医疗和数据科学:EHR和AI可以携手并进
医疗保健和数据科学就是为彼此而生的。交通便利,信息病人数据良好的护理是至关重要的。当医疗和数据科学相结合,结果是电子健康记录(EHR)。电子健康档案使用数据科学的医学治疗和程序。此外,卫生保健提供了完美的输入人工智能(AI)和机器学习(ML)算法。简化工作流程,提高了数据库维护和更精确的结果报告都触手可及,当AI /毫升和EHR形成一个强大的技术团队。
EHR解释
EHR是每一个的信息来源的数字编译一个病人,聚集成一个数据库。它们包括病史、治疗的数据,诊断,处方,免疫接种记录,对药物或食物过敏、图像生成的放射学和实验室或测试结果。
EHR采用进入医疗行业来晚了HIPAA颁布后的90年代和1996年签署。集成的队伍是缓慢的,因为有限的技术。在2009年极大的鼓舞了通过高科技的法案的通过和的规范,为什么,EHR是如何实现的。实现EHR的主要目的是和病人护理的扩张的目的,提高治疗效率。
EHR基本功能一样老图纸但扩大数字化交互式数据科学仪表板,实时更新。临床医生可以检查病人的医疗信息和执行的分析功能。
EHR的关键组件是:
- 可用性:EHR实时更新和组织使用数据科学功能诊断和提供描述性分析和预测的目的。随时可用的数据,并获得与所有各方共同参与照顾病人(实验室、专业医生、放射科医生、药房、医院,等等)。
- 安全:只有授权用户才能访问和转换EHR信息由精心安全地存储访问管理协议、数据加密、数据丢失保护匿名化和例程。
- 优化工作流程:EHR可以在提供者的工作流自动化程序功能。EHR自动化还可以处理医疗数据处理管理规定(高科技、HIPAA和PIPEDA)启动所需的协议在数据处理。
AI /毫升如何融入EHR吗?
数据的可用性是一种最有益的元素EHR实现到医疗流程中。除了信息容易获得医疗专家需要的任何时间,数据的方式是在EHR使它适合许多ML-fueled数据科学操作。
毫升是一个伟大的选择对于许多EHR的元素如:
数据挖掘:获得洞察医疗实践需要大量的数据。收集这些数据需要大量的时间。医疗设备产生的数据范围增加,数据的复杂性正在扩大。这使得使用必要性的ML算法在数据挖掘处理和分析信息。数据挖掘的使用EHR围绕两种方法有不同的作用域:
- 发现数据:(对病人和治疗)在这种情况下,毫升是用于收集病史和记录相关信息的处理,进一步帮助决策。以病人为中心的数据挖掘是利用在不同治疗方法和结果的评估研究的类似案件扩大电子健康档案数据库。
- 数据提取:在这种情况下一个毫升应用是用来收集根据条款和相关数据结果在电子健康档案数据库。一个例子将是确定为特定的疾病和药物被证明是活跃在何种情况下他们管理。同样的工具可以用于探索性研究能够重塑可用数据来满足特定的需求,如从测试结果模式检查血脂水平。
自然语言处理(NLP):以一种方式或另一种自然语言处理在使用EHR操作。大多数医疗记录在文本形式结合图形和图表。
NLP的主要用途是:
- 文档搜索:用作扩大数据挖掘操作的一部分,作为一个简单的导航工具内部使用。系统利用一个命名实体识别训练在一组特定的术语和名称相关的各种测试和医学考试。结果是一个非凡的保存时间为医务人员在寻找特定信息的海量数据。
- 医学转录:NLP是用来识别语音,随后格式正确。
- 报告生成:NLP可以可视化数据以文本形式。这些模型训练从已有的报告和模板。
数据分析和可视化:数据可视化是允许将EHR有效地进行数据访问和可用。EHR的本质上是一个巨大的图充满了原始数据对于病人的医疗状态的各个方面。毫升的角色在这种情况下就是数据访问的形式来解释。
预测分析:最不可或缺的创新提出了EHR的精简数据管道额外的转换。
因为所有患者数据和参考数据库各点相互交织成一个单一的系统,利用可用的数据可能的结果的预测基于现有的数据不仅是可能的,它是高效的。
预测分析可以帮助医生决定通过提供各种选项,同时考虑到可能采取的行动。
模型预测分析训练个案在电子健康档案数据库。通过积累不同的数据,通用的模式识别以及疾病发展方面和/或病人的反应不同的治疗方法。
监管和隐私合规:显然医疗操作和高度敏感的数据。EHR可以容易受到数据破坏或损失。但EHR受政府法规的收集、处理和存储个人资料如GDPR或HIPAA,确保组织优先考虑这些数据的安全。
电子健康档案和ML的实现医疗行业提升到新的水平。更广泛的病人数据EHR提供结果的概述在对病人有更好的效果。ML-fueled EHR为临床医生提供透明的数据科学框架,提供准确的数据和深刻的见解。结果是有组织的医疗提供治疗,治愈病人及时用更少的负面结果。
关于作者:海蒂西方医疗作家Vohra伤口的医生,一个全国性的伤口护理医生组。她写了医疗和技术在医疗行业。
