ヘルスケアにおけるデータサイエンス：業界を再構築する5つの方法データサイエンス

データサイエンスはヘルスケアをどのように変えていますか？

医学の分野では、毎年数多くの革新が見られます。 しかし現在、この分野はデータサイエンスとその応用のおかげで混乱しつつあります。 ヘルスケアには、従来の医療方法を変革し、研究者、医師、および患者がより良い結果を得るのに役立つデータマイニングアプリケーションがたくさんあります。

人工知能と機械学習を使用することで、スタートアップは研究、顧客サポート、および医療分野の他の多くの側面を改善しています。 この記事では、データサイエンスがヘルスケアの分野をどのように変革しているかについて説明します。

がんの治療法を見つける

癌は依然として人類に知られている最も致命的な病気の一つです。 そして、何十年にもわたる研究の後でさえ、科学者はそれの治療法を見つけることができませんでした。 癌とともに生きるインド人の推定数は225万人近くです。 2018年の癌による総死亡者数は約8万ルピーでした。これらの数字は恐ろしいものであり、この病気の治療法を見つけることが重要である理由です。

しかし、この目的のために研究を進めることに焦点を当てているスタートアップが世界中にあります。 たとえば、BERG Healthというスタートアップは、分析にデータサイエンスと機械学習のアルゴリズムを使用しています。 彼らは約1,000人の患者からの生物学的サンプルを分析し、各サンプルには14兆を超えるデータポイントがありました。 彼らはこのすべての情報をAIアルゴリズムに入力し、BPM31510を開発しました。

BPM 31510は、癌に冒された細胞を自然に検出して殺します。 それはまだテスト中ですが、この致命的な病気の治療法を見つける方向への大きな飛躍です。 多くの新興企業は、エボラ出血熱などの同様に危険な病気の治療法を見つけることに焦点を当てています。 企業はまた、予防医学の患者モニタリングにデータサイエンスを使用しています。

処方薬のリスクを減らす

処方薬の誤りは、インドの主要な死因の1つです。 医療過誤のために毎年約50万人が亡くなっています。 データサイエンスは、このようなエラーを減らし、処方箋の精度を向上させるのにも役立ちます。

この問題の解決を目指すスタートアップであるMedAwareはその一例です。 それらは、同様のケースについてデータベースをチェックし、医師が処方箋を書くのを助ける自己学習ソフトウェアソリューションを提供します。 ビッグデータを使用することにより、ソフトウェアは医師が疑いと戦い、より正確な処方箋を書くのを助けます。 このようなアプリケーションは、数千人、さらには数十万人の命を救うことができます。

それとは別に、それは再入院を減らし、両方の当事者（医師と患者）の時間とお金を節約するのに役立ちます。

より良い薬物研究を行う

薬物検査と研究は費用のかかるプロセスです。 多くの試験、臨床試験、研究が必要なため、薬を作るのに多くの年月と資源が必要です。 機械学習とビッグデータは、コストを削減し、これらのテストの精度を向上させるのに役立ちます。

ビッグデータは、さまざまな方法で薬物研究に貢献できます。 プロセスを簡素化し、特定の生物学的要因に従って成功率を予測するのに役立ちます。 生物学的ネットワークのモデルシミュレーションを作成し、予測プロセスを最適化することができます。 このようにして、どのトライアルが成功するかを見つけるのがより簡単になります。

データサイエンスは、予測の精度を向上させます。 また、研究者が適切な実験を選択するのにも役立ちます。 研究者は、類似の手法を使用して、テストしている薬の考えられる副作用も予測します。

診断の精度を高める

誤診は医療分野での重要な問題です。 それは何百万人もの死につながり、ヘルスケアにおける他の重大な問題と同様に、それはまた単純な解決策を持っていません。 多くの場合、医師は、症例の経験不足、疑い、または誤った理解のために間違った診断を下します。 データサイエンスソリューションは、これらの問題の解決にも役立ちます。

誤診につながる最も一般的な間違いの1つは、画像データの誤った解釈です。 BioMed Research Internationalで公開された1つの研究では、さまざまな手法により、医用画像の寸法、解像度、およびモダリティの違いが取り除かれています。 これらのアプリケーションは、主にX線、マンモグラフィ、磁気共鳴画像法（MRI）などで得られる画像の改善に役立ちます。

深層学習アルゴリズムにより、画像データの解釈の精度が向上しています。 また、前述の手法は、これらの画像の品質をさらに向上させるのにも役立ちます。 iDASH（分析、匿名化、共有のためのデータ統合）は、卓越した分析フレームワークであり、生物医学コンピューティングに使用されます。 Hadoopは、この業界で使用されるもう1つのフレームワークです。

患者への仮想支援の提供

データサイエンスを活用することで、病院を訪れる人を大幅に減らすことができます。 病院や診療所を訪れる人の多くは、必ずしも医師の診察を受ける必要がないからです。 彼らの問題は簡単な相談で解決することができます。

新興企業はデータサイエンスアプリケーションを使用して、医師を事実上患者に連れて行きます。 彼らは、患者の症状を尋ね、それをその広範なデータベースと比較するモバイルアプリを使用しています。 比較後、AIを利用したアプリは、兆候を原因に関連付け、患者に通知することができます。 これらのアプリは、患者に薬を服用するように通知したり、必要に応じて予約を設定したりするなどの簡単なタスクにも役立ちます。

このようなアプリケーションの利点は、患者がすぐに助けを得て、医師がより重症の症例に集中できるようになることです。 企業はまた、アプリを通じて医療患者により良いカスタマーサポートを提供することを目指しています。 これらのアプリは機械学習アルゴリズムを使用して、患者の状態の詳細なマップを作成します。 そのマップを使用することにより、アプリケーションは顧客にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。

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結論

お気づきかもしれませんが、ヘルスケアでのデータサイエンスの使用は、多くのメリットをもたらしました。 研究の促進からコストの節約まで、この広大なセクターのあらゆる側面に影響を与えてきました。 これが、データサイエンティストの需要が絶えず増加している主な理由です。 医療の新興企業は、より迅速な研究を実施したり、高度なソリューションを開発したりするために、データサイエンティストを必要としています。

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