Table of Contents

Vấn đề khó khăn ngày càng gia tăng trong một thế giới đang thay đổi

Diebetes mlitus đại diện cho một trong những thách thức sức khỏe toàn cầu nhất của thế kỷ 21 trong khi quản lý lâm sàng đã phát triển đáng kể với các phương pháp tiêm phòng và insulin mới, kết quả vẫn không đổi đều trên dân số. sự bất hòa này không chủ yếu là do sự khác biệt sinh học nhưng bởi các yếu tố kinh tế phức tạp của xã hội tạo ra những rào cản hiệu quả để quản lý bệnh tật và xác định những rào cản này đòi hỏi những sự thay đổi cơ bản về y tế và phân tích, và kết quả là những kết quả không cân bằng cho lắm.

Hiểu được những rào cản kinh tế xã hội để quản lý tiểu đường

Những rào cản về kinh tế xã hội đối với việc quản lý tiểu đường là đa mặt và thường liên quan đến nhau những rào cản này ảnh hưởng gần như mọi khía cạnh của việc chăm sóc tiểu đường từ chẩn đoán ban đầu đến việc tự quản lý hàng ngày nó là thiết yếu để hiểu được những yếu tố tạo ra những trở ngại cho bệnh nhân

  • Giá trị của insulin, lượng đường, thuốc men và thực phẩm lành mạnh có thể bị cấm cho những cá nhân không có bảo hiểm đầy đủ hoặc thu nhập sử dụng. Ngay cả trong các quốc gia có chi phí chăm sóc y tế phổ thông, chi phí ngoài chi phí cho các nhu yếu phẩm như dải thử nghiệm và các màn hình tiếp tục phân phối đường huyết có thể rất đáng kể.
  • Hiểu được những nhiệm vụ quản lý tiểu đường phức tạp, bao gồm đếm lượng đường, điều chỉnh insulin, và giải thích việc đọc lượng đường huyết, yêu cầu một mức độ nào đó của việc biết đọc biết đọc. hạn chế hoặc vô ích có thể dẫn đến những kết quả kém tự quản lý và tệ hơn.
  • Thành công cho chăm sóc sức khỏe ): cách xa các phòng khám, chờ lâu để được bổ nhiệm, và thiếu các nhà nghiên cứu nội tiết tố hoặc các nhà giáo dục tiểu đường trong những khu vực bị trì hoãn hoặc không đủ khả năng chăm sóc.
  • Những cá nhân an toàn thực phẩm thường dựa vào những thức ăn kém dinh dưỡng làm cho sự biến đổi glyclyclic không đáng giá, và chất dinh dưỡng có thể làm tăng độ đa dạng dinh dưỡng.
  • Sự bất ổn định : không thể thay đổi nhà ở hoặc nhà ở không thể phá vỡ thuốc lưu trữ, các mẫu ngủ thông thường, và khả năng duy trì một thói quen nhất quán định để kiểm tra nồng độ insulin trong máu và tiêm insulin.
  • Hỗ trợ chuyên môn ): sống một mình hoặc thiếu một mạng lưới hỗ trợ của gia đình và bạn bè có thể giảm động cơ tự chăm sóc và tăng nguy cơ trầm cảm, thường xảy ra trong việc quản lý tiểu đường và phức tạp hơn nữa.
  • Việc thiếu phương tiện đáng tin cậy ngăn cản nhiều người tham dự các cuộc hẹn y tế, nhận toa thuốc, hoặc truy cập vào chương trình giáo dục tiểu đường.

Những rào cản này không tồn tại trong sự cô lập; chúng tương tác và hợp tác lẫn nhau, tạo ra một môi trường thử thách cho việc tự quản lý bệnh tiểu đường hiệu quả. hệ thống y tế truyền thống thường không nắm bắt được những yếu tố này theo cách có cấu trúc, đó là nơi mà dữ liệu cách tân trở nên quan trọng.

