மின்னணு சுகாதாரப் பதிவுகளில் பைத்தான்: உலகளவில் மருத்துவ தரவு மேலாண்மையில் புரட்சி

சுகாதாரத் отрасль ஒரு ஆழமான மாற்றத்திற்கு உள்ளாகி வருகிறது, மின்னணு சுகாதாரப் பதிவு (EHR) அமைப்புகளின் அதிகரித்து வரும் பயன்பாடு மற்றும் அதிநவீன தரவு பகுப்பாய்விற்கான வளர்ந்து வரும் தேவையால் இது இயக்கப்படுகிறது. பைத்தான், அதன் பன்முகத்தன்மை, விரிவான நூலகங்கள் மற்றும் துடிப்பான சமூகத்துடன், உலக அளவில் EHR-களுக்குள் மருத்துவ தரவு மேலாண்மையில் புரட்சி செய்வதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாக உருவெடுத்துள்ளது. இந்த கட்டுரை நவீன EHR அமைப்புகளில் பைத்தானின் பங்கு, அதன் நன்மைகள், பயன்பாடுகள் மற்றும் உலகெங்கிலும் சுகாதார தரவு பகுப்பாய்வுகளை வடிவமைக்கும் எதிர்காலப் போக்குகள் ஆகியவற்றை ஆராய்கிறது.

சுகாதாரத்தில் பைத்தானின் எழுச்சி

சுகாதாரத் துறையில் பைத்தானின் பிரபலம் பல முக்கிய நன்மைகளிலிருந்து வருகிறது:

• பயன்படுத்த எளிதானது: பைத்தானின் தெளிவான மற்றும் சுருக்கமான தொடரியல், வரையறுக்கப்பட்ட நிரலாக்க அனுபவமுள்ள டெவலப்பர்கள் மற்றும் சுகாதார வல்லுநர்களுக்கு கூட அணுகக்கூடியதாக ஆக்குகிறது. இது தொழில்நுட்ப மற்றும் மருத்துவக் குழுக்களுக்கு இடையேயான ஒத்துழைப்பை எளிதாக்குகிறது.
• விரிவான நூலகங்கள்: பைத்தான் தரவு பகுப்பாய்வு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் அறிவியல் கணினிக்கு பிரத்யேகமாக வடிவமைக்கப்பட்ட நூலகங்களின் வளமான சூழலைக் கொண்டுள்ளது. NumPy, Pandas, SciPy, scikit-learn, மற்றும் Matplotlib போன்ற நூலகங்கள் சுகாதாரத் தரவைச் செயலாக்குவதற்கும், பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும், காட்சிப்படுத்துவதற்கும் விலைமதிப்பற்றவை.
• திறந்த மூல: திறந்த மூலமாக இருப்பதால், பைத்தான் உரிமச் செலவுகளை நீக்குகிறது மற்றும் சமூகத்தால் இயக்கப்படும் வளர்ச்சியை ஊக்குவிக்கிறது. இது புதுமைகளை ஊக்குவிக்கிறது மற்றும் சுகாதார நிறுவனங்கள் தங்கள் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப தீர்வுகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது.
• இயங்குதன்மை: பைத்தான் பல்வேறு EHR அமைப்புகள் மற்றும் தரவுத்தளங்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க முடியும், இது திறமையான தரவு பரிமாற்றம் மற்றும் இயங்குதன்மையை செயல்படுத்துகிறது, இது நவீன சுகாதாரத்தின் ஒரு முக்கிய அம்சமாகும்.
• அளவிடுதல்: பைத்தான் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை திறமையாக கையாள முடியும், இது EHR அமைப்புகளால் உருவாக்கப்படும் பரந்த அளவிலான தரவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.

EHR அமைப்புகளில் பைத்தானின் பயன்பாடுகள்

மருத்துவ தரவு மேலாண்மை மற்றும் நோயாளி பராமரிப்பை மேம்படுத்த EHR அமைப்புகளின் பல்வேறு அம்சங்களில் பைத்தான் பயன்படுத்தப்படுகிறது:

1. தரவு பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் உருமாற்றம்

EHR அமைப்புகள் பெரும்பாலும் தரவை வெவ்வேறு வடிவங்களில் சேமிக்கின்றன, இது பகுப்பாய்வு செய்வதை சவாலாக ஆக்குகிறது. பைத்தான் பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து தரவைப் பிரித்தெடுக்கவும், அதை ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட வடிவத்திற்கு மாற்றவும், பகுப்பாய்விற்காக ஒரு தரவுக் கிடங்கில் ஏற்றவும் பயன்படுத்தப்படலாம். உதாரணமாக, சுகாதாரத் தகவல்களைப் பரிமாற்றுவதற்கான ஒரு நிலையான வடிவமான HL7 (Health Level Seven) செய்திகளை அலசி, தொடர்புடைய தரவுப் புலங்களைப் பிரித்தெடுக்க ஸ்கிரிப்ட்களை எழுதலாம்.

