Giriş: Diyabet Araştırmasında Veri Devrimi

Diyabet mellitus, küresel olarak yarım milyardan fazla insanı etkiler ve yükü, son zamanlardakilere bağlı olarak, bu etkileri anlamak için yapılan anketler ve küçük klinik çalışmalarla ilgili olarak, sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık sık karşılaşılan ve geniş veri analizleri ortaya çıkarırken, elektronik sağlık kayıtları (EHR) tarafından desteklenen, elektronik sağlık kayıtlarının ortaya çıkmasını sağlar.

Diyabet Data'nın Genişleme Evreni

Sağlıkta büyük veriler hacim, hız, çeşitlilik ve ve ve ırkçılık ile karakterize edilir. Şeker için, veri ekosistemi şunları içerir:

  • [FONT:0)Electronic Health Records (EHR)): ), Laboratuar değerleri (HbA1c, creatin), teşhisler, ilaç emirleri ve önemli işaretler, klinik notlardan yapılandırılmamış metin ile birlikte.
  • [FONT:0)Mükemmel cihazlar ve Sürekli Glucose Monitorleri (CGMs): ), Gerçek zamanlı glukoz seviyelerinin akışları, adım sayar, kalp oranı, uyku kalitesi ve hatta stres göstergeleri.
  • [FONT:0)Pharmacy ve Talepler Veri: Reçeteli doldurmalar, yeniden doldurma aralıkları ve sigorta, sağlık kullanım ve ilaç bağlılık desenlerini ortaya koyan iddia eder.
  • [FONT:0)Patient-Generated Data from Apps and Portals:[DÜT:1] Gıda logları, semptom günlükleri, ruh yolları, ve hasta tarafından bildirilen sonuçlar.
  • [FONT:0]Sosyal Medya ve Online Topluluklar: Reddit'in r/diabetes ve Facebook grupları gibi Forumlar, hasta deneyimleri, endişeleri ve polis stratejileri ile zenginleştirilmiş metin sunar.
  • [FONT:0]Kam ve İdari Veri kümeleri: Census verileri, gıda çevre indeksleri, ulaşım ağları ve sosyal bağlamı tanımlayan iklim verileri.

Bu çeşitli kaynaklar kolektif olarak ilişkilendirildiğinde, iş programları, gıda erişimi ve günlük glukoz kontrolü arasında bir bağlantı önerecekleri dernekleri ortaya koyarlar.Bu tür granular, düşük gelirli alanlarda yaşayan kişilerin, akşamlar ve haftalarca daha fazla zaman deneyimlediklerini buldular.

Socioekonomik Durum Diyabet Çıktıları Nasıl Şekiller

Socioekonomik durum (SES) birçok ülkede en tutarlı diyabet vakalarının ve ilerlemenin en tutarlı tahminlerinden biridir. Dünya Sağlık Örgütü'ne göre, gelişmekte olan tip 2 diyabet riski, birçok ülkedeki en yoksullarla kıyasla 2-4 kat daha yüksektir.

Income, Wealth, and Material Hardship

Düşük gelir diyabete kendi kendine yönetim için birçok engel yaratır. Sınırlı finansal kaynaklarla insanlar genellikle yemek satın almak, ilaçlar için ödeme yapmak ve klinik ziyaretlere ulaşım sağlamak. Birleşik Krallık'ta bağlantılı vergi ve sağlık kayıtları kullanan büyük veri analizleri, düşük gelirli bir gelir oranıyla ilişkili olarak% 6'lık bir artış olduğunu göstermiştir.Bu dozda ağırlama politikasına ilişkin potansiyel bir işarettir.

Eğitim ve Sağlık Okur

Eğitim kazanımları, hastalar sağlık sistemini nasıl iyi yönlendirdiğini ve tıbbi bilgileri yorumlayabildiğini etkiler.Hasta portal mesajlarının doğal bir analizi, yüksek öğretim seviyesi olan kişilerin daha az tıbbi terimleri kullanması ve ortalama olarak, bu da bir üniversite derecesi ile ilgili yanlış anlamalara yol açabileceğini ortaya koymaktadır. EHR verisinin büyük ölçekli bir analizi, yüksek okul diploması olmayan hastaların sağlık programlarından kaynaklanan yüksek oranda,% 0.8 daha yüksek düzeyde, ortalama olarak, ortalama olarak, bir üniversite derecesi ile kontrol edilmesi veya sağlık programları ile bağlantılı olarak kontrol edilmesinden sonra bile.

