Trong thời đại kỹ thuật số, việc chia sẻ dữ liệu và tích hợp đã trở thành những thành phần thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta đặc biệt là trong lĩnh vực sức khỏe và khỏe mạnh. với sự gia tăng ứng dụng sức khỏe và công nghệ có thể sử dụng, cá nhân ngày càng có khả năng theo dõi sự tập thể dục, dinh dưỡng, ngủ và tổng thể y tế trong thời gian thực. sự chuyển đổi từ chăm sóc dịch bệnh sang việc tự cải thiện liên tục các nguồn dữ liệu sức khỏe cá nhân. Tuy nhiên, giá trị thật của dữ liệu này nằm trong các kho chứa chất liệu riêng lẻ, nhưng trong khả năng chảy không nhất quán giữa các ứng dụng, thiết bị y tế. Các công cụ này được kết hợp chặt chẽ, cho phép người dùng có nhiều nguồn thông tin từ các nguồn cung cấp hỗ trợ sức khỏe và sức khỏe. Tuy nhiên, giá trị thực sự nghiên cứu về sức khỏe và các kết quả tăng cường độ tăng cường độ dinh dưỡng, và tăng cường độ tăng khả năng tăng khả năng tăng cường độ tăng khả năng tăng cường độ dữ liệu của các thông tin và tăng cường độ tăng cường độ tăng cường độ năng sử dụng và tăng cường độ tăng cường độ năng sử dụng năng tăng

Sự quan trọng của việc chia sẻ dữ liệu trong các ứng dụng sức khỏe

Việc chia sẻ dữ liệu trong các ứng dụng sức khỏe không chỉ đơn giản mà còn thay đổi cách mà cá nhân và y tá giải thích thông tin về sức khỏe. khi dữ liệu khác nhau - như là số bước, đọc lượng đường huyết, theo dõi thuốc men, và chất lượng ngủ - được liên kết, các mẫu xuất hiện mà không thể thấy được trong sự cô lập. kết nối này trao quyền cho người dùng thông minh có thể hành động và hỗ trợ các quyết định dựa trên bằng chứng.

Cá nhân được tăng cường

Chẳng hạn, một ứng dụng dinh dưỡng có thể truy cập vào bộ theo dõi nồng độ đường liên tục (CGM) của người dùng có thể gợi ý về thời gian ăn và phương pháp điều chỉnh chất cacbon để ngăn ngừa sự tăng đường trong máu. Tương tự, một ứng dụng thích hợp với khả năng đồng bộ của đồng hồ nhìn thông minh (HRV) có thể tối ưu hóa khả năng phục hồi cường độ trong ngày.

Sự quản lý tốt hơn về tình trạng kinh niên

Những bệnh phổ biến như tiểu đường, huyết áp và hen suyễn đòi hỏi sự giám sát liên tục và điều chỉnh thời gian. Những ứng dụng sức khỏe tương ứng giúp bệnh nhân củng cố dữ liệu từ các thiết bị tại nhà (bị sốc điện, khóa thu nhập, số lượng cao nhất mét) và việc chia sẻ báo cáo trực tiếp với đội chăm sóc của họ. Điều này làm giảm nhu cầu về việc thăm bệnh nhân thường xuyên trong khi cho phép bác sĩ khám phá các xu hướng sớm hơn. Chẳng hạn, bệnh nhân thất bại tim có thể tăng cân hàng ngày và áp suất máu cho thấy sự kết hợp với hồ sơ sức khỏe điện tử (E) nếu trọng lượng tăng đột ngột, hệ thống có thể báo động và cả bệnh nhân, thúc đẩy một sự điều chỉnh trước khi họ phát triển.

Dân số hiểu biết về sức khỏe

Khi tổng hợp (với sự phân tích đúng), dữ liệu về sức khỏe được hỗ trợ việc nghiên cứu và các sáng kiến sức khỏe cộng đồng. Phân tích mức độ dân số của dữ liệu ứng dụng tích hợp có thể cho thấy mối tương quan giữa hoạt động vật lý và sức khỏe tâm thần, phơi bày các tác nhân môi trường gây ra các cuộc tấn công hen suyễn, hoặc xác định các mẫu thuốc theo dõi trên các lực lượng lớn. Cách tiếp cận này tăng tốc độ nghiên cứu lâm sàng và giúp các cơ quan y tế công cộng phát triển hiệu quả hơn. Ví dụ, quản lý sức khỏe [FL: 0] [FL: 0] [FL:] Nhà quản lý sức khỏe [FL:] [FL: 1] đã sử dụng các thông tin có thể thống nhất từ dữ liệu có thể sử dụng và kết quả từ các bệnh nhân để cải thiện chăm sóc sức khỏe đồng thời gian và bệnh nhân để giảm đau kinh niên kỳ.

