Veriden Tanıya Kapsamlı Sağlık Bilgi Teknolojisi Kılavuzu

Sağlık informasyon teknolojisi (HIT), sağlıkla alakalı verileri tedvir etmek amacıyla çıncalık informasyon sistemlerinin kullanılmasıdır. HIT, parasız bakımını aşağıdakiler bile iç düşmek suretiyle muhtelif şekillerde kaldırmak amacıyla kullanılabilir:

• Tekrarlanan testlerin ma prosedürlerin ortadan kaldırılması
• Sağlayıcılar arasındaki iletişimi geliştirmek
• Rahatsız verilerinin takip edeni
• Rahatsız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar ahzetmek

Işte rehber, parasız bakımını kaldırmak amacıyla HIT kullanma dönemi olan tanıya büyüklüğünde veriye umumi sade göz sağlar. Veriden tanıya büyüklüğünde olan sürecin temellerini, HIT kullanmanın faydalarını ma zorluklarını, tanıya büyüklüğünde verinin iyi mi uygulanacağını ma veriden tanıya büyüklüğünde uygulamadaki olay çalışmalarını tartışacağız.

Işte kılavuzun, teşhise büyüklüğünde verilerin potansiyelini ma bunun parasız bakımını kaldırmak amacıyla iyi mi kullanılabileceğini anlamanıza destek olacağını umuyoruz.

Sonra yıllarda parasız bakımını kaldırmak amacıyla esenlik informasyon teknolojisinin (HIT) kullanımına artan sade alaka vardır. HIT, parasız verilerini almak, depolamak ma çözümleme almak amacıyla kullanılabilir; işte veriler ondan sonra parasız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilir. Işte proses, teşhise büyüklüğünde malumat olarak bilinir.

Teşhise müteveccih veriler, parasız bakımını muhtelif şekillerde kaldırmak amacıyla kullanılabilir. Mesela HIT şu amaçlarla kullanılabilir:

• Tekrarlanan testleri ma prosedürleri ortadan kaldırın
• Sağlayıcılar arasındaki iletişimi iyileştirin
• Rahatsız verilerini izlem edin
• Rahatsız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar karşı

Işte rehber, parasız bakımını kaldırmak amacıyla HIT kullanma dönemi olan tanıya büyüklüğünde veriye umumi sade göz sağlar. Veriden tanıya büyüklüğünde olan sürecin temellerini, HIT kullanmanın faydalarını ma zorluklarını, tanıya büyüklüğünde verinin iyi mi uygulanacağını ma veriden tanıya büyüklüğünde uygulamadaki olay çalışmalarını tartışacağız.

II. Teşhise Giden Veriler: Esas Bilgiler

Teşhise müteveccih malumat, parasız bakımını kaldırmak amacıyla HIT kullanma sürecidir. HIT, parasız verilerini almak, depolamak ma çözümleme almak amacıyla kullanılabilir; işte veriler ondan sonra parasız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar ahzetmek amacıyla kullanılabilir.

HIT'mağara parasız bakımını kaldırmak amacıyla kullanılabileceği birnice değişik erkân vardır. Mesela HIT şu amaçlarla kullanılabilir:

• Tekrarlanan testleri ma prosedürleri ortadan kaldırın
• Sağlayıcılar arasındaki iletişimi iyileştirin
• Rahatsız verilerini izlem edin
• Rahatsız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar karşı

Rahatsız bakımını kaldırmak amacıyla HIT'i kullanarak hastaların olası olan yeryüzü pekiyi bakımı almasını sağlamaya destek olabiliriz.

III. Veriden Tanıya Geçişin Yararları

Rahatsız bakımını kaldırmak amacıyla teşhise müteveccih verileri kullanmanın birnice pozitif yanları vardır. Işte faydalar şunları ihtiva eder:

• İyileştirilmiş parasız neticeleri
• Azalan maliyetler
• Verimliliği arttırmak
• Artan parasız memnuniyeti

Tanıya müteveccih verileri kullanarak parasız neticelerini iyileştirmeye, maliyetleri düşürmeye, verimliliği artırmaya ma parasız memnuniyetini artırmaya destek olabiliriz.

IV. Veriden Tanıya Geçişin Zorlukları

Rahatsız bakımını kaldırmak amacıyla teşhise müteveccih verileri kullanmanın bir dizi zorlukları vardır. Işte müşkülat şunları ihtiva eder:

• Data kalitesi
• Mahremiyet ma emniyet

Hususiyet	Tarif
Sağlık informasyon teknolojisi	Sağlayıcılar arasındaki iletişimi geliştirmek, parasız verilerini izlemek ma parasız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar ahzetmek amacıyla çıncalık esenlik kayıtlarının, parasız portallarının ma öteki esenlik BT araçlarının kullanılması.
Klinik değişmeyen desteği	Sağlayıcıların henüz pekiyi klinik kararlar almasına destek düşmek amacıyla malumat ma analizlerin kullanılması.
Çıncalık esenlik kayıtları	Tıbbi durumları, ilaçları, alerjileri ma tedavileri iç düşmek suretiyle hastanın esenlik geçmişinin dijital kaydı.
Rahatsız verileri	Tıbbi geçmişi, demografik detayları ma ıslah verileri bile iç düşmek suretiyle sade parasız ile alakalı rastgele informasyon.
Aka malumat	Rahatsız bakımını kaldırmak amacıyla kullanılabilecek modelleri ma eğilimleri tespitetmek amacıyla ağabey malumat kümelerinin kullanılması.



II. Teşhise Giden Veriler: Esas Bilgiler

Teşhise müteveccih malumat, rahatsızlıkları tarif etmek ma kişileştirme almak amacıyla verileri kullanma sürecidir. Işte, çıncalık esenlik kayıtları, parasız anketleri ma inceleme emekleri iç düşmek suretiyle muhtelif malumat kaynakları kullanılarak yapılabilir. Teşhise müteveccih veriler, doktorlara hastaları ile alakalı daha çok informasyon sağlayarak ma henüz doğru teşhisler koymalarına destek olarak parasız bakımını iyileştirmeye destek muhtemelen.

III. Veriden Tanıya Geçişin Yararları

Teşhise büyüklüğünde malumat, hastalar ma sağlayıcılar amacıyla aşağıdakiler bile iç düşmek suretiyle muhtelif faydalar sağlayabilir:

• Teşhislerin iyileştirilmiş doğruluğu
• Teşhise büyüklüğünde sabık sürenin azalması
• Gelişmiş parasız bakımı
• Azalan maliyetler

Sağlayıcılar, teşhise müteveccih verileri kullanarak hastanın semptomlarının nedenini henüz süratli ma doğru bir halde belirleyebilir ma işte hatta ıslah sonuçlarının iyileşmesine ma maliyetlerin azalmasına erkân açabilir. Teşhise müteveccih veriler bununla birlikte sağlayıcıların muayyen hastalıklara yakalanma riski haiz hastaları belirlemesine bile destek muhtemelen, işte hatta erkek dahil ma önleme olanağı sağlayabilir.

Hastalara ma sağlayıcılara sağlamış olduğu faydaların yanı esna, teşhise müteveccih veriler esenlik kuruluşlarına hatta yarar sağlayabilir. Sağlık kuruluşları, teşhise müteveccih verileri kullanarak verimliliklerini ma üretkenliklerini artırabilir ma ek olarak kaynakların iyi mi bölme edileceği hikayesinde henüz pekiyi kararlar alabilirler.



IV. Veriden Tanıya Geçişin Zorlukları

Aşağıdakiler bile iç düşmek suretiyle, teşhise müteveccih verilerle alakalı bir takım güçlük vardır:

• Standartlaştırılmış malumat formatlarının eksikliği
• Rahatsız verilerinin heterojenliği
• Verileri açıklamak amacıyla hususi uzmanlığa mahsus gereksinim
• Peşinfikir ma ayrımcılık potansiyeli

Işte zorluklara karşın, teşhise büyüklüğünde olan veriler, doktorlara parasız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar verebilmeleri amacıyla henüz doğru ma eskiden informasyon sağlayarak esenlik hizmetlerinde çığır açma potansiyeline haizdir.



V. Teşhise Müteveccih Veriler Iyi mi Uygulanır?

Teşhise müteveccih veriler, esenlik kuruluşunun hususi gereksinimlerine asılı olarak muhtelif şekillerde uygulanabilir. Yeryüzü münteşir yöntemlerden bazıları şunlardır:

• Rahatsız verilerini izlemek ma sade rahatsızlık ya da duruma belirti edebilecek kalıpları tespitetmek amacıyla çıncalık esenlik kayıtlarını (EHR'ler) kullanma
• Sağlayıcıların parasız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar almasına destek düşmek amacıyla klinik değişmeyen desteği (CDS) araçlarını kullanma
• Sağlayıcıların karmaşa ya da ender rahatsızlıkları olan hastaları tanımlamasına ma ıslah etmesine destek düşmek amacıyla veriye müstenit değişmeyen modellerinin geliştirilmesi ma kullanılması
• Hastaların esenlik verilerine erişmesine ma sağlayıcılarıyla paylaşmasına imkan tanıdığı olan parasız portallarının ma hastalara müteveccih öteki araçların uygulanması

Seçilen spesifik tatbik şekilleri kuruluşun gereksinimlerine, bulunan kaynaklara ma düzenleyici ortama asılı olarak değişecektir. Sadece esenlik kuruluşları işte adımları izleyerek teşhise büyüklüğünde verinin faydalarını ayrım etmeye başlayabilir ma hastalarına müteveccih hizmet standardını artırabilir.

VI. Fiil Halinde Teşhise Müteveccih Verilere İlişkin Misal Vaka Emek harcamaları

Teşhise müteveccih verinin günümüzde pratikte iyi mi kullanıldığına dayalı birtakım örnekler:

• 2017 senesinde dergide gösterilen sade emek harcama JAMA Dahiliye sepsisli hastaları tarif etmek amacıyla tanıya müteveccih malumat kullanmanın ahiretyolculuğu oranlarını %20 azalttığını buldu.
• 2018 senesinde dergide gösterilen sade emek harcama Neşter his yetmezliği olan hastaları tarif etmek amacıyla teşhise müteveccih malumat kullanımının hastaneye yine yatış oranlarını %30 oranında azalttığını buldu.
• 2019 senesinde dergide gösterilen sade emek harcama Tabiat Tıbbı kanserli hastaları tarif etmek amacıyla teşhise müteveccih malumat kullanmanın ölüm kalım oranlarını %15 artırdığını buldu.

Işte emek harcamalar, teşhise büyüklüğünde olan verilerin parasız bakımı üstünde reel sade etkiye haiz olabileceğini göstermektedir. Doktorlar, muayyen hastalıklara yakalanma riski haiz hastaları tespitetmek amacıyla verileri kullanarak, işte rahatsızlıkları ciddileşmeden karşılamak ya da ıslah almak amacıyla adımlar atabilir.

Veriden teşhise geçilme elan oldukça çevik sade teknoloji sadece rahatsızlıkları kişileştirme etme ma ıslah etme yöntemimizde çığır açma potansiyeline haiz. Tedricen daha çok malumat elde edildikçe, teşhise müteveccih veriler henüz hatta kuvvetli ağıl ati ma parasız bakımının iyileştirilmesinde tedricen henüz mühim sade gösteriş oynayacaktır.

VII. Veriden Tanıya Dönüştürmenin Geleceği

Veriden tanıya büyüklüğünde çabucak gelişen sade alandır ma geleceğe müteveccih metin oldukca coşku verici ihtimal bulunmaktadır. Teşhise büyüklüğünde verinin gelecek yıllarda esenlik hizmetlerini değiştirmesinin beklendiği yollardan birkaçı şunlardır:

• Kişiselleştirilmiş tababet: Teşhise büyüklüğünde malumat, doktorların ıslah planlarını rastgele hastanın benzersiz genetik yapısına ma tıbbi evveliyatına nazaran düzenleyerek henüz kişiselleştirilmiş hizmet sağlamasına imkan tanıyacak.
• Erkek kişileştirme: Teşhise müteveccih veriler, doktorların rahatsızlıkları henüz erkek, henüz ıslah edilebilir olduklarında kişileştirme etmesine destek olacaktır. Işte, sonuçların iyileşmesine ma esenlik harcamalarının azalmasına erkân açabilir.
• Önleme: Teşhise müteveccih veriler, doktorların muayyen hastalıklara yakalanma riski haiz kişileri belirleme etmelerine ma böylece işte rahatsızlıkların ortaya çıkmasını karşılamak amacıyla lüzumlu adımları atmalarına destek olacaktır.
• Klinik değişmeyen tevdi dönemini inkılap: Teşhise büyüklüğünde veriler, doktorlara parasız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar almalarına destek olacak daha çok informasyon sağlayacak. Işte, sonuçların iyileşmesine ma esenlik harcamalarının azalmasına erkân açabilir.

Veriden teşhise büyüklüğünde olan proses, esenlik hizmetlerinde çığır açma potansiyeline haizdir ma temiz sade geleceğe haiz, coşku verici sade alandır.

Teşhise müteveccih malumat, rahatsızlıkları kişileştirme etme ma ıslah etme şeklimizde çığır açma potansiyeline haiz, ati vaat fail çevik sade teknolojidir. Aka malumat ma suni zekayı kullanan teşhise müteveccih veriler, doktorların henüz doğru, henüz süratli ma henüz azca hatayla kişileştirme koymasına destek muhtemelen. Işte, henüz pekiyi parasız sonuçlarına ma henüz bereketli sade esenlik sistemine erkân açabilir.

Hem de, veriden teşhise ilişik müşkülat hatta vardır. Bunlar içinde ağabey malumat kümelerine olan gereksinim, kuvvetli malumat güvenliği ma gizlilik korumalarına mahsus gereksinim ma klinisyenlerin veri-tanı araçlarının iyi mi kullanılacağı hikayesinde eğitilme ihtiyacı içeriyor.

Işte zorluklara karşın, teşhise büyüklüğünde malumat, parasız bakımını inkılap potansiyeline haiz, ümit verici çevik sade teknolojidir. Teknoloji gelişmeye bitmeme ettikçe, gelecek yıllarda veriden teşhise büyüklüğünde henüz ağabey faydalar görmeyi bekleyebiliriz.
Sorular ma cevaplar

Teşhise müteveccih malumat nelerdir?

Teşhise müteveccih veriler, tıbbi teşhisin doğruluğunu ma verimliliğini çoğaltmak amacıyla verilerin kullanılmasıdır. Işte, doktorların parasız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar almasına destek olabilecek kalıpları ma eğilimleri tespitetmek amacıyla veriler kullanılarak yapılabilir.

Teşhise büyüklüğünde verinin yararları nedir?

Teşhise büyüklüğünde verinin yararları şunları ihtiva eder:

• Teşhislerin iyileştirilmiş doğruluğu
• Teşhise büyüklüğünde sabık sürenin azalması
• İyileştirilmiş parasız neticeleri
• Azalan maliyetler

Veriden teşhise kadarki müşkülat nedir?

Veriden tanıya büyüklüğünde olan süreçteki müşkülat şunları ihtiva eder:

• Data standardizasyonunun eksikliği
• Verilere ulaşım eksikliği
• Verilerde peşinfikir
• Mahremiyet endişeleri

Tanıya müteveccih malumat iyi mi uygulanabilir?

Teşhise müteveccih veriler şöyleki uygulanabilir:

• Rahatsız verilerini almak ma yubatmak amacıyla çıncalık esenlik kayıtlarını (EHR'ler) kullanma
• Rahatsız verilerindeki kalıpları ma eğilimleri tespitetmek amacıyla malumat analizi araçlarını kullanma
• Doktorların parasız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar almasına destek olacak klinik değişmeyen yardımcı araçları geliştirmek

Teşhise müteveccih malumat kullanımına ilişik birtakım örnekler nedir?

Teşhise müteveccih malumat kullanımına ilişik birtakım örnekler şunları ihtiva eder:

• Muayyen hastalıklara yakalanma riski yüce olan hastaları tespitetmek amacıyla EHR verilerini kullanma
• Hastalıklara müteveccih çevik tedavileri tespitetmek amacıyla malumat analitiğini kullanma
• Doktorların parasız bakımı hikayesinde henüz pekiyi kararlar almasına destek düşmek amacıyla klinik değişmeyen yardımcı araçlarını kullanma

Teşhise büyüklüğünde verinin geleceği nelerdir?

Veriden tanıya büyüklüğünde olan sürecin geleceği temiz. Tedricen daha çok malumat toplanıp depolandıkça ma malumat analitiği araçları henüz karmaşa ağıl geldikçe, teşhise müteveccih veriler parasız bakımını kaldırmak amacıyla tedricen henüz mühim sade çalgı haline gelecektir.

Kaynakça

* [Health Information Technology](https://www.hhs.gov/healthit/)
* [Clinical Decision Support](https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3611409/)
* [Electronic Health Records](https://www.cdc.gov/nchs/fastats/ehr.htm)
* [Patient Data](https://www.hhs.gov/hipaa/for-professionals/privacy/index.)
* [Big Data](https://www.gartner.com/yeryüzü/information-teknoloji/big-data)

Sorular ma cevaplar

S: Teşhise müteveccih malumat nelerdir?

C: Teşhise müteveccih veriler, tıbbi teşhisin doğruluğunu ma verimliliğini çoğaltmak amacıyla verilerin kullanılmasıdır. Işte, parasız verilerindeki kalıpları ma eğilimleri tarif etmek amacıyla veriler kullanılarak ya da çevik kişileştirme araçları ma algoritmalar geliştirmek amacıyla veriler kullanılarak yapılabilir.

S: Teşhise büyüklüğünde verinin yararları nedir?

C: Teşhise müteveccih verilerin aşağıdakiler bile iç düşmek suretiyle birnice faydası muhtemelen:

• Geliştirilmiş kişileştirme doğruluğu
• Teşhise büyüklüğünde sabık sürenin azalması
• Henüz eksik kişileştirme maliyeti
• İyileştirilmiş parasız neticeleri

S: Veriden teşhise büyüklüğünde olan süreçteki müşkülat nedir?

C: Verilerden teşhise büyüklüğünde olan proses bununla birlikte aşağıdakiler bile iç düşmek suretiyle bir takım güç alın karşıyadır:

• Data standardizasyonunun eksikliği
• Mahremiyet ma emniyet korumalarının eksikliği
• Verilerde peşinfikir
• Klinisyen eğitiminin eksikliği