Giới thiệu: Cách mạng dữ liệu trong nghiên cứu tiểu đường

Bệnh tật được định hình bởi một mạng lưới dày đặc gồm điều kiện kinh tế xã hội &mash; trong giáo dục, nhà ở, quyền chăm sóc và giảm cân; và những hành vi cá nhân như ăn kiêng, hoạt động vật lý và y học. cho đến gần đây, các nhà nghiên cứu dựa vào các cuộc khảo sát và thử nghiệm lâm sàng để hiểu những ảnh hưởng này, phương pháp thường bỏ qua sự phức tạp và quy mô thực tế của sự tương tác với nhau. Việc cập nhật dữ liệu lớn, được cung cấp bởi dữ liệu điện tử (Ry, hoạt động vật lý và hỗ trợ y tế). Cho đến khi các nhà nghiên cứu dựa trên các dữ liệu có thể thay đổi và các dữ liệu có thể được để tìm ra những kết quả của các dữ liệu có thể xảy ra trong quá trình quản lý và kiểm tra dữ liệu có thể gây ra bởi các vấn đề về hành vi tính chất và các vấn đề về hành vi học. Tại sao việc phân tích của các vấn đề này lại có thể xảy ra các dữ liệu gây ra các vấn đề khó khăn và các vấn đề về hành vi học và các dữ liệu trong quá trình xử lý học và các vấn đề về hành vi học khác.

Vũ trụ mở rộng của dữ liệu tiểu đường

Dữ liệu lớn về chăm sóc sức khỏe được đặc trưng bởi khối lượng, vận tốc, đa dạng và tính xác thực.

  • Bản lưu trữ sức khỏe Eleccic (EHRs): ) kết hợp với các dữ liệu lâm sàng chưa được cấu trúc như giá trị phòng thí nghiệm (HbA1c, creatinine), chẩn đoán, lệnh y học, và các dấu hiệu thiết yếu, kết hợp với văn bản chưa được cấu trúc từ các ghi chú y tế.
  • Thiết bị thường xuyên và màn hình Glucose (CGM): ) dòng thời gian thực của lượng đường huyết, bước, nhịp tim, chất lượng giấc ngủ và thậm chí chỉ thị căng thẳng.
  • Pharmacy và khẳng định Data: Ghi chép thuốc được điền, thêm vào khoảng thời gian và bảo hiểm cho thấy các mẫu hình của việc sử dụng y tế và theo dõi thuốc.
  • Dữ liệu thống kê từ Apps and Portals:) Bản ghi thực phẩm, triệu chứng, thiết bị theo dõi cảm xúc, và kết quả được thông báo bệnh nhân.
  • Các chương trình truyền thông và truyền thông trực tuyến: Những bài báo như R/diabetes của ông và các nhóm Facebook không có cơ sở để cung cấp những kinh nghiệm kiên nhẫn, mối quan tâm và những chiến lược để đối phó.
  • Bộ dữ liệu quản trị và Pblic: ) Dữ liệu chung, chỉ mục môi trường thực phẩm, mạng lưới giao thông và dữ liệu thời tiết mô tả bối cảnh xã hội và vật lý.

Khi các nguồn khác nhau này được liên kết và phân tích chung, chúng tiết lộ các liên kết mà sẽ vô hình trong bất kỳ bộ dữ liệu riêng lẻ nào. ví dụ, 2022 dữ liệu kết hợp CGM với các chất liệu xung quanh như vậy xã hội trong những vùng thu nhập thấp hơn chịu đựng nhiều hơn 30% thời gian trong quá trình tăng đường huyết vào buổi tối và cuối tuần, gợi ý một liên kết giữa thời gian làm việc, việc, việc tiếp cận thực phẩm và kiểm soát lượng đường huyết thông thường nhật.

Trạng thái kinh tế xã hội hình thành thế nào?

Theo Tổ chức Y tế Thế giới, nguy cơ phát triển loại 2 là cao hơn 2–4 lần so với những người nghèo nhất so với những người giàu nhất ở nhiều nước.

Thu nhập, giàu sang và vật chất khó khăn

Thu nhập thấp tạo ra nhiều rào cản cho việc tự quản lý tiểu đường. những người có nguồn tài chính hạn chế thường phải đối mặt với những cuộc trao đổi giữa việc mua thực phẩm, trả tiền cho các loại thuốc, và mua phương tiện đi lại đến phòng khám. sử dụng dữ liệu phân tích liên kết thuế và dữ liệu sức khỏe ở Anh cho thấy những cá nhân với mức thu nhập thấp nhất là những người có khả năng bị thương mại thấp hơn nhiều hơn nhiều khả năng phải nhập viện để giảm thị trường chứng cứ cho sự can thiệp của chính sách hấp dẫn như insulin.

Giáo dục và sự hiểu biết về sức khỏe

Khả năng giáo dục ảnh hưởng đến việc bệnh nhân điều khiển hệ thống chăm sóc y tế như thế nào và giải thích được thông tin y tế. xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của các thông tin cổng bệnh nhân cho thấy rằng những người có trình độ giáo dục thấp hơn sử dụng ít hơn và ít có khả năng hỏi những câu hỏi rõ ràng hơn, có thể dẫn đến sự hiểu lầm về insulin làm việc hay các đề nghị ăn kiêng. một phân tích lớn dữ liệu từ hệ thống giáo dục đa ổ bụng nhận thấy rằng bệnh nhân không có cấp bằng cấp cao có mức Hb1c trung bình, cao hơn 0.8% so với những trường đại học, ngay cả sau khi kiểm soát tuổi, và gánh nặng trường học có thể kết nối với các kết quả sức khỏe cộng đồng hoặc nhân viên chăm sóc sức khỏe.

Truy cập vào chăm sóc sức khỏe và địa lý của cơ hội

Các nhà nghiên cứu có thể xác định “đồng vắng chăm sóc sức khỏe ”.

Comment

Trong khi bối cảnh kinh tế xã hội đặt ra giai đoạn, hành vi hàng ngày quyết định xem mục tiêu của đường truyền siêu vi có được không.

Ăn kiêng và hoạt động thể chất vào thời kỳ thực

Thí dụ, cuộc nghiên cứu về việc dùng phương pháp CGM với thiết bị theo dõi sức khỏe và ứng dụng giảm thiểu lượng đường cao su trong một mức trung bình 22%, cho thấy việc học tập về các bản ghi chép thực phẩm từ một ứng dụng phổ biến xác định bữa ăn sáng với hơn 30 gram chất Mê - ri - bô - nê được liên kết chặt chẽ với nồng độ cao trong vòng nửa buổi sáng, nhưng hiệu ứng này cũng giảm khi bữa ăn cũng chứa ít nhất 15 gram protein.

Ngoài việc tự báo cáo thuốc

Theo truyền thống, những cuộc nghiên cứu dựa trên những cuộc khảo sát của bệnh nhân, vốn nổi tiếng là không chính xác. Dữ liệu lớn cung cấp một quyền hạn đáng tin cậy hơn: việc cung cấp thuốc bổ sung thuốc, kiểm tra các bài đăng nhập khẩu điện tử, và bút insulin thông minh ghi lại mọi lần tiêm. Phân tích dữ liệu từ một chuỗi thuốc lớn cho thấy rằng trong tuần qua có 20% giảm đi, phù hợp với các hạn chế tài chính.

Hút thuốc, rượu và những loại sống khác

Dữ liệu liên kết các nhà nghiên cứu cho phép theo dõi tác động lâu dài của việc hút thuốc và sử dụng rượu với tiểu đường biến chứng. một nghiên cứu kết hợp dữ liệu thuế thuốc lá cấp quốc gia với hồ sơ về việc giải phóng rượu ở Hoa Kỳ cho thấy rằng một số bệnh nhân báo cáo uống nhiều rượu (4 giờ ngày/ ngày) có tỷ lệ giảm thiểu 50% lượng tiểu đường liên quan đến tiểu đường thấp hơn năm năm sau đó, điều chỉnh để kiểm soát và kiểm soát áp lực của máu.

Phương pháp phân tích để kết hợp kinh tế xã hội và dữ liệu hành vi

Sự đổi mới thực sự là sự tổng hợp của những loại dữ liệu khác nhau này. những phân tích cấp cao cần thiết để xử lý sự rối loạn, thiếu dữ liệu, và tương tác phức tạp.

  • Học dự đoán rủi ro:) Gradient đẩy mạnh và mạng thần kinh được đào tạo theo dữ liệu có cấu trúc EHR cộng với biến số lượng dân số có thể dự đoán nguy cơ nhập viện với độ chính xác cao. Ví dụ, một mô hình được phát triển ở Kaiser Conver Conver, sử dụng tính năng như số lần hẹn, tỷ lệ nghèo trong zip, và khả năng biến đổi trước Hb1 để nhận diện bệnh nhân với năm nguy cơ rủi ro thăm bệnh nhân với năm lần nguy cơ nguy cơ nguy cơ nguy cơ nguy hiểm của bộ phận khẩn cấp.
  • Hệ thống phân tích văn bản lâm sàng và Hệ thống Trích dẫn kiến thức trong ngôn ngữ có thể chiết xuất các chất quyết định xã hội như “thực phẩm bất an hoặc chỉ sống trong các ghi chú.
  • Causacal Techniques: ) Vì tình trạng kinh tế xã hội không được chỉ định ngẫu nhiên, các nghiên cứu quan sát có thể được xác định. Phương pháp như phân tích biến số (v. d. bằng cách sử dụng khoảng cách đến cửa hàng tạp hóa như một ủy nhiệm cho việc tiếp cận thực phẩm) và sự khác biệt (sự thay đổi trong thời gian giữa các nhóm) giúp ước tính hiệu ứng caus. Một ứng không thể được là đánh giá của SNP (CPA). Việc tăng lợi ích cho các nhà nghiên cứu tăng 10% lợi ích trong vòng người lớn.
  • Phân tích và định hướng xã hội:) Kết nối mạng xã hội từ các dữ liệu ghi lại hoặc chương trình cộng đồng tham gia có thể cho thấy sự cô lập góp phần vào kết quả xấu. Trong một thí sinh, phân tích mạng của bệnh nhân trong một cộng đồng tiểu đường trực tuyến xác định rằng những người có mức trung tâm thấp (bằng cách kết nối) đã tham gia thấp hơn trong các hoạt động quản lý bản thân.

Truyền sự hiểu biết sang hành động: Y khoa và sức khỏe cộng đồng

Kiến thức thu thập từ dữ liệu lớn không chỉ đơn thuần là lý thuyết; nó đã được tái phát triển thực hành và chính sách.

Những sự cảnh giác và sự ủng hộ của quyết định cá nhân

Những nền tảng dữ liệu tích hợp có thể tạo ra những cảnh báo thực tế cho các bác sĩ lâm sàng. chẳng hạn, một bảng điều khiển kết hợp dữ liệu EHR với các công ty chăm sóc có mã hóa khu phố và các công ty dược phẩm có thể đánh dấu bệnh nhân như là “sự rủi ro lớn cho việc dùng thuốc không phải thuốc và đề nghị tham khảo ý kiến về công việc xã hội.

Phân bổ mục tiêu và tài nguyên chính sách

Tại Chicago, phân tích địa lý về sự lan tràn tiểu đường, bản đồ thức ăn sa mạc, và tuyến đường giao thông công cộng dẫn đến việc đặt các trung tâm sức khỏe cộng đồng có thể tiếp cận bằng xe buýt.

Công bằng và công bằng

Dữ liệu lớn là một thanh kiếm hai lưỡi. Mô hình dự đoán được đào tạo dựa trên dữ liệu thiên vị có thể bền vững. Chẳng hạn, một thuật toán dùng chi phí chăm sóc sức khỏe quá khứ để dự đoán tương lai có thể đánh giá thấp nhu cầu của những bệnh nhân có thu nhập thấp, đã tránh được chăm sóc. Các nhà nghiên cứu đang phát triển các thuật toán công bằng để điều chỉnh rõ ràng các biến như chủng tộc, thu nhập, và địa lý để ngăn chặn các kết quả có định kiến. [FLT: 0] Viện nghiên cứu quốc gia về chẩn đoán và Bệnh viện Nhi đồng [FL] [FL] [FL: T] [FL] [FB] và BK] [FL] [FL] [FL]] Các nhà nghiên cứu] [T] [T] [T]] [T] và BK]]]

