میڈیسن میں بگ ڈیٹا کے ذرائع
طب میں بڑا ڈیٹا کی ایک سادہ تعریف "مریضوں کی صحت کی دیکھ بھال اور بہبود سے متعلق ڈیٹا کی مجموعی شرح" (راگپتی 2014 2014) ہے. لیکن ان قسم کے اعداد و شمار بالکل کیا ہیں، اور وہ کہاں سے آتے ہیں؟
مندرجہ ذیل صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والے، محققین، دہندگان، پالیسی سازوں اور صنعت کے لئے دلچسپی کے بڑے اعداد و شمار کی اقسام اور ذرائع کے وسیع جائزہ ہے.
یہ زمرے متعدد خصوصی نہیں ہیں، کیونکہ اسی ڈیٹا کو مختلف وسائل سے نکال سکتے ہیں.
نہ ہی اس کی فہرست مکمل ہے، کیونکہ بڑے اعداد و شمار کے تجزیات کی عملی درخواست کو توسیع دینا جاری رکھی جائے گی.
کلینیکل انفارمیشن سسٹم
یہ کلینیکل اعداد و شمار کے روایتی ذرائع ہیں جو صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کو دیکھنے کے عادی ہیں.
- الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (ای ایچ ایچ ڈی) کو جمع کرنے کی معلومات، جیسے ڈیمگرافکس، سابق طبی تاریخ، فعال طبی مسائل، مدافعتی، الرجیوں، ادویات، اہم علامات، لیبارٹری اور ریڈیوولوجی ٹیسٹ کے نتائج، پیروجولوجی کی رپورٹوں، صحت کی دیکھ بھال کے ذریعہ تیار کردہ نوٹوں کو جمع، اسٹور اور ڈسپلے. فراہم کرنے والے، اور انتظامی اور مالی دستاویزات
- الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈ (EMRs) EHRs کے برابر نہیں ہوتے ہیں اور عام طور پر ایک خاص ڈاکٹر کے ساتھ محفوظ کردہ ڈیٹا سے متعلق ہیں.
- صحت کی اطلاعات کے تبادلے میں غیر معمولی طبی معلومات کے نظام کے درمیان مرکز کی حیثیت رکھتا ہے
- اپنے مریضوں پر صحت کی دیکھ بھال کے اداروں کی طرف سے برقرار رکھنے والے مریضوں کے رجسٹریشن، اکثر ای ایچ ایچ سے منسلک ہوتے ہیں. دیگر رجسٹریشن وسیع جغرافیای پیمانے پر امیجائزیشن، کینسر، صدمے، اور دیگر عام صحت کے مسائل کا سراغ لگاتے ہیں.
- مریضوں کے پورٹلز کو صحت کی دیکھ بھال کے تنظیم کے ای ایچ ایچ میں ذخیرہ کردہ ذاتی صحت کی معلومات تک رسائی حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے. کچھ مریض پورٹل صارفین کو صحت کی دیکھ بھال کی ٹیم کے ساتھ محفوظ الیکٹرانک پیغامات کو ریپولیٹس اور تبادلہ کرنے کی درخواست بھی کرتی ہے.
- کلینیکل ڈیٹا گوداموں کے مجموعی کلینیکل انفارمیشن سسٹم سے متعلق مریض سطح کے اعداد و شمار، جیسا کہ اوپر درج کردہ EHRs اور دیگر ذرائع
پیسے سے ڈیٹا کا دعوی
پبلک ورکرز (مثال کے طور پر میڈائر) اور ذاتی نگہداشت والے افراد کو ان کے فائدہ مندوں پر دعوی کے اعداد و شمار کی بڑی ذخیرہیاں موجود ہیں. کچھ صحت انشورنس اب بھی آپ کے صحت کے اعداد و شمار کا اشتراک کرنے کے لئے حوصلہ افزائی پیش کرتے ہیں.
ریسرچ اسٹڈیز
ریسرچ ڈیٹا بیسز مطالعہ شرکاء، تجرباتی علاج، اور کلینیکل نتائج کے بارے میں معلومات پر مشتمل ہیں. بڑے مطالعہ عام طور پر دواسازی کمپنیوں یا سرکاری ایجنسیوں کے ذریعہ سپانسر کیے جاتے ہیں. ذاتی ادویات کی ایک درخواست انفرادی مریضوں کو مؤثر علاج کے ساتھ ملتی ہے، جو کلینیکل ٹرائل کے اعداد و شمار میں پیٹرن پر مبنی ہے.
اس نقطۂٔٔٔٔٔٔٔٔٔٔٔٔٔ کو درخواست دینے والے شرائط پر مبنی طب کے اصولوں سے باہر چلتا ہے، جس کے ذریعہ ایک صحت کی دیکھ بھال فراہم کنندہ نے یہ تعین کیا ہے کہ آیا مریض آزمائشی شرکاء کے ساتھ مریضوں کی وسیع خصوصیات بڑی اعداد و شمار کے تجزیات کے ساتھ، یہ زیادہ ممکنہ معلومات کی بنیاد پر علاج کا انتخاب کرنا ممکن ہے، جیسے مریض کے کینسر کی جینیاتی پروفائل (نیچے ملاحظہ کریں).
کلینیکل فیصلہ سپورٹ سسٹم (سی ڈی ایس ایس) بھی تیزی سے ترقی کر رہے ہیں اور اب دوا میں مصنوعی انٹیلی جنس (اے اے) کی ایک بڑی حصہ کی نمائندگی کرتے ہیں.
وہ مریضوں کے اعداد و شمار کا استعمال کرتے ہیں جنہوں نے اپنے فیصلہ سازوں کے ساتھ کلینگروں کی مدد کرنے کے لئے استعمال کرتے ہیں اور اکثر ای ای ایچز کے ساتھ مل کر ہیں
جینیاتی ڈیٹا بیس
انسانی جینیاتی معلومات کا ذخیرہ تیزی سے رفتار میں جمع ہو رہا ہے. چونکہ انسانی جینوم پروجیکٹ 2003 میں مکمل ہو چکا تھا، انسانی ڈی این اے کی ترتیب کی لاگت ایک ملین گنا تک کم ہو گئی ہے. ذاتی جینوم پروجیکٹ (پی جی پی)، 2005 میں ہارورڈ میڈیکل اسکول نے شروع کیا، دنیا بھر سے 100،000 رضاکاروں کے مکمل جینومس کو ترتیب اور اس کی اشاعت کرنا چاہتا ہے. پی جی پی خود اعداد و شمار کے وسیع حجم اور مختلف قسم کی وجہ سے بڑے ڈیٹا پروجیکٹ کا ایک اہم مثال ہے.
ایک ذاتی جینوم میں تقریبا 100 گیگابیس ڈیٹا شامل ہیں. جینومس کی ترتیب کے علاوہ، پی جی پی بھی EHRs، سروے، اور مائکروبیوموم پروفائلز سے اعداد و شمار جمع کررہا ہے.
تجارتی بنیاد پر کئی کمپنیوں کو ہیلتھ، ذاتی خصوصیات، اور فارمیومیٹنکس کے لئے براہ راست صارفین کے جینیاتی ترتیب پیش کرتے ہیں.
یہ ذاتی معلومات بڑی اعداد و شمار کے تجزیات کو ذلت میں ڈال سکتی ہے. مثال کے طور پر، 23andMe نے 22 نومبر، 2013 کو نئے فوڈز اور منشیات کی انتظامیہ کے مطابق صحت سے متعلق جینیاتی رپورٹوں کو نئے صارفین کو پیش کر دیا. تاہم، 2015 میں، کمپنی نے اپنے جینیاتی نمک ٹیسٹ کے بعض طبی اجزاء کی پیشکش شروع کی، اس وقت ایف ڈی اے کی منظوری کے ساتھ.
پبلک ریکارڈز
حکومت صحت سے متعلق واقعات کے تفصیلی ریکارڈ رکھتا ہے، جیسے امیگریشن، شادی، پیدائش، اور موت. امریکہ کی مردم شماری نے 1790 سے ہر 10 سالوں میں وسیع پیمانے پر معلومات جمع کی ہے. 2013 میں مردم شماری کے اعداد وشمار کی ویب سائٹ 370 بلین سیلز تھی جس میں تقریبا 11 بلین اضافی سال اضافہ ہوا.
