บทบาท ของ แผ่น เสียง ด้าน สุขภาพ แบบ ดิจิตอล ใน การ วิจัย ข้อมูล ขนาด ใหญ่ สําหรับ โรค เบา หวาน

บทบาท ของ แผ่น เสียง ด้าน สุขภาพ แบบ ดิจิตอล ใน การ วิจัย ข้อมูล ขนาด ใหญ่ สําหรับ โรค เบา หวาน

การแพร่ระบาดของโรคเบาหวานทั่วโลกได้ถึงสัดส่วนการระบาดของโรคนี้ ส่งผลให้ผู้ใหญ่ทั่วโลกมากกว่า 5.5 ล้านคน สหพันธ์โรคเบาหวานระหว่างประเทศได้ดําเนินการจัดการโรคนี้อย่างต่อเนื่อง

สถิติ สุขภาพ ทาง ดิจิตอล แสดง ให้ เห็น ว่า มี การ เปลี่ยน แปลง ขั้น พื้น ฐาน จาก การ รักษา แบบ เอ พิ โซ ดิก เอกสาร การ รักษา แบบ ไม่ หยุด ยั้ง และ เป็น ระบบ นิเวศ ที่ มี ข้อมูล มาก กว่า และ มี ข้อมูล ที่ เป็น ประโยชน์ มาก กว่า บทความ นี้ จะ ช่วย ให้ รู้ ว่า การ วิจัย ทาง สุขภาพ แบบ ดิจิตอล ช่วย ให้ มี ความ สามารถ ใน การ หา ข้อมูล ที่ จําเป็น และ มี ประโยชน์

การ เข้าใจ บันทึก ทาง สุขภาพ แบบ ดิจิตอล

สถิติ ด้าน สุขภาพ ทาง ดิจิตอล, การ วินิจฉัย ทาง ด้าน การ แพทย์, ผล การ ถ่าย ภาพ, รายงาน การ ถ่าย ภาพ, ประวัติ การ ถ่าย เลือด, และ บันทึก ทาง การ แพทย์ แบบ อิเล็กทรอนิกส์ (อี เอ็ม อาร์) มี การ จัด ทํา ข้อมูล ทาง ดิจิตอล เกี่ยว กับ ข้อมูล ด้าน สุขภาพ ของ คนไข้ โดย ข้อมูล เหล่า นี้ รวม ถึง ข้อมูล ที่ มี หลาก หลาย ชนิด เช่น การ ติด ต่อ ทาง ด้าน ประชากร, การ วินิจฉัย, การ วินิจฉัย, การ แพทย์, การ วินิจฉัย, การ วินิจฉัย, การ ติด ต่อ, การ ติด ต่อ, การ ถ่าย ภาพ, และ การ บันทึก ทาง การ แพทย์.

การ ศึกษา วิจัย ราย หนึ่ง แสดง ว่า การ ศึกษา วิจัย เรื่อง การ ใช้ ยา ที่ มี ประสิทธิภาพ สูง ทํา ให้ มี การ วิจัย อย่าง ละเอียด ถี่ถ้วน และ มี การ พัฒนา วิธี การ ที่ ดี ที่ สุด ใน การ รักษา โรค เบา หวาน

การ รับ ข้อมูล ทาง ดิจิตอล เกี่ยว กับ สุขภาพ ได้ เร่ง ความ เร็ว อย่าง น่า ทึ่ง ตลอด สอง ทศวรรษ ที่ ผ่าน มา โดย ได้ รับ แรง กระตุ้น จาก รัฐบาล, เทคโนโลยี, และ การ ยอม รับ คุณค่า ของ การ ดู แล รักษา ที่ ดี ขึ้น และ ความ ปลอด ภัย ของ ผู้ ป่วย.

ภูมิ ประเทศ ข้อมูล ของ โรค เบา หวาน: เหตุ ผล ที่ ข้อมูล สําคัญ

โรคเบาหวานเป็นโรคที่เพิ่มข้อมูลเข้าไปอีก การบันทึกมันจําเป็นมากในการติดตามตัวแปรมากมายที่เปลี่ยนแปลงไปในช่วงเวลาต่าง ๆ ที่มักจะมีความซับซ้อนและไม่ต่อเนื่อง

วิธี การ นี้ ให้ ข้อ ดี หลาย อย่าง สําหรับ การ วิจัย โรค เบา หวาน:

• [FLT: 0] พลังงานทางสถิติ: ขนาดตัวอย่างขนาดใหญ่ อนุญาตให้ตรวจสอบได้
• [FLT: 0] หลักฐา เรียล-โลก: ข้อมูลจาก DHR สะท้อนให้เห็นถึงวิธีการรักษาจริง ๆ รวมถึงความหลากหลายในการรักษาความยืดหยุ่น, สัมพันธภาพ และผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นภายนอกของการทดลองที่ควบคุมได้
• [FLT: 0] ความลึกของโรค: ข้อมูลเชิงยาวที่ครอบคลุมปีหรือทศวรรษ ทําให้นักวิจัยสามารถศึกษาโรคหลอดลม, ผลกระทบระยะยาวของการแทรกแซง และประวัติศาสตร์ธรรมชาติของโรคแทรกซ้อน
• [FLT: 0] Heterognientity: ประชากรดิโอททัศน ที่ถูกบันทึกใน DHR อนุญาตให้ตรวจสอบความแตกต่างของสังคมและลักษณะที่มีผลต่อผลลัพธ์ต่าง ๆ
• [FLT: 0] Cost Effifience: การใช้ข้อมูลทางการแพทย์ที่มีอยู่ได้ลดเวลาและค่าใช้จ่ายของข้อมูลหลัก เปิดใช้งานการทดสอบและการค้นพบที่รวดเร็วมากขึ้น

การรวมข้อมูลขนาดใหญ่ ที่ถูกวิเคราะห์ด้วยบันทึกสุขภาพดิจิตอล ได้ให้ความเข้าใจที่สําคัญในงานวิจัยเกี่ยวกับโรคเบาหวาน

การ บันทึก สุขภาพ แบบ ดิจิตอล ช่วย ให้ มี การ วิเคราะห์ ข้อมูล อย่าง ใหญ่ สําหรับ โรค เบา หวาน ได้ อย่าง ไร?

การ เปลี่ยน แปลง ข้อมูล ทาง การ แพทย์ ที่ เป็น นามธรรม ให้ เป็น การ ค้นคว้า ที่ สามารถ ทํา ได้ เกี่ยว ข้อง กับ กลไก ทาง ชีวภาพ หลาย อย่าง.

การจับข้อมูลแบบรวมและโครงสร้าง

DHR ปัจจุบันถูกออกแบบมาให้จับภาพข้อมูล ในสาขาโครงสร้างที่ทําได้ทุกเวลา สําหรับโรคเบาหวาน หมายถึงรายการมาตรฐานสําหรับค่าในห้องทดลอง (เช่น เอ 1 c, กลูโคส, กลูโคส, กลูโคส, กลูโคส, จุลินทรีย์, สัญญาณที่สําคัญ (ความดันโลหิต, อัตราการเต้นของหัวใจ, บีเอ็มไอ), คําสั่งยา (จํานวนยาที่เพิ่ม, ปริมาตร, เริ่ม และหยุดวันที่) และการวินิจฉัย (ICD-10 รหัสสําหรับโรคเบาหวาน, และ ทรัพย์สินในกระบวนการสร้างหลอดเลือด สามารถส่งผลกระทบโดยตรงได้ และสามารถวิเคราะห์ฐานข้อมูลได้โดยไม่ต้องมีการปรับเปลี่ยนระบบข้อมูลเชิงนามธรรม, และลดความบกพร่องในกระบวนการประมวลผลได้

นอก จาก ข้อมูล ที่ มี โครง สร้าง แล้ว ดี เอช อาร์ส ยัง ได้ ข้อมูล ที่ ไม่ ได้ มี การ จัด ระบบ เช่น หมายเหตุ ทาง การ แพทย์, การ ออก เสียง ผลรวม, และ การ ติด ต่อ สื่อสาร ของ คนไข้ เทคนิค การ แปล ภาษา ธรรมชาติ (NLP) สามารถ สกัด ข้อมูล ที่ มี ค่า จาก สาขา ข้อ ความ เหล่า นี้ ได้ เช่น บันทึก เหตุ การณ์ ที่ เกิด ขึ้น โดย ไม่ มี การ จัด ระบบ, ผล ที่ เกิด จาก การ รักษา แบบ อัตโนมัติ, หรือ ความ รู้ เกี่ยว กับ สุขภาพ ที่ อาจ ไม่ ได้ รับ การ บันทึก ไว้ ใน สาขา โครง สร้าง.