Công cụ hiện đại giúp xác nhận dữ liệu

Cơ sở hạ tầng kỹ thuật đằng sau sự kết hợp dữ liệu sức khỏe bao gồm một loạt các giao thức tiêu chuẩn, dịch vụ đám mây và khuôn khổ trao đổi. hiểu được những công cụ này giúp người dùng hiểu tại sao một số ứng dụng y tế lại làm việc với nhau một cách không thể tách rời trong khi những ứng dụng khác vẫn không tương thích.

Giao diện lập trình ứng dụng (APIs)

Các phần mềm này là xương sống của việc chia sẻ dữ liệu hiện đại. Chúng xác định cách các thành phần phần phần mềm tương tác, giúp bộ theo dõi sức khỏe gửi dữ liệu về ứng dụng dinh dưỡng hoặc nền tảng điện tử để lấy kết quả từ một hệ thống EHR. Phần lớn các hệ thống y tế dùng các kiến trúc khoa học và sử dụng JSON hoặc FHIR (FT Health Interpableableable) như là định dạng dữ liệu. FHR, được phát triển bởi HL7, đặc biệt quan trọng vì nó cung cấp tiêu chuẩn cho các nguồn dữ liệu lâm sàng (các bệnh nhân, quan sát), và bao gồm các cơ chế an ninh và ví dụ: [FT] Để đảm bảo các khả năng hỗ trợ sức khỏe thực hiện bởi các ứng dụng y tế, hệ thống y tế, hệ thống bảo rằng phần mềm hỗ trợ y tế tăng cường độ tăng cường (FTTTTTTTT) cho phép các ứng dụng, thông tin y tế, thông tin về ứng dụng và hỗ trợ sức khỏe của họ nhập vào ứng dụng y tế.

Các kho lưu trữ và nền tảng đồng bộ của mây

Cơ sở hạ tầng cho phép lưu trữ dữ liệu sức khỏe tập trung và truy cập qua các thiết bị. Dịch vụ như Google Cloud Health API và Amazon Health Lake cung cấp môi trường có thể điều chỉnh các ứng dụng có thể bảo mật lưu trữ và trao đổi dữ liệu. Chẳng hạn, các nền tảng đồng bộ như HealthKit (Apple), Google, và Samsung HealthAction như trung gian: thu thập dữ liệu từ nhiều ứng dụng và mặc quần áo và sau đó đưa ra các dữ liệu khác có khả năng lưu trữ và trao đổi dữ liệu. Lấy thí dụ, hệ thống chăm sóc sức khỏe Apple Kit. Lấy dữ liệu từ bước phản hồi, ứng ứng viên của tôi, như là các thiết bị hỗ trợ và kết nối với các ứng khác, có thể đọc được các dữ liệu khác qua hệ thống dữ liệu ứng, hoặc các ứng sức khỏe.

Trao đổi thông tin sức khỏe (HIEs)

HIE là những tổ chức giúp đỡ việc chia sẻ dữ liệu y tế cho các nhà cung cấp y tế, bệnh nhân và trả lương. Trong khi tập trung vào các cuộc trao đổi bệnh viện sang bệnh viện, HIE hiện đại đang mở rộng để bao gồm dữ liệu sức khỏe của bệnh nhân từ ứng dụng. Lấy thí dụ, [FLT: 0] Liên kết Y tế [FLT:] [FT: 1] kết nối hàng ngàn nhà cung cấp và cho phép bệnh nhân kết nối các ứng dụng y tế với các ứng dụng cá nhân của họ với các hồ sơ y tế thông qua cổng đã đồng ý. Điều này có nghĩa là người dùng có thể cho phép người dùng theo dõi máu tại nhà của họ có ứng dụng đọc trực tiếp các ứng dụng chính của họ để chăm sóc y tế, kết nối vòng quay giám sát và kết nối các vòng quay của bệnh nhân với các thiết bị y tế.

Bộ phát triển phần mềm (SDKs) và các thư viện mã nguồn mở

Để giảm ma sát phát triển, nhiều nền tảng cung cấp dữ liệu để quản lý sự xác thực, bản đồ dữ liệu và hợp lý hóa logic. Chẳng hạn, Google FidK [FLTK] cung cấp các giản đồ chuẩn cho các bộ cảm biến di động, mặc đồ bảo vệ sức khỏe và tự kiểm tra. Những dự án mã nguồn mở như [FLT: 0] mở và xây dựng các rào cản sức khỏe giống nhau.