உதாரணம்:

ஒரு EHR அமைப்பைக் கவனியுங்கள், இது நோயாளியின் தரவை கட்டமைக்கப்பட்ட (தரவுத்தளம்) மற்றும் கட்டமைக்கப்படாத (உரை குறிப்புகள்) வடிவங்களில் சேமிக்கிறது. பைத்தான் இரண்டு மூலங்களிலிருந்தும் தரவைப் பிரித்தெடுக்கப் பயன்படுத்தப்படலாம்:

• கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு: ஒரு தரவுத்தளத்திலிருந்து தரவைப் படிக்கவும், ஒரு DataFrame-ஐ உருவாக்கவும் pandas நூலகத்தைப் பயன்படுத்துதல்.
• கட்டமைக்கப்படாத தரவு: நோயறிதல்கள், மருந்துகள் மற்றும் ஒவ்வாமைகள் போன்ற மருத்துவக் குறிப்புகளிலிருந்து முக்கிய தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்க இயற்கை மொழி செயலாக்க (NLP) நுட்பங்களைப் (எ.கா., NLTK அல்லது spaCy) பயன்படுத்துதல்.

பிரித்தெடுக்கப்பட்ட தரவை பின்னர் ஒருங்கிணைத்து மேலும் பகுப்பாய்விற்காக ஒரு ஒருங்கிணைந்த வடிவத்திற்கு மாற்றலாம்.

2. தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தல்

பைத்தானின் தரவு பகுப்பாய்வு நூலகங்கள் சுகாதார நிபுணர்களுக்கு EHR தரவிலிருந்து மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளைப் பெற அதிகாரம் அளிக்கின்றன. இதில் அடங்குவன:

• விளக்கப் புள்ளிவிவரங்கள்: நோயாளியின் மக்கள்தொகை மற்றும் நோய்ப் பரவலைப் புரிந்துகொள்ள சராசரி, இடைநிலை மற்றும் நிலையான விலகல் போன்ற சுருக்கப் புள்ளிவிவரங்களைக் கணக்கிடுதல்.
• தரவு காட்சிப்படுத்தல்: நோயாளியின் தரவுகளில் உள்ள போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களைக் காட்சிப்படுத்த விளக்கப்படங்கள் மற்றும் வரைபடங்களை உருவாக்குதல், அதாவது நோய் வெடிப்புகள் அல்லது வெவ்வேறு சிகிச்சைகளின் செயல்திறன்.
• முன்கணிப்பு மாதிரியாக்கம்: நீரிழிவு அல்லது இதய நோய் போன்ற சில நிலைமைகளை உருவாக்கும் அபாயத்தில் உள்ள நோயாளிகளைக் கண்டறிய முன்கணிப்பு மாதிரிகளை உருவாக்குதல்.

உதாரணம்:

ஒரு மருத்துவமனை நோயாளியின் மறுஅனுமதி விகிதங்களைப் பகுப்பாய்வு செய்ய பைத்தானைப் பயன்படுத்தலாம். வயது, நோயறிதல், தங்கியிருக்கும் காலம் மற்றும் உடன் நோய்கள் போன்ற காரணிகளைப் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், அவர்கள் மறுஅனுமதியின் அதிக ஆபத்தில் உள்ள நோயாளிகளைக் கண்டறிந்து அதைத் தடுக்க தலையீடுகளைச் செயல்படுத்தலாம்.

matplotlib மற்றும் seaborn நூலகங்களைப் பயன்படுத்தி, வெவ்வேறு நோயாளி குழுக்களிடையே மறுஅனுமதி விகிதங்களின் பரவலைக் காட்டும் ஹிஸ்டோகிராம்கள் அல்லது தங்கியிருக்கும் காலத்திற்கும் மறுஅனுமதி ஆபத்துக்கும் இடையிலான தொடர்பைக் காட்டும் சிதறல் வரைபடங்கள் போன்ற காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்கலாம்.