ویب تلاش
Google اور دیگر ویب تلاش فراہم کرنے والوں کی طرف سے جمع کردہ ویب تلاش کی معلومات آبادی کی صحت سے متعلق حقیقی وقت کی بصیرت فراہم کرسکتی ہے. تاہم، ویب تلاش کے پیٹرن سے بڑے اعداد و شمار کی قدر صحت کے اعداد و شمار کے روایتی ذرائع کے مطابق اس کی طرف سے بہتر ہوسکتی ہے.
سوشل میڈیا
فیس بک، ٹویٹر اور دیگر سماجی میڈیا پلیٹ فارمز گھڑی کے ارد گرد ایک امیر قسم کے اعداد و شمار پیدا کرتے ہیں، صارفین، صارفین کے طرز عمل، جذبات، اور صارفین کے سماجی بات چیت میں نظر ڈالتے ہیں. عوامی صحت کے لئے سوشل میڈیا کے بڑے اعداد و شمار کی درخواست کو ڈیجیٹل بیماری کا پتہ لگانے یا ڈیجیٹل ایڈیڈومیولوجی کے طور پر بھیجا گیا ہے. ٹویٹر، مثال کے طور پر، عام آبادی کے درمیان انفلوئنزا مہاسوں کا تجزیہ کرنے کے لئے استعمال کیا گیا ہے.
ورلڈ ویژن ہونے والے پروجیکٹ جس نے شروع کیا تھا، جو پنسلوانیا یونیورسٹی میں شروع ہوا تھا، وہ سماجی میڈیا کا مطالعہ کرنے کا دوسرا مثال ہے جو لوگ لوگوں کے تجربے اور صحت کو بہتر سمجھتے ہیں. اس منصوبے کے ماہر نفسیات، اعداد و شمار اور کمپیوٹر سائنسدانوں کو ایک ساتھ ملتا ہے جو آن لائن بات چیت کرتے وقت زبان کا تجزیہ کرتے وقت تجزیہ کرتے ہیں، مثال کے طور پر، جب فیس بک اور ٹویٹر پر اسٹیٹ اپ ڈیٹس لکھتے ہیں. سائنسدانوں کا مشاہدہ کیا جاتا ہے کہ صارفین کی زبان ان کی صحت اور خوشحالی سے متعلق ہے. قدرتی زبان کے پروسیسنگ اور مشین سیکھنے میں بڑھنے کی کوششیں ان کی کوششوں میں مدد کر رہی ہیں. پنسلوانیا یونیورسٹی کے حالیہ اشاعت نے سوشل میڈیا کا تجزیہ کرکے ذہنی بیماری کی پیشکش کی. ایسا لگتا ہے کہ ڈپریشن اور دوسرے ذہنی صحت کے حالات کے علامات انٹرنیٹ کے استعمال کے مطالعہ کی طرف سے پتہ چلا جاسکتا ہے. مستقبل میں سائنسدانوں کو امید ہے کہ یہ طریقوں خطرے سے متعلق افراد کو بہتر شناخت اور مدد فراہم کرے گی.
چیزیں انٹرنیٹ (آئی او ٹی)
صحت سے متعلقہ معلومات کی وسیع پیمانے پر ٹروز بھی موبائل اور گھر کے آلات پر جمع کیے جاتے ہیں.
- اسمارٹ فونز : ہزاروں ہندسے اطلاقات صارف کے جسمانی سرگرمی، غذائیت سے متعلق، نیند نمونوں، جذبات، اور دیگر پیرامیٹرز پر معلومات پر قبضہ کرتے ہیں. مقامی سیل فون ایپس (مثال کے طور پر GPS، ای میل، ٹیکسٹنگ) بھی ایک فرد کی صحت کی حیثیت کے بارے میں سراغ بھی دے سکتا ہے.
- پہننے والی نگرانی اور آلات: پیڈ میٹر، تیز رفتار، شیشے، گھڑیاں، اور چپس جلد کے تحت سرایت بھی صحت سے متعلق معلومات جمع کرتے ہیں اور انہیں بھی بادل میں بھیج سکتے ہیں.