การติดตามและวิเคราะห์ทางโลก

ความสามารถในการติดตามผู้ป่วยที่เป็นโรคเบาหวาน แตกต่างจากการศึกษาการผ่าผ่าผ่าผ่าผ่าผ่าผ่าที่จับภาพได้เพียงหนึ่งส่วน ข้อมูลจาก DHR ช่วยให้เราสามารถตรวจได้ว่าโรคเบาหวานพัฒนาอย่างไร คนไข้ตอบสนองการรักษาอย่างไร และเมื่อโรคแทรกซ้อนเกิดขึ้น สัดส่วนนี้มีความสําคัญมากต่อความเข้าใจในความผันผวนของโรคนี้

ตัว อย่าง เช่น นัก วิจัย สามารถ ใช้ ข้อมูล ดี เอช อาร์ เพื่อ สร้าง หลอด เลือด ใน คนไข้ จาก การ วินิจฉัย โรค ต่าง ๆ โดย ผ่าน ทาง กระบวนการ รักษา ต่าง ๆ — จาก รูป แบบ ชีวิต ที่ ปรับ ให้ เข้า กับ การ รักษา ด้วย การ อินซูลิน — และ วิเคราะห์ วิธี ที่ เส้น รุ้ง เหล่า นี้ ประสาน กับ ผล.

ตั้งค่าการแบ่งข้อมูลข้ามรายการดูแล

การรักษาด้วยโรคเบาหวานถูกส่งมอบผ่านหลายการตั้งค่า: คลินิกหลัก, การรักษาด้วยยาลดโรควิทยา, โรงพยาบาล, กรมฉุกเฉิน, เภสัชกรรม, และระบบควบคุมโรคที่บ้านที่เพิ่มขึ้น

การรวมข้อมูล DHR กับแหล่งอื่น เช่น ข้อมูลที่อ้างว่ามาจากร้านขายยา ฐานข้อมูลของห้องทดลอง โครงสร้างของโรค และข้อมูลเกี่ยวกับสังคมของชุดข้อมูลสุขภาพ

หลัก ฐาน ที่ เป็น จริง ของ โลก

การทดลองที่ควบคุมอย่างสุ่มยังคงเป็นมาตรฐานทองสําหรับการสร้างผลการรักษา แต่ค่ารักษาก็แพง ระยะเวลา และมักแยกผู้ป่วยที่มีความซับซ้อน

ในการวิจัยเกี่ยวกับโรคเบาหวาน RWE จาก DHRS ได้ถูกใช้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของสารป้องกันโรคชนิดอื่น ๆ ซึ่งมีผลต่อเวลาการรักษาที่เพิ่มขึ้น การประเมินค่าเวลาการจํากัด การประเมินรูปแบบการยึดเหนี่ยว และระบุการคาดเดาเหตุการณ์ที่ร้ายแรง เช่น ภาวะภาวะขาดน้ําอย่างรุนแรง หรือโรคเบาหวาน pertoacidis. หน่วยงานย่อยรวมไปถึงองค์การอาหารและยาขององค์การอาหารและยาขององค์การอาหารและยาและยา ตระหนักถึงคุณค่าของการบอกข้อมูล การวินิจฉัยและติดตามหลังการจําหน่ายในตลาด.

เครือข่ายวิจัยร่วมกันและแบ่งปันข้อมูล

2549) กรมทรัพยากรจุฬาลงกรณ์ (พ.ศ.

เครือข่ายเหล่านี้ช่วยให้นักวิจัยนําการศึกษา ด้วยขนาดและความหลากหลายที่ไม่เคยมีมาก่อน เร่งความเร็วในการค้นพบ นอกจากนี้ยังช่วยให้การจําลองและความถูกต้องของการค้นพบ

ผล กระทบ ที่ เปลี่ยน แปลง ไป ใน การ วิจัย และ การ ดู แล โรค เบา หวาน

การประยุกต์ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์ข้อมูล DHR-Derived ได้ก่อให้เกิดความก้าวหน้าที่สําคัญในการวิจัยโรคเบาหวาน

การ เลียน แบบ และ การ คาด เดา ที่ เสี่ยง

อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ฝึกมาเกี่ยวกับข้อมูล DHR ได้แสดงถึงความสามารถในการคาดเดาโรคเบาหวานที่ติดไฟ, การเพิ่มขึ้น, และภาวะแทรกซ้อนที่เพิ่มขึ้นอย่างแม่นยํา แบบจําลองเหล่านี้รวมเอาตัวแปรต่างๆ เข้าไว้ด้วยกัน

