Priljubljene Objave

Izbira Urednika - 2019

Uporaba pacientove sledi digitalnih drobcev za nadzor javnega zdravja

Anonim

Podatki so povsod navzoči. Na področju zdravstva se povečujejo tokovi podatkov, ki jih neposredno spodbujajo bolniki prek svojih dejavnosti na internetu in na socialnih omrežjih in drugih sorodnih, kot so elektronske zdravstvene kartoteke in podatki o prodaji lekarne. Ti ti novi podatkovni tokovi (NDS) so zelo privlačni za uradnike za nadzor javnega zdravja zaradi njihove enostavnosti zbiranja.

oglas


Nov dokument, objavljen v EPJ Data Science, ocenjuje trenutno razpoložljive nadzorne dokumente NDS, preden se oblikuje konceptualni okvir za vključevanje teh podatkov v sedanje sisteme za nadzor javnega zdravja. Avtorji, ki prihajajo iz javnih zdravstvenih agencij, akademskega sveta in zasebnega sektorja, poudarjajo potrebo po bodočih strogih ocenah in potrjevanju standardov, preden lahko NDS učinkovito okrepi obstoječe sisteme za nadzor javnega zdravja.

NDS zajema širok nabor virov, od podatkov za iskanje po internetu do delovnih mest v socialnih medijih do dnevnikov v Wikipediji, tudi rezervacij gostov in pregledov ter virov novic, po besedah ​​sopredsednika Benjamina Althousea iz Inštituta Santa Fe, New Mexico, ZDA.

Znani primer sistemov zdravstvenega nadzora, ki temelji na NDS, je spletna aplikacija, imenovana Google Flu Trends, razvita leta 2008. Ocenjuje število posameznikov z gripi podobnimi simptomi, ki obiščejo svojega zdravnika na podlagi iskanj v Googlu. Kljub začetnemu uspehu je bil sistem kasneje kritiziran, ker ni mogel natančno posredovati napovedi v različnih sezonah gripe.

Kljub temu pa bi lahko zahvaljujoč NDS nadzorni sistemi kmalu bili skoraj trenutni in dosegli zelo natančne geografske lestvice, po mnenju Samuela Scarpina, drugega soavtorja avtorja Santa Fe Institute.

NDS bi lahko razširil nadzor tudi na kraje brez obstoječih sistemov in izboljšal razširjanje ustreznih podatkov. In bi lahko merili nepričakovane dogodke, kot so sindromi, povezani z novimi patogeni, ki trenutno niso pod nadzorom. Vendar pa je mogoče pristope, ki temeljijo na NDS, ustrezno preveriti samo po sodelovanju med akademskimi raziskovalci, zasebnim sektorjem in uradniki javnega zdravstva.

oglas



Story Source:

Materiali, ki jih ponuja Springer . Opomba: Vsebino lahko uredite za slog in dolžino.


Referenčni opis revije :

  1. Benjamin M Althouse, Samuel V Scarpino, Lauren Ancel Meyers, John W Ayers, Marisa Bargsten, Joan Baumbach, John S Brownstein, Lauren Castro, Hannah Clapham, Derek AT Cummings, Sara Del Valle, Stephen Eubank, Geoffrey Fairchild, Lyn Finelli, Nicholas Veliki, Dylan George, David R Harper, Laurent Hébert-Dufresne, Michael A Johansson, Kevin Konty, Marc Lipsitch, Gabriel Milinovich, Joseph D Miller, Elaine O Nsoesie, Donald R Olson, Michael Paul, Philip M Polgreen, Reid Priedhorsky, Jonathan M Read, Isabel Rodríguez-Barraquer, Derek J Smith, Christian Stefansen, David L Swerdlow, Deborah Thompson, Alessandro Vespignani, Amy Wesolowski. Izboljšanje nadzora bolezni z novimi podatkovnimi tokovi: izzivi in ​​priložnosti . EPJ Data Science, 2015; 4 (1) DOI: 10.1140 / epjds / s13688-015-0054-0