CHÀO MỪNG KỶ NIỆM NGÀY THÀNH LẬP CỤC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN - BỘ Y TẾ (22/10/2012 - 22/10/2018)
Thứ năm, 18/10/2018

Sử dụng công nghệ học máy và phân tích để xử lý thông tin bệnh nhân

Đăng vào 23/07/2018
Trung tâm Y tế Đại học Rush đang áp dụng công nghệ học máy và phân tích từ hai công ty để xử lý thông tin bệnh nhân, bao gồm thông tin từ nghiên cứu hình ảnh và các nguồn khác, với hy vọng điều chỉnh phương pháp điều trị cho bệnh nhân và cung cấp thuốc chính xác.

Trung tâm y tế học thuật tại Chicago này đang sử dụng sự kết hợp công nghệ từ Cloudera và MetiStream. Cloudera cung cấp một nền tảng để học máy và phân tích được tối ưu hóa cho đám mây, trong khi MetiStream phát triển các giải pháp phân tích y tế.

MetiStream cung cấp một nền tảng phân tích tương tác cho ngành công nghiệp chăm sóc sức khỏe và khoa học đời sống được xây dựng trên nền tảng học máy của Cloudera. Bằng cách kết hợp c học máy và phân tích từ Cloudera Enterprise và Cloudera Data Science Workbench, MetiStream cho rằng sản phẩm Ember của họ có thể cung cấp thông tin chi tiết về số lượng lớn ghi chú lâm sàng viết tay cũng như dữ liệu di truyền.

Ảnh minh họa

Nếu thành công, sự kết hợp này có thể cung cấp một phương thức để các tổ chức y tế cải thiện hiệu quả chi phí nghiên cứu bộ gen và đẩy nhanh tốc độ mà thông tin chi tiết có thể được sử dụng để tác động đến chăm sóc bệnh nhân.

Rush và các công ty cho rằng phần lớn dữ liệu chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là nghiên cứu hình ảnh là không có cấu trúc, và điều đó gây khó khăn cho việc lưu trữ dữ liệu thừa kế và các nền tảng phân tích để xử lý, phân tích và tương quan dữ liệu trong một nhóm bệnh nhân. Kết hợp nền tảng của Cloudera với giải pháp phân tích chăm sóc sức khỏe của MetiStream có thể giúp các tổ chức nắm bắt thông tin có liên quan từ các tập dữ liệu đa dạng, như nghiên cứu hình ảnh, ghi chú lâm sàng, bộ gien và dữ liệu EHR, sau đó tương quan với nó để cải thiện quy trình chăm sóc bệnh nhân và quy trình làm việc.

Công nghệ này đang được sử dụng tại Trung tâm Y tế Đại học Rush, một hệ thống y tế học thuật bao gồm Trung tâm Y tế Đại học Rush, Đại học Rush, Bệnh viện Rush Oak Park và Rush Health. Hệ thống này cần một nền tảng phân tích chăm sóc sức khỏe để xử lý việc tồn đọng các ghi chú lâm sàng. Sử dụng các giải pháp từ cả Cloudera và MetiStream, trung tâm y tế có thể xử lý 7,2 triệu bản ghi trong vòng chưa đầy 36 giờ. Kết quả của việc sử dụng nền tảng phân tích chăm sóc sức khỏe là trung tâm y tế đã cải thiện tiêu chuẩn chăm sóc bằng cách xác định những bệnh nhân có nguy cơ mắc bệnh nhất định.

Sự kết hợp giữa công nghệ học máy và phân tích cung cấp cho các tổ chức nhà cung cấp nhiều cơ hội sử dụng nhiều dữ liệu chăm sóc sức khỏe phi cấu trúc, bao gồm nghiên cứu hình ảnh, để đưa ra quyết định chăm sóc nhanh hơn.

Theo Healthdatamanagement

Tin khác