การศึกษาชิ้นสําคัญที่ตีพิมพ์ใน [FLT: 0] The Lancet Digital Health ใช้ข้อมูล DHR จากจํานวนผู้เสียชีวิตกว่า 2.5 ล้านคนเพื่อพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง ที่คาดการณ์การเข้ารักษาด้วยโรงพยาบาลว่าด้วยภาวะขาดอากาศหายใจแบบไฮโปลิเซเมียจะมีความแม่นยําสูงกว่าวิธีการปกติ

การ ทํา ให้ อวัยวะ สืบ พันธุ์ และ การ ย่อย ของ โรค ต่าง ๆ

ตาม ปกติ แล้ว โรค เบา หวาน ถูก จัด เป็น ประเภท 1 และ ประเภท 2 แต่ การ แบ่ง ประเภท คู่ สมรส แบบ นี้ ทํา ให้ ไม่ มี ความ เป็น ระเบียบ ใน แต่ ละ ประเภท มาก นัก การ วิเคราะห์ ข้อมูล ดี เอช อาร์ ใน ระดับ สูง ทํา ให้ นัก วิจัย สามารถ ระบุ ได้ ว่า โรค เบา หวาน ชนิด ย่อย ที่ ต่าง กัน ใน ด้าน ความ เสี่ยง ต่อ การ เกิด โรค ภัย และ การ รักษา ตัว อย่าง เช่น การ วิเคราะห์ ข้อมูล จาก ห้อง สมุด ของ ศูนย์ วิจัย โรค เบา หวาน แห่ง ชาติ สวีเดน พบ ว่า ผู้ ป่วย ห้า กลุ่ม เป็น โรค เบา หวาน ที่ มี ลักษณะ เฉพาะ และ เกิด ผล ต่าง กัน ไป จึง แนะ ว่า ต้อง มี การ รักษา โรค นี้ มาก ขึ้น

งานวิจัยเกี่ยวกับผลเปรียบเทียบ

ด้วยการกระจายของสารต้านไฮเพอร์กลีเซมิค -- รวมถึงเมตาซิน, ซัลโฟนีลูเรส, แอมพีซี 4, ตัวยับยั้งการกระตุ้น GLP-4, ตัวรับสัญญาณ, ตัวเร่งการยับยั้งการเกิดการกระตุ้นของ SGLT2 และอินซูลิน -- คลินิคจะต้องเผชิญกับการตัดสินใจเกี่ยวกับการรักษาที่ซับซ้อน DHR-DEDDADDADDDADDADDDDADDDSDIADDDDIIAIIIIIIIIIIA การศึกษานี้สามารถตรวจสอบผลการทดลองเหล่านี้ได้เช่น A1cctrange Profile, Ession, ผลกระทบต่อสุขภาพ, และผลการแพร่กระจายข้ามประชากรที่หลากหลาย ครอบคลุมช่วงเวลา

การ วิจัย ด้าน สุขภาพ

DHR ได้เปิดเผยถึงความแตกต่างของโรคเบาหวานที่ต่อเนื่อง ในการดูแลและผลที่ต่างไปจากการแบ่งชนชั้น เชื้อชาติ สังคม และกลุ่มภูมิศาสตร์ การวิเคราะห์ได้บันทึกความแตกต่างในการรักษา

ปัญหา และ การ พิจารณา อย่าง รอบคอบ

ในขณะที่ศักยภาพของ DHR ที่เป็นข้อมูลขนาดใหญ่ สําหรับโรคเบาหวานนั้นมากมายมาก ความท้าทายที่สําคัญหลายอย่าง ต้องถูกพูดถึง

คุณภาพข้อมูลและความสมบูรณ์

DHR ข้อมูลส่วนใหญ่จะถูกเก็บมาสําหรับการรักษาและเรียกเก็บเงินทางการแพทย์ ไม่ใช่สําหรับการวิจัย ผลก็คือ อาจมีข้อผิดพลาด, ความไม่สอดคล้องกัน, ข้อมูลสูญหาย, และอคติ ข้อมูลสูญหายเป็นข้อท้าทายที่แพร่หลาย -- คนไข้อาจจะได้รับการดูแลในหลายสถาบัน, นําไปสู่บันทึกที่ยังไม่เสร็จสมบูรณ์, หรือตัวแปรสําคัญอาจไม่มีการบันทึกอย่างสม่ําเสมอ ค่าของผู้ป่วยอาจถูกบันทึกด้วยหน่วยงานต่าง ๆ หรือช่วงอ้างอิงทั่วสถาบัน ข้อมูลทางการแพทย์อาจสะท้อนถึงข้อมูลการขอยาหรือความไม่ต่อเนื่อง