Vai trò biến đổi của phân tích dữ liệu trong việc chăm sóc sức khỏe

Dữ liệu phân tích đã trở thành một công cụ cần thiết trong y tế hiện đại, cung cấp khả năng để lấy ra những dữ liệu có ý nghĩa từ các dữ liệu lớn và phân tách. Trong bối cảnh của bộ quản lý tiểu đường, phân tích di chuyển ngoài việc báo cáo đơn giản về mức Hb1c để xác định những yếu tố xã hội và kinh tế tiềm ẩn mà dẫn đến kết quả thực hiện. Bằng cách kết hợp dữ liệu lâm sàng với kinh tế xã hội, hành vi và dữ liệu môi trường, một cách phân tích cung cấp một cái nhìn bao quát về kinh nghiệm bệnh nhân. Cách này tương ứng với sự thay đổi rộng rãi về mặt tích, nơi mà kết quả là các dịch vụ chăm sóc tập trung của dữ liệu được giao phối.

Công nghệ đổi mới trong bộ sưu tập dữ liệu

Thiết bị mang được và giám sát liên tục Glucose

Sự gia tăng của thiết bị mặc mặc vừa đủ đã mở ra những biên giới mới trong dữ liệu tiểu đường. Bộ sưu tập kỹ thuật phân tích kỹ thuật đường huyết liên tục (CGM), thông minh bút insulin, và bộ theo dõi hoạt động tạo ra những thông tin có độ phân hủy cao, thời gian thực mà cung cấp sự hiểu biết chưa từng thấy về hành vi và phản ứng sinh lý học của bệnh nhân. Ví dụ, bộ phận xử lý lượng đường huyết áp (CMMM), sản xuất hàng ngày, tiết lộ những mẫu huyết cầu cao và tiểu cầu thường bị thiếu hụt bởi các thử nghiệm ngón tay cắt ngang. Khi dữ liệu chất lượng hạt này kết hợp với thông tin về hoạt động vật lý và mức độ căng thẳng, nó trở thành yếu tố quản lý kinh tế. Đối với bệnh nhân, những người có thể tái phát hiện qua đêm, có thể bị bệnh nhân bị thiếu hụt máu và các yếu tố liên quan hệ với các bệnh nhân thường xuyên hoặc các yếu tố khác về y tế, có thể xác định mức độ dinh dưỡng tương tự nhiên trong các yếu tố xã hội, hoặc tương tự nhiên trong các yếu tố xã hội, để xác định mức độ dinh dưỡng tương tự.

Ứng dụng sức khỏe Di động

Sức khỏe (mHHHHHH) Ứng dụng cao hơn đã trở thành công cụ hiệu quả cho cả việc thu thập dữ liệu và sự tham gia của bệnh nhân. Các ứng dụng được thiết kế để quản lý tiểu đường thường cho phép người dùng ghi lại các thực phẩm, thuốc men, hoạt động vật lý và các giá trị huyết thanh. Ứng dụng tiên tiến hơn để kết hợp các tính năng như mã số của mã số dữ liệu về thông tin dinh dưỡng, máy tính insulin, và nhắc nhở thuốc. Các dữ liệu được tạo ra bởi các ứng dụng này cung cấp một nguồn cung cấp nhiều bằng chứng thực tế về cách quản lý các tình trạng bệnh nhân bên ngoài thiết lập lâm sàng. Tính năng này có thể giúp hiệu chỉnh dữ liệu xã hội với các dự án xã hội xác định rõ ràng. Bằng cách thẩm định những thông tin liên kết hợp pháp lý của người dùng. Bằng cách kiểm tra sức khỏe xã hội. Bằng cách kiểm tra các vấn xác thực phẩm, các ứng xử lý các ứng dụng có thể truy cập và các thiết bị chuyển đổi mật, ứng y tế, và các thông tin có thể thu nhập y tế, nhờ đó có thể thu thập thông tin liên kết hợp nhất định thông tin về các thông tin

