[KUNSKAPSSAMARBETE] I dagens moderna sjukvård ökar mängden data i en aldrig tidigare skådad takt.
Mycket av denna information är oorganiserad data – alltså data som inte är strukturerad på ett sätt som passar traditionella databaser.
Exempel på detta är läkaranteckningar, medicinska bilder som röntgen eller MR, samt sensorbaserade data från exempelvis smarta klockor och hälsomätare.
Att förstå och använda denna typ av data på ett effektivt sätt är avgörande för att förbättra vårdkvalitet, ställa mer träffsäkra diagnoser och skapa en mer individanpassad behandling. Men med dessa möjligheter följer också betydande tekniska, etiska och organisatoriska utmaningar.
Vad är oorganiserad data?
Vad är oorganiserad data?Oorganiserad data (eller ostrukturerad data) avser information som inte har ett fördefinierat format, vilket gör den svår att lagra i traditionella relationsdatabaser. Det kan röra sig om:
- Text: Läkaranteckningar, patientjournaler, e-postmeddelanden, utskrifter från samtal.
- Bild: Röntgenbilder, magnetkamerabilder (MR), datortomografi (CT).
- Sensorinformation: Pulsmätningar, sömncykler, fysisk aktivitet från wearables.
I många fall är denna data rik på innehåll men kräver avancerad teknik för att kunna tolkas, kopplas ihop och användas effektivt i kliniskt arbete.
Utmaningar med oorganiserad data i sjukvården
- Textbaserad data – läkaranteckningar och patientberättelser
Textdata är ofta informell, komplex och varierar stort mellan olika vårdgivare. Den kan innehålla medicinska förkortningar, slang, stavfel och ibland vara handskriven. Det gör det svårt att automatiskt extrahera viktig information, såsom symtom, diagnoser och läkemedel.
Handskriven text, särskilt från äldre journaler, kräver optisk teckenigenkänning (OCR) och avancerad naturlig språkförståelse (NLP) för att digitaliseras och tolkas korrekt.
- Bilddata – från röntgen till avancerad bilddiagnostik
Medicinska bilder är centrala för många diagnoser men är mycket datatunga. Det krävs hög kapacitet för både lagring och bearbetning. Dessutom är korrekt tolkning livsviktig, och mänskliga misstag kan få allvarliga konsekvenser.
Artificiell intelligens (AI) används idag allt oftare för att automatiskt identifiera mönster och avvikelser i bilder, vilket kan snabba upp och förbättra diagnostiken. AI-system kan till exempel hjälpa till att hitta tumörer, frakturer eller blodproppar.
- Sensorbaserad data – från realtid till preventiv vård
Sensorer från exempelvis smarta klockor samlar in data dygnet runt: hjärtfrekvens, syresättning, rörelsemönster och sömn. Denna data är ofta individuell, varierande och genereras i realtid. Att analysera och agera på denna data kräver både teknisk infrastruktur och klinisk expertis.
Utan rätt teknik riskerar data att bli överflödig eller vilseledande – men med rätt system kan man tidigt upptäcka tecken på exempelvis hjärtproblem, andningssvårigheter eller fallrisk.
Så löser man utmaningarna: Tre nycklar till framgång
- Avancerad analys med AI och språkteknik (NLP)
- Naturlig språkbehandling (NLP) används för att tolka och strukturera text. Den kan identifiera relevanta medicinska begrepp, diagnoser och symtom, även i ostrukturerade anteckningar.
- Bildigenkänning med AI möjliggör snabb och exakt analys av röntgen, MR och andra bildtyper. Systemen tränas på tusentals exempel för att lära sig känna igen sjukliga förändringar.
- Sensoranalys i realtid med AI gör det möjligt att automatiskt reagera på riskbeteenden eller varningssignaler, till exempel vid oregelbunden hjärtrytm.
- Integrering av flera datakällor – skapa helhetssyn
När text, bild och sensorinformation kan kopplas samman i ett och samma system får vårdgivare en mer komplett och kontextuell bild av patientens hälsa. Det gör det lättare att ställa korrekta diagnoser, planera behandlingar och följa upp i realtid.
En integrerad patientbild ökar också möjligheten att erbjuda proaktiv och individanpassad vård.
- Skalbara system med molntjänster och big data-teknik
För att hantera de stora mängder data som skapas behövs skalbara och flexibla IT-lösningar:
- Molntjänster, som Amazon AWS eller Google Cloud, erbjuder säker och skalbar lagring och bearbetning av data.
- Big data-verktyg, såsom Apache Spark och Snowflake, möjliggör snabb och effektiv analys av både strukturerad och oorganiserad information.
- Säkerhetslösningar är avgörande för att skydda patientdata och följa dataskyddslagstiftning, som GDPR och HIPAA.
Exempel på användning i praktiken
- Ett sjukhus använder NLP för att analysera 10 000+ journalanteckningar per dag och flagga för patienter med risk för sepsis.
- AI-modeller tränade på MR-bilder kan med 90+ % noggrannhet identifiera hjärntumörer i tidiga stadier.
- Ett vårdteam använder data från smarta armband för att följa hjärtrehabiliteringspatienter efter utskrivning, vilket minskar återinläggningar med 30 %.
Slutsats: Oorganiserad data är en nyckel till framtidens vård
För att kunna utnyttja potentialen i oorganiserad data krävs:
- Avancerade analysverktyg som AI och NLP
- Integration mellan datakällor för en helhetsbild
- Skalbar, säker och flexibel teknikplattform
Sjukvården står inför en teknisk omställning där samarbeten med IT-specialister, forskare och mjukvaruföretag blir allt viktigare. Genom att införa smarta datalösningar på rätt sätt kan vi förbättra både kvaliteten på vården och effektiviteten i vårdsystemen – med patientens bästa i centrum.
Om författaren
Marian Faryna är Big Data-expert på Sigma Software Group, föreläsare vid Ukrainian Catholic University (UCU), och en av grundarna till DAMA Ukraina i Kyiv. Med över 15 års erfarenhet som mjukvaruarkitekt inom datadrivna lösningar, har han arbetat med projekt för både offentlig sektor och globala sjukvårdsorganisationer.
Artikeln är ett kunskapsamarbete mellan Sigma Software Group och IT Media Group. Sponsrade inlägg och kunskapsamarbeten är en del av IT Media Groups annonserbjudande. Om du har frågor kring sponsrade inlägg, hör av dig till info@itmediagroup.se