Quan tâm đến đạo đức và quyền riêng tư

Bộ và liên kết dữ liệu nhạy cảm tăng quan trọng: sự đồng ý thông hiểu, thông tin phân tách, và khả năng sử dụng phân loại. Ví dụ, các nhà bảo hiểm có thể dùng dữ liệu hành vi để điều chỉnh giá trị. Các khung quản trị bên ngoài, như các chương trình nghiên cứu [FLT: 0] [FLT: 0], bao gồm giám sát cộng đồng và sử dụng các chính sách trong suốt. & lt;-- kết nối bên ngoài - [FL2] -- [FL:] Bộ Nghiên cứu [FL: 0]

Hướng tương lai: Từ dữ liệu đến sự can thiệp

Cơn sóng sáng tạo kế tiếp bao gồm việc đóng vòng lặp giữa dữ liệu và hành động. Các phân tích thời gian thực có thể gây ra sự chuyển đổi giữa các dữ liệu và thiết bị lưu trữ và CGM có thể gây ra các ứng dụng điện thoại thông minh. Chẳng hạn, một hệ thống theo dõi xu hướng và dữ liệu định vị có thể gửi một thông điệp: “Scixin của bạn đang tăng lên và bạn đang gần một cửa hàng tạp hóa. Hãy xem xét việc chọn một mạng hỗ trợ thấp có thể tương ứng với các ứng xã hội được kiểm tra ngẫu nhiên trong các thử nghiệm. Ngoài ra, hệ thống tăng dần các dữ liệu có thể xác định xã hội trong kho lương thực và nhà ở, và sự an toàn sẽ hiệu lực hơn; kế hoạch chăm sóc sức khỏe [Flt]: yếu tố phụ đề: yếu tố trợ sức khỏe: [Flt] đã bắt đầu] để kiểm tra các mô hình & mật khẩu bên ngoài [Ft] -- d.

Một biên giới khác là việc sử dụng nghiên cứu liên tục, nơi mà nhiều tổ chức đào tạo mô hình dựa trên dữ liệu kết hợp mà không chia sẻ thông tin về thể chất của bệnh nhân, bảo tồn sự riêng tư trong khi cho phép phân tích quy mô lớn phương pháp này được điều khiển trong mạng nghiên cứu tiểu đường.

Kết luận: Tính công bằng về sức khỏe qua dữ liệu

Dữ liệu lớn đã cung cấp một cửa sổ chưa từng có vào các nhà điều khiển của thế giới thực về kết quả tiểu đường. bây giờ chúng tôi biết rằng mã zip và thu nhập của bệnh nhân thường được dự đoán nhiều hơn so với bất kỳ giá trị phòng thí nghiệm nào. mô hình hành vi, liên tục được chụp bởi các tiện ích và công cụ số, thêm vào một chiều không gian khác cho phép cá nhân, sự can thiệp đúng lúc. Tuy nhiên, sức mạnh của các công cụ này phải được sử dụng một cách hợp lý hơn. dữ liệu, độ trong suốt, chất lượng và cam kết để đảm về sự cân bằng là thiết yếu để đảm bảo rằng sự phân hủy bỏ không còn có tác dụng làm giảm sự phân biệt đối hơn nữa. Khi các dữ liệu được sử dụng với một số lượng lớn, các dữ liệu cung cấp cho một đường dẫn đến một đường dẫn tiểu đường dẫn đến tiểu đường dẫn không chỉ là một bệnh nhân, mà còn có hiệu quả hơn nữa, mà còn cần thiết để duy nhất là sự hỗ trợ sức khỏe và sự hỗ trợ sức khỏe cũng có thể giảm thiểu thiểu thiểu thiểu các kết quả của bệnh nhân, và cũng cần thiết để giảm thiểu thiểu thiểu năng lượng sức khỏe.

Tài nguyên đã chọn để mở rộng