כיצד רשומות בריאות דיגיטליות יכולות לעמוד בפני מחקרים ארוכי טווח על סוכרת ודמנטיה

רשומות בריאות דיגיטליות (DHRs) מעצבות מחדש את הנוף של מחקר רפואי על ידי מתן נתונים רצופים, אמיתיים בעולם האמיתי של טיפול קליני שגרתי.עבור מחקרים ארוכי טווח - אלה שעוקבים אחרי משתתפים לאורך שנים או עשורים - DHRs מציעים חלון חסר תקדים לקדמה איטית, מורכבת של מחלות כרוניות כמו סוכרת מסוג 2HR ודמנציה.תנאים אלה חולקים מסלולים ביולוגיים, והבנתם לטווח ארוך דורשות מסיביות, איכות גבוהה, אשר מונעים מניסויים מוקדמים של מחקרים, אשר יכולים כעת, כדי לספק שיטות טיפול אישיות, אשר יכולים לספק את שיטות ניתוחי לחץ דם, אשר נועדו לספק שיטות ניתוח איטיות, אשר נועדו לספק שיטות ניתוחי דם, אשר נועדו לספק, אשר נועדו לספק שיטות ניתוח איטיות, אשר נועדו לספק, אשר נועדו לספק שיטות מסורתיות, אשר נועדו לספק, אשר נועדו לספק שיטות טיפול, אשר נועדו בעבר, אשר נועדו לספק שיטות טיפוליות, אשר נועדו לספק סימולציה, אשר נועדו לספק שיטות הפעלה מסורתיות, אשר נועדו לספק, אשר נועדו לספק שיטות ניתוח שיטות ניתוחי, אשר יכול להיות מסוגלות, אשר נועדו בעבר, כדי לרת הריון, כדי לרתמטילעת, אשר נועדו לספק שיטות טיפול כדי לספק שיטות טיפול פרטניות, אשר יכול להיות מסוגלות, אשר יכול להיות מסוגלות, אשר נועדו לספק שיטות טיפול פרטני

פוטנציאל ה-Digital Health Records למחקר ארוך

מחקרים ארוכי טווח היו תקן הזהב של חקר מערכות יחסים סיבתיות והתקדמות המחלה.עם זאת הצורה הקלאסית שלהם - ביקורים אישיים, סקרים, ופשטות תרשים ידני - הוא יקר לשמצה, איטי ופגיעה בירידה וזיכרון של רשומות בריאות דיגיטלית (לעיתים קרובות בשימוש לסירוגין עם רשומות בריאות אלקטרוניות או EHRs) להתגבר על הרבה מגבלות אלה הם לוכדים נתונים על ידי טיפול בבני אדם, אבחון אוטומטי, ואפילו על ידי תרופות מעבדה, תוך כדי אבחון ארוך, אפילו על ידי בדיקות רפואיות חיוניות, כאשר הם יוצרים נתונים, ואפילו בדיקות מעבדה, בדיקות מעבדה, בדיקות מעבדה, וכן הלאה, ותסמינים, ואפילו נתונים לטווח ארוך, בדיקות מעבדה, בדיקות מעבדה, תוך זמן קצר, תוך כדי בדיקות מעבדה, תוך כדי בדיקות מעבדה, תוך כדי בדיקות, תוך כדי בדיקות מעבדה, ואפילו נתונים חיוניים, תוך כדי זמן קצר, ותסמינים, ותסמינים, תוך כדי זמן קצר, בדיקות מעבדה, תוך כדי זמן קצר, ותסמינים, ותסמינים, תוך כדי זמן קצר, בדיקות רפואיות, תוך כדי בדיקות רפואיות חיוניות, כאשר הם משפיעים על פני תקופות זמן קצר, בדיקות רפואיות, או EHR, תוך כדי בדיקות רפואיות, או EHR, כאשר הם משפיעים על נתונים חיוניים, כאשר הם תופסים נתונים, תוך כדי זמן קצר, כאשר הם תופסים נתונים,

המונחים: closed

אחד היתרונות הגדולים ביותר של DHRs הוא סולם ה-heer שהם מציעים.כאשר מחקר מסורתי של קבוצת המחקר עשוי לרשום כמה אלפי נושאים, מחקר DHR מתוכנן היטב יכול לכלול מאות אלפי או אפילו מיליוני חולים.כוח סטטיסטי זה מאפשר לחוקרים לזהות אגודות עדינות כי אחרת יהיה לאסוף נתונים ממושכים יותר מאשר בדיקות רפואיות גדולות של DHR.

