मरीज द्वारा मेडिकल एआई मल्टीमॉडल डेटा कैसे व्यवस्थित किया जाता है? मेडिकल रिकॉर्ड फ़ोल्डरों से लेकर पता लगाने योग्य अनुदैर्ध्य डेटा संपत्तियों तक

रोगी-स्तरीय मल्टीमॉडल डेटा पैकेज: एकीकृत रोगी सूचकांक उद्गम और गुणवत्ता नियंत्रण स्थिति को संरक्षित करते हुए विज़िट, दस्तावेज़ीकरण, परीक्षण, DICOM और पैथोलॉजी को जोड़ता है। — चित्र 1｜रोगी पैकेज का मूल एक निर्देशिका वृक्ष नहीं है, बल्कि रोगियों, यात्राओं, नैदानिक घटनाओं और मूल साक्ष्य के बीच सत्यापन योग्य संबंध है।

क्यों "रोगी द्वारा एकत्रीकरण" डेटा के एल्गोरिदमिक मूल्य को बदल देता है

मेडिकल कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रशिक्षण नमूने अक्सर फाइलों के रूप में वितरित किए जाते हैं: एक पीडीएफ, एक छवि, एक संरचित तालिका, जिसे व्यक्तिगत रूप से खोला जा सकता है, लेकिन जब एक साथ रखा जाता है, तो यह आवश्यक रूप से ज्ञात नहीं होता है कि वे एक ही रोगी, एक ही अस्पताल में भर्ती, या एक ही नैदानिक चरण से आते हैं।मॉडल के लिए, यह कोई छोटी फिनिशिंग खामी नहीं है, लेकिन नमूना परिभाषा ही सही नहीं है।यदि मॉडल इनपुट में सीटी किसी अन्य रोगी से संबंधित है, या डिस्चार्ज निदान रोग पाठ्यक्रम रिकॉर्ड के अनुरूप नहीं है, तो मॉडल गलत एसोसिएशन सीख सकता है, और मूल्यांकन संकेतक व्याख्या के लिए आधार खो देंगे।

रोगी-स्तरीय डेटा पैकेज एक अलग फ़ाइल से "नमूना" को सीमाओं के साथ एक नैदानिक वस्तु में फिर से परिभाषित करता है: रोगी की पहचान एक स्थिर डी-पहचान कुंजी का उपयोग करती है; रोगी के अधीन कई दौरे या अस्पताल में भर्ती होना है; प्रत्येक मुलाक़ात पाठ्यक्रम दस्तावेज़ीकरण, परीक्षा, परीक्षण, डॉक्टर के आदेश, इमेजिंग अनुक्रम और पैथोलॉजी साक्ष्य से जुड़ी होती है।इस तरह, प्रशिक्षण टीम स्पष्ट कर सकती है कि नमूना रोगी-स्तर, विज़िट-स्तर, परीक्षा-स्तर, या एकल-दस्तावेज़ स्तर है, और तदनुसार एक ही व्यक्ति के डेटा को प्रशिक्षण सेट और परीक्षण सेट में लीक होने से रोक सकता है।

अनुलग्नक एक ही रोगी आईडी के तहत संरचित सीएसवी, पीडीएफ दस्तावेजों, डीआईसीओएम और पैथोलॉजी को लिंक करने का प्रस्ताव करता है, और प्रत्येक रोगी पैकेज को क्रॉस-मोडल अखंडता की जांच करने की आवश्यकता होती है।यह दिशा एल्गोरिदम इंजीनियरिंग में इकाई संकल्प और डेटा रिश्तेदारी से मेल खाती है: एक रोगी कुंजी को कई नैदानिक इकाइयों को जोड़ने की आवश्यकता होती है, लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि हर प्रकार का डेटा मौजूद होना चाहिए।सही डेटा मॉडल को सभी लापता मानों को शून्य मानों के रूप में लिखने के बजाय "घटित नहीं हुआ", "चिकित्सकीय रूप से लागू नहीं", "एकत्रित नहीं", "एकत्रित किया गया लेकिन वितरित नहीं किया गया", "एसोसिएशन विफलता" और "अयोग्य गुणवत्ता" के बीच अंतर करना चाहिए।

