چالش های روش شناختی مدیریت داده های از دست رفته در تجزیه و تحلیل مجموعه داده های پرونده الکترونیک سلامت چیست؟

مجموعه داده‌های پرونده الکترونیک سلامت (EHR) چالش‌های روش‌شناختی منحصربه‌فردی را برای رسیدگی به داده‌های از دست رفته، به ویژه در زمینه آمار زیستی و تجزیه و تحلیل داده‌های از دست رفته، ارائه می‌کنند. روش های آماری نقش مهمی در پرداختن به داده های از دست رفته و استنتاج استنتاج های معتبر از مجموعه داده های EHR ایفا می کنند. هدف این خوشه موضوعی ارائه یک درک جامع از چالش‌های درگیر و روش‌های مورد استفاده در تجزیه و تحلیل داده‌های EHR در حضور اطلاعات گمشده است.

درک داده های از دست رفته

داده های از دست رفته به عدم وجود مشاهدات یا متغیرهای خاصی اشاره دارد که انتظار می رود در یک مجموعه داده وجود داشته باشند. در زمینه مجموعه داده‌های EHR، داده‌های از دست رفته ممکن است به دلایل مختلفی مانند سوابق ناقص بیمار، خطاهای اندازه‌گیری، عدم انطباق بیمار یا نقص تجهیزات ایجاد شود. برخورد با داده های از دست رفته به ویژه در آمار زیستی بسیار مهم است، زیرا کیفیت و یکپارچگی تحقیقات و تصمیم گیری مراقبت های بهداشتی به تجزیه و تحلیل دقیق و کامل داده ها بستگی دارد.

چالش ها در تجزیه و تحلیل داده های EHR

چالش های روش شناختی مدیریت داده های از دست رفته در مجموعه داده های EHR چند وجهی است. متخصصان آمار زیستی و محققان هنگام تلاش برای تجزیه و تحلیل داده های دارای اطلاعات از دست رفته با موانع متعددی روبرو می شوند. برخی از چالش های کلیدی عبارتند از:

• سوگیری انتخاب: داده‌های از دست رفته می‌تواند منجر به تخمین‌ها و استنتاج‌های مغرضانه شود، اگر به درستی مورد توجه قرار نگیرد. ممکن است منجر به حذف زیرگروه های خاص بیمار شود که منجر به نمایش نادرست جمعیت شود.
• تکنیک های انتساب: انتخاب روش های انتساب مناسب در تجزیه و تحلیل داده های EHR بسیار مهم است. متخصصان آمار زیستی باید با دقت تکنیک های انتساب را انتخاب کنند که یکپارچگی داده ها را حفظ کرده و استنباط های آماری معتبر را تضمین کند.
• ساختارهای پیچیده داده: مجموعه داده های EHR اغلب دارای ساختارهای پیچیده با سطوح مختلف از دست رفته هستند، مانند عدم بازدید، اندازه گیری ها یا نتایج آزمایشگاهی. تجزیه و تحلیل چنین داده‌هایی به روش‌های آماری پیشرفته برای مدیریت مؤثر پیچیدگی نیاز دارد.
• اضافه برازش و انتخاب مدل: در صورت وجود داده های از دست رفته، خطر انتخاب مدل و اضافه برازش افزایش می یابد. کارشناسان آمار زیستی باید هنگام انتخاب مدل های آماری مناسب، کمبود را در نظر بگیرند تا از نتایج گمراه کننده جلوگیری کنند.

پرداختن به چالش های روش شناختی

برای رسیدگی به چالش‌های روش‌شناختی مرتبط با مدیریت داده‌های از دست رفته در مجموعه داده‌های EHR، محققان و زیست‌آمارشناسان از استراتژی‌ها و تکنیک‌های مختلفی استفاده می‌کنند. برخی از متدولوژی های برجسته عبارتند از:

• Imputation چندگانه: روش‌های انتساب چندگانه، مجموعه داده‌های منتسب قابل قبولی را ایجاد می‌کنند تا عدم قطعیت ایجاد شده توسط مقادیر از دست رفته را محاسبه کنند. این رویکرد تخمین دقیق تری از پارامترها و خطاهای استاندارد ارائه می دهد.
• Imputation مبتنی بر مدل: تکنیک‌های انتساب مبتنی بر مدل، از رابطه بین متغیرها برای انتساب داده‌های گمشده استفاده می‌کنند. این رویکرد از مدل‌های آماری برای پیش‌بینی مقادیر گمشده استفاده می‌کند و وابستگی‌های بین متغیرها را ترکیب می‌کند.
• مدل‌های مخلوط الگو: مدل‌های مخلوط الگو دسته‌ای از مدل‌های داده طولی هستند که مکانیسم‌های مختلف داده‌های از دست رفته را به حساب می‌آورند. متخصصان آمار زیستی از این مدل‌ها برای تجزیه و تحلیل داده‌های EHR با اطلاعات گمشده استفاده می‌کنند و الگوی فقدان را در تجزیه و تحلیل آماری وارد می‌کنند.
• تکنیک‌های مدرن یادگیری ماشین: روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین، مانند جنگل‌های تصادفی و یادگیری عمیق، به طور فزاینده‌ای برای مدیریت داده‌های گمشده در مجموعه داده‌های EHR مورد استفاده قرار می‌گیرند. این تکنیک‌ها رویکردهای قوی و انعطاف‌پذیری را برای رسیدگی به کمبودها و به دست آوردن بینش معنادار از داده‌های مراقبت‌های بهداشتی ارائه می‌کنند.

جهت گیری های آینده و فرصت های پژوهشی

چشم انداز در حال تحول تجزیه و تحلیل داده های EHR چندین راه را برای تحقیقات و نوآوری های آینده ارائه می دهد. پرداختن به چالش های روش شناختی مدیریت داده های از دست رفته در مجموعه داده های EHR مستلزم کاوش مداوم و توسعه تکنیک های آماری پیشرفته است. موضوعات برای تحقیقات آینده در این حوزه ممکن است شامل موارد زیر باشد:

• ادغام داده‌های طولی و زمان تا رویداد: توسعه روش‌هایی برای مدیریت مؤثر داده‌های گمشده در داده‌های EHR طولی و تحلیل‌های زمان تا رویداد.
• استراتژی‌های انتساب تطبیقی: بررسی رویکردهای انتساب تطبیقی ​​که به صورت پویا با ساختار داده‌های زیربنایی و الگوهای فقدان تنظیم می‌شوند و دقت مقادیر انباشته را بهبود می‌بخشند.
• مدل‌های بیزی سلسله مراتبی: بررسی کاربرد مدل‌های بیزی سلسله مراتبی برای محاسبه وابستگی‌ها و کمبودهای پیچیده در مجموعه داده‌های EHR، که استنتاج قوی‌تری را ممکن می‌سازد.
• اعتبار سنجی و تجزیه و تحلیل حساسیت: تقویت رویکردها برای اعتبار سنجی استراتژی های انتساب و انجام تحلیل های حساسیت برای ارزیابی تأثیر مفروضات داده های از دست رفته بر یافته های مطالعه.

نتیجه

در نتیجه، چالش‌های روش‌شناختی مدیریت داده‌های گمشده در تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های EHR نیازمند درک دقیق تکنیک‌های آماری و کاربرد آن‌ها در زمینه آمار زیستی است. پرداختن به این چالش ها برای اطمینان از یکپارچگی و اعتبار تحقیقات انجام شده با استفاده از داده های EHR ضروری است. با استفاده از روش‌های آماری پیشرفته و پذیرش نوآوری، محققان و کارشناسان آمار زیستی می‌توانند بر این چالش‌ها غلبه کنند و بینش‌های معناداری را برای پیشبرد پیشرفت‌ها در مراقبت‌های بهداشتی و تحقیقات پزشکی به دست آورند.