Ghi chép sức khỏe điện tử là căn cứ dữ liệu

Dữ liệu sức khỏe điện tử (EHRs) đang tiến triển từ các bộ nhớ tạm thời của các ghi chú lâm sàng thành nền tảng động lực. Hệ thống EHR hiện đại có thể tích hợp dữ liệu từ thiết bị có thể sử dụng, ứng dụng nhà sản xuất, các yêu cầu dược phẩm, và dịch vụ xã hội tham chiếu. Sự kết hợp này tạo ra một hồ sơ dài về cuộc hành trình y tế của mỗi bệnh nhân, bao gồm cả hai chiều hướng lâm sàng và xã hội. Việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NP) được sử dụng ngày càng nhiều để chiết xuất thông tin kinh tế từ các ghi chú chưa được thiết kế. Một bác sĩ ghi chú có đề cập đến "khó khăn gây ra" hoặc "nạn nhân" để tránh sự kiện di chuyển có thể chứa dữ liệu có tính chất có tính chất có tính chất hữu ích, và có thể xác định các cơ hóa xã hội, có thể giúp đỡ sử dụng các bệnh nhân có khả năng tăng cường độ bảo hiểm và lợi cho phép các hệ thống y tế xã hội, và các cơ hội có khả năng hỗ trợ khả năng hỗ trợ khả năng hỗ trợ khả năng hỗ trợ hỗ trợ hỗ trợ hỗ trợ tính năng hỗ trợ trợ trợ

Mô hình học hỏi và dự đoán máy

Máy học (ML) đại diện cho một sự tiến bộ đáng kể vượt qua các phương pháp thống kê truyền thống trong việc phân tích dữ liệu tiểu đường. Trong khi các mô hình hồi quy truyền thống có thể xác định sự tương tác giữa các yếu tố kinh tế xã hội và kết quả, thuật toán ML vượt trội trong việc nắm bắt các tương tác phức tạp, phi tuyến tính giữa nhiều biến số. Khả năng này đặc biệt có giá trị để hiểu làm thế nào các rào cản kinh tế xã hội kết hợp để ảnh hưởng đến quản lý tiểu đường theo những cách không rõ ràng ngay lập tức.

Nguy cơ bị căng thẳng và can thiệp vào thời kỳ đầu

Các thuật toán học siêu giám sát có thể được đào tạo trên các bộ dữ liệu lịch sử để dự đoán bệnh nhân nào có nguy cơ mắc bệnh tiểu đường thấp nhất, chẳng hạn như bệnh tiểu đường, bệnh tiểu đường, hoặc bệnh tiểu đường, hoặc bệnh hạ đường huyết trầm trọng. Những mô hình dự đoán này không chỉ kết hợp các biến số lâm sàng như chức năng chăm sóc y tế HbA1 và thận, mà còn cho thấy các chỉ số kinh tế xã hội như kiểu bảo hiểm, mức độ thu nhập, và khoảng cách đến các thuốc giảm đau gần nhất. Kết quả là một số rủi ro phản ánh hiệu quả của các yếu tố y tế và xã hội. Bệnh nhân xác định như nguy cơ cao có thể đăng ký trong các chương trình chăm sóc đặc biệt về chăm sóc đặc biệt về mặt xã hội, hỗ trợ tài chính hoặc hỗ trợ tài chính. Việc này là mục tiêu hiệu quả hơn nhiều nguồn tài chính và đảm bảo rằng nguồn lực hơn nữa, những người có thể đến nguồn lực và nguồn lực cần thiết bị hạn chế nhất và nguồn lực nhất, nhưng có thể đạt được giới hạn chế độ hiệu lực nhất.

Nhận diện những mẫu mực ẩn giấu trong dữ liệu phức tạp

Ví dụ, các thuật toán tập hợp các kỹ thuật học tập không giám sát, như cụm và phân tích giai đoạn, có thể tiết lộ cấu trúc ẩn trong kinh tế xã hội và các dữ liệu lâm sàng. Ví dụ, cụm thuật toán có thể xác định nhóm phụ của bệnh nhân trẻ tuổi, cao cấp HbA1c, thường xuyên thăm viếng bộ phận khẩn cấp, và cư trú trong sa mạc thực phẩm. cụm này đại diện một loại hình riêng biệt của quản lý tiểu đường tiểu đường có thể không bị bắt bởi sự cố định rủi ro truyền thống. Một khi nhóm phụ này có thể được nghiên cứu thêm để thiết kế các biện pháp liên kết hợp. Phân tích phân tích phân tích có thể giảm số lượng lớn của các biến kinh tế đối tượng tương quan đến các yếu tố nhỏ hơn, như "nếu thiếu kinh tế" hoặc "người có thể sử dụng tính chất riêng biệt chủng tộc" mà có thể sử dụng để dự đoán các mô hình cá nhân, các nhà nghiên cứu về kết quả có thể giải pháp giải thích hợp hơn.

AI có thể giải thích được về sự tin cậy lâm sàng

Một thách thức quan trọng trong việc triển khai máy tính học tập trong chăm sóc sức khỏe là vấn đề "hộp đen", nơi mô hình phức tạp làm dự đoán chính xác nhưng cung cấp thông tin về vấn đề này. Trong bối cảnh của việc sử dụng rào cản kinh tế xã hội, các nhà sản xuất và chính sách cần hiểu các lý luận đằng sau khả năng can thiệp phù hợp. Những tiến bộ trong trí thông minh nhân tạo (XAI) đang giải thích vấn đề này. Đối với một mô hình có thể giải thích được. Phương pháp như slug (P) (P) (Prawley Addlanveveveation pullanations) và LI (các nhà sản xuất chính sách tiên đoán mô hình) và LI (localalt số yếu tố dự đoán) có thể giúp nhận ra các biến cụ thể nhất cho bệnh nhân. Đối với một ví dụ, có thể giải thích một bệnh nhân có khả năng gây ra các mối nguy hiểm về bệnh nhân, và sự hỗ trợ y tế và sự hỗ trợ y tế, và sự thiếu hụt thông tin vào các yếu tố gây ra các kết quả của bệnh nhân.

Phân tích dữ liệu địa lý

Truy cập chăm sóc sức khỏe và tài nguyên cộng đồng đang tăng cao

Phân tích dữ liệu địa lý, thường được tiến hành trong hệ thống thông tin địa lý (GIS), thêm vào một chiều không gian vào việc nghiên cứu hàng rào kinh tế xã hội. Bằng cách địa lý địa lý địa lý và phủ chúng với bản đồ của cơ sở y tế, dược phẩm, cửa hàng tạp hóa, và tuyến giao thông công cộng, các nhà nghiên cứu có thể hình dung khả năng tiếp cận vật lý của các nguồn tài nguyên liên quan đến tiểu đường. Những phân tích này có thể định lượng khái niệm của sa mạc "traqueacy," và " thiếu thốn thức ăn", và " thiếu dinh dưỡng" với một chính xác là không thể. Đối với một phân tích của nhà phân tích GIS có thể tiết lộ rằng các bệnh nhân sống trong một khóa đặc biệt mã số thời gian phải di chuyển trung bình 30 phút để tiếp cận với các bệnh nhân, so với các dịch vụ phụ cận, so với 10 phút so với các dịch vụ phụ cận, có thể đảm bảo sự thay đổi thời gian.

Nhận diện điểm nóng cho việc di chuyển tài nguyên

Những điểm nóng này thường trùng khớp với những vùng kinh tế xã hội bất lợi. Một khi xác định được, những vùng địa lý này có thể được ưu tiên cho việc can thiệp vào y tế công cộng. Chẳng hạn, một bộ phận y tế có thể thiết lập một phòng khám di động xoay qua các điểm nóng, cung cấp kiểm tra cơ bản, giáo dục và quản lý thuốc trực tiếp trong cộng đồng. Tương tự, phân tích địa lý có thể hướng dẫn địa lý nơi đặt các trung tâm y tế mới hoặc khu vực cung cấp thuốc để lấp khoảng trống. Hình dung bản đồ trên một nguồn hỗ trợ sức khỏe có khả năng hỗ trợ sức khỏe và giảm thiểu các công cụ chính trị.

Dữ liệu môi trường trộn

Bên ngoài cơ sở y tế, phân tích địa lý có thể ảnh hưởng đến việc quản lý bệnh tiểu đường. điểm số đi bộ, độ nghiêng chất lượng không khí, và mật độ của nhà hàng hóa nhanh so với cửa hàng tạp hóa là tất cả các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến hoạt động vật lý và sự lựa chọn chế độ ăn uống. các yếu tố này thường liên quan đến tình trạng kinh tế xã hội như là sự kết hợp thu nhập thấp, mức độ không gian màu xanh, chất lượng không khí thấp hơn, và nhiều thức ăn nhanh hơn. bao gồm các biến môi trường trong mô hình không gian, các nhà nghiên cứu có thể hiểu đầy đủ hơn về các rào cản văn cảnh mà bệnh nhân phải đối mặt. ví dụ, có thể cho thấy sự kết hợp thu nhập thấp và mức thu nhập thấp hơn một phần của H1 là sự thiếu vệ sinh viên có thể đi bộ trong khu vực an toàn, có thể đạt được trong các cơ sở hạ tầng hạ tầng hạ tầng, hoặc giảm hiệu quả của công viên có thể gây ra sự tăng hiệu quả về các kết quả của các thiết bị giảm thiểu hoặc giảm thiểu năng lượng giao thông tin về các công viên.

Sự kết hợp của dữ liệu xã hội và hành vi

Những sự phân chia về sức khỏe

Hệ thống chăm sóc sức khỏe đã tập trung vào dữ liệu lâm sàng, nhưng sự công nhận ngày càng tăng về tầm quan trọng của các nhà phân tích xã hội đã dẫn đến sự tích hợp của các công cụ duyệt có cấu trúc vào chăm sóc thường xuyên. Các phương pháp như giao thức để đáp ứng cho dữ liệu lâm sàng và hỗ trợ bệnh nhân, rủi ro, và kinh nghiệm (PRIP) và các nhu cầu về chế độ bảo vệ môi trường Y tế (GGG) đang được sử dụng trong các thiết lập lâm sàng để thu thập dữ liệu chuẩn hóa trong sự an toàn, nhà ở, tiện ích, rào cản vận chuyển, và giao thông tin liên hệ với nhau. Khi dữ liệu này được liên kết với dữ liệu ERH, nó tạo ra một tập hợp dữ liệu dài mà cần thiết cho các kết quả xã hội và kết quả xã hội có thể cần thiết cho phép truy cập vào các kết quả xã hội có thể kiểm soát và có thể dẫn đến các kết quả xã hội này.

Dữ liệu ứng xử từ thiết bị kết nối

Thiết bị liên kết, bao gồm phụ tá nhà thông minh, cảm biến điện thoại thông minh, và các chương trình thông minh kết nối mạng Internet, đang tạo ra dữ liệu ứng xử thụ động cung cấp ngữ cảnh cho quản lý tiểu đường. Ví dụ, các mẫu giấc ngủ được thu thập từ thiết bị có thể tương quan với tính năng chuyển đổi đường truyền ngày hôm sau. Các thông tin bị tắt trong một tình trạng kinh tế hoặc nhà ở, thường gây ra bởi sự căng thẳng hoặc bất ổn định, được biết đến để ảnh hưởng độ nhạy insulin. Tương tự, dữ liệu hoạt động vật lý từ máy tính bàn bước hoặc theo dõi GPS có thể cho thấy liệu bệnh nhân có cơ hội an toàn để thực hiện. Có thể thay đổi hoạt động cơ sở dữ liệu trong một tình huống kinh tế, như một tập hợp công việc bị mất việc hay bị trầm cảm hay bị giảm cân bằng. Khi chương trình phân tích, có thể ảnh hưởng đến các dấu hiệu của các dấu hiệu hành vi hệ thống định vị trí trước của bệnh nhân có thể gây ra dấu hiệu ứng với hoạt động của bệnh nhân.

Ảnh hưởng đến sức khỏe cộng đồng và chính sách

Những hiểu biết được tạo ra bởi dữ liệu phân tích mới không đơn thuần là học tập; chúng có những liên quan trực tiếp đến chiến lược sức khỏe cộng đồng và sự phân bổ tài nguyên. sự tiếp cận có dữ liệu cho phép một sự thay đổi từ những chiến dịch sức khỏe cỡ 1-tất cả cộng đồng đến sức khỏe cộng đồng chính xác, nơi mà sự can thiệp được điều chỉnh theo những nhu cầu cụ thể của các tổ chức phụ được định nghĩa bởi bối cảnh kinh tế xã hội và địa lý.