- ٹیلیمیڈیکائن آلات کو صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والے افراد کو مریضوں کے پیرامیٹرز کی نگرانی کرنے کی اجازت دیتا ہے جیسے بلڈ پریشر، دل کی شرح، تناسب کی شرح، آکسیجنریشن، درجہ حرارت، ای سی جی کی خرابی، اور وزن.
مالی معاملات
مریضوں کے کریڈٹ کارڈ ٹرانسمیشن میں شامل ہونے والی پیش گوئی ماڈلوں میں کیرولینس ہیلتھ کریس سسٹم کے ذریعہ استعمال ہونے والے مریضوں کی شناخت کے لئے ہسپتال میں ریفریجریشن ہونے کے لئے ہائی خطرے کی حامل ہے. چارٹٹ کی بنیاد پر صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والا مریضوں کو مختلف گروہوں میں تقسیم کرنے کے لئے بڑے اعداد و شمار کا استعمال کرتا ہے، مثال کے طور پر، مرض اور جغرافیای مقام پر.
اخلاقی اور رازداری کے اثرات
اس بات پر روشنی ڈالنے کی ضرورت ہے کہ، بعض معاملات میں، صحت کی دیکھ بھال میں ڈیٹا جمع کرنے اور ان تک رسائی حاصل کرنے کے دوران، اخلاقی اور رازداری کا اثر اہم ہوسکتا ہے. بڑے اعداد و شمار کے نئے ذرائع کو ہماری سمجھ میں بہتری آئی جا سکتی ہے کہ ان افراد اور آبادی کی صحت کو کیا اثر پڑتا ہے، تاہم، مختلف خطرات کو احتیاط سے سمجھا جاتا ہے اور نگرانی کی ضرورت ہے. اب یہ بھی تسلیم کیا گیا ہے کہ پہلے اعداد و شمار گمنام سمجھا جاتا ہے، دوبارہ معائنہ کیا جاسکتا ہے. مثال کے طور پر، ہارورڈ کے ڈیٹا رازداری لیب کے پروفیسر لطیان سوینئی نے 1،130 رضاکاروں کو ذاتی جینوم پروجیکٹ میں شامل کیا. وہ اور اس کی ٹیم نے مشترکہ معلومات کے مطابق 42 فیصد شرکاء کو صحیح طریقے سے نامزد کیا تھا (زپ کوڈ، پیدائش کی تاریخ، جنس). یہ علم ممکنہ خطرات کے بارے میں ہماری آگاہی کو بڑھا سکتا ہے اور ہمیں بہتر ڈیٹا اشتراک کے فیصلوں کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے.
> ذرائع:
> Conway M، O'Connor D. سوشل میڈیا، بڑے ڈیٹا، اور دماغی صحت: موجودہ پیش رفت اور اخلاقی اثرات. نفسیات 2016 میں موجودہ رائے 9: 77-82.
> فرنانڈیس ایل، O'Connor M، ویور V. بڑے اعداد و شمار، بڑے نتائج. جرنل آف امریکی ہیلتھ انفارمیشن مینجمنٹ ایسوسی ایشن 2012؛ 83 (10): 38-43
> Guntuku S، Yenen D، Kern M، Ungar L، Eichstaedt J. سوشل میڈیا پر درپیش ڈپریشن اور ذہنی بیماری: ایک معاون جائزہ . روایتی علوم میں موجودہ رائے 2017؛ 18: 43-49.
> لیز ڈی، کینیڈا آر، کنگ جی، ویسپینگی اے. گوگل فلو کی مثال: ٹریپس میں بگ ڈیٹا تجزیہ . سائنس 2014؛ 343 (6176): 1203-1205.
> راگپتی ڈبلیو، راگپتی V. صحت کی دیکھ بھال میں بڑے اعداد و شمار کے تجزیات: وعدہ اور پوٹینی ایل. ہیلتھ انفارمیشن سائنس اور سسٹمز 2014؛ 2: 3.
> سوینسی ایل، ابو اے، ون جے نام کے ذریعہ ذاتی جینوم پراجیکٹ میں شمولیت کی شناخت . ہارورڈ یونیورسٹی. ڈیٹا رازداری لیب. وائٹ کاغذ 1021-1. 24 اپریل 2013