Ciencia de datos en el cuidado de la salud: 5 formas en que la ciencia de datos está remodelando la industria

¿Cómo la ciencia de datos está cambiando la atención médica?

El campo de la ciencia médica ve numerosas innovaciones cada año. Pero ahora este campo se está interrumpiendo gracias a la ciencia de datos y sus aplicaciones. Hay muchas aplicaciones de minería de datos en el cuidado de la salud que están transformando la forma convencional de la medicina y ayudando a investigadores, médicos y pacientes a obtener mejores resultados.

Mediante el uso de inteligencia artificial y aprendizaje automático, las nuevas empresas están mejorando la investigación, la atención al cliente y muchos otros aspectos del campo médico. En este artículo, analizamos cómo la ciencia de datos está transformando el campo de la atención médica:

Encontrar la cura para el cáncer

El cáncer sigue estando entre las enfermedades más mortales conocidas por la humanidad. E incluso después de décadas de investigación, los científicos no han podido encontrar una cura. El número estimado de indios que viven con cáncer es cercano a los 2,25 millones . La cantidad total de muertes por cáncer fue de alrededor de 8 lakh en 2018. Estas cifras son aterradoras, y es por eso que encontrar una cura para esta enfermedad es crucial.

Sin embargo, hay nuevas empresas en todo el mundo que se centran en avanzar en la investigación para este propósito. Por ejemplo, una startup llamada BERG Health utiliza algoritmos de ciencia de datos y aprendizaje automático para el análisis. Analizaron muestras biológicas de alrededor de 1000 pacientes, y cada muestra tenía más de 14 billones de puntos de datos. Introducieron toda esta información en su algoritmo de IA y desarrollaron BPM 31510.

BPM 31510 detecta y elimina las células cancerosas de forma natural. Todavía está bajo prueba, pero es un gran paso adelante en la dirección de encontrar una cura para esta enfermedad mortal. Muchas nuevas empresas se centran en encontrar curas para enfermedades igualmente peligrosas como el ébola. Las empresas también están utilizando la ciencia de datos para el seguimiento de pacientes para la medicina preventiva.

Reducir los riesgos de los medicamentos recetados

Los errores en la prescripción de medicamentos son una de las principales causas de muerte en la India. Alrededor de 50 lakh de personas mueren cada año debido a errores médicos. La ciencia de datos puede ayudar a reducir tales errores y también mejorar la precisión de las prescripciones.

MedAware , una startup que busca resolver este problema, es un ejemplo de ello. Proporcionan una solución de software de autoaprendizaje que verifica su base de datos en busca de casos similares y ayuda al médico a escribir la receta. Mediante el uso de grandes datos, el software ayuda a los médicos a combatir las dudas y escribir recetas más precisas. Tales aplicaciones pueden salvar miles o incluso miles de vidas.

Aparte de eso, puede ayudar a reducir las readmisiones y ahorrar tiempo y dinero de ambas partes (médicos y pacientes).

Haciendo una mejor investigación de drogas

Las pruebas de drogas y la investigación es un proceso costoso. Se necesitan muchos años y recursos para crear un medicamento, ya que implica muchos ensayos, pruebas clínicas e investigación. El aprendizaje automático y el big data pueden ayudar a reducir costos y mejorar la precisión de estas pruebas.

Big data puede contribuir a la investigación de fármacos de múltiples maneras. Puede simplificar el proceso y ayudar a predecir la tasa de éxito según los factores biológicos específicos. Se pueden crear simulaciones de modelos para redes biológicas y optimizar el proceso de predicción. De esta manera, será más fácil averiguar qué ensayo sería exitoso.

La ciencia de datos mejora la precisión de las predicciones. También ayuda a los investigadores a elegir los experimentos correctos. Los investigadores también utilizan técnicas análogas para predecir los posibles efectos secundarios de los medicamentos que están probando.

Aumento de la precisión del diagnóstico

El diagnóstico erróneo es un problema importante en el campo de la medicina. Conduce a millones de muertes y, al igual que los otros problemas importantes en el cuidado de la salud, tampoco tiene una solución simple. Muchas veces, los médicos hacen un diagnóstico erróneo por inexperiencia, duda o mala comprensión del caso. Las soluciones de ciencia de datos también pueden ayudar a resolver estos problemas.

Uno de los errores más comunes que conducen a un diagnóstico erróneo es una interpretación incorrecta de los datos de imagen. Un estudio publicado en BioMed Research International, diferentes técnicas están eliminando la diferencia en la dimensión, resolución y modalidad de las imágenes médicas. Estas aplicaciones ayudan principalmente a mejorar las imágenes obtenidas a través de rayos X, mamografías, imágenes por resonancia magnética (IRM) y otras.

Los algoritmos de aprendizaje profundo están aumentando la precisión de la interpretación de los datos de imagen. Y las técnicas que mencionamos antes también ayudan a mejorar la calidad de estas imágenes para mejorar aún más. iDASH (también conocido como integración de datos para análisis, anonimización y uso compartido) es un marco analítico destacado y se utiliza para la computación biomédica. Hadoop es otro marco utilizado en esta industria.

Proporcionar asistencia virtual a los pacientes

La cantidad de personas que visitan los hospitales se puede reducir drásticamente mediante el uso de la ciencia de datos. Esto se debe a que muchas personas que visitan el hospital o la clínica no necesariamente necesitan ver a un médico. Su problema se puede resolver con una simple consulta.

Las empresas emergentes están utilizando aplicaciones de ciencia de datos para acercar a los médicos a los pacientes de manera virtual. Usan aplicaciones móviles que preguntan por los síntomas de los pacientes y los comparan con su extensa base de datos. Después de la comparación, la aplicación impulsada por IA puede vincular los signos con las causas e informar al paciente. Estas aplicaciones también pueden ayudar con tareas simples, como recordarle al paciente que tome un medicamento o programar una cita según sea necesario.

El beneficio de tales aplicaciones es que los pacientes obtienen ayuda rápidamente y los médicos pueden concentrarse en casos más graves. Las empresas también tienen como objetivo brindar una mejor atención al cliente a los pacientes médicos a través de aplicaciones. Estas aplicaciones utilizan algoritmos de aprendizaje automático y crean un mapa detallado de la condición del paciente. Al usar ese mapa, la aplicación puede brindarle al cliente una experiencia personalizada.

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Pensamientos concluyentes

Como habrá notado, el uso de la ciencia de datos en el cuidado de la salud ha generado numerosos beneficios. Desde facilitar la investigación hasta ahorrar costos, ha tocado todos los aspectos de este vasto sector. Esta es una de las principales razones por las que la demanda de científicos de datos aumenta constantemente. Las nuevas empresas médicas necesitan científicos de datos para realizar investigaciones más rápidas o desarrollar soluciones avanzadas.

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