ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ ਸਿਹਤ-ਸਬੰਧਤ ਰਾਜਾਂ ਜਾਂ ਖਾਸ ਆਬਾਦੀ ਵਿੱਚ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵੰਡ ਅਤੇ ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਬੱਚੇ ਦੇ ਜਨਮ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਦੌਰਾਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਔਰਤਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਤੰਦਰੁਸਤੀ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਪ੍ਰਜਨਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੂਤੀ ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ।
ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ
ਬਿਗ ਡੇਟਾ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ, ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ, ਬਾਇਓਬੈਂਕਸ, ਅਤੇ ਆਬਾਦੀ-ਅਧਾਰਤ ਸਮੂਹ, ਹੋਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਖਿੱਚਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਰੋਤ ਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੀ ਸਿਹਤ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਪਯੋਗਤਾ, ਸਮਾਜਿਕ-ਆਰਥਿਕ ਕਾਰਕਾਂ, ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰਾਂ, ਅਤੇ ਜੈਨੇਟਿਕ ਅਤੇ ਐਪੀਜੇਨੇਟਿਕ ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸੂਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਅਤੇ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੇ ਆਗਮਨ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਦੇ ਅੰਦਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਸੋਸੀਏਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਕ ਬਣ ਗਏ ਹਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਡੇਟਾ ਮਾਈਨਿੰਗ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਜੋਖਮ ਦੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵਿਭਿੰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਬਹੁਪੱਖੀ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾਵਲ ਬਾਇਓਮਾਰਕਰਾਂ ਅਤੇ ਮਾਰਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕੇ
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਖੜ੍ਹੀ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਮਾਨਕੀਕਰਨ, ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ, ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਸੂਚਨਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਮੌਕੇ ਬੇਅੰਤ ਹਨ। ਜਨਸੰਖਿਆ-ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਇੱਕਤਰੀਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੀਚੇ ਵਾਲੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪ੍ਰਸੂਤੀ ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਿਰਣਾਇਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਹਤ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਵਿੱਚ ਸਬੂਤ-ਅਧਾਰਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਐਪੀਡੈਮਿਓਲੋਜੀ ਰਿਸਰਚ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ
ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਉਪਯੋਗ ਵਿਭਿੰਨ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਾਲ ਸਿਹਤ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਪਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਗਰਭ ਅਵਸਥਾ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਵਾ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ, ਰਸਾਇਣਕ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ, ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ-ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਭੂ-ਸਥਾਨਕ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਪ੍ਰਤੀਕੂਲ ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਭੂਗੋਲਿਕ ਹੌਟਸਪੌਟਸ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਵੱਡੀਆਂ ਡਾਟਾ ਵਿਧੀਆਂ ਪ੍ਰਸੂਤੀ ਸਿਹਤ 'ਤੇ ਜੈਨੇਟਿਕ ਅਤੇ ਐਪੀਜੀਨੇਟਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੇ ਟ੍ਰੈਜੈਕਟਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਿਚ ਜੀਨੋਮਿਕ ਕਾਰਕਾਂ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇ ਐਕਸਪੋਜਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਸਥਿਤੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੀਟਰਮ ਜਨਮ, ਜਮਾਂਦਰੂ ਵਿਗਾੜਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦੇ ਈਟਿਓਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧ ਦਵਾਈ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਅਤੇ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਉਪਯੋਗਤਾ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਅਤੇ ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਦੇਖਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਾਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਤੱਕ ਬਰਾਬਰ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਖੋਜ ਦੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰਾਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਲਈ ਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਾਲ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਰੁਖ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਪੇਰੀਨੇਟਲ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਡੇਟਾ-ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ, ਮਿਆਰੀ ਡੇਟਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਖੋਜ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗੀ ਯਤਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਭਰਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਡਿਜੀਟਲ ਹੈਲਥ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਮੋਬਾਈਲ ਹੈਲਥ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ, ਪ੍ਰਸੂਤੀ ਦੇਖਭਾਲ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ, ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਨਾਲ, ਪ੍ਰਜਨਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਜਨਨ ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਖੇਤਰ ਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਬਾਲ ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਖਰਕਾਰ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਔਰਤਾਂ ਅਤੇ ਬੱਚਿਆਂ ਲਈ ਸਿਹਤਮੰਦ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਬਰਾਬਰ ਪੈਰੀਨੇਟਲ ਅਨੁਭਵਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ।