ಜೀವನಶೈಲಿ, ವಯಸ್ಸು, ಜನಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿದ ನಂತರ ಹಾನಿಕರವಲ್ಲದ ಗೆಡ್ಡೆಯು ಮಾರಣಾಂತಿಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದೇ ಎಂದು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣದಿಂದ ಡೇಟಾ ನಿಖರವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು.

ಅಂತೆಯೇ, ಜೀನೋಮಿಕ್ ದತ್ತಾಂಶದ ನಿಖರವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ಮಧುಮೇಹ, ಹೃದ್ರೋಗ, ಅಥವಾ ಆಲ್ಝೈಮರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆಯೇ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುವಲ್ಲಿ ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಜೀವನ ಮತ್ತು ಸಾವಿನ ನಡುವಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಆರೋಗ್ಯ ತಜ್ಞರು ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಬಹುದು, ಜಾಗೃತಿ ಮೂಡಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಜೀವನಶೈಲಿಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.

ನಾವು ಕಂಪೈಲ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಮತ್ತು ಸಂಘಟಿಸಿದಾಗ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡಲು ಅಸಂಖ್ಯಾತ ಮಾರ್ಗಗಳು ತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ರಚನೆರಹಿತ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸಂದರ್ಭದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಸಿ. ಆದರ್ಶ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸರಿಯಾದ ಬಳಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವುದು ಸಹ ತಡೆರಹಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ನೀವು ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲು ಬಯಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಆರೋಗ್ಯದ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸಂಸ್ಕರಣೆಗೆ ಸಿದ್ಧವಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ನೀವು ನಮ್ಮನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲಾ ಆರೋಗ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ನಾವು ಬೆಸ್ಪೋಕ್ ಮತ್ತು ನೈತಿಕವಾಗಿ ಮೂಲದ ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇವೆ. ಇಂದು ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಿ.

ಸಾಮಾಜಿಕ ಹಂಚಿಕೆ