3. மருத்துவ முடிவு ஆதரவுக்கான இயந்திர கற்றல்

பைத்தானின் இயந்திர கற்றல் நூலகங்கள், சுகாதார நிபுணர்களுக்கு மேலும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவும் மருத்துவ முடிவு ஆதரவு அமைப்புகளை உருவாக்க உதவுகின்றன. இந்த அமைப்புகள்:

• நோய்களைக் கண்டறிதல்: சாத்தியமான நோயறிதல்களைப் பரிந்துரைக்க நோயாளியின் அறிகுறிகள் மற்றும் மருத்துவ வரலாற்றை பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• சிகிச்சை விளைவுகளை முன்கணித்தல்: வெவ்வேறு சிகிச்சை விருப்பங்களுக்கான வெற்றியின் நிகழ்தகவை முன்கணித்தல்.
• சிகிச்சைத் திட்டங்களைத் தனிப்பயனாக்குதல்: தனிப்பட்ட நோயாளியின் குணாதிசயங்களுக்கு ஏற்ப சிகிச்சைத் திட்டங்களை உருவாக்குதல்.

உதாரணம்:

ஒரு ஆராய்ச்சிக் குழு, முக்கிய அறிகுறிகள், ஆய்வக முடிவுகள் மற்றும் பிற மருத்துவத் தரவுகளின் அடிப்படையில் ICU நோயாளிகளுக்கு செப்சிஸ் அபாயத்தை முன்னறிவிக்கும் ஒரு மாதிரியை உருவாக்க பைத்தான் மற்றும் இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம். இந்த மாதிரியை பின்னர் EHR அமைப்பில் ஒருங்கிணைத்து, ஒரு நோயாளிக்கு செப்சிஸ் ஆபத்து அதிகமாக இருக்கும்போது மருத்துவர்களை எச்சரிக்கலாம், இது ஆரம்பகால தலையீடு மற்றும் மேம்பட்ட விளைவுகளுக்கு வழிவகுக்கும்.

இந்த மாதிரிகளை உருவாக்க scikit-learn மற்றும் TensorFlow போன்ற நூலகங்கள் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.

4. மருத்துவ உரை பகுப்பாய்விற்கான இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP)

நோயாளியின் தகவல்களின் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க பகுதி மருத்துவக் குறிப்புகள் மற்றும் டிஸ்சார்ஜ் சுருக்கங்கள் போன்ற கட்டமைக்கப்படாத உரை வடிவத்தில் சேமிக்கப்படுகிறது. பைத்தானின் NLP நூலகங்களைப் பயன்படுத்தி இந்த உரையிலிருந்து மதிப்புமிக்க தகவல்களைப் பிரித்தெடுக்கலாம், அவற்றுள்:

• மருத்துவக் கருத்துக்களை அடையாளம் காணுதல்: உரையில் குறிப்பிடப்பட்டுள்ள நோயறிதல்கள், மருந்துகள் மற்றும் நடைமுறைகளை அடையாளம் காணுதல்.
• நோயாளியின் வரலாற்றைப் பிரித்தெடுத்தல்: பல குறிப்புகளிலிருந்து ஒரு நோயாளியின் மருத்துவ வரலாற்றைச் சுருக்கமாகக் கூறுதல்.
• உணர்வைப் பகுப்பாய்வு செய்தல்: உரையில் வெளிப்படுத்தப்பட்ட உணர்வை மதிப்பிடுதல், இது நோயாளி திருப்தியைக் கண்காணிக்க பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

உதாரணம்:

ஒரு மருத்துவமனை, மருத்துவப் பதிவுகளிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட தகவல்களின் அடிப்படையில் ஒரு மருத்துவ பரிசோதனைக்கு தகுதியான நோயாளிகளைத் தானாக அடையாளம் காண பைத்தான் மற்றும் NLP-ஐப் பயன்படுத்தலாம். இது ஆட்சேர்ப்பு செயல்முறையை கணிசமாக விரைவுபடுத்தும் மற்றும் நோயாளிகளுக்கு அதிநவீன சிகிச்சைகளுக்கான அணுகலை மேம்படுத்தும்.

