ذیابیطس کے لیے ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز کا کردار

ذیابیطس کے لیے ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز کا کردار

ذیابیطس کی عالمی بیماری کی شرح بڑھ گئی ہے جو عالمی پیمانے پر 537 ملین سے زائد بالغوں کو عالمی سطح پر متاثر کرتی ہے انٹرنیشنل ذیابیطس فیڈریشن کے مطابق اس پیچیدہ علاج کی دیکھ بھال کرنے کے لئے مسلسل نگرانی ، ذاتی طور پر علاج کی تبدیلی اور مختلف آبادیوں میں بیماریوں کی گہری سمجھ حاصل کرنے کے لئے درکار ہے ۔ اس ضمن میں ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز (DHS) نے نہ صرف ایک بنیادی مقصد کے طور پر صحت کے لئے معلومات حاصل کی بجائے بڑے پیمانے پر ،

ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز میں ایک بنیادی تبدیلی ایپیسوک، ٹوٹے ہوئے نگہداشت کے دستاویزات کو مسلسل، انتہائی قابل ذکر اور ڈیٹا بیس کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔ جب یہ معلومات ذیابیطس کی تحقیقات پر عائد ہوتی ہیں تو ان میں سے بڑے ڈیٹا کے امکان کو قابو میں رکھنے، تشخیص اور انتظامیہ میں داخل ہونے کے لئے کس طرح ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز کو معلومات، ذیابیطس اور فوائد کے لیے آسان اور مستقبل کے لیے مہیا کرنے کی سہولت ہوتی ہے۔

ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈ کو سمجھنے

ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈ، الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHRs) اور الیکٹرانک میڈیکل ریکارڈز (EMR)، مریض کی صحت کی معلومات کی وسیع ڈیجیٹل ری ایکٹریں۔ ان میں ڈیٹا کی وسیع اقسام جیسے جمہوریت، ادویات، ادویات، ادویات، اہم اشارات، امینگ اطلاعات، معلومات اور حسابات شامل ہیں۔

ذیابیطس کے لیے خصوصی طور پر ڈی ایچ آر نے تنقیدی اعداد و شمار پر قبضہ کر لیا ہے جن میں ہیملٹن اے1c سطح پر خون کا عطیہ ، انسولین کی پڑھائی ، انسولین کی انتظامیہ ریکارڈز ، زبانی ادویات ، جسم کے ماس انڈیکس ( بی ایم آئی) ، خون کا دباؤ ، لیپڈ اسکیس اور اینٹی‌میل جیسے پیچیدگیوں کے لئے بھی معلومات شامل ہیں ۔

ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز کی منظوری گزشتہ دو دہائیوں سے منظر عام پر آئی ہے، سرکاری تحریکوں، ٹیکنالوجی ترقیوں اور ان کی افادیت کو بہتر بنانے کے لئے استعمال کیا گیا ہے.

ذیابیطس کی ڈیٹا لینڈز کی دریافت: بڑے ڈیٹا کے معاملات کیوں ہیں۔

ذیابیطس ایک ڈیٹا-intive بیماری ہے. اس کے لیے مؤثر طریقے سے ایسے متعدد متغیرات کا پتہ لگانا پڑتا ہے جو وقت کے ساتھ ساتھ تبدیل ہوتے ہوئے پیچیدہ اور غیر آئینی طریقوں میں اکثر مختلف طور پر ظاہر ہوتے ہیں، جن میں جینیاتی، ماحول، چال چلن اور صحت کی دیکھ بھال کے لیے مختلف عوامل ہوتے ہیں. روایتی تحقیقاتی طریقوں کے مطابق۔

بڑے اعداد و شمار کی تحقیق کے برعکس ، عام طور پر ذیابیطس کی دیکھ‌بھال سے حاصل ہونے والے مختلف اعدادوشمار سے مختلف ہوتے ہیں ۔

• ] اسٹیسکل پاور: بڑے نمونے سائز چھوٹے مگر بامعنی اثرات کی مدد سے اور زیریں جماعتوں کے تجزیے جو چھوٹے مطالعوں میں زیرِ اثر ہوں گے۔
• Real-World ثبوت: [DHRs سے ڈیٹا حقیقی sconstitution, Comorbidies, اور نتائج جو کہ امتحانات کے کنٹرول شدہ ماحول سے باہر واقع ہوتے ہیں۔
• Temporal settlection: [Longitudinal datanns sulting یا دہائیوں سے محققین بیماری کے گرد مطالعہ، مداخلت کے طویل اثرات اور پیچیدگیوں کی قدرتی تاریخ کا مطالعہ کرنے کے قابل ہیں۔
• ہیترگینتی: [DHRs میں گرفتار شدہ آبادیوں کو تقسیمی معاملات کی جانچ اور ان عناصر کی شناخت کرنے کی اجازت دیتا ہے جو مختلف جمہوریہ، جغرافیائی اور سوشیکونیک جماعتوں پر اثر انداز ہوتے ہیں۔
• Cost Equant: استعمال کرنا موجودہ شمارندی ڈیٹا کا وقت اور خرچ کا اخراج کم کرتا ہے جس سے زیادہ تیز رفتار جانچ پڑتال اور دریافت ممکن ہوتا ہے۔

ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز کے ساتھ بڑے ڈیٹا اینالکز کا تجزیہ پہلے ہی ذیابیطس کی تحقیق میں اہم بصیرتوں کا احاطہ کر چکا ہے ، بیماری کے علاج کے واقعات کی پیشینگوئی کرنے اور علاج‌معالجے کے بارے میں پیشینگوئی کرنے کے لئے نامناسب نظریات کی شناخت کرنے سے ۔

ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز کیسے ذیابیطس کے لئے بڑے ڈیٹا اناولیسیس کو توانائی بخشتا ہے۔

اس طرح سے یہ بھی ممکن ہے کہ آپ اپنے حالات میں بہتری لا سکیں ۔

دُنیا کا نظارہ کرنا

جدید DHRs کو جب بھی ممکن ہو تو اسے ذیابیطس کے لیے مخصوص کیا جاتا ہے، اس کا مطلب ہے کہ ذیابیطس کی مقداروں کے لیے struction (مثلاً A1c، روزہ کردہ گلوکوز، پیٹ کی جلد، بی ایم آئی)، دوا کے احکام (ڈاگ، ادویات، فرسٹ، ڈی او)، اور روک تھام کے لیے، (سی ڈی ایف)، (سی ڈی) کی اقسام کے لیے ڈیٹابیس اور ان کے استعمال کے ذریعے براہ راست استعمال کیا جا سکتا ہے۔

جی ڈی ایچ آر کے اعداد و شمار کے علاوہ بے روزگاری سے متعلق معلومات پر قبضہ کرتے ہیں جیسے کہ کلائنٹ نوٹ، آؤٹریس اور مریض رابطے۔ قدرتی زبان کی کارکردگی (این ایل پی) تکنیک ان متن کے میدانوں سے قیمتی معلومات نکال سکتی ہے—مثلاً، ان میں سے کسی کو علاج کے واقعات، مریض کے انجام یا سماجی بیداری کے واقعات وغیرہ شامل ہو سکتے ہیں۔

طویل‌ترین سانس کی مشق اور ٹیمپل اینالیسیس

ذیابیطس کی تحقیق کے لیے DHR کی ایک سب سے زیادہ طاقتور خصوصیت یہ ہے کہ مریضوں کو وقت کے ساتھ ساتھ سفر کرنے کی صلاحیت۔ اقتصادی مطالعات کے برعکس جو ایک واحد کیمیائی عمل، طویل مدتی معلومات کو حاصل کرنے والے طالب علموں کو یہ بات سوچنے کی اجازت دیتے ہیں کہ کیسے ذیابیطس کو قابو میں رکھا جائے، کیسے مریض کے علاج کے لیے مثبت ہو جائے اور جب پیچیدگی پیدا ہو جائے تو یہ نہایت پیچیدہ بیماری کی شدت کو سمجھنے کے لیے تنقیدی کیفیت ہے۔

مثال کے طور پر ، محققین مختلف علاج‌شُدہ مراحل سے علاج کے دوران مریض کے اندر داخلی نظام کو قائم کرنے کیلئے ڈی‌ایچ‌آر ڈیٹا استعمال کر سکتے ہیں ۔

ڈیٹا کی جانچ کی ترتیبات

ذیابیطس کی دیکھ بھال کئی ترتیبات میں کی جاتی ہے: بنیادی نگہداشت کلینک، ختم کنجری طرز عمل، ہسپتال، ایمرجنسی شعبے، فقہ اور بڑھتی ہوئی، گھر پر موجود نگرانی نظام۔ DHS جو ان ترتیبات میں شامل ہیں ایک متحدہ مریض کا ریکارڈ بنا سکتے ہیں جو خاص طور پر ذیابیطس کے مریضوں کے لیے ضروری ہے، جن میں اکثر کئی کومس اور مختلف امراض کی دیکھ بھال کی ضرورت ہوتی ہے۔

Mering DHR data with as nows — بطور فقہا اعداد و شمار، فقہی ریکارڈ، لیبارٹری ڈیٹا بیس، بیماری رجسٹریشن اور سماجی تفاعل ڈیٹا بیس کے ذخائر— Unionsing the analy taffants. یہ متصلہ ڈیٹا بیسس محققین کو قابل بناتے ہیں کہ وہ مکمل نگہداشت کو جانچ سکیں اور ادائیگی میں مکمل طور پر قابل یا سرخ شناخت کریں۔

حقیقی-world ثبوت نسل کشی

Randomed served tests سونے کے معیار کو برقرار رکھتے ہیں علاج کے لیے، لیکن وہ مہنگا، وقت کی کمیت اور اکثر پیچیدہ کام کرنے والے مریضوں کے ساتھ اکثر ایسے افراد کو جو عام طور پر نظر آتے ہیں، ان کو کمپیوٹر میں سب سے زیادہ دیکھا جاتا ہے. DHR-Dived meld ثبوت (RWE) کے ذریعے RC کی مدد کرتا ہے تاکہ وہ اپنی کارکردگی کو معمول میں قابلِ فہم، حفاظت، حفاظت اور حفاظتی اور قابوی ساخت میں ڈھال سکیں

ذیابیطس کی تحقیق میں ڈی ایچ آر ایس سے مختلف اینٹی‌میل‌میل‌مک‌مک‌فی‌سی‌اے کی کارکردگی کا موازنہ کرنے ، علاج کے وقت کے بارے میں معلومات حاصل کرنے ، انتہائی اہم واقعات کی جانچ کرنے اور ان کے بُرے واقعات کی پیشینگوئی کرنے والے اداروں کی شناخت کرنے کے لئے ڈبلیو‌او نے نیشنل‌ایس‌ایس کو وسیع پیمانے پر استعمال کِیا ہے ۔

ڈیٹا مواصلات اور کالمباور تحقیقی نیٹ ورکس

بڑے اعداد و شمار کی مکمل طاقت اس وقت پوری ہو جاتی ہے جب ڈیٹا کو اداروں، علاقوں اور اقوام کے گرد سے چلایا جاتا ہے۔ ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز، جب محفوظ پلیٹ فارمز کے ذریعے اور شیئر کیا جاتا ہے، تو انفنٹری ریسرچ نیٹ ورک کو قابل بناتا ہے جو لاکھوں مریضوں کے لیے مخصوص ڈیٹا کے ذریعے ڈیٹا کو کنٹرول کر سکتا ہے.

یہ نیٹ ورک محققین کو غیر معمولی نمونے کے سائز اور فرقوں کے ساتھ مطالعے کرنے کی اجازت دیتے ہیں، انکشاف کی رفتار کو تیز کر سکتے ہیں. وہ مختلف آبادیوں میں مختلف اعداد و شمار کی درستی اور دیکھ بھال کے قابل بھی ہیں، ان کے ثبوت کی بنیاد کو مضبوط کرنے کے لئے

ذیابیطس کی تحقیق اور نگہداشت پر مفید اثرات

ڈی ایچ آر-ڈریڈ ڈیٹاetس پر بڑے ڈیٹا کی درخواست سے پہلے ہی ذیابیطس کی تحقیق میں اہم ترقیات پیدا ہو چکی ہیں۔ کئی شعبے تبدیل شدہ صلاحیت کی عکاسی کرتے ہیں۔

خطرات کی وجہ سے پیدا ہونے والی ماڈلنگ

DHR ڈیٹا پر تربیت یافتہ مشین سیکھنے والے Alphabets نے ذیابیطس پر قابو پانے، تناسب اور پیچیدگیوں کی پیشینگوئی کرنے کی صلاحیت کو ظاہر کیا ہے. ان پیشینگوئیوں میں تبدیلی کی گئی ہے جو مختلف قسم کے کیمیائی نمونے ہیں

میں شائع ہونے والی ایک قابل ذکر تحقیق [1] دی لینسٹ ڈیجیٹل ہیلتھ نے مشین سیکھنے کے نمونے کو 2.5 ملین سے زائد مریضوں کے استعمال کیا جو روایتی طور پر قابل ذکر ہے کہ ہسپتال کی تعمیر کے لیے روایتی طور پر روایتی طور پر بنیاد پر تیار کرنے کے لیے ہسپتال کی پیش کش کی جا رہی ہیں.

بیماری کی شرح‌وتربیت اور بیماری کی شرح

ذیابیطس کو روایتی طور پر 1 اور قسم کی اقسام 2 میں تقسیم کیا گیا ہے لیکن اس بین‌الاقوامی درجہ بندی کو ہر قسم کے اندر ہیرجنائٹ کی کمی کی وجہ سے ماہرین کو یہ پتہ چلا ہے کہ ذیابیطس کی مختلف اقسام میں فرق ہے ، جن میں ذیابیطس کے مریضوں کے اعداد و شمار کی بابت مختلف معلومات ہیں اور علاج بھی شامل ہیں ۔

عملی مؤثر تحقیق

اینٹی‌میل‌میل‌میل‌کُن ایجنٹوں کے ساتھ — جن میں میٹformin ، سلفن‌لورس ، ڈی‌پی‌پی-1 ، جی‌پی‌پی‌ٹی‌ایس‌ایس‌ایس‌ایس ، ایس‌ٹی‌ٹی‌ایس‌ایس‌ایس‌ایس‌ایس‌ایس‌ایس‌ایس‌ایس ، پیچیدہ علاج‌سسسسسسسسسسسسسسسسسسائیٹ ، ڈی‌وی‌وی‌وی‌وی‌وی‌ڈی‌ڈی‌ڈی‌ڈی‌ڈی‌ڈی‌اے کے اعداد‌وے کو واضح کرنے کے لئے استعمال کئے گئے ۔

صحت کی بابت تحقیق

ڈی‌آر اعداد نے ذیابیطس کی دیکھ‌بھال اور نسلی ، نسلی ، نسلی اور جغرافیائی گروہوں میں مسلسل تقسیم‌شُدہ بیماریوں پر روشنی ڈالی ہے ۔

مشکلات اور نظریات

جبکہ ذیابیطس کے لیے ڈی ایچ آر پر مبنی بڑے ڈیٹا کی تحقیق کے امکانات بہت زیادہ ہیں، اس امکان کو سمجھنے کے لیے کئی اہم چیلنجز کو کہا جانا چاہیے۔

ڈیٹا کی اہمیت اور مکمل

DHR اعداد و شمار کو بنیادی طور پر حساب کتاب میں شامل کیا گیا ہے، تحقیق کے لیے نہیں، اس کے نتیجے میں غلطی، عدم استحکام، عدم اعتماد اور عدم اعتماد شامل ہیں. اخذ شدہ بتاریخ Ad درجوں پر ایک چیلنج ہے،

غیر ذمہ‌دارانہ اور معیاری

صحت کی ترقی میں ترقی کے باوجود، ڈی ایچ آر نظام مختلف نظاموں سے آگے بڑھ رہے ہیں اور اس کے علاوہ مختلف حالات میں بھی معلومات کی تشکیل، کوڈ اور اصطلاحات استعمال ہو سکتے ہیں۔

پریفیکچر ، سیکورٹی اور کنساس

بڑے ڈیٹا ریسرچ جو DHRS کے ذریعے اہم نجی اور حفاظتی پریشانیوں کا شکار ہے. مریض صحت کی معلومات حساس ہے، اور کئی ذرائع سے جاری ڈیٹا کی فراہمی کا خطرہ بڑھ جاتا ہے. طالبان کو ڈیٹا کی تنصیب کا خطرہ

ڈیٹا نجی بہترین عوامل پر مزید معلومات کے لیے [FLA سیکورٹی ہدایت ایچ ایس دیکھیے۔

الورۃ باس اور ایکیتی

ڈی ایچ آر ڈیٹا پر تربیت یافتہ مشین سیکھنے والے ماڈلوں کو غیر فعال یا غیر واضح طور پر قابل استعمال کر سکتے ہیں اگر تربیت یافتہ اعداد و شمار کو نشان زدہ آبادی کا نمائندہ نہیں ہے مثلاً اگر ڈی ایچ آر ڈیٹا کسی مخصوص ادارہ کے زیر انتظام نسلی یا سوشیوک جماعتوں کے لیے نمائندگی کرتا ہے تو اس کے نتیجے میں ان گروہوں کے لیے ناکافی ہو سکتا ہے اور تربیتی کے لیے مختلف اداروں کو معلومات کا استعمال کرنا ہوگا، مختلف تربیتی ڈیٹا کو بہتر بنانے اور ان پر عمل میں شامل کرنا ضروری ہے۔

دوبارہ کوشش اور عمومی صلاحیت

DHR پر مبنی بڑے ڈیٹا سے حاصل کردہ ڈیٹا Analys مخصوص اعداد و شمار کے لیے حساس ہو سکتے ہیں، انتخابات سے قبل اور اناطولیہ طریقوں سے استعمال ہوتے ہیں۔کوڈنگ طرزیات میں کوڈنگ، مریض آبادیوں اور صحت کی دیکھ بھال کے ماڈلز میں مختلف نتائج حاصل ہو سکتے ہیں۔

مستقبل میں راہنمائی اور حوصلہ‌افزائی

ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز اور ذیابیطس کے لئے بڑے ڈیٹا کی تحقیق بہت تیزی سے جاری ہے، ٹیکنالوجی ترقی، دوبارہ سے آنے والی فضاء میں تبدیلی اور حقیقی دنیا کے ثبوت کی قیمت کے بارے میں تسلیم کرنے میں اضافہ۔ کئی قابل اعتماد سمتوں کا آغاز ہو رہا ہے۔

Crescentation of Crosscons ministor and Wearab Design Data

CCClin linic ares (CGmails) اعلیٰ سطح پر ڈیٹا کا ایک سرمایہ پیدا کرتا ہے—glocose ہر چند منٹ بعد پڑھنے والا ہوتا ہے جس سے گلِسِمِک کنٹرول کی ایک بہت زیادہ تصویر فراہم ہوتی ہے.

ماہرینِ‌نفسیات اور اُن کی ترقی‌پسندانہ باتیں

مصنوعی ذہانت (AI) میں شامل ہیں، بشمول گہرا سیکھنا، غیر واضح سیکھنے اور بڑی زبانوں میں ماڈلز، ڈی ایچ آر پر مبنی ذیابیطس کی تحقیقات کے لیے نئی حدود کھول رہے ہیں۔ اے آئی اے میں اسے پیچیدہ، غیر لائنانہ نمونے شناخت کر سکتے ہیں جو روایتی طور پر روایتی معلومات کو کھو سکتے ہیں۔

امریکی ایڈز ایسوسی ایشن ریسرچ پیج سے مزید سیکھیں۔

جنکی معلومات ذیابیطس کیلئے

جنکو مکمل طور پر شراکتی مطالعات (GWAS) نے ذیابیطس کے خطرے اور پیچیدگیوں سے متعلق سینکڑوں جینیاتی لوسی کی شناخت کی ہے۔ڈی ایچ آر-ڈریڈ فقہی ڈیٹا کے ساتھ مل کر جنینی معلومات کی تحقیقات کی جاسکتی ہیں اور علاج کے لیے جینیاتی ساختیں زیادہ قابل ہو جاتی ہیں اور ڈی این ایچ ڈی اے کے لیے معلومات کو محفوظ کرنے کے لیے معلومات کو وسیع کرنے کے لیے معلومات اور ان کی دیکھ ریکھ کے استعمال کرنے کے لیے معلومات کو کافی حد تک محدود کیا جاتا ہے۔

مریض- آؤٹ آؤٹ آپریشن اور مریض صحت کے لیے عمومی ڈیٹا۔

انورپورٹنگ مریض کے نتائج (PROs)— جیسے کیفیت حیات، غیر فعال بوجھ اور علاج تسکین فراہم کرتی ہے—نٹو ڈی ایچ آرس زیادہ مریضانہ رویہ فراہم کرتا ہے ذیابیطس اور اس کے انتظام کے بارے میں

سیاست اور سیاست مستقبل کے لئے تجاویز پر غور کرتی ہے۔

ذیابیطس کے لیے DHR- پر مبنی بڑے ڈیٹا کی تحقیقات کے مکمل امکان کو سمجھتے ہوئے صحت کے آئی ٹی ایم ایس ایم کے لیے سرمایہ کاری، ڈیٹا کے معیاروں میں سرمایہ کاری کی ضرورت پڑے گی۔ پالیسی کے ماہرین کو انتہائی ترقی دینے میں کردار ادا کرنا، ڈیٹا کی فراہمی کے ساتھ ساتھ ساتھ ساتھ ان کی صلاحیتوں کو بھی برقرار رکھنا چاہیے۔

FDA elf-World ثبوت اور ڈیٹا صفحہ طبی پیداوار میں حقیقی معلومات کے استعمال کے بارے میں مزید معلومات فراہم کرتا ہے۔

مستقبل میں ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز کا اندراج جس میں محفوظ ڈیٹا شیئر کے لئے بلاکچین جیسے ٹیکنالوجیز کے ساتھ، نجی امدادی اناطولیہ کے لئے تربیت یافتہ سیکھنے اور قدرتی زبان میں اضافہ کرنے سے ذیابیطس کی تحقیق کے لیے مزید معلومات کو وسیع کیا جائے گا۔

کُنَّا

ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز نے بنیادی طور پر ذیابیطس کی تحقیق کے شعبے کو تبدیل کر دیا ہے جس سے ڈیٹا کے بڑے بڑے ڈیٹا کے اندر موجود ڈیٹا کے لیے ضروری معلومات فراہم کی جا رہی ہیں. وسیع اور سستے ڈیٹا سے طویل معلومات حاصل کرنے کے لیے، کثیر التعداد تحقیقاتی نیٹ ورک سے، ڈی ایچ آر ایس کے ذریعے طالب علموں سے سوال کرنے اور جواب کرنے کے قابل ہو گئے ہیں جو پہلے پہنچ چکے تھے، اس کے نتیجے میں معلومات کو بہتر بنایا گیا ہے، علاج، علاج اور ہماری صحت اور صحت کی صحت کی سمجھ میں بہتری کے لیے

تاہم ، راہ آگے کو چیلنج کے بغیر نہیں بلکہ معلومات ، انتہائی حساسیت ، تنہائی ، الجبرای تعصب اور اصلاحی مسائل ہیں جو تحقیقی کمیونٹی ، صحت کے نظام اور پالیسی کے مطابق توجہ کی طلب کرتے ہیں ۔

ٹیکنالوجی آگے بڑھتے ہوئے آگے چل کر ، ڈی ایچ آر کی بڑی بڑی ڈیٹا کی تحقیق کا مستقبل غیرمعمولی طور پر قابل یقین نظر آتا ہے. ثبوتوں اور اخلاقیات کے غیر مستحکم معیاروں کو برقرار رکھتے ہوئے ، ہم ڈیجیٹل ہیلتھ ریکارڈز کو پوری طرح سے سمجھ سکتے ہیں تاکہ دنیا بھر میں لاکھوں لوگوں کے لئے ذیابیطس کی دیکھ‌بھال اور انجام‌کار بہتر ہو سکیں ۔