Các lợi ích của sức khỏe quần chúng và đặc điểm hợp nhất của họ

Một số ứng dụng y tế đã tự thiết lập mình là những nhà lãnh đạo trong việc chia sẻ dữ liệu và tích hợp, cung cấp hệ sinh thái mạnh mẽ kết nối với một loạt các thiết bị và dịch vụ rộng lớn.

MyFitnessPal

MyFitnessPal là một trong những ứng dụng theo dõi dinh dưỡng được sử dụng rộng rãi nhất, và khả năng tích hợp của nó rất rộng. Nó có thể đồng bộ với hơn 50 bộ theo dõi tập hợp và có thể mặc, bao gồm Fitbit, Garmin, và Apple Watch, để tự động điều chỉnh mục tiêu của calorie dựa trên mức hoạt động. Ngoài ra, nó còn tích hợp với ứng dụng như Strava và Runkeeper để nhập dữ liệu và cân thông minh như các bit Abit Aria để cập nhật mục nhập. MyFitPal cũng cho phép ứng dụng khác (như là công cụ quản lý thức ăn hay bộ điều khiển) cơ sở dữ liệu mở rộng. Hiệu ứng dụng này có nghĩa là người dùng các bản ghi thông tin thường xuyên trong các mục nhập vào các thiết bị tăng cân bằng và tính cân bằng tâm linh hoạt động.

Fitbit

Nền tảng của Fitbit gồm có dây chuyền thiết bị mặc có thể mang và ứng dụng di động có thể theo dõi bước, nhịp tim, giai đoạn ngủ và nhiều hơn. Ứng dụng này tích hợp với hơn 100 dịch vụ khác nhau, gồm ứng dụng y tế nổi bật như MyFitnessPal, bị mất điện. Thêm vào đó là tài khoản Google, kết nối với hệ thống kết hợp với hệ thống EHR như một [FTT: 0] [FL: 0], có thể theo dõi sức khỏe [FL:1), cho phép các bác sĩ khám phá xem dữ liệu hoạt động trong công việc lâm sàng. Bên cạnh đó, bên cạnh việc nhập khẩu Google, và tương thích hợp với sự kết hợp hơn với điều kiện mở rộng hơn.

Sức khỏe táo

Sức khỏe của Apple (thường là Health Kit) đóng vai trò là kho lưu trữ tập trung về thiết bị iOS. Nó thu thập dữ liệu từ các thiết bị cảm biến có sẵn của iPhone (các bộ xử lý chuyển động, đo lường) cũng như từ dữ liệu lâm sàng và ứng dụng. Người dùng có thể xem bảng điều khiển sức khỏe của họ trong ứng dụng sức khỏe và cho phép các ứng dụng khác đọc hoặc ghi dữ liệu riêng. Y tế Apple cũng bao gồm tính năng ghi chép, cũng như dùng dữ liệu FHIR để tải dữ liệu lâm sàng từ bệnh viện và bác sĩ. Để nghiên cứu, khởi động bộ phận nghiên cứu và chăm sóc sức khỏe, cho phép các nhà nghiên cứu y tế có khả năng thu thập dữ liệu trực tiếp từ các ứng dụng này, đặc biệt là các ứng dụng hỗ trợ tính năng hỗ trợ tính năng tổng hợp và hiệu suất dựa trên phần mềm và ứng dụng dựa trên ứng dụng.

Name

Google Fit là bản tương ứng Antner với Y Tế Apple, mặc dù nó cũng có trên iOS, và cũng có thể tổng hợp dữ liệu từ nhiều ứng dụng và thiết bị khác nhau bằng cách sử dụng hệ thống định vị Google và cung cấp một kinh nghiệm theo dõi hợp nhất.

Những thử thách về việc chia sẻ dữ liệu trong các ứng dụng sức khỏe

Bất chấp sự tiến bộ kỹ thuật, nhiều rào cản cản trở sự chấp nhận rộng rãi và sử dụng hiệu quả dữ liệu về sức khỏe chia sẻ. người dùng và nhà phát triển phải định hướng các quy định riêng tư, các mối quan tâm chất lượng, và khoảng cách tương tác.