NLTK, spaCy, மற்றும் transformers போன்ற நூலகங்கள் NLP பணிகளுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவிகளாகும்.

5. இயங்குதன்மை மற்றும் தரவுப் பரிமாற்றம்

HL7 FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) போன்ற நிலையான நெறிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி வெவ்வேறு EHR அமைப்புகளுக்கு இடையில் தரவுப் பரிமாற்றத்தை பைத்தான் எளிதாக்கும். இது சுகாதார நிறுவனங்கள் நோயாளி தகவல்களைத் தடையின்றிப் பகிர்ந்து கொள்ள அனுமதிக்கிறது, இது பராமரிப்பு ஒருங்கிணைப்பை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் மருத்துவப் பிழைகளைக் குறைக்கிறது.

உதாரணம்:

வெவ்வேறு EHR அமைப்புகளைப் பயன்படுத்தும் பல மருத்துவமனைகளைக் கொண்ட ஒரு சுகாதார அமைப்பு, இந்த அமைப்புகள் நோயாளித் தரவைப் பரிமாறிக்கொள்ள அனுமதிக்கும் ஒரு FHIR சேவையகத்தை உருவாக்க பைத்தானைப் பயன்படுத்தலாம். இது, நோயாளி எங்கு சிகிச்சை பெற்றிருந்தாலும், மருத்துவர்களுக்கு ஒரு நோயாளியின் மருத்துவ வரலாற்றின் முழுமையான மற்றும் புதுப்பித்த பார்வை கிடைப்பதை உறுதி செய்கிறது.

6. தானியங்கு அறிக்கையிடல் மற்றும் இணக்கம்

நோயாளி மக்கள்தொகை, நோய்ப் பரவல் மற்றும் சிகிச்சை விளைவுகள் குறித்த அறிக்கைகள் போன்ற ஒழுங்குமுறை இணக்கத்திற்குத் தேவையான அறிக்கைகளை உருவாக்குவதை பைத்தான் தானியக்கமாக்க முடியும். இது சுகாதார நிபுணர்கள் மீதான நிர்வாகச் சுமையைக் குறைக்கிறது மற்றும் துல்லியமான அறிக்கையிடலை உறுதி செய்கிறது.

உதாரணம்:

ஒரு பொது சுகாதார நிறுவனம், பல சுகாதார வழங்குநர்களிடமிருந்து வரும் தரவுகளின் அடிப்படையில் தொற்று நோய்களின் நிகழ்வுகள் குறித்த அறிக்கைகளைத் தானாக உருவாக்க பைத்தானைப் பயன்படுத்தலாம். இது நோய்ப் பரவல்களை நிகழ்நேரத்தில் கண்காணிக்கவும் சரியான நேரத்தில் தலையீடுகளைச் செயல்படுத்தவும் அவர்களுக்கு உதவுகிறது.

EHR அமைப்புகளில் பைத்தானைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள்

EHR அமைப்புகளில் பைத்தானைப் பயன்படுத்துவது சுகாதார நிறுவனங்கள் மற்றும் நோயாளிகளுக்கு பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• மேம்படுத்தப்பட்ட தரவுத் தரம்: பைத்தானின் தரவு சுத்தம் மற்றும் உருமாற்ற திறன்கள் EHR தரவுகளின் துல்லியம் மற்றும் நிலைத்தன்மையை மேம்படுத்த உதவுகின்றன.
• மேம்பட்ட மருத்துவ முடிவெடுக்கும் திறன்: பைத்தானின் தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் இயந்திர கற்றல் கருவிகள் மருத்துவர்களுக்கு அவர்களின் முடிவெடுக்கும் செயல்முறையை ஆதரிக்க மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன.
• அதிகரித்த செயல்திறன்: பைத்தான் பல கைமுறைப் பணிகளைத் தானியக்கமாக்குகிறது, சுகாதார நிபுணர்களை நோயாளி பராமரிப்பில் கவனம் செலுத்த விடுவிக்கிறது.
• குறைக்கப்பட்ட செலவுகள்: பைத்தானின் திறந்த மூல இயல்பு மற்றும் ஆட்டோமேஷன் திறன்கள் சுகாதாரச் செலவுகளைக் குறைக்க உதவுகின்றன.
• மேம்பட்ட நோயாளி விளைவுகள்: தரவுத் தரத்தை மேம்படுத்துதல், மருத்துவ முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்துதல் மற்றும் செயல்திறனை அதிகரிப்பதன் மூலம், பைத்தான் இறுதியில் சிறந்த நோயாளி விளைவுகளுக்கு பங்களிக்கிறது.
• உலகளாவிய ஒத்துழைப்பு: பைத்தானின் திறந்த மூல இயல்பு உலகெங்கிலும் உள்ள சுகாதார நிபுணர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சியாளர்களிடையே ஒத்துழைப்பையும் அறிவுப் பகிர்வையும் ஊக்குவிக்கிறது. இது உலகளாவிய சுகாதார சவால்களுக்கு புதுமையான தீர்வுகளை உருவாக்குவதை எளிதாக்குகிறது.

சவால்கள் மற்றும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை

பைத்தான் குறிப்பிடத்தக்க நன்மைகளை வழங்கினாலும், அதை EHR அமைப்புகளில் செயல்படுத்தும்போது கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய சவால்களும் உள்ளன:

• தரவுப் பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமை: சுகாதாரத் தரவு மிகவும் உணர்திறன் வாய்ந்தது மற்றும் நோயாளியின் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க வலுவான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகள் தேவை. பைத்தான் குறியீடு அமெரிக்காவில் HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act), ஐரோப்பாவில் GDPR (General Data Protection Regulation) மற்றும் உலகெங்கிலும் உள்ள பிற தொடர்புடைய தரவு தனியுரிமைச் சட்டங்கள் போன்ற விதிமுறைகளுக்கு இணங்க கவனமாக வடிவமைக்கப்பட வேண்டும்.
• தரவு ஆளுமை: தரவுத் தரம், நிலைத்தன்மை மற்றும் பாதுகாப்பை உறுதிப்படுத்த தெளிவான தரவு ஆளுமைக் கொள்கைகளை நிறுவுவது முக்கியம்.
• தற்போதுள்ள அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைப்பு: பைத்தான் அடிப்படையிலான தீர்வுகளை தற்போதுள்ள EHR அமைப்புகளுடன் ஒருங்கிணைப்பது சிக்கலானதாக இருக்கலாம் மற்றும் கவனமாக திட்டமிடல் தேவை.
• தரப்படுத்தப்பட்ட பயிற்சியின்மை: சுகாதார நிபுணர்கள் பைத்தான் மற்றும் தரவு பகுப்பாய்வு நுட்பங்களைக் கற்றுக்கொள்வதற்கு மேலும் தரப்படுத்தப்பட்ட பயிற்சித் திட்டங்கள் தேவை.
• நெறிமுறைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டியவை: சுகாதாரத்தில் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துவது சார்பு, நேர்மை மற்றும் வெளிப்படைத்தன்மை பற்றிய நெறிமுறை கவலைகளை எழுப்புகிறது. இந்தக் கவலைகளை நிவர்த்தி செய்வதும், இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் பொறுப்புடன் பயன்படுத்தப்படுவதை உறுதி செய்வதும் முக்கியம்.

உலகளாவிய கண்ணோட்டங்கள் மற்றும் எடுத்துக்காட்டுகள்

EHR அமைப்புகளில் பைத்தானின் தாக்கம் உலகளவில் உணரப்படுகிறது. வெவ்வேறு நாடுகளில் இருந்து சில எடுத்துக்காட்டுகள் இங்கே:

• அமெரிக்கா: அமெரிக்காவில் உள்ள பல மருத்துவமனைகள் மற்றும் ஆராய்ச்சி நிறுவனங்கள் நோயாளி பராமரிப்பை மேம்படுத்தவும், செலவுகளைக் குறைக்கவும், ஆராய்ச்சி நடத்தவும் EHR தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய பைத்தானைப் பயன்படுத்துகின்றன. உதாரணமாக, தேசிய சுகாதார நிறுவனங்கள் (NIH) நோய் வெடிப்புகளை முன்னறிவிப்பதற்கான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க பைத்தானைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• ஐக்கிய இராச்சியம்: இங்கிலாந்தில் உள்ள தேசிய சுகாதார சேவை (NHS) மருத்துவ முடிவு ஆதரவு அமைப்புகளை உருவாக்கவும் தரவு இயங்குதன்மையை மேம்படுத்தவும் பைத்தானைப் பயன்படுத்துகிறது.
• கனடா: கனேடிய சுகாதார நிறுவனங்கள் தரவு பகுப்பாய்வு, அறிக்கையிடல் மற்றும் மக்கள் தொகை சுகாதார மேலாண்மைக்கு பைத்தானைப் பயன்படுத்துகின்றன.
• ஆஸ்திரேலியா: ஆஸ்திரேலிய ஆராய்ச்சியாளர்கள் நாள்பட்ட நோய்களுக்கான ஆபத்து காரணிகளைக் கண்டறியவும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சிகிச்சைத் திட்டங்களை உருவாக்கவும் EHR தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய பைத்தானைப் பயன்படுத்துகின்றனர்.
• இந்தியா: இந்தியா கிராமப்புற சமூகங்களுக்கு குறைந்த விலை, அணுகக்கூடிய சுகாதாரத் தீர்வுகளை உருவாக்க பைத்தானைப் பயன்படுத்துகிறது, இதில் நோய்களைக் கண்டறிய இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தும் மொபைல் சுகாதாரப் பயன்பாடுகள் அடங்கும்.
• ஆப்பிரிக்கா: பல ஆப்பிரிக்க நாடுகள் நோய் வெடிப்புகளைக் கண்காணிக்கவும், நோயாளித் தரவை நிர்வகிக்கவும், தொலைதூரப் பகுதிகளில் சுகாதாரப் பராமரிப்புக்கான அணுகலை மேம்படுத்தவும் பைத்தானைப் பயன்படுத்துகின்றன.

சுகாதார தரவு மேலாண்மையில் பைத்தானின் எதிர்காலம்

சுகாதார தரவு மேலாண்மையில் பைத்தானின் எதிர்காலம் பிரகாசமாக உள்ளது. EHR அமைப்புகள் தொடர்ந்து বিকசித்து மேலும் தரவுகளை உருவாக்கும்போது, பைத்தான் ஒரு பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும்:

• தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மருத்துவம்: தனிப்பட்ட நோயாளியின் குணாதிசயங்கள் மற்றும் மரபணு தகவல்களின் அடிப்படையில் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சிகிச்சைத் திட்டங்களை உருவாக்குதல்.
• முன்கணிப்பு சுகாதாரம்: எதிர்கால சுகாதார நிகழ்வுகளை முன்னறிவித்தல் மற்றும் நோயைத் தடுக்க முன்கூட்டியே தலையிடுதல்.
• தொலைநிலை நோயாளி கண்காணிப்பு: அணியக்கூடிய சென்சார்களைப் பயன்படுத்தி நோயாளிகளைத் தொலைவிலிருந்து கண்காணித்தல் மற்றும் பைத்தான் மூலம் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்தல்.
• மருந்து கண்டுபிடிப்பு: இரசாயன சேர்மங்கள் மற்றும் உயிரியல் தரவுகளின் பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் மருந்து கண்டுபிடிப்பு செயல்முறையை விரைவுபடுத்துதல்.
• பொது சுகாதாரம்: நோய் வெடிப்புகளைக் கண்காணித்தல், சுற்றுச்சூழல் காரணிகளைக் கண்காணித்தல் மற்றும் ஆரோக்கியமான நடத்தைகளை ஊக்குவிப்பதன் மூலம் பொது சுகாதாரத்தை மேம்படுத்துதல்.

பைத்தானால் இயக்கப்படும் AI மற்றும் இயந்திர கற்றலின் ஒருங்கிணைப்பு, சுகாதாரத் துறையை தொடர்ந்து மறுவடிவமைக்கும். மனித நிபுணத்துவத்தை மாற்றுவதை விட, அதை மேம்படுத்தும் வலுவான, நெறிமுறை சார்ந்த மற்றும் வெளிப்படையான AI தீர்வுகளை உருவாக்குவதில் முக்கியத்துவம் கொடுக்கப்படும்.

