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護理師,我最驕傲的職業 AI博士,我最期待的未來

charming護理師學Python*資料的真相

我會被我同事笑死
最近台灣口罩實名制沸沸揚揚,引起大家熱議,為了適當的分流避免囤積,身為醫護背景,很樂意接受這個作法,而線上口罩地圖也很方便查詢。
我同事:「假日出去吃飯,想說順便上網看一下附近的藥局還有沒有口罩,剛好有一家大人、兒童口罩都還有貨,我們吃完就順便過去買,我到的時候,他鐵門已經半拉下來了,想說試試運氣,進去一問,真的還有耶!」
我:「哇嗚~你好lucky哦!」
同事:「對呀!買完的時候,老闆還跟我說,出去要小心一點。我就回他說"哦好!我會把口罩收好"」
我:「哇塞~應該不會有人要搶這個吧……」(台灣治安我很放心的)
同事:「然後老闆就說…是叫你小心不要撞到鐵門…」
我:「啊哈哈哈哈哈哈哈哈~~~」(我真是笑翻了)

神明保佑耶!每次口罩開袋都是一種驚喜,下次想開袋再等7天真難熬,有點追劇的心情
所以說
"真相不一定是眼前所見的事實"
(編:明明上面講的是"耳朵聽到的")

在醫院裡,如果想要監測一支指標或是拿到某些數據,對於使用者來說,只需要寫一張報表申請單,再等個兩個月左右(前提:資訊部有人力、彼此溝通順利),應該就可以拿到一份你所需要的資料的報表。

使用者覺得,數據就在我眼前的畫面上,截取出來,不難吧?

是啊,當我剛開始接觸數據時,那時的OS就是「就這個畫面上的數據而已,有需要花那麼多時間,才能拿到報表嗎?」傻傻的,都不知道在醫療資訊裡的數據是多麼龐大啊!

舉例:抽血,各大醫院每天的抽血量相當驚人,一大早6點多就開始有民眾到抽血櫃台等候,有的是醫生指定日期抽血、有的是在看診前先抽血,等門診開始後,又開始湧入當天開立的抽血單,在健保的支持下,有的人一次要抽一大把的採血管,加上住院病人的血,這麼大量的血液分析,背後累積的數據筆數,大的驚人。

如果資訊不分流,光是查詢一個資料,全院電腦應該都會立馬當機。

因此,我們有好多的系統,待過醫療機構都知道,醫囑、護理、批價、申報、復健、手術、麻醉……,依職務別分下來近百個系統跑不掉,還要再依功能分執行、建檔、查詢、分析……,哇!那是上百個系統呀!

我的家族圖譜開始比不上醫院的系統圖譜了,我的媽媽有12個手足,每個手足生了4-5個孩子,我的外婆有9個手足,每個手足又生了10個以上的孩子,還沒算上我的爸爸,我就已經搞不清媽媽的媽媽的大姐的二兒子的孩子是誰了。

每個系統裡,又有大量的數據,每天,每個醫療人員在電腦裡輸入多少資料,項目、數值、人員、註記、金額、劑量、劑型、時間……,醫院評鑑對於每個醫療處置的時間點非常謹慎,光是時間就耗掉許多記憶體空間,你可以想像每天幾千幾百萬筆資料在流動嗎?

因此,為了維持良好的運算效能,在我們看到的一個畫面,背後可能又被拆分到不同的儲存檔中,甚至!我所看到的畫面,其實並不存在!怎麼說呢?它是在我查詢當下,從各系統各儲存槽被拉過來呈現的,因此,它並不真實存在於同一個檔案裡。

說到這裡,都要暈了。

那我要怎麼開始我的data analysis第一步呀?有志成為數據分析家,先認識自家公司裡的資訊架構就相當重要啦!醫院是個特別的地方,中小型企業或許沒這麼可怕,但,我們文章的對象是設定給處理醫療數據的人呀!所以一定要了解!

天啊!怎麼做?

心理建設第一步:拿資料沒有想像的那麼簡單。

  1. 如果你只能是填報表申請單的user,可以試著截圖,清楚交待所需要的欄位來源,資訊室很棒,會想盡辦法幫你串資料,甚至你沒發現的異常規則,他們會逐一與你溝通,只需給他們時間、空間,以及耐心。真的!好好溝通,資料才能更fit需求。
  2. 如果可以接觸到資料庫,太棒了!只有自己才知道自己要的是什麼!各個資料,在哪些table裡(指資料儲存檔)、如何關聯、如何抓到正確的、如何踢掉髒東西,只有 learning by doing,才能知道其"庫"中滋味 (資料庫database),另外,和資訊室打好關係,有諮詢窗口相當重要。
"真相不一定是眼前所見的事實"

(附帶說明一下醫院內部現況,臨床所有會"直接"接觸到病人的醫療、行政人員,每天都有分配到口罩,工作沒問題!而我們在幕後的,這三周共收到2次口罩,第一次在2/17這周收到3片,第二次在3/2這周收到4片,我們極少和病人面對面,我們ok。ps.每家醫院狀況不同)

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