علم البيانات في الرعاية الصحية: 5 طرق لعلم البيانات لإعادة تشكيل الصناعة

كيف علم البيانات يغير الرعاية الصحية؟

يشهد مجال العلوم الطبية العديد من الابتكارات كل عام. لكن الآن هذا المجال يتعطل بفضل علم البيانات وتطبيقاته. هناك الكثير من تطبيقات التنقيب عن البيانات في مجال الرعاية الصحية والتي تعمل على تغيير الطريقة التقليدية للطب ومساعدة الباحثين والأطباء والمرضى في الحصول على نتائج أفضل.

باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، تعمل الشركات الناشئة على تحسين البحث ودعم العملاء والكثير من الجوانب الأخرى في المجال الطبي. في هذه المقالة ، نناقش كيف يعمل علم البيانات على تغيير مجال الرعاية الصحية:

البحث عن علاج للسرطان

لا يزال السرطان من بين أكثر الأمراض فتكًا التي عرفتها البشرية. وحتى بعد عقود من البحث ، لم يتمكن العلماء من إيجاد علاج له. يقدر عدد الهنود المصابين بالسرطان بنحو 2.25 مليون . بلغ عدد الوفيات الإجمالية بسبب السرطان حوالي 8 لكح في عام 2018. هذه الأرقام مخيفة ، ولهذا السبب فإن إيجاد علاج لهذا المرض أمر بالغ الأهمية.

ومع ذلك ، هناك شركات ناشئة في جميع أنحاء العالم ، تركز على تطوير البحث لهذا الغرض. على سبيل المثال ، تستخدم شركة ناشئة تسمى BERG Health علوم البيانات وخوارزميات التعلم الآلي للتحليل. قاموا بتحليل عينات بيولوجية من حوالي 1000 مريض ، وكان لكل عينة أكثر من 14 تريليون نقطة بيانات. قاموا بتغذية كل هذه المعلومات في خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم وطوروا BPM 31510.

BPM 31510 يكتشف ويقتل الخلايا المصابة بالسرطان بشكل طبيعي. لا يزال قيد الاختبار ، لكنه قفزة هائلة إلى الأمام في اتجاه إيجاد علاج لهذه الأمراض الفتاكة. تركز العديد من الشركات الناشئة على إيجاد علاجات لأمراض خطيرة مثل الإيبولا. تستخدم الشركات أيضًا علم البيانات لمراقبة المرضى للطب الوقائي.

تقليل مخاطر الأدوية الموصوفة

الأخطاء في طب الوصفات الطبية هي أحد الأسباب الرئيسية للوفاة في الهند. يموت حوالي 50 ألف شخص كل عام بسبب الأخطاء الطبية. يمكن أن يساعد علم البيانات في الحد من مثل هذه الأخطاء وتحسين دقة الوصفات الطبية أيضًا.

تعد MedAware ، وهي شركة ناشئة تهدف إلى حل هذه المشكلة ، أحد الأمثلة على ذلك. يقدمون حلاً برمجيًا للتعلم الذاتي يتحقق من قاعدة بياناته بحثًا عن حالات مماثلة ويساعد الطبيب في كتابة الوصفة الطبية. باستخدام البيانات الضخمة ، يساعد البرنامج الأطباء في محاربة الشك وكتابة وصفات أكثر دقة. يمكن لمثل هذه التطبيقات أن تنقذ الآلاف أو حتى آلاف الأرواح.

بصرف النظر عن ذلك ، يمكن أن يساعد في تقليل إعادة القبول وتوفير الوقت والمال لكلا الطرفين (الأطباء والمرضى).

القيام بأبحاث أفضل عن الأدوية

اختبار المخدرات والبحث هي عملية مكلفة. يستغرق الأمر الكثير من السنوات والموارد لإنشاء دواء لأنه يتضمن الكثير من التجارب والاختبارات السريرية والأبحاث. يمكن أن يساعد التعلم الآلي والبيانات الضخمة في تقليل التكاليف وتحسين دقة هذه الاختبارات.

يمكن أن تساهم البيانات الضخمة في أبحاث الأدوية بطرق متعددة. يمكنه تبسيط العملية والمساعدة في التنبؤ بمعدل النجاح وفقًا لعوامل بيولوجية محددة. يمكن للمرء إنشاء نماذج محاكاة للشبكات البيولوجية وتحسين عملية التنبؤ. بهذه الطريقة ، سيصبح من الأسهل معرفة أي تجربة ستكون ناجحة.

علم البيانات يحسن دقة التنبؤات. كما أنه يساعد الباحثين في اختيار التجارب الصحيحة. يستخدم الباحثون تقنيات مماثلة للتنبؤ بالآثار الجانبية المحتملة للأدوية التي يختبرونها أيضًا.

زيادة دقة التشخيص

التشخيص الخاطئ هو قضية مهمة في المجال الطبي. إنه يؤدي إلى ملايين الوفيات ، ومثله مثل المشاكل الكبيرة الأخرى في مجال الرعاية الصحية ، فإنه ليس له أيضًا حل بسيط. في كثير من الأحيان ، يقوم الأطباء بتشخيص خاطئ بسبب قلة الخبرة أو الشك أو الفهم الخاطئ للحالة. يمكن أن تساعد حلول علوم البيانات في حل هذه المشكلات أيضًا.

أحد الأخطاء الأكثر شيوعًا التي تؤدي إلى التشخيص الخاطئ هو التفسير الخاطئ لبيانات التصوير. نشرت إحدى الدراسات في BioMed Research International ، تقنيات مختلفة تزيل الاختلاف في أبعاد ودقة وطريقة الصور الطبية. تساعد هذه التطبيقات بشكل أساسي في تحسين الصور التي يتم الحصول عليها من خلال الأشعة السينية والتصوير الشعاعي للثدي والتصوير بالرنين المغناطيسي (MRI) وغيرها.

تعمل خوارزميات التعلم العميق على زيادة دقة تفسير بيانات الصورة. والتقنيات التي ذكرناها من قبل تساعد أيضًا في تحسين جودة هذه الصور لمزيد من التحسين. iDASH (المعروف أيضًا باسم دمج البيانات للتحليل وإخفاء الهوية والمشاركة) هو إطار تحليلي بارز ، ويستخدم في الحوسبة الطبية الحيوية. Hadoop هو إطار عمل آخر يستخدم في هذه الصناعة.

تقديم المساعدة الافتراضية للمرضى

يمكن تقليل عدد الأشخاص الذين يزورون المستشفيات بشكل كبير باستخدام علم البيانات. هذا لأن العديد من الأشخاص الذين يزورون المستشفى أو العيادة ، لا يحتاجون بالضرورة إلى زيارة الطبيب. يمكن حل مشكلتهم باستشارة بسيطة.

تستخدم الشركات الناشئة تطبيقات علوم البيانات لجلب الأطباء إلى المرضى تقريبًا. يستخدمون تطبيقات الأجهزة المحمولة التي تطلب أعراض المرضى ويقارنونها بقاعدة بياناتها الشاملة. بعد المقارنة ، يمكن للتطبيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي ربط العلامات بالأسباب وإبلاغ المريض. يمكن أن تساعد هذه التطبيقات أيضًا في المهام البسيطة مثل تذكير المريض بتناول دواء أو تحديد موعد حسب الحاجة.

فائدة مثل هذه التطبيقات هي أن المرضى يحصلون على المساعدة بسرعة ، وأن الأطباء يركزون على الحالات الأكثر خطورة. تهدف الشركات أيضًا إلى تقديم دعم عملاء أفضل للمرضى من خلال التطبيقات. تستخدم هذه التطبيقات خوارزميات التعلم الآلي وتنشئ خريطة مفصلة لحالة المريض. باستخدام هذه الخريطة ، يمكن للتطبيق أن يمنح العميل تجربة شخصية.

تعلم دورات علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. اربح برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

أفكار ختامية

كما لاحظت ، أدى استخدام علم البيانات في الرعاية الصحية إلى العديد من الفوائد. من تسهيل البحث إلى توفير التكاليف ، لقد لمست كل جانب من جوانب هذا القطاع الواسع. هذا هو السبب الرئيسي وراء زيادة الطلب على علماء البيانات باستمرار. تحتاج الشركات الطبية الناشئة إلى علماء بيانات لإجراء بحث أسرع أو تطوير حلول متقدمة.

إذا كنت مهتمًا بتعلم علوم البيانات لتكون في طليعة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع دبلوم PG upGrad & IIIT-B في علوم البيانات واحصل على وظيفة في أفضل الشركات.