Mối quan tâm đến sự riêng tư và an ninh

Dữ liệu sức khỏe rất nhạy cảm và tuân theo các quy định nghiêm ngặt như Đạo luật bảo hiểm sức khỏe (HIPAA) ở Hoa Kỳ và Điều này tạo khoảng trống tin tưởng: người dùng lo lắng về sự vi phạm dữ liệu, chia sẻ không được phép, hoặc xác định lại dữ liệu chưa xác định. Sự sắp xếp 2021 của [FL: 0] của [FL], có nghĩa là họ không cần thiết phải thực hiện các biện pháp bảo vệ dữ liệu đầy đủ. Điều này tạo ra khoảng cách tin tưởng: người dùng lo lắng về các lỗi dữ liệu bị vi phạm, việc chia sẻ không được phép sử dụng, hoặc xác định lại dữ liệu bị hạn chế. Việc sử dụng các dữ liệu không có thể xác định lại, phải cung cấp dữ liệu riêng tư liệu để sử dụng để xác định và hỗ trợ trong việc sử dụng, để xác định dữ liệu có thể truy cập và sử dụng các ứng dụng các ứng dụng riêng tư liệu có thể truy cập, và hỗ trợ trong các ứng dụng.

Sự chính xác và đáng tin cậy

Hợp nhất hoá cả dữ liệu tốt lẫn xấu. Không chính xác đọc từ một tính toán có thể bị lỗi mặc, pin thấp, hoặc lỗi thuật toán có thể truyền đến nhiều ứng dụng và dẫn tới phân tích sai. Chẳng hạn, đếm bước không chính xác đến 10% có thể làm méo mó tính toán trong MyFitnessPal, gây ra người dùng quá mức độ hoặc chưa ăn. Tương tự, một tỷ lệ sai trong tim có thể gây ra cảnh báo sai trong hệ thống kiểm tra sức khỏe. Các nhà phát triển cần thực hiện kiểm tra dữ liệu hợp lệ, cung cấp khoảng cách tự tin, và cờ cho phép người dùng. Tính năng tương ứng cũng có thể bao gồm dữ liệu siêu dữ liệu siêu dữ liệu, chứng minh.

Vấn đề về khả năng giao tiếp và tiêu chuẩn hóa

Không phải mọi ứng dụng y tế đều nói cùng một ngôn ngữ. Ngay cả với FHIR, nhiều nhà cung cấp thực hiện mở rộng hay bỏ ra các trường tự chọn, dẫn đến sự tương thích. Hệ thống di sản EHR có thể vẫn dựa vào tiêu chuẩn cũ như HL7 v2, yêu cầu phần mềm giữa dịch tin nhắn. Hơn nữa, sự gia tăng của hệ sinh thái đóng (v. d., một số nhà sản xuất có thể mang hạn chế việc xuất dữ liệu đầy đủ cho ứng dụng của họ). Người dùng có thể chọn. Đạo luật Cong Century trong Bộ sửa đổi KDE, yêu cầu người cung cấp hệ thống thông tin FHR, để tiếp tục truy cập và tiếp tục thực hiện. Không cần phải chấp nhận một ứng dụng thường xuyên xuyên xuyên xuyên xuyên, không dùng dữ liệu kèm theo ứng dụng nào.

Quản lý đồng thuận và người dùng bị bệnh

Sự kết hợp dữ liệu đòi hỏi sự đồng ý rõ ràng từ người dùng, nhưng sự đồng ý lặp đi lặp lại có thể trở nên không được phép, hoặc gây khó hiểu. Nhiều ứng dụng dùng « chấp thuận chặt chẽ » bao gồm sự chấp thuận đọc/ ghi », yêu cầu truy cập vào mọi loại dữ liệu sức khỏe không có hạt. Chẳng hạn, ứng dụng này có thể hỏi người dùng chỉ hỏi quyền truy cập khi người dùng khởi động bản ghi (họ từ chối quyền hạn riêng). Ngoài ra, các ứng dụng này cũng cho phép xem xét ứng dụng trong bất kỳ trang nhất, nhận thức.

Sự chia sẻ dữ liệu trong công nghệ y tế

Khi công nghệ tiến hóa, cảnh quan chia sẻ dữ liệu sức khỏe sẽ trở nên tự động hơn, an toàn hơn, và tâm trí người dùng. một vài xu hướng đang nổi lên hướng về một tương lai nơi sự kết hợp được kết hợp và tin tưởng được xây dựng vào hệ thống.

Trí thông minh nhân tạo và những phân tích tiên đoán

Với dữ liệu được truyền ra giữa các ứng dụng, mô hình Al và máy học có thể phân tích các mẫu đã bị ẩn trước đó. Dữ liệu tích hợp (FLT: 0) Lấy dữ liệu [FL: 0] Nghiên cứu trái tim [FL: 1], và thông tin di truyền - có thể cung cấp dữ liệu dự đoán - có thể nhận dạng các mô hình hình quang học để phát hiện các điều kiện như chuẩn, cấu trúc trước công thức, sợi dây thần kinh giữa các công nghiệp, hoặc trầm cảm. Lấy thí dụ, [FT: 0] Nghiên cứu trái tim [FT:] [FL:] [FT: 1] Dùng dữ liệu từ bộ phận hình ảnh của chương trình xem xét kỹ thuật quang học tập trung tâm kết hợp với ứng dụng để xác định nhịp tim không được phân biệt nhịp tim. Ứng dụng Tương lai sẽ tăng khả năng thích ứng dụng giúp việc học tập tính năng thích ứng với thời gian thực sự hỗ trợ khả năng học tập dựa trên các thông tin cá nhân.

Name

Công nghệ xây dựng tạm thời cung cấp một giải pháp tiềm năng cho khả năng quản lý và chứng minh dữ liệu. Bằng cách ghi chép các giao dịch (các sự kiện chia sẻ dữ liệu) trên một sổ cái không thay đổi, người dùng có thể có một đường dẫn kiểm tra rõ ràng những người truy cập dữ liệu sức khỏe của họ và mục đích nào. Các hợp đồng thông minh có thể tự động đồng ý bỏ qua và đệ trình. Những dự án như [FLTT: 0] Mô hình [FLT: 1), còn có thể giảm bớt sự sai sót của hệ sinh thái.

Dữ liệu sức khỏe theo kiểu bệnh nhân (PGHD) trong thử nghiệm lâm sàng

Khả năng thu thập dữ liệu liên tục, khách quan từ các ứng dụng thiết bị điều chỉnh như Cục Quản lý Thực phẩm đang ngày càng chấp nhận các bằng chứng thực tế từ các ứng dụng sức khỏe tích hợp như kết thúc các ứng dụng y tế. Khả năng thu thập dữ liệu liên tục, khách quan (FLT: 1) đã sử dụng một đồng hồ quan và ứng dụng điện thoại di động để theo dõi các bệnh nhân bị tắc mạch thời gian. Như các công cụ tích hợp, các thử nghiệm lâm sàng thành thục (DDD: 0) sẽ không cho phép người tham gia vào các dữ liệu thông qua các thiết bị API và các thiết bị thông tin cá nhân.

Mở EHR và kiến trúc sư thứ nhất ARI

Tương lai của ứng dụng sức khỏe sẽ di chuyển tới các nền tảng mở hoàn toàn nơi dữ liệu không bị khóa vào hệ sinh thái độc quyền. Sự tổ hợp với các ứng dụng FHT:0, những kiến trúc này kích hoạt hệ sinh thái cắm nơi mà người dùng có thể chuyển từ một ứng dụng khác sang dữ liệu khác mà không mất dữ liệu lịch sử. Các công ty như Datica và Redox đã xây dựng nền tảng kết hợp với các ứng dụng có thể được sử dụng bởi bất kỳ ứng dụng nào. Kết hợp với các ứng dụng khác. Kết hợp với FHRSIRAS, các cấu trúc này sẽ dễ dàng hơn để xây dựng hệ thống bổ sung và chơi, khi mà người dùng có thể chuyển đổi từ một ứng dụng sang ứng dụng khác mà không cần dữ liệu lịch sử. Các công ty như hệ thống kết hợp các ứng dụng này sẽ được xây dựng ứng dụng khác.

Kết luận

Khả năng đồng bộ hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau - mặc định, theo đuổi dinh dưỡng, thiết bị y tế, và hồ sơ sức khỏe điện tử - không cá nhân hóa cách hiểu biết và tạo điều kiện cho việc chăm sóc bằng dữ liệu. Khả năng đồng bộ hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau - mặc định, thiết bị hỗ trợ dinh dưỡng, thiết bị hỗ trợ sức khỏe, và hồ sơ sức khỏe điện tử, kiểm soát cá nhân cá nhân và hỗ trợ phương pháp tích hợp, hỗ trợ việc chăm sóc thông tin, điều khiển dữ liệu. Tuy nhiên, tính chính xác xung quanh tính chính xác, tính hợp, sự đồng bộ mây và sự trao đổi thông tin về tương lai. Các ứng kỹ thuật này cung cấp nền tảng kỹ thuật cho các yếu tố này, trong khi ứng với các ứng dụng phổ biến như MytityPal, Fitbit, Apple, và Google Fiply, các kết nối thông tin có thể kiểm soát các kết quả của các kết quả tốt hơn, và kết quả tốt hơn để kiểm soát các kết quả của các dữ liệu có thể đạt được.