සෞඛ්ය ආරක්ෂණයේ කෘතිම දත්ත
සෞඛ්ය සේවාවේ කෘතිම දත්තවල වටිනාකම ගවේෂණය කරන්න
සෞඛ්ය සේවා සංවිධාන සහ දත්තවල කාර්යභාරය
සෞඛ්ය ආරක්ෂණ සංවිධානවල දත්ත භාවිතය වැදගත් වන්නේ එය සාක්ෂි මත පදනම් වූ වෛද්‍ය තීරණ, පුද්ගලාරෝපිත ප්‍රතිකාර සහ වෛද්‍ය පර්යේෂණ සක්‍රීය කරන බැවින්, අවසානයේදී වැඩිදියුණු කළ රෝගීන්ගේ ප්‍රතිඵල, වැඩිදියුණු කළ මෙහෙයුම් කාර්යක්ෂමතාව සහ වෛද්‍ය දැනුම සහ තාක්ෂණයන්හි දියුණුව සඳහා මග පාදයි. කෘත්‍රිම දත්ත පුද්ගලිකත්වය සුරකින විකල්ප ලබා දීමෙන් සෞඛ්ය සේවා ආයතනවලට සැලකිය යුතු ප්‍රතිලාභයක් ලබා ගත හැක. එය යථාර්ථවාදී සහ සංවේදී නොවන දත්ත කට්ටල නිර්මාණය කිරීමට, පර්යේෂකයන්ට, වෛද්‍යවරුන්ට සහ දත්ත විද්‍යාඥයින්ට නව්‍යකරණයට, ඇල්ගොරිතම වලංගු කිරීමට සහ රෝගීන්ගේ පෞද්ගලිකත්වයට හානියක් නොවන පරිදි විශ්ලේෂණයන් සිදු කිරීමට බල ගන්වයි.
සෞඛ්ය සේවා කර්මාන්තය
- රෝගී සත්කාර වැඩි දියුණු කරන්න
- දත්ත වෙත ප්‍රවේශ වීමට ගතවන කාලය අඩු කරන්න
- පුද්ගලික සෞඛ්ය තොරතුරු (PHI) ඉලෙක්ට්‍රොනික සෞඛ්ය වාර්තා පද්ධතියෙන් (EHR, MHR) ආරක්ෂා කරන්න
- දත්ත භාවිතය සහ අනාවැකි විශ්ලේෂණ හැකියාවන් වැඩි කිරීම
- මෘදුකාංග සංවර්ධනය සහ පරීක්ෂණ සඳහා යථාර්ථවාදී දත්ත නොමැතිකම ආමන්ත්‍රණය කරන්න
- විශාල ගැටළු ඉක්මනින් විසඳීම සඳහා දත්ත බෙදාගෙන සෞඛ්ය පද්ධති, ගෙවන්නන් සහ අදාළ ආයතන සමඟ කාර්යක්ෂමව සහයෝගයෙන් කටයුතු කරන්න
- දත්ත සිලෝස් ජය ගන්න
- මෙම නව රෝගය සඳහා ඖෂධ නිෂ්පාදනයේ බලපෑම (කාර්යක්ෂමතාව) අවබෝධ කර ගැනීම සඳහා අධ්යයන සහ සායනික පරීක්ෂණ සිදු කරන්න
- අඩු උත්සාහයකින්, මාසයකට අඩු කාලයකින් සම්පූර්ණ විශ්ලේෂණයක් සම්පූර්ණ කරන්න
- දත්ත වේගයෙන් සහ පහසුවෙන් ප්‍රවේශ වීමේ හැකියාව ලබා දීමෙන් දත්ත පදනම් කරගත් පර්යේෂණවල වේගය වේගවත් කරන්න
- උපකල්පන ඇගයීම සඳහා තවත් දත්ත වෙත ප්‍රවේශය
- නිරවද්‍ය සෞඛ්ය සේවාවට සහය දැක්වීම සඳහා දත්ත ජනනය කිරීම සහ බෙදාගැනීම සඳහා විසඳුම
- මුල් දත්ත ප්‍රවේශය සඳහා ඉදිරිපත් කිරීමට පෙර ව්‍යාපෘති ශක්‍යතා පරීක්ෂා කරන්න
සිද්ධි අධ්යයන
සෞඛ්ය සංවිධාන කෘතිම දත්ත සලකා බලන්නේ ඇයි?
- රහස්‍යතා සංවේදී දත්ත. සෞඛ්ය දත්ත යනු ඊටත් වඩා දැඩි (පෞද්ගලිකත්ව) රෙගුලාසි සහිත වඩාත් පෞද්ගලිකත්වයට සංවේදී දත්ත වේ.
- දත්ත සමඟ නවෝත්පාදන කිරීමට උනන්දු කරන්න. සෞඛ්ය සිරස් කාර්ය මණ්ඩලය අඩු බැවින් සහ ජීවිත බේරා ගැනීමේ හැකියාවෙන් අධික පීඩනයට ලක්ව ඇති බැවින් දත්ත සෞඛ්ය නවෝත්පාදන සඳහා ප්‍රධාන සම්පතකි.
- දත්තවල ගුණාත්මකභාවය. නිර්නාමිකකරණ ශිල්පීය ක්‍රම මගින් දත්තවල ගුණාත්මක භාවය විනාශ කරන අතර දත්ත නිරවද්‍යතාවය සෞඛ්‍යයට ඉතා වැදගත් වේ (උදා: ශාස්ත්‍රීය පර්යේෂණ සහ සායනික පරීක්ෂණ සඳහා).
- දත්ත හුවමාරුව. සෞඛ්ය සංවිධාන, සෞඛ්ය පද්ධති, ඖෂධ සංවර්ධකයින් සහ පර්යේෂකයන් අතර සහයෝගී දත්ත හුවමාරුවක ප්‍රතිඵලයක් ලෙස දත්තවල විභවය අතිමහත්ය.
- පිරිවැය අඩු කරන්න. පිරිවැය අඩු කිරීම සඳහා සෞඛ්ය සේවා සංවිධාන දැඩි පීඩනයකට ලක්ව ඇත. දත්ත අවශ්‍ය වන විශ්ලේෂණ හරහා මෙය සාක්ෂාත් කරගත හැකිය.
ඇයි සින්තෝ?
සින්තෝගේ වේදිකාව සෞඛ්ය සංවිධාන පළමුව ස්ථානගත කරයි
කාල මාලාව සහ සිදුවීම් දත්ත
සින්තෝ කාල ශ්‍රේණි දත්ත සහ සිදුවීම් දත්ත සඳහා සහය දක්වයි (බොහෝ විට කල්පවත්නා දත්ත ලෙසද හැඳින්වේ), එය සාමාන්‍යයෙන් සෞඛ්ය දත්තවල සිදු වේ.
සෞඛ්ය ආරක්ෂණ දත්ත වර්ගය
EHRs, MHRs, සමීක්ෂණ, සායනික පරීක්ෂණ, හිමිකම්, රෝගී ලේඛන සහ තවත් බොහෝ දත්ත වර්ග සඳහා Syntho සහාය දක්වයි සහ අත්දැකීම් ඇත.
නිෂ්පාදන මාර්ග සිතියම පෙළගස්වා ඇත
සින්තෝගේ මාර්ග සිතියම එක්සත් ජනපදයේ සහ යුරෝපයේ උපායමාර්ගික ප්‍රමුඛ සෞඛ්ය සංවිධාන සමඟ සමපාත වේ
ඔබට කිසියම් ප්රශ්නයක් තිබේද?
අපගේ සෞඛ්ය සේවා විශේෂඥයෙකුට කතා කරන්න
Global SAS Hackathon හි සාඩම්බර ජයග්‍රාහකයින්
සින්තෝ යනු සෞඛ්ය ආරක්ෂණ සහ ජීවිත විද්‍යාව පිළිබඳ ගෝලීය SAS Hackathon හි ජයග්‍රාහකයා වේ
ප්‍රමුඛ පෙළේ රෝහලක් සඳහා පිළිකා පර්යේෂණවල කොටසක් ලෙස කෘත්‍රිම දත්ත සමඟ රහස්‍යතා-සංවේදී සෞඛ්ය ආරක්ෂණ දත්ත අගුළු ඇරීමට මාස ගණනාවක් වෙහෙස මහන්සි වී වැඩ කිරීමෙන් පසු සින්තෝ සෞඛ්ය සේවා සහ ජීවිත විද්‍යා කාණ්ඩයෙන් ජයග්‍රහණය කළ බව අපි ආඩම්බරයෙන් ප්‍රකාශ කරමු.
සෞඛ්යාරක්ෂක බ්ලොග්
සෞඛ්ය සේවා වාර්තාවේ ඔබේ කෘතිම දත්ත සුරකින්න!
- සෞඛ්ය සේවා අංශයේ කෘතිම දත්තවල කාර්යභාරය ගවේෂණය කරන්න
- කෘතිම දත්ත යනු කුමක්ද සහ සෞඛ්ය සේවා සංවිධාන එය භාවිතා කරන්නේ ඇයි?
- සෞඛ්ය සේවයේ අගය එකතු කිරීමේ යොමු භාවිත අවස්ථා (ඖෂධ, රෝහල්, සෞඛ්ය තාක්‍ෂණය, ආදිය)
