হেলথ কেয়ারে স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা ডিমিস্টিফাই করা

কর্মক্ষেত্রে স্বাস্থ্যসেবা ডেটা বিজ্ঞানী এবং বিশ্লেষকদের অবচেতন ভিজ্যুয়ালগুলি সুন্দরভাবে সংগঠিত স্প্রেডশীট, অ্যালগরিদম, প্রোগ্রামিং ভাষা প্রক্রিয়াকরণ ডেটা এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জামগুলি জড়িত যা রঙিন গ্রাফ এবং চার্টগুলিকে মন্থন করে৷ এবং অনুরূপ। যাইহোক, এটি বাস্তবতা থেকে অনেক দূরে।

বাস্তবে, ডেটা বিজ্ঞানীরা দৈনিক ভিত্তিতে একটি উপাদানের সাথে লড়াই করে - অসংগঠিত ডেটা। বিগ ডেটা বুম স্বাস্থ্যসেবা শিল্পকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করেছে। প্রতিবেদনগুলি প্রকাশ করে যে ক্লিনিকাল সরঞ্জাম, পরিধানযোগ্য ডিভাইসগুলির ক্ষেত্রে প্রযুক্তিগত অগ্রগতি, ইলেকট্রনিক হেলথ রেকর্ডস (EHR), এবং আরও অনেক কিছুর ফলে প্রচুর পরিমাণে ডেটা জেনারেশন হয়েছে।

আসলে, পরিসংখ্যান প্রকাশ করে যে স্বাস্থ্যসেবা শিল্প প্রায় জন্য অ্যাকাউন্ট ডেটার সম্পূর্ণ ভলিউমের 30% উত্পন্ন এছাড়াও, গড়ে একটি একক হাসপাতাল প্রতি বছরে 50 পেটাবাইটের বেশি ডেটা তৈরি করে। যাইহোক, ধরা হল যে উত্পন্ন ডেটার 80% এর বেশি অসংগঠিত।

এটি কী এবং কীভাবে এটি ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত গ্রহণ, যুগান্তকারী বিপ্লব এবং স্বাস্থ্যসেবা গবেষণা ও উন্নয়ন এবং উদ্ভাবনকে প্রভাবিত করে? আমরা এই নিবন্ধে খুঁজে বের করব.

স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা: একই ক্যাপসুল এর দুটি অর্ধেক

দুটি ভিন্ন ধরনের ডেটা বোঝার জন্য, আসুন স্বীকার করি যে প্রতিবার স্বাস্থ্যসেবা-নির্দিষ্ট পদক্ষেপ নেওয়া হলে স্বাস্থ্যসেবা ডেটা তৈরি হয়। এটি একটি পরিধানযোগ্য ডিভাইস থেকে বিপি রিপোর্টের মতো ডিজিটাল এবং তাত্ক্ষণিকভাবে একটি কাগজ-ভিত্তিক প্রেসক্রিপশন লেখার মতো এনালগ হতে পারে।

উত্পন্ন প্রতিটি ডেটা দুটি বিভাগের একটির অধীনে পড়ে। এখন, আসুন দুটির অর্থ কী তা বোঝা যাক।

স্বাস্থ্যসেবাতে স্ট্রাকচার্ড ডেটা

যেকোন ডেটা যা সহজবোধ্য এবং যেটি সুন্দরভাবে সংগঠিত, সহজে অ্যাক্সেসযোগ্য এবং একটি প্রমিত বিন্যাসে কাঠামোগত ডেটা গঠন করে। কাঠামোগত ডেটার মূল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে:

• সার্বজনীন বা অভিন্ন বিন্যাস নাম, তারিখ, চিকিৎসা কোড, এবং আরও অনেক কিছুর যথাযথ বৈশিষ্ট্য সহ
• আন্তঃক্রিয়া, যেখানে তাদের প্রমিতকরণ স্পেকট্রাম জুড়ে স্বাস্থ্যসেবা স্টেকহোল্ডারদের তাদের প্রয়োজনীয়তার জন্য এই ডেটা ব্যবহার করার পথ প্রশস্ত করে
• সন্ধানযোগ্যতা এবং প্রক্রিয়াযোগ্যতা ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণ, রেফারেন্সিং, রিপোর্টিং এবং আরও অনেক কিছুকে উৎসাহিত করতে

স্ট্রাকচার্ড ডেটার উদাহরণ

স্বাস্থ্যসেবাতে অসংগঠিত ডেটা

যে কোনো ধরনের ডেটা যা একটি মানসম্মত বিন্যাসে উপলব্ধ নয়, একটি অ্যাক্সেসযোগ্য অবস্থানে রয়েছে বা অপ্রসেসযোগ্য তা অসংগঠিত ডেটার বিভাগে পড়ে। দুর্ভাগ্যবশত, স্বাস্থ্যসেবাতে, তৈরি হওয়া অসংগঠিত ডেটার পরিমাণ তার সমকক্ষকে ছাড়িয়ে গেছে।

যদি স্ট্রাকচার্ড ডেটা উপসর্গগুলি প্রকাশ করে, তবে অসংগঠিত ডেটা অন্তর্নিহিত যুক্তি এবং অন্যান্য সূক্ষ্মতাগুলিকে আলোকিত করে। অসংগঠিত ডেটা ভালভাবে বোঝার জন্য, আমাদের বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণগুলি দেখতে হবে।

অসংগঠিত ডেটা উদাহরণ

অ্যাকশন থেকে ইনসাইট পর্যন্ত: ক্লিনিকাল সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করার জন্য অসংগঠিত ডেটা কীভাবে রূপান্তরিত করা যায় এবং ব্যবহার করা যায়

যে প্রযুক্তিটি অগণিত ধরণের অসংগঠিত ডেটার উত্স হিসাবে কাজ করে তা আমাদের সমাধান এবং কৌশলগুলিও এটির পাঠোদ্ধার করে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI), মেশিন লার্নিং (ML) এবং বিশ্লেষণের মতো উদীয়মান প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করে, আমরা শুধুমাত্র এই ডেটা টাইপটি সংগঠিত করতে পারি না কিন্তু কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টির জন্যও এটিকে বোঝাতে পারি।

আসুন এটি সম্ভব উপায়ে তাকান.