כתובת מחסום חשובה נוספת של DHRs היא ייצוגיות.מחקרים מסורתיים לעתים קרובות להירשם מתנדבים בריאים יותר, עשירים יותר, משכילים יותר מהאוכלוסיה הכללית - תופעה המכונה "הטיה התנדבותית בריאה" DHRs ללכוד נתונים מכל החולים המבקשים טיפול, כולל אלה מקהילות מוחלשות, כל עוד חולים אלה יש גישה למערכת בריאות.

עשירות נתונים ואינטגרציה

DHRs מודרניים הם הרבה יותר מאשר ארונות הגשת דיגיטליות.הם מצטברים מגוון רחב של סוגי נתונים - תוצאות מעבדה (HbA1c, קריאטינין, לימפואידים), רשימות תרופות, דוחות הדמיה (MRI, סריקות PET), תוצאות בדיקות גנטיות, ויותר ויותר ויותר FLT:0 חולים-גנטים נתונים בריאותיים מטופל:1 ממכשירים עונדים כמו צגים רציפים וג'קטים רציפים חכמים וצופים חכמים, כאשר הם יכולים לשלב נתונים של תרופות, כאשר הם נתונים של תרופות, כמו מובנים, כאשר הם נתונים של תרופות, כמו , כאשר הם נתונים של תרופות, כאשר הם נתונים של תרופות, כאשר הם מתחומים משפטיים, כמו מובנים, כמו מובנים, כמו מובנים, כאשר הם מתחומים מרובים, כאשר הם יכולים להיות מתחומים משפטיים, כאשר הם יכולים להיות מתחומים משפטיים, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000 תרופות, 000 תרופות, 000, 000 תרופות, 000, 000, 000, 000 תרופות, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000 תרופות, 000, 000,

לדוגמה, משאבי הבריאות הבין-ממשלתיים (FHIR) סטנדרטייםFLT:1 מאפשר חילופי חלק של נתונים DHR על פני מוסדות, מה שהופך רשתות מחקר בקנה מידה גדול כמו רשת המחקר הקלינית הלאומית של המטופל-Centered (PCORnet) ואת מדעי נתונים תצפיתיים ו- Informatics (OHI) שיתופי פעולה עם רשתות אלה מזיקים מאות בתי חולים חד-חמצני, המאפשרים לזהות דפוסים של נתונים חד-לשוניים בלתי-צפויים.

Unpacking the Diabetes-Dementia Connection Through Long-Term Data

סוכרת ודמנציה הם שניים מהתנאים הכרוניים העולשים ביותר של ההזדקנות, והם קשורים מאוד.סוג 2 סוכרת מכפיל את הסיכון לפתח מחלת אלצהיימר והוא גם קשור מאוד דמנציה פולשנית.המנגנונים הם רב-פנים - התנגדות ulin פוגעת חילוף החומרים גלוקוז במוח, היפרגלימיה כרונית פוגעת בכלי דם קטנים, ומוצרים מתקדמים של אנדלוסיה מתקדמת מקדם דלקת עצבית.

זיהוי מוקדם של Biomarkers ו- Risk Trajectories

באמצעות DHRs, מדענים זיהו ביומרקרים מרכזיים הצפופים אשר מופיעים שנים לפני אבחון דמנציה. לדוגמה, מחקרים הראו כי FLT:0 גדול יותר של HbA1cigtureFLT:1 - לא רק רמה ממוצעת - הוא חיזוי חזק של פגיעה קוגניטיבית בעתיד אצל אנשים עם סוכרת. A 2019 ניתוח של מעל 250,000 חולים לבריאות של ותיק מצאו כי כל עלייה של 1% בחומרה ב- Hb1bbbbbbbbbbb, לעומת 15%, לעומת זאת, יכול להיות סיבוכים שונים של טיפול פסיכולוגי (Dlu) עם סוכרת גבוהה יותר, אם כי גם עם סוכרת גבוהה יותר, אם כי הוא גם עם סוכרת גבוהה יותר, אם כי הוא גם כן, אם כי הוא עשוי להיות יותר, אם כי הוא יכול להיות סיבוכים הקשורים ל- HIV.

מעבר לגלוקוז בדם, DHRs מאפשרים שילוב של FLT:0neuroimaging ממצאים FLT:1 עם נתונים מטבוליים. חוקרים ב-FLT:2 Alzheimer's AssociationFLT 3 השתמשו ב-DHR-linked הדמיה מסדי נתונים כדי להראות כי hypocampal atrophy מתואם עם משך סוכרת נשלטת גרועה.

Informing Clinical Practice and Public Health אסטרטגיות

מחקרים ארוכי טווח DHR אינם מייצרים ידע בלבד – הם מודיעים ישירות להנחיות (FLT:0 American Diabetes AssociationFLT:1 עכשיו כוללים המלצות להקרנה קוגניטיבית למבוגרים מבוגרים המבוססים על ראיות מקבוצות DHR גדולות המוכיחות כי ירידה קוגניטיבית בלתי מבוקרת של נתונים נפוצים ומובילה לאבחון עצמי גרוע יותר של סוכנויות בריאות הציבור DHR לשימוש בנתונים להשפעה ברמת האוכלוסייה של מניעת סוכרת: 3.

יתר על כן, DHRs מאפשרים ל-FLT:0 (pragmatic אקראי ניסויים) אקראיים של ההרחבה ( 1:1 מוטבע בטיפול קליני) המכון הלאומי על "האבודים של Aging" ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

הטמעת אתגרים ושיקולים קריטיים

למרות ההבטחה העצומה שלהם, מחקרים ארוכי טווח המבוססים על DHR מגיעים עם מכשולים משמעותיים. החוקרים חייבים לנווט נוף של מערכות מפורצות, איכות נתונים משתנה ותקנות פרטיות קפדניות.

פרטיות נתונים ואבטחה

(הדאגה המיידית ביותר היא הגנה על פרטיות המטופל.DHRs מכילה מידע רגיש מאוד - לא רק תנאים רפואיים אלא גם היסטוריה חברתית, נתונים גנטיים ואפילו דפוסים התנהגותיים. מחקרים ארוכי טווח מורכבים את הסיכון כי הנתונים מצטברים לאורך שנים, וניתן לזהותם מחדש על ידי קישור למספר רשומות (המידע על הפרטיות) בארצות הברית, חוק ביטוח הבריאות וחשבונאות (HIPAA) קובע את כללי הקרקע, אך על החוקרים לציית להסכמים של מערכת פרטיות:

יכולת פעולה והתאמה לנתונים

מכשול גדול נוסף הוא בין-יכולת - או היעדרו של אדם, יכול להתפשט על פני תריסר מערכות שונות - טיפול ראשוני, מומחים, בתי חולים, בתי מרקחת - כל שימוש בקודים ובפורמטים שונים.לחץ דם במערכת אחת יכול להיות מאוחסן כגורם אינטגרטיבי (למשל, 120/80), בעוד שבשנייה הוא מוקרן (למשל, מיפוי דם) באופן שונה, כלומר: רזולוציה של 0.

איכות מידע ובחירת ביסאס

נתונים של DHR נאספים למטרות קליניות, לא מחקר.זה אומר מחסור בנתונים, טעות מדידה, וגילוי על ידי אינדיקציה הם מתפשטים.לדוגמה, מטופל עם ליקוי קוגניטיבי מתון עשוי להפסיק לבקר את הרופא, יצירת ירידה שיטתית. בדומה, בדיקות מעבדה הם הורה על בסיס חשד קליני - כך מדדי HbA1c עשויים להיות תכופים יותר בחולים חולים, נטייה לטווח ארוך חייב להשתמש בשיטות סטטיסטיות כמו תרופות נוגדות, או הסתברות מתקדמת, או טיפול פסיכולוגי, או הסתברות, או הדבקה, או הסתברות גבוהה יותר, כמו גם על פני מודלים מתקדמים.

חששות אתיים וההון

(הופנה מהדף פחות נדון אך קריטי הוא ההוגנות האלגוריתמית.מודלים של למידת מכונות המוכשרים על נתונים של DHR לעתים קרובות תחת השפעה על מיעוטים גזעיים ואתניים, בין השאר משום שקבוצות אלה מיוצגות ברשומות או משום שגורמים חברתיים אינם מודעים לכך, למשל, אם מודל שהוכשר על אוכלוסיות לבנות בעיקר מנבאות את הסיכון לדמנציה באמצעות HbA1c ולחץ דם, ייתכן כי חולים אפריקאים אמריקאים יש ביצועים קוגניטיביים שונים של סוכרת מסוג זה מכבר: 1.

הדרך Ahead: טכנולוגיות מתפתחות ומסגרות שיתופיות

למרות האתגרים הללו, העתיד של מחקר ארוך טווח של DHR-enabled הוא בהיר.התקדמות מהירה באינטליגנציה מלאכותית, פדרציה נתונים ומעורבות סבלנית פותחת גבולות חדשים.המפתח יהיה איזון חדשנות עם אמצעי הגנה כך שהתובנות הנובעות ייהנו כולם.

אינטליגנציה מלאכותית ל-Dyper Discovery

למידת מכונות, במיוחד למידה עמוקה, יכולה לחשוף דפוסים שאינם לינאריים, תלויים בזמן שהסטטיסטיקות המסורתיות עלולות להחמיץ.עבור מחקר סוכרתי-דאפיה, (FLT:0long Short-term-term-termdance) ו-(FLT:2transformer Models FLT 3:0-pLT:0long Short-terms) תרופות, תרופות, ומרפאות לחיזוי מוקדם של טיפול רפואי (NLP) עלולים לאבחון של 2 שנים של טיפול תרופתי (D) מ-A1c) לאבחון מוקדם יותר מ- 2.

עם זאת, מודלים של בינה מלאכותית הם רק טובים כמו הנתונים שהם מאומן על.Efforts כמו FLT:0 (All of Us Research ProgramveFLT:1) הם בונים נתונים מגוונים מאוד DHR-linked נתונים - כולל נתונים גנומיים, לבישים וסקר - במיוחד כדי להכשיר מודלים חזקים, הוגנים.

למידה וקידום פרטיות

אחת ההתפתחויות המבטיחות ביותר היא ההרחבה:0 (המידע המחודש של למידה) 1:1, המאפשרת לאלגוריתמים להיות מאומן על פני מערכות בית חולים מרובות ללא העברת הנתונים הגולמיים, במקום זאת, כל מוסד מעדכן את עדכוני המודל באופן מקומי ומשתף רק את הפרמטרים המוצפנים.

אינטגרציה חברתית ו- המטופל-Reported Outcomes

מחקרים ארוכי טווח DHR משלבים יותר ויותר נתונים מעבר לקליניקה. Geocoding מאפשר לחוקרים לקשר חולים לנתונים ברמת השכונה על יכולת ההליכה, גישה למזון וזיהום.כמה מערכות בריאות מטביעות את ההקרנה של סיכון חברתי (למשל, חוסר ביטחון תזונתי, דיור חוסר יציבות) לתוך DHRs שלהם, יצירת נוף הוליסטי של תוצאות של מחלות.

בניית תשתית דיגיטלית בת קיימא

[ה] מימוש הפוטנציאל המלא של DHRs למחקר ארוך טווח דורש השקעה בתשתיות: מודלים סטנדרטיים של נתונים (כמו OMOP Common Data Model), פלטפורמות אנליטיות מבוססות ענן ואימון כוח העבודה.המכון הלאומי להזדקנות:0 (המכונים OMOPLT:1) ממימון מספר רשתות מחקר מבוססות DHR, כגון FLT:2Alzheims Data Disease (Digture) אשר נועדו ליצור מחקרים קליניים:

קיימות גם דורשות כי החוקרים לעסוק בחולים וקהילות מתחילת התרומה לנתונים, שקיפות לגבי האופן שבו משתמשים בנתונים, ותוצאות החזרה למשתתפים (למשל דוחות סיכון מותאמים אישית) בונים אמון ולשפר את השימור.כאשר מטופלים רואים את הערך של התרומות שלהם - אם הם מקבלים אזהרות מוקדמות על שינויים קוגניטיביים - הם הופכים שותפים במפעל המחקר ולא נושאים פסיביים.

בסופו של דבר, רשומות בריאות דיגיטליות אינן תרופת פלאצ'ה.הם לעולם לא יחליפו את העיצוב הזהיר של ניסויים קליניים או לעומק המחקר האיכותי האיכותי.אבל להבנת הנזק האיטי וה המצטבר של סוכרת ודמנציה, הם לא מקבילים.על ידי הפיכת מיליארדי אירועים קליניים שגרתיים לנרטיב עשיר, ארוך טווח, DHRs נותנים לנו את הכוח לזהות אותות מוקדמים, להתערב, בדיוק, ובאופן כללי - שינויים אלה תורמים כעת לכל תוקף של מחלות הרסני, אשר הם גורמים הרסניים, אשר תורמים באופן אחראי לכל תוקף של כל אחד, כלומר, כל אחד מהם.