Apa Hubungannya Big Data dengan Hematologi?

Table of Contents

Apa Hubungannya Big Data dengan Hematologi?. Lebih dari satu orang berpikir. Hematologi bergerak ke era digital di mana data adalah tambang emas inovasi dan wawasan. Meskipun bergerak ke era digital itu mengasyikkan dan disertai dengan beberapa peluang fantastis, ada beberapa tantangan nyata. Saat ini, organisasi layanan kesehatan ditantang untuk mengaktualisasikan hasil nyata dari investasi IT, adopsi organisasional dan manajemen perubahan, serta mengamankan data pasien. Organisasi-organisasi ini juga mengandalkan staf mereka yang berpendidikan dan berpengalaman untuk menjadi superkomputer dari keputusan klinis yang konsisten. Tetapi terkadang orang tidak membuat superkomputer terbaik. Kami memiliki keterbatasan, terutama ketika terlalu banyak pekerjaan atau terburu-buru dan kami merasa frustrasi.

Inilah sebabnya mengapa laboratorium dan organisasi layanan kesehatan perlu memajukan dan membentuk layanan kesehatan dengan teknologi. Peluang dalam hematologi tidak terbatas. Dunia bergerak cepat ke era digital ini dengan pemantauan CBC real-time, peringatan penyakit prediktif, dan integrasi data yang sebenarnya. Namun, apakah layanan kesehatan siap menghadapi tantangan ini? Sangat Siap.

Bagaimana organisasi perawatan kesehatan memajukan perawatan kesehatan?

Data hematologi adalah salah satu sumber informasi terkaya di laboratorium untuk pengambilan keputusan klinis. Ini dapat memberi tahu riwayat pasien yang mendalam dengan lusinan parameter dan bahkan membantu memprediksi kemungkinan keadaan penyakit. Langkah selanjutnya dari kemajuan dan inovasi sejati adalah integrasi yang mendalam dari data laboratorium.

Pertimbangkan nilai prediktif iron deficiency anemia’s (IDA). Saat ini, IDA dapat terjadi ketika jumlah zat besi dalam tubuh yang rendah untuk membuat hemoglobin. Dengan jumlah zat besi yang rendah, lebih sedikit, sel darah merah yang lebih kecil dibuat. CBC (complete blood count) khas akan menunjukkan jumlah hemoglobin (Hgb), Hematokrit (Hct), dan Sel Darah Merah (RBC) yang rendah. Mean Corpuscular Volume (MCV) dan Mean Corpuscular Hemoglobin (MCH) hadir dalam range normal tetapi sering melayang lebih rendah karena sel darah merah yang lebih kecil (mikrositik). Sebagian besar laboratorium memiliki aturan atau algoritme yang menarik lima parameter CBC ini. Namun, kekuatan keputusan klinis yang sebenarnya meningkat ketika itu mencakup parameter kimia klinis lainnya seperti feritin, total iron-binding capacity (Transferrin), dan transferrin saturation (TSAT). Menggabungkan parameter klinis ini memberikan fokus yang lebih tajam pada interpretasi dan meningkatkan keberhasilan klinis.

Contoh lain adalah Leukemia akut. Sel darah putih (WBC), jumlah trombosit, dan hemoglobin dapat digunakan untuk mengidentifikasi sampel abnormal yang memerlukan pemeriksaan visual sel. Laboratorium canggih akan memiliki algoritme berdasarkan ambang batas yang disepakati yang akan memicu diferensial manual ke sistem pencitraan digital. 

Sistem pencitraan digital ini menggunakan kecerdasan buatan / artificial intelligence (AI) yang kompleks untuk menghitung, mengidentifikasi, dan mengklasifikasikan sel sebelumnya, mengurangi ambiguitas dan waktu untuk keputusan klinis. Apa yang dapat memaksimalkan inovasi ini adalah menyempurnakan algoritme ini. Parameter ini dapat dimaksimalkan untuk dampak klinis penuh menggunakan pembelajaran mesin dan AI.

Jadi, bagaimana ini bisa dicapai?

Penyempurnaan algoritma ini membutuhkan banyak data, bukan hanya data teks atau spreadsheet excel. Dibutuhkan proses yang sistematis dan berpusat pada kualitas untuk membersihkan, menstandarisasi, dan mengatur data ini, memastikan ketahanan. Namun, ini bisa sulit. Standar untuk mengelola dan melaporkan data kualitas untuk penelitian kesehatan sama sekali tidak ada. Juga, jenis penelitian ini tidak berjalan dengan baik dengan jalan pintas. Jalan pintas ini pada akhirnya dapat menyebabkan kompromi yang mengarah pada perawatan pasien yang buruk. Pusat penelitian ini harus selalu berpusat pada pasien. Selain itu, keterampilan yang dibutuhkan untuk jenis penelitian ini seringkali di luar keahlian laboratorium.

Data science adalah bidang yang berkembang di mana data scientist dilatih untuk membangun basis data dan menggunakan kerangka kerja standar dan bahasa pemrograman yang disebut "R." Banyak sistem perawatan kesehatan mengumpulkan tim data  scientist dan profesional perawatan kesehatan untuk menghadapi tantangan ini. Setelah tim bersama-sama, tantangan klinis diidentifikasi, data diatur dalam format yang tepat, dan proses pembuatan algoritme dapat dimulai.

Penelitian big data baru menunjukkan bahwa stres dapat muncul di CBC, terutama di sel darah putih. Namun demikian, WBC saja bukanlah indikator yang akurat, kita juga perlu mempertimbangkan faktor-faktor lain. Kadar kolesterol, interleukin-6 (IL-6), dan C-Reactive Protein (CRP) semuanya menjadi faktor sensitivitas stres. Ketika lapisan lain seperti tidur, BMI, jam kerja, mobilitas, jenis kelamin, dan kode pos, digabungkan, itu bisa melukiskan gambaran yang lebih baik. Stres.

Menyelaraskan algoritme ini dengan pemeriksaan kesehatan tahunan dapat berarti pencegahan penyakit dan peningkatan kesehatan mental. 

Apa mimpi utamanya?

Impian utamanya adalah menarik data di luar laboratorium, seperti menghubungkan data apotek, radiologi, patologi anatomi, bahkan riwayat pembelian online pribadi. Kami memulai jalan ini dengan standarisasi sistem perawatan kesehatan hospital information systems (HIS) dan mendobrak penghalang antara database yang dapat dioperasikan.

Memajukan layanan kesehatan tidak mudah karena semua data ini hadir dalam format yang kompleks dan unik. Memecahkan kode ini dapat meningkatkan skala dengan pengambilan keputusan klinis yang lebih akurat daripada mengandalkan interpretasi yang sewenang-wenang. 

Lantas inovasi hematologi apa yang sedang tren?

Perangkat yang dapat dikenakan sehari-hari sekarang umum dan beberapa orang bahkan mengenakan dua perangkat. Perangkat yang dapat dikenakan saat ini dapat memantau detak jantung, suhu, glukosa, dan tidur, tetapi beberapa sekarang maju untuk memantau tingkat sel darah merah dan sel darah putih. Apa artinya semua itu bagi orang biasa? Apakah semua orang mengerti apa artinya tingkat RBC atau WBC yang tinggi atau rendah?

Seiring waktu, itu akan menjadi standar, seperti halnya memahami detak jantung. Orang-orang yang saat ini terkena dampak anemia dapat memanfaatkan inovasi ini. Pemantauan sel darah merah tidak berhenti di situ. Memahami bagaimana fluktuasi RBC real-time dapat menunjukkan waktu siklus menstruasi, indikasi awal kanker, kesehatan kehamilan, atau bahkan mengungkap sesuatu yang mengerikan seperti pendarahan di saluran pencernaan. Operasi penurunan berat badan yang terkadang menyebabkan kekurangan zat besi adalah masalah nyata, dan pemantauan waktu nyata membantu menjaga pola makan yang sehat. 

Memantau sel darah putih juga memiliki kelebihan. Secara umum, seseorang dapat menunjukkan tren kenaikan sel darah putih yang mungkin menunjukkan awal dari pilek atau flu. Orang dengan gangguan kekebalan dapat memantau tingkat WBC mereka dan mengambil tindakan pencegahan sebelum melihat lonjakan besar atau penurunan tingkat WBC mereka. Kanker seperti leukemia juga memiliki indikasi sel darah putih yang tinggi atau rendah. Untuk sementara, perangkat yang dapat dikenakan ini dapat digunakan untuk pra-operasi guna mengevaluasi kesiapan. Mereka bahkan menarik data ini secara real-time ke tablet dokter.

Tetapi apakah teknologi ini akan membanjiri pasien ke dokter dan rumah sakit? Mengelola data dalam jumlah besar, terutama data yang transparan kepada pengguna akhir, akan membutuhkan solusi. Mungkin salah satu pertimbangannya adalah untuk mendirikan pusat panggilan untuk eskalasi triase, sehingga mencegah peningkatan penerimaan. Perspektif lain adalah ini mengarahkan orang untuk hidup lebih sehat, menangkap masalah lebih cepat, menghentikannya sebelum menjadi kritis, sehingga mencegah peningkatan penerimaan di rumah sakit.

Tetapi apakah teknologi ini akan membanjiri pasien hingga ke dokter dan rumah sakit? Mengelola data dalam jumlah besar, terutama data yang transparan kepada end-user, akan membutuhkan solusi. Mungkin salah satu pertimbangannya adalah untuk mendirikan pusat panggilan untuk eskalasi triase, sehingga mencegah peningkatan penerimaan. Perspektif lain adalah ini mengarahkan orang untuk hidup lebih sehat, menangkap masalah lebih cepat, menghentikannya sebelum menjadi kritis, sehingga mencegah peningkatan penerimaan di rumah sakit. 

Teknologi ini masih baru dan dalam pengembangan. Universitas dan perusahaan swasta di seluruh dunia berlomba untuk membangun teknologi ini karena penerapannya dapat meningkatkan kualitas hidup banyak orang secara drastis. 

Ini bukan hanya tentang perangkat keras yang bisa kita pakai di jari, pergelangan tangan, atau bahkan telinga kita. Ini juga tentang data yang dikumpulkan. Baik data yang dihasilkan laboratorium dan data real-time yang dikumpulkan dari perangkat yang dapat dikenakan membantu pasien. Satu keuntungan yang sudah dimiliki perangkat yang dapat dikenakan adalah bahwa ini adalah teknologi yang sudah diadopsi. Lebih umum melihat seseorang dengan smart wearable daripada jam tangan tradisional. Perangkat ini untuk benar-benar membuat dampak hanya memerlukan beberapa fitur baru dan mungkin CBC lengkap di pergelangan tangan Anda.

Big data adalah masa depan hematologi

Siap atau tidak, hematologi bergerak ke era digital ini. Artikel ini membahas banyak konsep masa depan yang unik dan menarik, tetapi semuanya datang dengan tantangan nyata. Pengadopsi awal harus tidak takut dan mengambil risiko besar. Mereka akan melakukan angkat berat, dan dampaknya tidak terbatas. Mereka juga perlu menghindari jebakan dengan berkolaborasi dengan tim data scientist dan profesional perawatan kesehatan. Mereka perlu terus mendekati masalah secara sistematis dan hati-hati, menciptakan aturan dan teknologi keputusan klinis baru yang memberikan perawatan yang konsisten dan kuat sambil mengurangi beban pada profesional perawatan kesehatan kita. Memajukan dan membentuk masa depan layanan kesehatan dengan data masih dalam tahap awal. Ini adalah waktu yang menyenangkan untuk berinovasi dan belajar. (Sumber : mlo-online)

Penulis : Daniel Johnson, MBA, is the Integrated Solutions Group Marketing Manager for Sysmex America.