Sağlık ve Fırsat Coğrafyasına Erişim

Geospatial analiz, ABD'nin kırsal bölgelerinde, bir uzman ziyareti için 50 milden fazla seyahat etmek için güçlü bir araç haline geldi ve bu tür mesafenin randevularını ve daha yüksek diyabet eğitimcileri, ve perakende eczaneleri, araştırmacılar, “bakım çölleri” işaret edebilir, hastalar bir uzman ziyareti için 50 milden fazla seyahat etmek zorunda kalabilirler ve bu tür mesafenin bu bulguların randevularını ve daha yüksek oranda kontrol ettiğini iddia ediyor.

Davranışsal Desenler Ölmüş

Sofatik bağlam sahneyi ayarlarken, günlük davranışlar, glukoz hedeflerinin nasıl karşılandığını belirler. Büyük veriler sürekli, bu davranışların objektif ölçümlerini sağlar, episodik öz-reports'ı yüksek çözünürlüklü takip ile değiştirir.

Gerçek Zamanda Diyet ve Fiziksel Aktivite

Örneğin, CGM'lerin fitness pistleri ve diyet uygulamaları ile entegrasyonu, ortalama 22 oranında artış gösterdi. Makine öğrenme, 30 gramdan fazla karbonhidrat içeren kahvaltıların daha sonraki orta ölçekli hiperglisemi ile güçlü bir şekilde ilişkili olduğunu gösterdi, ancak bu etki, yemek için en az 15 gram proteinin bulunduğunda azaltıldı.

İlaç Adherence: Self-Reports'ın Ötesinde

Geleneksel araştırma, her enjeksiyonu kaydeden hasta anketlerine dayanıyordu, bu da geçen hafta% 20 oranında düşüş gösterdi, finansal kısıtlamalarla tutarlı: Diyabet şişe açma oranları, hap şişelerinin elektronik izlemesi, her enjeksiyonu tespit eden akıllı insülin kalemleri ve büyük bir eczane zincirinden geri yükleme verileri analizi, önümüzdeki üç ay boyunca HAb ile uyumlu olmayan, duygusal olmayan tahminler ile ilgili olarak "temiz" olarak ortaya çıktı.

Sigara, Alkol ve Diğer Yaşam Riskleri

Bağlantılı veri kümeleri, araştırmacıların diyabet komplikasyonları üzerinde uzun vadeli sigara içme ve alkol kullanımı takip etmelerine izin veriyor. ABD'deki hastane deşarj kayıtları ile ilgili bir çalışma, sigara içme vergisinde ≥3 $ artışlarının diyabetle ilişkili daha düşük dozda %4 oranında azaldığını buldu. Aynı şekilde, EHR verilerinin analizi ağır içme (≥4 içecekler / gün boyunca ≥3'ün erkek için) bu bulguların düzeltilmesini sağladı.

Socioekonomik ve Davranışsal Data

Gerçek inovasyon bu parasal veri türlerinin sentezindedir. Gelişmiş analitik, eksik verileri ve karmaşık etkileşimleri ele almak için gereklidir.

  • [FONT:0) Risk Prediction için Makine Öğrenmesi:) Gradient, yapılandırılmış EHR artı veri sayım sistemleri üzerinde eğitilmiş olan Gradient artış ve sinir ağları, yüksek doğrulukla hastaneleşme riskini tahmin edebilir. Örneğin, Kaisere'de geliştirilen bir model, kaçırılma oranları gibi özellikler kullandı ve önceki HbA1c'lik acil ziyaretlerin beş katı riskini tespit edebilir.
  • [FONT:0) Doğal Dil Klinik Notların İşleme: [Dönetici: [Dönetici:0)) Doğal Dil İşleme: [Dörtolojik Yöntem Analizi ve Bilgi Ekstraksiyon Sistemi), “gıda içi” veya “yalnızca” notlardan alınan sosyal determinantları alabilir. Bu özellikler standart klinik modellere eklendiğinde, bir çalışmada % 12 oranında artış için öngörülebilir performans.
  • [FONT:0]Causal Inference Teknikleri: Çünkü sosyoekonomik durum rastgele atanmıyor, gözlemsel çalışmalar, SNAP (Supplemental Beslenme Yardım Programı) gibi yöntemlere yol açıyor ve araştırmacıların% 10 artış gösterdiler.
  • [FONT:0)Network Analysis and Social Determinants: Veri kayıtları veya topluluk programı katılımı çağrıdan sosyal destek ağlarını haritalama, izolasyonun düşük sonuçlara nasıl katkıda bulunduğunu ortaya çıkarabilir.Bir pilotta, düşük merkezilükteki hastaların ağ analizinin (few bağlantıları) kendi kendine yönetim aktivitelerinde daha düşük katılımın daha düşük olduğunu tespit etti.

