ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀ ਸੰਬੰਧੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਕੀ ਹਨ?

ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ (EHR) ਡੇਟਾਸੇਟ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਧੀ ਸੰਬੰਧੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ। ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਵੈਧ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਸ਼ਾ ਕਲੱਸਟਰ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਵਿੱਚ EHR ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਗੁੰਮ ਡੇਟਾ ਕੁਝ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਜਾਂ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਅਣਹੋਂਦ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਗੁੰਮ ਡੇਟਾ ਕਈ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਪੈਦਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਧੂਰੇ ਮਰੀਜ਼ ਰਿਕਾਰਡ, ਮਾਪ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ, ਮਰੀਜ਼ ਦੀ ਗੈਰ-ਪਾਲਣਾ, ਜਾਂ ਸਾਜ਼ੋ-ਸਾਮਾਨ ਦੀ ਖਰਾਬੀ। ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਅਖੰਡਤਾ ਸਹੀ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

EHR ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀ ਸੰਬੰਧੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਹੁਪੱਖੀ ਹਨ। ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟੀਸ਼ੀਅਨ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗੁੰਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਚੋਣ ਪੱਖਪਾਤ: ਜੇਕਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਬੋਧਿਤ ਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਕਾਰਨ ਪੱਖਪਾਤੀ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਕੁਝ ਮਰੀਜ਼ ਉਪ ਸਮੂਹਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਆਬਾਦੀ ਦੀ ਗਲਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ: EHR ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਉਚਿਤ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕ ​​ਅੰਕੜਾ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ: EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਤਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਦੇ ਕਈ ਪੱਧਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਦੌਰੇ, ਮਾਪ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਦੇ ਨਤੀਜੇ। ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਚੋਣ: ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਵਿੱਚ, ਮਾਡਲ ਦੀ ਚੋਣ ਅਤੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਜੋਖਮ ਵਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਉਚਿਤ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਪਤਾ ਹੋਣ ਦਾ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਵਿਧੀ ਸੰਬੰਧੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਨਾ

EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਕਾਰਜਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਮਲਟੀਪਲ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ: ਮਲਟੀਪਲ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀਆਂ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਲਈ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਇਮਪਿਊਟਡ ਡੇਟਾਸੈਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ: ਮਾਡਲ-ਅਧਾਰਿਤ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਮਪਿਊਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• ਪੈਟਰਨ-ਮਿਸ਼ਰਣ ਮਾਡਲ: ਪੈਟਰਨ-ਮਿਸ਼ਰਣ ਮਾਡਲ ਲੰਬਕਾਰੀ ਡੇਟਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਖਾਤਾ ਹੈ। ਬਾਇਓਸਟੈਟੀਸ਼ੀਅਨ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗੁੰਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ EHR ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਆਧੁਨਿਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ: EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਅਡਵਾਂਸਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵਧਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਲਾਪਤਾ ਹੋਣ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਪਹੁੰਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੇ ਮੌਕੇ

EHR ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਕਈ ਰਾਹ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀ ਸੰਬੰਧੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਕਨੀਕੀ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਸ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖੀ ਖੋਜ ਲਈ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ:

• ਲੰਬਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਇਵੈਂਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ: ਲੰਬਕਾਰੀ EHR ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਤੋਂ-ਇਵੈਂਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਕਰਨਾ।
• ਅਡੈਪਟਿਵ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ: ਅਡੈਪਟਿਵ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਜੋ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਣ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਮਪਿਊਟਡ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
• ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਵਾਲੇ ਬਾਏਸੀਅਨ ਮਾਡਲ: ਈਐਚਆਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਮਸ਼ੁਦਾ ਹੋਣ ਲਈ ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੜੀਬੱਧ ਬਾਏਸੀਅਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ, ਵਧੇਰੇ ਮਜਬੂਤ ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ।
• ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇਮਪਿਊਟੇਸ਼ਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ।

ਸਿੱਟਾ

ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, EHR ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀ ਸੰਬੰਧੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਲਈ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। EHR ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕੀਤੇ ਗਏ ਖੋਜ ਦੀ ਅਖੰਡਤਾ ਅਤੇ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਗਿਆਨੀ ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਕਰਨ ਲਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।