EHR தரவு மேலாண்மைக்கு பைத்தானுடன் தொடங்குதல்

EHR தரவு மேலாண்மைக்கு பைத்தானைப் பயன்படுத்த நீங்கள் ஆர்வமாக இருந்தால், நீங்கள் எடுக்கக்கூடிய சில படிகள் இங்கே:

• பைத்தான் அடிப்படைகளைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்: தரவு வகைகள், கட்டுப்பாட்டு ஓட்டம் மற்றும் செயல்பாடுகள் உள்ளிட்ட பைத்தான் நிரலாக்கத்தின் அடிப்படைகளைக் கற்றுக்கொள்வதன் மூலம் தொடங்கவும். Codecademy, Coursera, மற்றும் edX போன்ற பைத்தான் கற்றுக்கொள்ள பல ஆன்லைன் வளங்கள் உள்ளன.
• தரவு பகுப்பாய்வு நூலகங்களை ஆராயுங்கள்: NumPy, Pandas, மற்றும் SciPy போன்ற பைத்தானின் தரவு பகுப்பாய்வு நூலகங்களுடன் உங்களைப் பழக்கப்படுத்திக் கொள்ளுங்கள். இந்த நூலகங்கள் தரவு கையாளுதல், பகுப்பாய்வு மற்றும் காட்சிப்படுத்தலுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவிகளை வழங்குகின்றன.
• இயந்திர கற்றல் கருத்துக்களைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்: மேற்பார்வையிடப்பட்ட கற்றல், மேற்பார்வையிடப்படாத கற்றல் மற்றும் மாதிரி மதிப்பீடு உள்ளிட்ட இயந்திர கற்றலின் அடிப்படைகளைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.
• EHR தரவுகளுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள்: EHR தரவிற்கான அணுகலைப் பெறுங்கள் (நெறிமுறைக் காரணங்களுக்காக அடையாளம் நீக்கப்பட்ட தரவு) மற்றும் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து காட்சிப்படுத்த பைத்தானுடன் பரிசோதனை செய்யத் தொடங்குங்கள்.
• திறந்த மூல திட்டங்களுக்கு பங்களிப்பு செய்யுங்கள்: சுகாதார தரவு மேலாண்மை தொடர்பான திறந்த மூல பைத்தான் திட்டங்களுக்கு பங்களிப்பு செய்யுங்கள். இது அனுபவம் வாய்ந்த டெவலப்பர்களிடமிருந்து கற்றுக்கொள்வதற்கும் சமூகத்திற்கு பங்களிப்பதற்கும் ஒரு சிறந்த வழியாகும்.
• தொடர்புடைய சான்றிதழ்களைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்: உங்கள் நிபுணத்துவத்தை வெளிப்படுத்த தரவு அறிவியல் அல்லது சுகாதாரத் தகவல் தொழில்நுட்பத்தில் சான்றிதழ்களைப் பெறுவதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.

முடிவுரை

பைத்தான் உலகெங்கிலும் உள்ள EHR அமைப்புகளில் மருத்துவ தரவு மேலாண்மையில் புரட்சியை ஏற்படுத்துகிறது. அதன் பன்முகத்தன்மை, விரிவான நூலகங்கள் மற்றும் திறந்த மூல இயல்பு ஆகியவை சுகாதாரத் தரவிலிருந்து நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுப்பதற்கும், மருத்துவ முடிவெடுப்பதை மேம்படுத்துவதற்கும், இறுதியில் நோயாளி பராமரிப்பை மேம்படுத்துவதற்கும் ஒரு சிறந்த கருவியாக அமைகிறது. சவால்கள் இருந்தாலும், சுகாதாரத்தில் பைத்தானைப் பயன்படுத்துவதன் நன்மைகள் மறுக்க முடியாதவை. சுகாதார நிறுவனங்கள் டிஜிட்டல் மாற்றத்தைத் தொடர்ந்து தழுவி வருவதால், சுகாதாரத் தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் உலகளாவிய சுகாதார விளைவுகளின் எதிர்காலத்தை வடிவமைப்பதில் பைத்தான் பெருகிய முறையில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும்.

உலகளாவிய சுகாதார சமூகம் பைத்தானையும் அதன் திறன்களையும் தழுவி, EHR தரவுகளின் முழு திறனையும் வெளிக்கொணரவும், உலகெங்கிலும் சுகாதார விநியோகத்தில் புதுமைகளை இயக்கவும் ஊக்குவிக்கப்படுகிறது. ஒத்துழைப்பு, அறிவுப் பகிர்வு மற்றும் நெறிமுறை மேம்பாட்டை வளர்ப்பதன் மூலம், அனைவருக்கும் ஆரோக்கியமான எதிர்காலத்தை உருவாக்க பைத்தானின் சக்தியை நாம் பயன்படுத்தலாம்.