  • sự can thiệp cộng đồng ): chương trình phân tích có thể xác định những khu vực có sự phát tán tiểu đường cao và có thể tiếp cận với thực phẩm lành mạnh, dẫn đến việc thiết lập các khu vườn cộng đồng, thị trường nông dân, hoặc dưới dạng phân phối thực phẩm trong những khu vực cụ thể.
  • Mô hình thanh toán dựa trên Value ): Các nhà chi trả và hệ thống y tế đang sử dụng các phương pháp phân tích thay thế để thiết kế mô hình thanh toán thay thế khuyến khích việc xác định các phương pháp xã hội. Ví dụ, một kế hoạch sức khỏe có thể cung cấp các chi phí bảo hiểm hoặc chia sẻ chi phí cho bệnh nhân tham gia vào các chương trình phòng chống tiểu đường dựa trên cộng đồng được xác định thông qua phân tích dữ liệu là hiệu quả.
  • Dữ liệu về địa lý và văn hóa địa lý có thể thông báo chiến lược của các dịch vụ chuyển tiếp sang cầu nối địa lý. Điều này bao gồm việc xác định những người kiên nhẫn nào cần biết chữ số và truy cập Internet để thăm dò ảo, cung cấp thiết bị hoặc hỗ trợ kết nối cho những người không biết.
  • Chương trình hỗ trợ công nghệ ): dữ liệu về liên kết giữa các yếu tố kinh tế xã hội và kết quả tiểu đường củng cố trường hợp cho sự thay đổi chính sách trong những vùng như mở rộng y tế, trợ giúp nhà ở, lợi ích thực phẩm, và mức lương tối thiểu tăng. Các bộ lập pháp thường hoạt động khi có dữ liệu địa phương hiển thị chi phí tài chính của hoạt động.
  • Hệ thống phục hồi ): Các bệnh viện và phòng khám đang sử dụng các phân tích để thiết kế lại dòng công việc của họ, chẳng hạn như việc đưa các nhân viên y tế cộng đồng vào các nhóm chăm sóc cho bệnh nhân được xác định là có nguy cơ cao do các yếu tố xã hội, hoặc đề nghị các cuộc hẹn cùng ngày cho bệnh nhân có khó khăn trong việc làm.

Những thử thách và sự suy xét theo thực tế

Dù khả năng phân tích dữ liệu có thể gây trở ngại cho việc quản lý tiểu đường, nhưng phải cẩn thận định hướng những công cụ này một cách có trách nhiệm và cân bằng một số thách thức quan trọng và đạo đức.

Quyền riêng tư và an ninh của dữ liệu

Sự kết hợp của kinh tế xã hội và dữ liệu hành vi với dữ liệu bệnh viện tạo ra một chân dung riêng lẻ của cá nhân, bao gồm thông tin về thu nhập, nhà ở và các thói quen hàng ngày. Dữ liệu này rất nhạy cảm và yêu cầu sự bảo vệ mạnh mẽ chống lại việc truy cập trái phép, bị vi phạm, hoặc lạm dụng. Bệnh nhân phải được thông báo về những dữ liệu đang được thu thập, như thế nào nó sẽ được sử dụng, và sẽ được truy cập vào nó như thế nào. Quá trình đồng ý và theo các quy định như là tính bảo hiểm cổng và Đạo luật bảo hiểm Y tế (HPA) trong Bộ Tư pháp Hoa Kỳ hoặc Tổng hợp pháp Biện hộ Dữ liệu bảo vệ BKT (GP) là những yêu cầu tổ chức Y tế, nhưng các dữ liệu, đặc biệt khi kết hợp với các hệ thống xác định, các hệ thống xác định, phải được tăng khả năng xác định lại khi thiết lập lại dữ liệu, thậm chí xác định lại, các hệ thống xác định dữ liệu cần thiết bị truy cập dữ liệu cần thiết bị truy cập dữ liệu.