Tesviçre Bağlanma: Klinik ve Halk Sağlığı Etkilemeler

Büyük verilerden elde edilen bilgiler sadece teorik değildir; zaten yeniden şekillendirme uygulamaları ve politikasıdır.

Kişiselleştirilmiş Risk Uyarıları ve Karar Desteği

Tümleşik veri platformları, klinik olmayanlar için gerçek zamanlı uyarılar üretebilir. Örneğin, EHR verilerini geocoded mahalle yoksulluğu indeksleriyle birleştiren ve eczaneleri yeniden doldurabilir ve ilaçsızlığı için yüksek risk verebilir ve sosyal çalışma danışmanlığı önerebilir.

Politika Hedefleme ve Kaynak Allocation

Halk sağlık departmanları yeni diyabet önleme programları için en uygun yerleri tanımlamak için büyük veriler kullanmaktadır. Chicago'da, diyabet prevaltılarının geospatial analizi, gıda çöl haritaları ve halk transit rotaları, otobüsle erişilebilir olan topluluk sağlık merkezlerinin yerleştirilmesine yol açtı. Sigorta, verinin devlet çalışanı planlarında ödemelerin kesintilerini ortadan kaldırmasını iddia ediyor.

Eşitlik ve Algoritma Adilliği

Büyük veriler, gelecekteki ihtiyaçları sistematik olarak tahmin etmek için kullanılan bir algoritmadır. Araştırmacılar şimdi ırk, gelir ve önyargılı çıktılar gibi değişkenler için adil bir şekilde uyum sağlayan adil bir şekilde geliştirilir.(D)Degestatif ve Kidney Hastalıklarının ihtiyaçlarını sistematik olarak hafife alabilir.) Araştırmacılar, diyabet araştırmalarında adil bir şekilde uyum sağlama konusunda adil bir şekilde teşvik etmeye başladılar.

Etik ve Gizlilik

Hassas verilerin toplanması ve bağlantılandırılması önemli endişeler uyandırır: Bilgilendirme, veri de-identification ve ayrımcı kullanım potansiyeli. Örneğin, sigortacılar premiumları ayarlamaya davranışsal verileri kullanabilirler. Robust yönetim çerçeveleri, örneğin tüm araştırma programı)

Future: Data to Intervention

Sonraki yenilik dalgası, veri ve eylem arasındaki döngüyü kapatmayı içerir.Sürekli ve CGM'li gerçek zamanlı analitikler, sosyal belirleyicilerin ve konumdaki verilerin büyümesini izleyen bir sistemdir: “Kalpiniz yükseliyor ve düşük ücretli bir atıştırmalık seçmek için uygundur.”

Başka bir sınır beslenmek için kullanılır, çeşitli kurumlarda birleştirilmiş veriler üzerinde fiziksel olarak paylaşılan hasta bilgileri paylaşmadan, büyük ölçekli analizlere izin verirken mahremiyeti korumak. Bu yaklaşım diyabet araştırma ağlarında pilotlanır.

Sonuç: Veri ile Sağlık Eşitliği

Büyük veriler, HbA1c'in herhangi bir tek klinik laboratuvar değerinden daha önceden tahmin edilebilir bir pencere sağladı. Davranışsal modeller, sürekli olarak kişiselleştirilmiş, zamanında müdahalelere izin veren başka bir boyut ekledik. Ancak, bu araçların gücü, her bir gelecekteki en uygun şekilde, veri kalitesinin, algoritma şeffaflığının ve öznelliklerin daha iyi bir şekilde elde edilmesi gereken bir şekilde gerekli olan her şeyi daha iyi bir şekilde sunmak için gerekli olan bir şekilde daha uygun bir şekilde teste ihtiyaç duymalıdır.

Daha Fazla Arama için Seçilmiş Kaynaklar

  • [FONT:0] Amerikan Diyabet Birliği: [DÜDÜDÜDÜ:2)Epidemiyoloji & Diyabet'deki Büyük Veriler[Döneticiler ve veri araçları.
  • [FONT:0) Dünya Sağlık Örgütü – Diyabet Programı: [Dönt: 1) Küresel Diyabet Verileri ve Raporları) – Ülke düzeyindeki istatistikler ve sosyoekonomik analizler.
  • [FONT:0) Ulusal Tıp Kütüphanesi – PubMed Central:) [[Büyük veri şeker sosyoekonomik” için ara:[Dönetici 3) – tam metin araştırma makaleleri.
  • [FONT:0]Harvard Halk Sağlığı Okulu: Üye ve Diyabet:2)Sosyal Determinants) – Araştırma özetleri ve politika kısaları.