रोगी पैकेज को एक चपटी सारांश तालिका के बजाय एक मानकीकृत डेटा मॉडल में बनाएं

एक ग्राउंडेबल मॉडल में आमतौर पर पांच प्रकार की मुख्य इकाइयाँ होती हैं।पहली श्रेणी रोगी है: प्रोजेक्ट-व्यापी छद्मनाम पहचानकर्ता का उपयोग करती है और वास्तविक पहचान फ़ील्ड को सीधे सहेजती नहीं है।दूसरी श्रेणी है एनकाउंटर: बाह्य रोगी, अस्पताल में भर्ती, आपातकालीन या अनुवर्ती घटनाओं का वर्णन करना, प्रारंभ और समाप्ति समय, संस्थान, विभाग और यात्रा के प्रकार को रिकॉर्ड करना।तीसरी श्रेणी क्लिनिकलइवेंट है: जो रोग के पाठ्यक्रम, निदान, परीक्षा, इमेजिंग परीक्षा, सर्जरी, दवा या डिस्चार्ज जैसी घटनाओं का संकेत देती है।चौथी श्रेणी आर्टिफैक्ट है: स्रोत पीडीएफ, डीआईसीओएम अध्ययन/श्रृंखला, पैथोलॉजी रिपोर्ट या स्लाइड की ओर इशारा करती है।पांचवीं श्रेणी अभिकथन है: रिकॉर्ड फ़ील्ड, निष्कर्ष, साक्ष्य स्थान, समीक्षा स्थिति, और मूल पाठ निष्कर्षण या मैन्युअल एनोटेशन से प्राप्त संस्करण।

केवल फ़ाइल नामों पर निर्भर रहने के बजाय इन संस्थाओं के बीच स्पष्ट संबंधों का उपयोग किया जाना चाहिए।एक मरीज के पास कई चिकित्सा दौरे हो सकते हैं; एक चिकित्सा यात्रा कई दस्तावेजों और कई परीक्षाओं से जुड़ी हो सकती है; एक इमेजिंग रिपोर्ट एक परीक्षा का वर्णन कर सकती है, जिसमें बदले में कई DICOM श्रृंखलाएं शामिल होती हैं; एक पैथोलॉजी रिपोर्ट एक या अधिक नमूनों, नमूना साइटों और स्लाइडों से जुड़ी हो सकती है।रिपोर्ट, संरचित फ़ील्ड और छवियों के लिए जिन्हें शामिल करने की आवश्यकता है, संबंध तालिका में संबंधित कुंजी, मिलान विधि, आत्मविश्वास स्तर, समय विंडो, मैन्युअल समीक्षा स्थिति और अपवाद कारण रिकॉर्ड किया जाना चाहिए।जब कोई विश्वसनीय आधार न हो तो इसे "सत्यापित किया जाना" के रूप में रखा जाना चाहिए, और पूर्णता दर को बढ़ाने के लिए किसी भी मजबूर मिलान की अनुमति नहीं है।

फ़ील्ड के शब्दार्थ को भी मानकीकृत करने की आवश्यकता है।तारीख को कम से कम घटना घटित होने के समय, संग्रह समय, रिपोर्ट जारी करने का समय, दस्तावेज़ रिकॉर्डिंग समय, दस्तावेज़ संशोधन समय और डेटा प्लेटफ़ॉर्म में प्रवेश करने के समय के बीच अंतर करना चाहिए।मानों को मूल मान, इकाई, संदर्भ अंतराल, असामान्य ध्वज और मानकीकृत मान बनाए रखने की आवश्यकता है; निदान में मूल पाठ, कोडिंग प्रणाली, कोडिंग संस्करण और मैपिंग आधार को बरकरार रखना चाहिए।दवा के ऑर्डर मूल दवा का नाम, खुराक, आवृत्ति, मार्ग और निष्पादन स्थिति को बरकरार रख सकते हैं; एटीसी कोड जैसी मानक कोडिंग सहायक मैपिंग है और इसमें मूल नैदानिक पाठ शामिल नहीं होना चाहिए।एकीकृत डेटा मॉडल का लक्ष्य गणना योग्य और पुनर्प्राप्ति योग्य दोनों होना है।

कैसे मूल पाठ, संरचित फ़ील्ड और मल्टी-मोडल फ़ाइलें एक साक्ष्य श्रृंखला बनाते हैं

यदि केवल संरचित परिणाम बचे हैं, तो बाद के समीक्षकों के लिए यह निर्धारित करना मुश्किल होगा कि फ़ील्ड मूल रिकॉर्ड, नियम निष्कर्षण, मॉडल पूर्वानुमान या मैन्युअल जोड़ हैं या नहीं।प्रत्येक मुख्य फ़ील्ड को स्रोत पर वापस खोजा जाना चाहिए: फ़ाइल पहचान, दस्तावेज़ प्रकार, पृष्ठ संख्या या पाठ खंड, मूल फ़ील्ड पथ, निष्कर्षण विधि, एनोटेटर भूमिका, समीक्षा समय और डेटा संस्करण।इमेजिंग रिपोर्ट के लिए, रिपोर्ट के निष्कर्षों को परीक्षा की तारीख, तौर-तरीके, साइट और अध्ययन/श्रृंखला की पहचान से जोड़ा जा सकता है; पैथोलॉजी परिणामों के लिए, पैथोलॉजी रिपोर्ट, नमूना जानकारी और संबंधित स्लाइस को जोड़ने की आवश्यकता है।साक्ष्य की श्रृंखला डाउनस्ट्रीम प्रशिक्षण सेटों को केवल उनके अस्तित्व की खोज करने के बजाय त्रुटियों का पता लगाने की अनुमति देती है।