Công bằng và bi - ga - ri

Các mô hình máy học tập chỉ tốt như các thuật toán được đào tạo. Nếu dữ liệu lịch sử chứa những khuynh hướng liên quan đến chủng tộc, sắc tộc, hoặc địa vị kinh tế xã hội, những thành kiến này sẽ được mã hóa và có khả năng phóng đại bởi thuật toán. Ví dụ, nếu một tập hợp dữ liệu được đào tạo dưới đại diện cho bệnh nhân từ mức thu nhập thấp, kết quả dự đoán có thể thực hiện không tốt cho dân số đó, dẫn đến việc quản lý rủi ro và phân bổ bất bình đẳng nguồn lực. Tương tự, nếu công cụ xem xét cho các thiết kế xã hội không có hiệu lực trên các nhóm đa dạng, họ có thể bỏ lỡ mất dấu hiệu của các nhóm cần thiết lập địa chỉ tập hợp. Các thuật toán có thể đòi hỏi sự cố gắng tập hợp, sử dụng dữ liệu, và thiết kế, và cũng có thể sử dụng khả năng định hướng dẫn tập hợp của các kỹ thuật nhân khẩu học và các công cụ có tính toán.

Truy cập kỹ thuật số để chia sẻ và sử dụng

Nhiều phương pháp tổng hợp dữ liệu mới được thảo luận, như thiết bị mặc và ứng dụng Health, giả sử rằng bệnh nhân có quyền truy cập vào điện thoại thông minh, kết nối internet và kỹ thuật số để sử dụng những công nghệ này một cách hiệu quả. Tuy nhiên, sự phân chia số là một rào cản kinh tế xã hội. Bệnh nhân là người già, có ít chữ viết, sống ở nông thôn với cơ sở hạ tầng thấp, hoặc không đủ khả năng khả năng khả năng khả năng các dự án dữ liệu có thể bị loại bỏ. Việc loại bỏ này tạo ra một vấn đề thiếu dữ liệu có thể tự phân tích và dẫn đến các kết quả tương đối được thiết kế cho các khả năng tương đối bị nhìn thấy. Để giảm thiểu các dữ liệu, bộ sưu tập này phải là những lựa chọn dựa trên nhiều phương pháp kỹ thuật, như là những lựa chọn dựa trên các dự án kỹ thuật số hoặc các dự án bổ sung, hoặc các phương pháp chọn có thể chọn theo định số, hoặc các phương pháp chọn có thể loại bỏ các phương pháp chọn có thể được thêm vào các phương pháp chọn theo định lượng cao.

Stigma và sự cứng đầu

Tập hợp dữ liệu về các điểm tương đối kinh tế xã hội có nguy cơ bị kì thị và phân biệt đối xử. Nếu dữ liệu về thực phẩm bất ổn hoặc nhà ở không ổn định không được xử lý với sự bảo mật thích hợp, nó có thể dẫn đến bệnh nhân bị gán cho "sự phân biệt chủng tộc" hoặc "sự quản lý cao" của các nhà cung cấp chăm sóc y tế, hoặc tệ hơn, bị từ chối một số dịch vụ hoặc bảo hiểm bảo hiểm bảo hiểm. Cũng có nguy cơ dự đoán các mô hình phân phối có thể được sử dụng để biện hộ phân phối chăm sóc cho bệnh nhân có kết quả thấp do yếu tố xã hội, thay vì cung cấp họ với các cơ chế hỗ trợ bổ sung. Các khung khung khung phải được đảm bảo đảm bảo sử dụng dữ liệu như vậy các thông tin kinh tế xã hội cho mục đích và các mục đích riêng của nó và việc sử dụng hỗ trợ bệnh nhân, và sử dụng khả năng hỗ trợ thông tin trợ, và hỗ trợ thông tin cần thiết lập tập tin để hỗ trợ, và sử dụng để hỗ trợ thông tin để hỗ trợ thông tin của bệnh nhân, và sử dụng khả năng hỗ trợ thông tin để hỗ trợ thông tin cá nhân, và sử

Hướng tương lai

Các ngành phân tích dữ liệu để hiểu được những rào cản kinh tế xã hội đối với việc quản lý tiểu đường đang tiến triển nhanh chóng, và một số xu hướng mới xuất hiện có khả năng định hình quỹ đạo tương lai của nó.