การใช้ความสามารถและมาตรฐาน

แม้จะมีความก้าวหน้าในด้านสุขภาพ ระบบ DHR จากผู้จําหน่ายต่าง ๆ และแม้กระทั่งกรณีต่าง ๆ ของระบบเดียวกันนี้ อาจใช้ในรูปแบบข้อมูลที่เข้ากันได้ รหัส และข้อมูล ความหมายต่าง ๆ

ความ ซื่อ สัตย์ มั่นคง, ความ มั่นคง, และ การ โต้ แย้ง

การค้นคว้าข้อมูลใหญ่โดยใช้ DHR ก่อให้เกิดความเป็นส่วนตัวและปัญหาด้านความปลอดภัย ข้อมูลด้านสาธารณสุขของผู้ป่วยมีความละเอียดอ่อน และข้อมูลเชิงเทคนิคที่ครอบคลุมข้อมูลหลายแหล่ง ก็เพิ่มความเสี่ยงในการทําการตรวจสอบอีกครั้ง นักวิจัยต้องเพิ่มความเชี่ยวชาญของข้อมูล

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ ความเป็นส่วนตัวที่ดีที่สุด ดู [FLT: 0] คู่มือความปลอดภัย HHIPAA จาก HHS.

อัล กอ ทิก บิ อัส และ เอ วิ ตี

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ฝึกมาบน DHR สามารถเพิ่มความไม่เสมอกันหรือขยายความไม่เสมอภาคด้านสุขภาพที่มีอยู่ได้ หากข้อมูลการฝึกนั้นไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น ถ้า DHR ข้อมูลด้านสุขภาพจากบางระบบ ประกอบด้วยกลุ่มชาติหรือกลุ่มเศรษฐกิจบางกลุ่ม ผลที่คาดการณ์ไว้ อาจส่งผลให้เกิดความเสียหายได้ไม่ดีต่อกลุ่มดังกล่าว นักวิจัยและนักพัฒนาจะต้องประเมินผลของความลําเอียงแบบอัตโนมัติ โดยใช้ข้อมูลต่าง ๆ

การ ทน รับ ความ ทุกข์ และ ความ สามารถ ใน การ รู้ จัก บังคับ ตน

การค้นหาจาก DHR ที่เป็นข้อมูลขนาดใหญ่นั้น สามารถมีความไวต่อข้อมูลต่าง ๆ ที่ระบุได้, การประมวลผลทางเลือก, และวิธีการวิเคราะห์ที่ใช้ ความหลากหลายในกระบวนการการเขียนการเข้ารหัส, ประชากรผู้ป่วย, และโมเดลการส่งมอบสุขภาพทั่วสถาบันสามารถนําไปสู่ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันได้ การจําลองการทํางานแบบฉลาดของความพยายามผ่านข้อมูลและวิธีการต่าง ๆ ที่ไม่ขึ้นกับวิธีการต่าง ๆ ที่ไม่ขึ้นกับวิธีการต่าง ๆ ที่ไม่ขึ้นกับวิธีการต่าง ๆ กัน -- รวมไปถึงการใช้รหัส, นิยาม, และแผนวิเคราะห์ --

การ สังเกต เข้าใจ และ การ คาด การณ์ ใน อนาคต

การแยกของบันทึกสุขภาพดิจิตอล และการวิจัยข้อมูลขนาดใหญ่สําหรับโรคเบาหวาน กําลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยมีความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี

การฝังตัวของจอจอเสียงแบบต่อเนื่อง และข้อมูลอุปกรณ์ที่สวมใส่ได้

คอบติเนชันแนล กลูโคส (CGM) สร้างความอุดมสมบูรณ์ของข้อมูลความถี่สูง -- การอ่านของกลั๊กทุก 2-3 นาที -- ซึ่งให้ภาพที่อุดมไปด้วยภาพการควบคุมของ Glycematic มากกว่าการวัดเอกซ์บี 1c. ความท้าทายของสารกระตุ้นการกระตุ้นการกระตุ้นของสมอง ซีจีเอ็ม ที่ทําหน้าที่วิเคราะห์ความผันผวนของกลูโคส, เวลา และรูปแบบที่เกี่ยวข้องกับการออกกําลังกาย, การจับเวลา, การจับสัญญาณ, การสังเกต, และอุปกรณ์อื่น ๆ ที่สามารถกําหนดวัตถุประสงค์ทางกายภาพ, การนอน, และอัตราความผันผวนของหัวใจ การถูกกระตุ้นของโรคนี้สามารถเพิ่มความผันผวนของสารที่รบกวนได้

ความ รู้ และ การ วิเคราะห์ ขั้น พื้น ฐาน

AI สามารถระบุข้อมูลที่ซับซ้อน, ไม่อยู่ในรูปแบบเส้นตรงได้ ซึ่งวิธีทางสถิติแบบล้ําลึก อาจมีการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง, เสริมข้อมูลเรียน, และแบบจําลองภาษาขนาดใหญ่

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI ในการดูแลโรคเบาหวาน จาก [FLT: 0] สมาคมผู้ติดเชื้อโรคเบาหวานอเมริกัน หน้า.

การ เข้า ไป เกี่ยว ข้อง กับ การ แพร่ กระจาย ข้อมูล แบบ เจน อม บิก

Genome-lopedia การศึกษาเกี่ยวกับกลุ่มบริษัท (GWAS) ได้ระบุถึงจํานวนหลายร้อยของพันธุกรรมโลซีที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงและภาวะแทรกซ้อน ระบบพันธุกรรมที่ผนวกรวมข้อมูลพันธุกรรมเข้ากับข้อมูล DHR และระบบย่อยของโรคเบาหวานที่มีประสิทธิภาพต่อโรคเบาหวาน จะช่วยขยายข้อมูลการรวมเข้ากับยีน ปฏิสัมพันธ์กับโครงสร้างพันธุกรรม และโครงสร้างทางพันธุศาสตร์ที่มีความสําคัญด้านการวิจัยและด้านพันธุกรรม

คนไข้ที่ออกรับข้อมูลและคนไข้ที่ผ่านการตรวจสอบ

การรวมผลของผู้ป่วย (PROs) -- เช่น คุณภาพชีวิต, ผลกระทบทางอาการ, และความพึงพอใจในการรักษา -- การเข้าถึง DHRs ให้มุมมองที่ผู้ป่วยผู้ป่วยเป็นโรคเบาหวานและการจัดการ

นโยบาย และ การ จัด ระเบียบ ของ องค์การ

การตระหนักถึงศักยภาพของ DHR ที่เป็นข้อมูลขนาดใหญ่นี้ จะจําเป็นในการค้นคว้าเกี่ยวกับโรคเบาหวานอย่างต่อเนื่อง ในด้านโครงสร้างของ IT พื้นฐานข้อมูล และโครงสร้างการปกครอง นโยบายต่างๆ

[FLT: 0] FDA หลักฐาธณ เรียล-เวิลด์ และข้อมูลหน้าข้อมูล เสนอข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับมุมมองของหน่วยงานบริหารราชการเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ข้อมูลโลกจริง ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์การแพทย์ (FLT: 1).

การที่มองไปข้างหน้า การผนวกข้อมูลสุขภาพดิจิตอลเข้ากับเทคโนโลยีที่เกิดใหม่ เช่น การปิดกั้นข้อมูลเพื่อแบ่งปัน

รวมกัน

สถิติสุขภาพดิจิตอล ได้เปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของงานวิจัยเกี่ยวกับโรคเบาหวาน โดยให้ข้อมูลพื้นฐานที่จําเป็นกับการวิเคราะห์ขนาดใหญ่

การ ทํา เช่น นี้ จะ ต้อง อาศัย ข้อ ตก ลง ที่ ยั่งยืน, การ ร่วม มือ กัน ระหว่าง ผู้ คน, และ การ มุ่ง ความ สนใจ อย่าง มั่นคง ใน เรื่อง หลัก จรรยา และ ความ เสมอ ต้น เสมอ ปลาย.

ขณะ ที่เทคโนโลยียังคงก้าวหน้าต่อไป อนาคตของ DHR-Anked accessive for Emerican can can about factive expressions (in อังกฤษ) ดูเป็นอนาคตที่สดใส และน่าจดจํา