अनुलग्नक दस्तावेजों के लिए आवश्यकताओं को सामने रखता है जैसे कि निकालने योग्य पाठ परत, रोगियों और यात्राओं के बीच पत्राचार, और आवश्यक डिस्चार्ज रिकॉर्ड।ये जाँचें वास्तव में दो अलग-अलग गुणवत्ता वाली अक्षों को कवर करती हैं: एक है मशीन की पठनीयता और दूसरा है क्लिनिकल क्लोजर।तथ्य यह है कि पीडीएफ पाठ की प्रतिलिपि बनाई जा सकती है इसका मतलब यह नहीं है कि पाठ निष्कर्षण त्रुटि रहित है; तालिकाओं, फ़ुटनोट्स, इकाइयों, पेजिंग और स्कैनिंग के क्रम को यादृच्छिक रूप से जांचा जाना चाहिए।डिस्चार्ज रिकॉर्ड के अस्तित्व का मतलब यह नहीं है कि बीमारी का कोर्स पूरा हो गया है; यह सत्यापित किया जाना चाहिए कि यह प्रवेश निदान, अस्पताल में भर्ती प्रक्रिया और डिस्चार्ज परिणाम के समान यात्रा सीमा के भीतर है।प्रमुख संकेतकों के लिए, निष्कर्षण सटीकता और चूक दर का अनुमान लगाने के लिए संरचित फ़ील्ड और मूल पाठ साक्ष्य की तुलना करें।

वही "निदान" प्रवेश, पाठ्यक्रम संशोधन, ऑपरेटिव रिकॉर्ड, पैथोलॉजी रिपोर्ट और डिस्चार्ज सारांश के दौरान धीरे-धीरे बदल सकता है।अंतिम निदान में इसे दबाने से मॉडल अध्ययनों से महत्वपूर्ण समय और अनिश्चितता की जानकारी मिट जाती है।एक अधिक विवेकपूर्ण दृष्टिकोण समय, लेखक की भूमिका, मूल पाठ आधार और स्थिति के साथ नैदानिक कथन को बनाए रखना है, और "नैदानिक कार्य निदान", "संशोधित निदान", "पोस्टऑपरेटिव निदान", "पैथोलॉजिकल निदान" और "डिस्चार्ज निदान" के बीच स्पष्ट रूप से अंतर करना है।मॉडल उन सुविधाओं का चयन कर सकते हैं जो प्रति-कार्य के आधार पर एक निश्चित समय कटऑफ से पहले उपलब्ध हैं, जबकि भविष्यवाणी कार्यों में बाद की जानकारी पर नज़र डालने से बचते हैं।

DICOM और पैथोलॉजी को कुछ प्रतिनिधि चित्रों तक सीमित नहीं किया जा सकता है

छवियां अधिग्रहण संदर्भ के साथ अनुक्रम डेटा हैं, जेपीईजी का संग्रह नहीं।सीटी या एमआर के लिए, स्तर, अभिविन्यास, पिक्सेल रिक्ति, स्लाइस मोटाई, पुनर्निर्माण कर्नेल, कंट्रास्ट एजेंट चरण, और परीक्षा रिकॉर्ड, अध्ययन, श्रृंखला और उदाहरण की छवियों की संख्या सभी एल्गोरिदम इनपुट को प्रभावित करते हैं।परिशिष्ट इस बात पर जोर देता है कि संपूर्ण अनुक्रम, एक ही रोगी की कई परीक्षाएं, और प्रीऑपरेटिव और पोस्टऑपरेटिव छवियां बरकरार रखी जानी चाहिए।परियोजना के दौरान, यह जांचना भी आवश्यक है कि श्रृंखला पूरी है या नहीं, डुप्लिकेट उदाहरण, लापता परतें, अभिविन्यास और ज्यामितीय जानकारी सुसंगत हैं, और DICOM मेटाडेटा के साथ रिपोर्ट में निरीक्षण तिथि और स्थान की जांच करें।यदि प्रशिक्षण लक्ष्य के लिए वास्तव में केवल मुख्य छवियों के चयन की आवश्यकता होती है, तो चयन रणनीति और मूल अनुक्रम के बीच संबंध को भी दर्ज किया जाना चाहिए।

