Utnyttja klinisk datavetenskap: 10 nyckel numeriska datatyper för medicinsk framsteg

Strukturerad numerisk data driver evidensgenerering, prediktiv modellering och precisionsmedicin.

10 Grundläggande datakategorier

1. Demografi: Ålder, kön, ras/etnicitet, postnummer (SDOH proxy).
2. Vitala parametrar tidsserie: BT, HF, RF, Temp, SpO₂, vikt — longitudinellt.
3. Labbrresultat: B-status, CMP, koagulation, biomarkörer, genomik — med referensintervall, tidsstämplar.
4. Läkemedelsexponering: Läkemedel, dos, väg, frekvens, start/stopp, adhära (PDC).
5. Procedur- & Enhetskoder: CPT, ICD-10-PCS, UDI för implantat.
6. Diagnoskoder: ICD-10-CM, SNOMED-CT, problemlistor, hierarki.
7. Utnyttjande mått: LOS, readmission, AKUT-besök, ICU-dagar, kostnad/debitering.
8. Patientrapporterade utfall (PROs): PROMIS, PHQ-9, EQ-5D, sjukdomsspecifika scores.
9. Biverkningar / Säkerhetssignaler: AE grad (CTCAE), läkemedelsfel, enhetsevent.
10. Genomisk / Molekylär data: Varianter (VCF), expression, proteomik, mikrobiom — länkade till klinisk.

Analytiska tillämpningar

• Riskstrifiering (readmission, mortalitet, sepsis).
• Behandlingseffekt heterogenitet (RCT emulering, target trial).
• Fenotypning (oövervakad klustring av multimodala data).
• Läkemedelsomhändertagande, prövning berättigande matchning.
• Folkhälsa: attribution, vårdgap, jämlikhets dashboards.

Data kvalitets imperativ

Fullständighet, konsistens, tidsenlighet, validitet, proveniens (FHIR, OMOP CDM). Styrning: IRB, HIPAA, FAIR-principer.