जनसंख्या-आधारित अनुप्रयोग और रोगी-प्रदान परिणाम माप के उपयोग से विश्लेषिकी

बिग डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का संबंध मशीन लर्निंग, कंप्यूटर दृष्टि, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सहित कई क्षेत्रों में प्रगति का कारण बना है। हालांकि स्वास्थ्य देखभाल में एआई के कई संभावित परिवर्तनीय अनुप्रयोग हैं, जिसमें सटीक चिकित्सा शामिल है, यह उद्योग इन तकनीकों को अपनाने में धीमा रहा है। एक ही समय में, स्वास्थ्य देखभाल के संचालन ऐतिहासिक रूप से प्रणाली-निर्देशित और चिकित्सक-निर्देशित रहे हैं, जबकि रोगी-केंद्रित नहीं। रोगी-प्रदान परिणाम माप (PROMs) पर एआई का उपयोग, जो रोगी-केंद्रित स्वास्थ्य परिणामों के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, अनुसंधान और स्वास्थ्य देखभाल वितरण को ऐसी निर्णयों की ओर मोड़ सकता है जो रोगियों के लिए महत्वपूर्ण परिणामों को अनुकूलित करते हैं। ऐतिहासिक रूप से, PROMs केवल अनुसंधान रेजिस्ट्रियों में संकलित किए गए हैं। हालाँकि, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में PROMs की बढ़ती उपलब्धता ने उन्हें बिग डेटा पारिस्थितिकी तंत्र में शामिल करने की अनुमति दी है, जहाँ वे अन्य डेटा तत्वों द्वारा सूचित कर सकते हैं या सूचित हो सकते हैं। PROMs का विश्लेषण करने के लिए बिग डेटा का उपयोग मानकों की स्थापना, डेटा वितरण का मूल्यांकन, और परिवर्तन या सीमा मानकों को प्राप्त करने वाले रोगियों के अनुपात का निर्धारण करने में मदद कर सकता है। इस जानकारी का उपयोग बेंचमार्किंग, जोखिम समायोजन, पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग, और अंततः व्यक्तियों और जनसंख्या के स्वास्थ्य में सुधार के लिए किया जा सकता है।