पैथोलॉजी के भी कई स्तर हैं: पैथोलॉजी संख्या, नमूना, ऊतक ब्लॉक, अनुभाग, डिजिटल संपूर्ण अनुभाग छवि (डब्ल्यूएसआई), स्थानीय पैच और रिपोर्ट निष्कर्ष को एक फ़ाइल में नहीं मिलाया जा सकता है।स्कैन आवर्धन, पिक्सेल आकार, धुंधला प्रकार, स्कैनर, ऊतक कवरेज, और स्लाइड छवि की कलाकृतियाँ सभी प्रयोज्य को प्रभावित करती हैं।रिपोर्ट में स्थूल, सूक्ष्म, इम्यूनोहिस्टोकेमिकल और चरण क्षेत्रों में से प्रत्येक का अर्थ संबंधी अर्थ है; कैंसर के मामलों की टीएनएम/एजेसीसी स्टेजिंग के लिए संस्करण और स्रोत की रिकॉर्डिंग की आवश्यकता होती है।पोस्टऑपरेटिव पैथोलॉजी प्रीऑपरेटिव इमेजिंग या क्लिनिकल डायग्नोसिस के अनुरूप हो भी सकती है और नहीं भी; उत्तरार्द्ध एक महत्वपूर्ण लेबल अंतर है और डेटा त्रुटि के रूप में सीधे हटाए जाने के बजाय इसे एक शोध योग्य घटना के रूप में बनाए रखा जाना चाहिए।

DICOM डी-आइडेंटिफिकेशन भी PatientName फ़ील्ड को हटाने के बराबर नहीं है।DICOM PS3.15 विशेषता-स्तरीय गोपनीयता कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों का वर्णन करता है, लेकिन वास्तविक प्रक्रिया में यूआईडी और संदर्भ संबंधों, निजी विशेषताओं, मुफ्त पाठ, पिक्सेल में जलाए गए पाठ, फ़ाइल अग्रणी क्षेत्रों और अन्य डेटा के साथ संयोजन के बाद पुन: पहचान जोखिमों पर भी विचार करने की आवश्यकता होती है।मिशन के आधार पर कुछ आवश्यक आयु या उम्र संबंधी विशेषताओं को बनाए रखते हुए, डेटा प्रशासन और गोपनीयता के लिए जिम्मेदार पक्षों द्वारा नियंत्रित, न्यूनतम, श्रव्य दृष्टिकोण का उपयोग और मूल्यांकन किया जाना चाहिए।रोगी कुंजियों का उपयोग आंतरिक सहसंबंध के लिए किया जा सकता है, लेकिन मैपिंग तालिका को अनुसंधान डेटा से अलग किया जाना चाहिए, सख्ती से अधिकृत किया जाना चाहिए, और छद्मनामकरण को गुमनामी के लिए गलत नहीं किया जा सकता है।

डेटा स्वीकृति से लेकर मॉडल प्रयोज्य सत्यापन तक

रोगी पैकेज स्वीकृति में कम से कम चार परतें होती हैं। संरचना परत जाँच करती है कि निर्देशिकाएँ, फ़ाइल स्वरूप और आवश्यक इकाइयाँ मौजूद हैं या नहीं; एसोसिएशन परत जाँच करती है कि मरीज़, मुलाक़ातें, जाँचें, रिपोर्ट और चित्र सही ढंग से जुड़े हुए हैं या नहीं; सामग्री परत बेतरतीब ढंग से फ़ील्ड, पाठ परत, छवि अखंडता और नैदानिक दस्तावेजी साक्ष्य की जाँच करती है; शासन परत प्राधिकरण के दायरे, डी-आइडेंटिफिकेशन, एक्सेस कंट्रोल और रिटेंशन अवधि की जाँच करती है।"एक ही आईडी के तहत सीएसवी/पीडीएफ/छवि/पैथोलॉजी की जांच करना, टाइमस्टैम्प और मूल पाठ की जांच करना, और कठिन नमूनों के अनुपात की जांच करना" के अनुलग्नक में विचार को दोहराए जाने योग्य स्वीकृति नियम में फिर से लिखा जा सकता है, और असफल प्रविष्टियों को उन अंतरों की सूची में आउटपुट किया जा सकता है जिन्हें स्थित किया जा सकता है।

तकनीकी स्वीकृति का मतलब यह नहीं है कि मॉडल प्रदर्शन उपलब्ध है।मॉडल कार्य को लक्ष्य जनसंख्या, सूचकांक समय बिंदु, भविष्यवाणी विंडो, लेबल स्रोत, सकारात्मक परिभाषा, बहिष्करण की स्थिति और नैदानिक उपयोग परिदृश्यों को अलग से परिभाषित करना होगा।प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण को रोगी के आधार पर विभाजित किया जाना चाहिए; यदि एक ही रोगी के पास एकाधिक दौरे, एकाधिक छवि अनुक्रम, या एकाधिक स्लाइस हैं, तो उन्हें समग्र रूप से अलग किया जाना चाहिए।नमूना संरचना, अस्पताल, समय, उपकरण, विभाग और मामले की जटिलता सभी बाहरी सामान्यीकरण को प्रभावित करेंगे, और फ़ाइल आकार का विस्तार करके वितरण बदलाव को समाप्त नहीं किया जा सकता है।

अंतिम लक्ष्य मॉडल जीवन चक्र के दौरान डेटा को पुन: प्रयोज्य, श्रवण योग्य और पुन: व्याख्या योग्य बनाना है।खरीद वितरण के दौरान परिभाषित फ़ील्ड और एसोसिएशन नियमों को डेटा कार्ड, प्रशिक्षण सेट संस्करण, मूल्यांकन सेट, त्रुटि विश्लेषण और बाद के संशोधन रिकॉर्ड में मैप किया जाना चाहिए।यदि किसी फ़ील्ड को मूल पाठ निष्कर्षण से मैन्युअल दोहरी समीक्षा में अपग्रेड किया जाता है, या एक छवि अनुक्रम एक नई पहचान प्रक्रिया से गुजरता है, तो संस्करण अंतर और मौजूदा मूल्यांकन पर प्रभाव को बरकरार रखा जाना चाहिए।एक रोगी पैकेज एक स्थायी रूप से निश्चित ज़िप फ़ाइल नहीं है, बल्कि नैदानिक इकाइयों, स्रोत साक्ष्य, अनुमतियों और गुणवत्ता की स्थिति के आसपास संरचित एक डेटा उत्पाद है।

लैंगहुई किन पहलुओं में सत्यापन योग्य सहायता प्रदान कर सकता है?

मेडिकल एआई परियोजनाओं को अक्सर डेटा इंटरफेस, नमूना परिभाषाओं और स्वीकृति तर्क में खरीद विनिर्देशों के अनुवाद की आवश्यकता होती है।परियोजना प्राधिकरण और सहमत दायरे पर ध्यान केंद्रित करते हुए, लैंगहुई डेटा शब्दकोश, रोगी-स्तरीय एसोसिएशन नियमों, स्रोत फ़ाइलों और संरचित क्षेत्रों के बीच पत्राचार, चिकित्सा एनोटेशन विनिर्देशों, नमूना गुणवत्ता नियंत्रण योजनाओं और मॉडल मूल्यांकन डिजाइन को सुलझाने में सहायता कर सकता है।विशिष्ट वितरण सामग्री, डेटा स्रोत, पैमाना, विषय कवरेज और गुणवत्ता संकेतक दोनों पक्षों द्वारा पुष्टि किए गए परियोजना अनुबंध, डेटा कार्ड और स्वीकृति योजना के अधीन होने चाहिए; यह लेख किसी विशिष्ट नमूना स्थान या वितरण परिणाम के प्रति प्रतिबद्धता का प्रतिनिधित्व नहीं करता है।

शुरू करने का एक निष्पादन योग्य तरीका पहले एक छोटे पैमाने के POC को पूरा करने के लिए एक अधिकृत प्रतिनिधि नमूने का चयन करना है: फ़ील्ड मैपिंग, रोगी और विज़िट लिंकेज, समय संरेखण, DICOM/पैथोलॉजी रीडिंग, डिसेन्सिटाइजेशन सीमाएं, एनोटेशन स्थिरता और स्वीकृति रिपोर्टिंग को सत्यापित करें।पीओसी को न केवल "सफलतापूर्वक खुला" देखना चाहिए, बल्कि विफलता श्रेणी, सुधार लागत और नमूना सीमाओं को भी रिकॉर्ड करना चाहिए जिन्हें विस्तार करने का निर्णय लेने से पहले कवर नहीं किया जा सकता है।चिकित्सा डेटा के लिए, स्पष्ट रूप से कमियों और अनिश्चितताओं का खुलासा करने से अक्सर एक सुंदर दिखने वाला कुल स्कोर देने की तुलना में अधिक इंजीनियरिंग मूल्य होता है।

रोगी पैकेज निर्माण को पहचान कुंजी के जीवन चक्र को संभालने की भी आवश्यकता है।प्रोजेक्ट की आंतरिक आईडी एक नियंत्रित प्रक्रिया द्वारा तैयार की जानी चाहिए, पहचान योग्य नंबरों जैसे आईडी नंबर, मोबाइल फोन नंबर और मेडिकल रिकॉर्ड नंबर के सीधे उपयोग से बचना चाहिए; क्रॉस-सोर्स मिलान को अनुमोदित नियतात्मक या संभाव्य नियमों का उपयोग करना चाहिए, और मिलान आधार और संघर्ष स्थिति को सहेजना चाहिए।संभाव्य मिलान से न केवल अंतिम आईडी का उत्पादन होना चाहिए, बल्कि सीमाएँ, उम्मीदवारों की संख्या और मानव समीक्षा भी प्रदान होनी चाहिए।यदि किसी मरीज का विश्वसनीय रूप से मिलान नहीं किया जा सकता है, तो इसे गलत तरीके से मर्ज करने की तुलना में इसे अनलिंक किए गए नमूने के रूप में छोड़ देना बेहतर है क्योंकि "रोगी पैकेज पूरा होना चाहिए"।क्या एक ही छद्म नाम वाली कुंजी को विभिन्न परियोजनाओं के बीच पुन: उपयोग करने की अनुमति है या नहीं, यह प्राधिकरण और शासन प्रणाली के दायरे द्वारा निर्धारित किया जाना चाहिए।

इंजीनियरिंग के दृष्टिकोण से, संग्रह, प्रसंस्करण, वितरण और प्रशिक्षण से पहले डेटा गुणवत्ता को अलग से निर्धारित करना सबसे अच्छा है।स्रोत अंत फ़ाइल अखंडता, अनुमतियाँ और प्रारूप की जाँच करता है; प्रसंस्करण अंत पार्सिंग, फ़ील्ड मैपिंग, संबंध स्थापना और डी-आइडेंटिफिकेशन की जाँच करता है; डिलीवरी समाप्ति की जाँच मैनिफ़ेस्ट, फ़ाइल सत्यापन और नमूनाकरण परिणाम; और फिर प्रशिक्षण से पहले लक्ष्य कार्यों, लेबल, रोगी विभाजन और डेटा संस्करणों की जाँच करता है।गुणवत्ता नियमों में गंभीरता का स्तर होना आवश्यक है: उदाहरण के लिए, रोगी के बेमेल होने और पहचान योग्य जानकारी के उजागर होने से डिलीवरी अवरुद्ध होनी चाहिए; प्रकटीकरण के बाद कम संख्या में गैर-महत्वपूर्ण फ़ील्ड विलोपन स्वीकार किए जा सकते हैं; मोडल विलोपन का मूल्यांकन करने की आवश्यकता है कि क्या वे कार्य अनुबंध समझौते से अधिक हैं।केवल एक "पास दर" देने से विभिन्न त्रुटियों के जोखिम में अंतर छिपा रहता है।

डेटाबेस डिज़ाइन को मूल पाठ के संरक्षण और एल्गोरिदम के उपयोग दोनों को ध्यान में रखना चाहिए। मूल डेटा केवल पढ़ने के लिए सहेजा गया है और चेकसम किया गया है; पार्सिंग परिणाम एक व्युत्पन्न तालिका में संग्रहीत होते हैं, पार्सर संस्करण और चलने के समय को रिकॉर्ड करते हैं; संशोधित फ़ील्ड को ट्रेसलेस तरीके से दोबारा लिखे जाने के बजाय तर्क के नए संस्करणों के साथ अधिलेखित किया गया है।प्रत्येक रोगी पैकेज के लिए अपेक्षित संस्थाओं, वास्तविक संस्थाओं, स्रोत फ़ाइल हैश, सहसंबंध परिणाम, क्यूसी स्थिति और अपवाद कोड की मशीन-पठनीय सूची तैयार करें।यदि किसी नैदानिक विशेषज्ञ द्वारा डायग्नोस्टिक मैपिंग को सही किया जाता है, तो प्रयोग की प्रतिलिपि प्रस्तुत करने की सुविधा के लिए मूल मैपिंग और संशोधन तर्क को बरकरार रखा जाता है। संवेदनशील कच्ची फ़ाइलों और प्रशिक्षण डेटा एक्सेस अनुमतियों के लिए एक्सेस लॉग को अलग से प्रबंधित किया जाना चाहिए।

रोगी पैकेट को "न्यूनतम उपलब्ध नमूना" और "विस्तारित नमूना" के बीच अंतर भी स्पष्ट करना चाहिए। कुछ एनएलपी कार्यों के लिए, एक पता लगाने योग्य रोग पाठ्यक्रम दस्तावेज़ पर्याप्त है; अनुदैर्ध्य भविष्यवाणी के लिए, रोगियों को कम से कम एक स्पष्ट सूचकांक समय बिंदु, अवलोकन विंडो और परिणाम की आवश्यकता होती है; इमेजिंग-पैथोलॉजी सहसंबंध के लिए, यह आवश्यक हो सकता है कि सर्जरी, इमेजिंग, नमूने और पैथोलॉजिकल निदान सभी को विश्वसनीय रूप से जोड़ा जा सके।यदि सभी मामलों की जांच संपूर्ण पैकेज मानदंड के समान सेट के अनुसार की जाती है, तो उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को छोड़ना आसान है जिसका उपयोग एकल-मोडल कार्यों के लिए किया जा सकता है; इसके विपरीत, अधूरे पैकेजों को मल्टी-मॉडल प्रशिक्षण में मिलाने से मॉडल का तौर-तरीका गायब तंत्र भी अपारदर्शी हो जाएगा।डेटा कैटलॉग "मुख्य आवश्यक", "सशर्त रूप से आवश्यक" और "वैकल्पिक एक्सटेंशन" और कार्यों के अनुसार फ़िल्टर के तीन-स्तरीय नियम प्रदान कर सकता है।

गुणवत्ता संकेतकों में सटीकता, पूर्णता, स्थिरता, समयबद्धता, विशिष्टता और पता लगाने की क्षमता को शामिल किया जाना चाहिए, न कि केवल लापता दर के संदर्भ में व्यक्त किया जाना चाहिए।उदाहरण के लिए, रोगी आईडी की पूर्णता दर 100% हो सकती है, लेकिन यदि त्रुटियों को अस्पतालों में मिला दिया जाए, तो सटीकता अभी भी खराब है; DICOM फ़ाइलें पढ़ी जा सकती हैं, लेकिन मरीज़ों और रिपोर्टों का गलत मिलान किया गया है, और स्थिरता अभी भी अयोग्य है; पीडीएफ में एक टेक्स्ट परत होती है, लेकिन मुख्य तालिकाएँ गलत क्रम में निकाली जाती हैं, और सामग्री की गुणवत्ता अभी भी अपर्याप्त है।प्रत्येक संकेतक के लिए, हर, नमूना फ्रेम, पासिंग परिभाषा और आत्मविश्वास अंतराल बताया जाना चाहिए, और महत्वपूर्ण त्रुटियों का जोखिम स्तर अलग से प्रस्तुत किया जाना चाहिए।इस तरह खरीदार, डेटा आपूर्तिकर्ता और मॉडलिंग टीमें सभी समान तथ्यों के आधार पर सुधार पर चर्चा कर सकते हैं।

प्रत्येक डेटा पैकेट को एक स्पष्ट जीवन चक्र स्थिति की भी आवश्यकता होती है, जैसे प्राप्त होना, पार्स किया जाना, समीक्षा लंबित होना, निर्दिष्ट कार्यों के लिए उपलब्ध होना, प्रतिबंधित उपयोग, नष्ट होने के लिए वापस लेना या समाप्त होना।नए संस्करण के स्वीकृत होने के बाद पुराने संस्करण की फाइलों को प्रशिक्षण प्रणाली द्वारा पढ़ने से रोकने के लिए स्थिति परिवर्तन में समय, संचालन भूमिका और आधार को बरकरार रखा जाना चाहिए।यदि डेटा का उपयोग बदलता है, जैसे फ़ील्ड निष्कर्षण से लेकर मॉडल पूर्व-प्रशिक्षण या क्रॉस-इंस्टीट्यूशन मूल्यांकन तक, तो आपको पुन: पुष्टि करनी चाहिए कि क्या मूल प्राधिकरण इस उपयोग को कवर करता है।डेटा एक्सेस नीतियां मूल दस्तावेजों, असंवेदनशील छवियों, संरचित डेटा और व्युत्पन्न टैग को भूमिका के आधार पर अलग कर सकती हैं, और परियोजना पूरी होने के बाद सहमत संग्रह या विलोपन कर सकती हैं।रोगी-स्तरीय सहसंबंध मल्टीमॉडल अनुसंधान को अधिक मूल्यवान बनाता है और संयुक्त पहचान के जोखिम को बढ़ाता है, इसलिए सहसंबंध क्षमताओं और पहुंच अधिकारों को केवल निर्यात समय पर डिसेन्सिटाइजेशन करने के बजाय शासन में एक साथ शामिल करने की आवश्यकता है।

जब टीमों को सौंपा जाता है, तो रोगी पैकेज विनिर्देशों को स्पष्ट कैटलॉग उदाहरण, फ़ील्ड डेटा प्रकार, अनुमत मान, एन्कोडिंग संस्करण, शून्य नियम और अपवाद उदाहरण भी प्रदान करना चाहिए। उदाहरण के लिए, क्या "परीक्षा समय" नियुक्ति, स्कैनिंग या रिपोर्ट जारी करने को संदर्भित करता है, इसे फ़ील्ड विवरण में बताया जाना चाहिए; "छवि सकारात्मक" में यह दर्शाया जाना चाहिए कि क्या यह रिपोर्ट निष्कर्ष या मैन्युअल समीक्षा पर आधारित है। डिलीवरी के कई दौरों के दौरान फ़ील्ड नाम परिवर्तन या अर्थ संबंधी बहाव की पहचान की सुविधा के लिए संरचित तालिकाओं में स्थिर फ़ील्ड आईडी होनी चाहिए। प्रमुख क्षेत्रों के लिए सत्यापन स्क्रिप्ट और अपेक्षित आउटपुट प्रदान किए जाते हैं, जिससे खरीद, एनोटेशन, एल्गोरिदम और गुणवत्ता नियंत्रण टीमों को समान नियमों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है। यदि प्राप्तकर्ता पक्ष को डेटा विसंगतियों का पता चलता है, तो उसे मरम्मत का पता लगाने योग्य बंद लूप बनाने के लिए केस-स्तरीय समस्या टिकटों के माध्यम से फ़ाइलों, फ़ील्ड, मूल पाठ साक्ष्य और प्रभाव कार्यों की रिपोर्ट करनी चाहिए।

लेखक की जानकारी भी नैदानिक संदर्भ से संबंधित है।प्राधिकरण और आवश्यक डी-आइडेंटिफिकेशन के बाद, निवासी रिकॉर्ड, बेहतर चिकित्सक दौर, विशेषज्ञ परामर्श और सर्जन दस्तावेजों को अलग करने के लिए लेखक की भूमिका, पेशेवर शीर्षक और विभाग जैसी अप्रत्यक्ष पहचान विशेषताओं को बरकरार रखा जा सकता है; परियोजना नियमों के अनुसार नाम और आईडी नंबर हटा दिए जाएंगे।यदि सभी लेखकों को समान रूप से "डॉक्टर" द्वारा प्रतिस्थापित किया जाता है, तो यह न केवल स्रोत की पता लगाने की क्षमता को कम कर देगा, बल्कि शोधकर्ताओं के लिए विभिन्न दस्तावेज़ प्रकारों और हस्ताक्षर भूमिकाओं के बीच अर्थ संबंधी अंतर का विश्लेषण करना भी असंभव बना देगा।दवा और गैर-दवा ऑर्डर के लिए, रोगी पैकेज को मूल ऑर्डर नाम, सामान्य नाम, खुराक, आवृत्ति, मार्ग, निष्पादन समय और स्थिति बरकरार रखनी चाहिए; एटीसी जैसे मानक कोड का उपयोग मैपिंग फ़ील्ड के रूप में किया जा सकता है, और मैपिंग का आधार दर्ज किया जाना चाहिए। मूल आदेश को अधिलेखित करने के लिए मानक कोड का उपयोग नहीं किया जा सकता है।

विधि सीमाएँ और डेटा स्रोत

यह आलेख मेडिकल डेटा फ़ील्ड और उपयोगकर्ताओं द्वारा प्रदान किए गए पुनर्खरीद आवश्यकता दस्तावेजों के आधार पर डेटा इंजीनियरिंग और कोहोर्ट डिज़ाइन के प्रमुख बिंदुओं का सारांश देता है, और सार्वजनिक सहकर्मी-समीक्षा अनुसंधान, तकनीकी मानकों और नियामक/रिपोर्टिंग दिशानिर्देशों के संयोजन में इस पर चर्चा करता है। अनुलग्नक में फ़ील्ड, फ़िल्टर थ्रेशोल्ड और मात्राएँ आवश्यकता विनिर्देशों के उदाहरण हैं और यह साबित नहीं करते हैं कि डेटा खरीदा गया है, वितरित किया गया है, या मॉडल सत्यापन पारित कर चुका है। इस आलेख में एल्गोरिदम और प्रक्रियाओं का उपयोग वैज्ञानिक अनुसंधान और इंजीनियरिंग डिजाइन चर्चाओं के लिए किया जाता है और यह चिकित्सा निदान या उपचार अनुशंसाओं का गठन नहीं करता है। विशिष्ट परियोजनाएँ प्राधिकरण, डेटा कार्ड, अनुबंध और नैतिकता/अनुपालन समीक्षाओं के अधीन हैं।