빅 데이터에서 자주 사용되는 의학 용어는 무엇입니까?

의학 분야의 빅데이터 맥락에서 데이터와 그 특성을 설명하는 데 자주 사용되는 몇 가지 핵심 용어가 있습니다.

1. 전자 건강 기록(EHR): 의료 제공자가 환자 정보를 문서화하는 데 사용하는 종이 기반 의료 차트의 디지털 버전입니다. EHR에는 인구 통계, 활력 징후, 실험실 결과, 약물 및 방문 메모와 같은 정보가 포함될 수 있습니다.
2. 임상 데이터: 검사 결과, 바이탈 사인, 병력 등 환자 치료 과정에서 수집된 데이터를 말합니다.
3. 청구 데이터: 진단, 절차 및 비용에 대한 정보를 포함하여 보험 청구에서 수집된 데이터를 말합니다.
4. 게놈 데이터: DNA, RNA 및 단백질에 대한 정보를 포함하여 개인의 유전적 구성과 관련된 데이터를 말합니다.
5. 이미징 데이터: X-ray, CT, MRI 및 초음파와 같은 이미징 양식에서 수집된 데이터를 의미합니다.
6. 자연어 처리(NLP): 컴퓨터와 인간 언어 간의 상호 작용을 다루는 인공 지능 분야입니다. NLP는 의미 있는 정보를 추출하기 위해 전자 의료 기록의 텍스트나 의사의 메모와 같은 비정형 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용됩니다.
7. 기계 학습(ML): 이것은 컴퓨터 시스템이 데이터를 기반으로 학습하고 예측할 수 있도록 하는 인공 지능의 하위 분야입니다. ML은 의료 분야의 빅 데이터에서 다음을 식별하는 데 사용됩니다.