Sự kết hợp giữa các cuộc khảo sát xã hội và cộng đồng

Nghiên cứu tương lai được mong đợi để kết hợp dữ liệu từ nền tảng truyền thông xã hội và các cuộc khảo sát cộng đồng để thu thập thông tin thời gian thực, thông tin được thông tin bệnh nhân về bối cảnh xã hội. xử lý ngôn ngữ tự nhiên của mạng xã hội có thể cung cấp các tín hiệu sớm của bệnh nhân về tình trạng kinh tế, các thách thức sức khỏe tâm thần, hoặc các vấn đề truy cập thực tế trong cộng đồng. khảo sát cộng đồng, gửi tin nhắn thông qua các tổ chức truyền thông tin nhắn, có thể thu thập dữ liệu từ những người thường bị thiếu bởi hệ thống chăm sóc y tế thông thường xuyên. khi liên kết với dữ liệu lâm sàng thông qua các phương pháp liên kết cá nhân, các nguồn thông tin có thể cung cấp một hình ảnh thực tế của các vùng đất bị ảnh ảnh hưởng bởi sự của bệnh tiểu đường xã hội.

Tiến bộ trong trí thông minh nhân tạo

Những tiến bộ trong trí thông minh nhân tạo, đặc biệt trong việc học sâu và củng cố học tập, sẽ tăng cường khả năng dự đoán kết quả và khuyến khích sự can thiệp sâu có thể xử lý dữ liệu không có cấu trúc như ghi chú lâm sàng, hình ảnh, và cảm biến dữ liệu với độ chính xác cao. Các thuật toán học có thể được sử dụng để tối ưu hóa các chuỗi các can thiệp theo thời gian, tìm hiểu mà tổ hợp các dịch vụ hỗ trợ xã hội, điều chỉnh chăm sóc y tế, và giáo dục bệnh nhân cung cấp kết quả tốt nhất cho hồ sơ riêng của bệnh nhân. Những hệ thống AI này sẽ trở nên cá nhân và thích nghi hơn, có khả năng đề nghị bệnh nhân thực sự sử dụng điện thoại thông qua thiết bị thông tin hay thiết bị thông tin cá nhân.

Khoa học dữ liệu tham gia không có khả năng hỗ trợ cộng đồng

Một hướng hứa hẹn là sự tham gia của cộng đồng vào quá trình phân tích dữ liệu. Khoa học dữ liệu dựa trên cộng đồng (CBPDS) đưa các nhà nghiên cứu khoa học, nhà cung cấp chăm sóc sức khỏe, và các thành viên cộng đồng để đồng tạo ra các câu hỏi, công cụ thu thập dữ liệu, và phương pháp phân tích. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập và có ý nghĩa đối với cộng đồng và rằng các sự hiểu biết được được chuyển đổi có thể hành động. CBPD cũng xây dựng lòng tin giữa cộng đồng và nhà nghiên cứu, giải quyết một số mối quan tâm về mặt đạo đức liên quan đến dữ liệu và việc sử dụng cộng đồng của họ và việc phân tích các mô hình của chính họ, có khả năng chuyển đổi và có khả năng cải tiến để đảm bảo rằng họ phục vụ cho người khác.

Kết luận

Những công cụ này làm giảm hiệu quả quản lý tiểu đường trên toàn cầu. từ sự kết hợp của thiết bị mặc quần áo và các ứng dụng phân tích kỹ thuật máy tính và địa lý đang cung cấp các công cụ mới để xác định và giải quyết các rào cản kinh tế phức tạp và đa chiều mà làm giảm hiệu quả các hoạt động của tiểu đường trên toàn cầu. từ sự kết hợp của thiết bị mặc mặc mặc quần áo và các ứng dụng trực tiếp đến ứng dụng của ứng dụng của máy học và địa lý học đang được xác định riêng rẽ. Khả năng thu thập và phân tích dữ liệu phức tạp, đa chiều chưa bao giờ lớn hơn. Những công cụ này cho phép chuyển đổi từ hoạt động tiểu đường truyền thông tin, một cách phản ứng, một cách đơn giản, một cách tiếp cận, và tính toán chính xác, dù cho phép các kết quả của các yếu tố đạo đức, nhưng cũng sẽ không chỉ để giải quyết các vấn đề về các yếu tố cá nhân, và sự cố định hợp lý về các yếu tố cơ bản chất đạo đức, nhưng cũng không có tính toán hợp lý về các tính chất hữu hiệu, nhưng cũng không có thể giải quyết định hợp lý về các kết hợp lý về các yếu tố cá nhân