স্বাস্থ্যসেবাতে প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) ব্যবহার করা

নাম অনুসারে, এই প্রযুক্তি কম্পিউটারকে মানুষের ভাষা বুঝতে সক্ষম করে এবং এর মধ্যে রয়েছে আমাদের যোগাযোগের বিভিন্ন উপায় - বক্তৃতা, অডিও-ভিজ্যুয়াল, পাঠ্য এবং আরও অনেক কিছুর মাধ্যমে। মেশিন লার্নিং মডেলের সাহায্যে, আমরা এখন অসংগঠিত ডেটার বিশাল ব্যাচ প্রক্রিয়া করতে পারি এবং সমালোচনামূলক অন্তর্দৃষ্টি বের করতে পারি যা অন্যথায় অসম্ভব।

সহজ কথায়, NLP শুধুমাত্র একজন ডাক্তারের হাতের লেখা পড়তে এবং বুঝতে পারে না কিন্তু সেই দিকগুলিও উন্মোচন করতে প্রক্রিয়া করে যা অলক্ষিত হয়। এছাড়াও, এটি ভিডিও বা অডিও বিষয়বস্তুর ঘন্টা পার্স করতে পারে এবং সাধারণ মানুষের কাজ করার জন্য প্রয়োজনীয় এবং নির্দিষ্ট করা ডেটা সংগঠিত করতে পারে।

মেডিসিনে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ

আমরা কেন ডেটা সায়েন্স কৌশল প্রয়োগ করি তার সারমর্মটি যদি আমাদের পাতন করতে হয় তবে এটি তিনটি দিকে ফুটে উঠবে:

• নির্দেশক ফলাফলের জন্য ডেটা বুঝুন
• নির্দেশক ফলাফল সহ ডেটা বুঝুন এবং সমাধানের সুপারিশ করুন
• বুঝতে এবং সমাধান সুপারিশ এবং সম্ভাব্য ঘটনা এবং ফলাফল ভবিষ্যতে ভবিষ্যদ্বাণী

এই তিনটি গঠন বর্ণনামূলক, নির্দেশমূলক এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক যথাক্রমে বিশ্লেষণ।

স্বাস্থ্যসেবায়, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ জীবন-পরিবর্তনকারী হতে পারে কারণ এটি ভবিষ্যতের ফলাফলের দিকে নির্দেশ করতে পারে যা অত্যন্ত সম্ভাবনাময়। এর ব্যবহার স্বাস্থ্যসেবায় মেশিন লার্নিং এই ধরনের ধারণা একটি স্থল বাস্তবতা হয়ে উঠতে অনুমতি দিয়েছে। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণের সাহায্যে, মেডিকেল ইমেজিংয়ের ডেটা সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে জীবনধারা, বয়স, জনসংখ্যা এবং আরও অনেক কিছু বিবেচনা করার পরে একটি সৌম্য টিউমার একটি ম্যালিগন্যান্টে পরিণত হতে পারে কিনা।

একইভাবে, জিনোমিক ডেটার সঠিক বিশ্লেষণের মাধ্যমে, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি একজন ব্যক্তির ডায়াবেটিস, হৃদরোগ বা আলঝেইমার হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে কিনা তা নির্দেশ করতে সহায়তা করতে পারে। এটি জীবন এবং মৃত্যুর মধ্যে বিশ্লেষণ কারণ স্বাস্থ্যসেবা বিশেষজ্ঞরা ওষুধের সুপারিশ করতে পারেন, সচেতনতা বাড়াতে পারেন বা সম্ভাবনা রোধ করতে জীবনধারা পরিবর্তনের পরামর্শ দিতে পারেন।

যখন আমরা সংকলন এবং সংগঠিত করি তখন অসুস্থতা নির্ণয় এবং চিকিত্সার অসংখ্য উপায় উন্মুক্ত হয় কাঠামোগত ডেটা এবং একটি প্রসঙ্গ সহ তাদের সেট করুন। আদর্শ প্রযুক্তির সঠিক ব্যবহারের সাথে, সেগুলিকে প্রক্রিয়াকরণও বিরামহীন।

যাইহোক, আপনি যদি এই পদক্ষেপগুলি এড়িয়ে যেতে চান এবং আপনার স্বাস্থ্যসেবা অ্যালগরিদম এবং সমাধানগুলি প্রশিক্ষণের জন্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য প্রস্তুত ডেটা থাকে, আপনি আমাদের সাথে যোগাযোগ করতে পারেন৷ আমরা আপনার সমস্ত স্বাস্থ্যসেবা-নির্দিষ্ট প্রয়োজনের জন্য বেসপোক এবং নৈতিকভাবে প্রাপ্ত স্বাস্থ্যসেবা ডেটা অফার করি। আজ আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন.