Data Science im Gesundheitswesen: 5 Wege, wie Data Science die Branche umgestaltet

Wie verändert Data Science das Gesundheitswesen?

In der Medizin gibt es jedes Jahr zahlreiche Innovationen. Aber jetzt wird dieses Feld dank der Datenwissenschaft und ihrer Anwendungen gestört. Es gibt viele Data-Mining-Anwendungen im Gesundheitswesen, die die konventionelle Medizin verändern und Forschern, Ärzten und Patienten dabei helfen, bessere Ergebnisse zu erzielen.

Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verbessern Startups die Forschung, den Kundensupport und viele andere Aspekte des medizinischen Bereichs. In diesem Artikel diskutieren wir, wie Data Science das Gesundheitswesen verändert:

Heilung für Krebs finden

Krebs ist immer noch eine der tödlichsten Krankheiten, die der Menschheit bekannt sind. Und selbst nach Jahrzehnten der Forschung konnten Wissenschaftler kein Heilmittel dafür finden. Die geschätzte Zahl der an Krebs erkrankten Inder liegt bei fast 2,25 Millionen . Die Zahl der Todesfälle aufgrund von Krebs lag 2018 bei etwa 8.000. Diese Zahlen sind erschreckend, und deshalb ist es so wichtig, ein Heilmittel für diese Krankheit zu finden.

Es gibt jedoch Startups auf der ganzen Welt, die sich darauf konzentrieren, die Forschung zu diesem Zweck voranzutreiben. Beispielsweise verwendet ein Startup namens BERG Health Data Science und maschinelle Lernalgorithmen für die Analyse. Sie analysierten biologische Proben von rund 1.000 Patienten, und jede Probe hatte mehr als 14 Billionen Datenpunkte. Sie haben all diese Informationen in ihren KI-Algorithmus eingespeist und BPM 31510 entwickelt.

BPM 31510 erkennt und tötet die krebsbefallenen Zellen auf natürliche Weise. Es wird noch getestet, aber es ist ein großer Schritt vorwärts in Richtung der Suche nach einem Heilmittel für diese tödlichen Krankheiten. Viele Startups konzentrieren sich darauf, Heilmittel für ähnlich gefährliche Krankheiten wie Ebola zu finden. Unternehmen nutzen Data Science auch zur Patientenüberwachung für die Präventivmedizin.

Verringerung der Risiken verschreibungspflichtiger Medikamente

Fehler in verschreibungspflichtigen Medikamenten sind eine der häufigsten Todesursachen in Indien. Etwa 50.000 Menschen sterben jedes Jahr aufgrund von medizinischen Fehlern. Data Science kann dabei helfen, solche Fehler zu reduzieren und auch die Genauigkeit von Rezepten zu verbessern.

MedAware , ein Startup, das darauf abzielt, dieses Problem zu lösen, ist ein solches Beispiel. Sie stellen eine selbstlernende Softwarelösung zur Verfügung, die ihre Datenbank nach ähnlichen Fällen durchsucht und den Arzt bei der Rezepterstellung unterstützt. Durch die Verwendung von Big Data hilft die Software den Ärzten, Zweifel zu bekämpfen und genauere Rezepte zu schreiben. Solche Anwendungen können Tausende oder sogar Hunderttausende von Menschenleben retten.

Abgesehen davon kann es helfen, Wiedereinweisungen zu reduzieren und Zeit und Geld für beide Parteien (Ärzte und Patienten) zu sparen.

Bessere Arzneimittelforschung

Drogentests und -forschung sind ein kostspieliger Prozess. Es braucht viele Jahre und Ressourcen, um ein Medikament zu entwickeln, da es viele Studien, klinische Tests und Forschung erfordert. Maschinelles Lernen und Big Data können dabei helfen, Kosten zu senken und die Genauigkeit dieser Tests zu verbessern.

Big Data kann auf vielfältige Weise zur Arzneimittelforschung beitragen. Es kann den Prozess vereinfachen und bei der Vorhersage der Erfolgsrate gemäß den spezifischen biologischen Faktoren helfen. Man kann Modellsimulationen für biologische Netzwerke erstellen und den Vorhersageprozess optimieren. Auf diese Weise wird es einfacher herauszufinden, welche Studie erfolgreich wäre.

Data Science verbessert die Genauigkeit der Vorhersagen. Es hilft den Forschern auch bei der Auswahl der richtigen Experimente. Forscher verwenden analoge Techniken, um auch die möglichen Nebenwirkungen der von ihnen getesteten Medikamente vorherzusagen.

Erhöhung der Genauigkeit der Diagnose

Fehldiagnosen sind ein bedeutendes Problem im medizinischen Bereich. Es führt zu Millionen von Todesfällen, und wie die anderen großen Probleme im Gesundheitswesen gibt es auch dafür keine einfache Lösung. Oft stellen Ärzte aufgrund von Unerfahrenheit, Zweifeln oder falschem Verständnis des Falls eine falsche Diagnose. Data-Science-Lösungen können auch bei der Lösung dieser Probleme helfen.

Einer der häufigsten Fehler, der zu Fehldiagnosen führt, ist eine falsche Interpretation von Bilddaten. Einer in BioMed Research International veröffentlichten Studie zufolge beseitigen verschiedene Techniken den Unterschied in der Größe, Auflösung und Modalität medizinischer Bilder. Diese Anwendungen helfen hauptsächlich bei der Verbesserung von Bildern, die durch Röntgen, Mammographie, Magnetresonanztomographie (MRI) und andere erhalten wurden.

Deep-Learning-Algorithmen erhöhen die Genauigkeit der Interpretation von Bilddaten. Und die zuvor erwähnten Techniken tragen auch dazu bei, die Qualität dieser Bilder für eine weitere Verbesserung zu verbessern. iDASH (auch bekannt als Integration von Daten für Analyse, Anonymisierung und gemeinsame Nutzung) ist ein bekanntes analytisches Framework und wird für biomedizinische Computer verwendet. Hadoop ist ein weiteres Framework, das in dieser Branche verwendet wird.

Bereitstellung von virtueller Unterstützung für Patienten

Die Zahl der Krankenhausbesuche kann durch den Einsatz von Data Science drastisch reduziert werden. Das liegt daran, dass viele Menschen, die das Krankenhaus oder die Klinik besuchen, nicht unbedingt einen Arzt aufsuchen müssen. Ihr Problem kann mit einer einfachen Beratung gelöst werden.

Startups nutzen Data-Science-Anwendungen, um die Ärzte virtuell zu den Patienten zu bringen. Sie verwenden mobile Apps, die nach den Symptomen der Patienten fragen und diese mit ihrer umfangreichen Datenbank abgleichen. Nach dem Vergleich kann die KI-gestützte App die Anzeichen mit den Ursachen verknüpfen und den Patienten informieren. Diese Apps können auch bei einfachen Aufgaben helfen, wie z. B. den Patienten an die Einnahme eines Medikaments zu erinnern oder bei Bedarf einen Termin zu vereinbaren.

Der Vorteil solcher Anwendungen ist, dass den Patienten schnell geholfen wird und die Ärzte sich auf schwerere Fälle konzentrieren können. Unternehmen zielen auch darauf ab, medizinischen Patienten durch Apps einen besseren Kundensupport zu bieten. Diese Apps verwenden maschinelle Lernalgorithmen und erstellen eine detaillierte Karte des Zustands des Patienten. Durch die Verwendung dieser Karte kann die Anwendung dem Kunden ein personalisiertes Erlebnis bieten.

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Abschließende Gedanken

Wie Sie sicher bemerkt haben, hat der Einsatz von Data Science im Gesundheitswesen zu zahlreichen Vorteilen geführt. Von der Erleichterung der Forschung bis zur Kosteneinsparung hat es jeden Aspekt dieses riesigen Sektors berührt. Dies ist ein wesentlicher Grund, warum die Nachfrage nach Data Scientists stetig steigt. Medizinische Startups brauchen Data Scientists, um schneller zu forschen oder fortschrittliche Lösungen zu entwickeln.

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