La science des données dans les soins de santé : 5 façons dont la science des données remodèle l'industrie

Comment la science des données change les soins de santé ?

Le domaine de la science médicale voit de nombreuses innovations chaque année. Mais maintenant, ce domaine est bouleversé grâce à la science des données et à ses applications. Il existe de nombreuses applications d'exploration de données dans le domaine de la santé qui transforment la médecine conventionnelle et aident les chercheurs, les médecins et les patients à obtenir de meilleurs résultats.

En utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, les startups améliorent la recherche, le support client et de nombreux autres aspects du domaine médical. Dans cet article, nous expliquons comment la science des données transforme le domaine de la santé :

Trouver un remède contre le cancer

Le cancer fait toujours partie des maladies les plus meurtrières connues de l'humanité. Et même après des décennies de recherche, les scientifiques n'ont pas été en mesure de trouver un remède. Le nombre estimé d' Indiens vivant avec le cancer est proche de 2,25 millions . Le nombre total de décès dus au cancer était d'environ 8 lakh en 2018. Ces chiffres sont effrayants, et c'est pourquoi il est crucial de trouver un remède à cette maladie.

Cependant, il existe des startups dans le monde entier, qui se concentrent sur l'avancement de la recherche à cette fin. Par exemple, une startup appelée BERG Health utilise des algorithmes de science des données et d'apprentissage automatique pour l'analyse. Ils ont analysé des échantillons biologiques d'environ 1 000 patients, et chaque échantillon contenait plus de 14 000 milliards de points de données. Ils ont introduit toutes ces informations dans leur algorithme d'IA et ont développé le BPM 31510.

Le BPM 31510 détecte et tue naturellement les cellules cancéreuses. Il est encore en cours de test, mais c'est un énorme pas en avant dans la recherche d'un remède contre ces maladies mortelles. De nombreuses startups se concentrent sur la recherche de remèdes pour des maladies tout aussi dangereuses telles qu'Ebola. Les entreprises utilisent également la science des données pour le suivi des patients dans le cadre de la médecine préventive.

Réduire les risques des médicaments sur ordonnance

Les erreurs dans les médicaments sur ordonnance sont l'une des principales causes de décès en Inde. Environ 50 millions de personnes meurent chaque année à cause d'erreurs médicales. La science des données peut aider à réduire ces erreurs et à améliorer également la précision des prescriptions.

MedAware , une startup visant à résoudre ce problème, en est un exemple. Ils fournissent une solution logicielle d'auto-apprentissage qui vérifie sa base de données pour des cas similaires et aide le médecin à rédiger la prescription. En utilisant le big data, le logiciel aide les médecins à combattre le doute et à rédiger des ordonnances plus précises. De telles applications peuvent sauver des milliers, voire des milliers de vies.

En dehors de cela, cela peut aider à réduire les réadmissions et à économiser du temps et de l'argent aux deux parties (médecins et patients).

Améliorer la recherche sur les médicaments

Le dépistage et la recherche de drogues est un processus coûteux. Il faut beaucoup d'années et de ressources pour créer un médicament car cela implique de nombreux essais, tests cliniques et recherches. L'apprentissage automatique et le big data peuvent aider à réduire les coûts et à améliorer la précision de ces tests.

Les mégadonnées peuvent contribuer à la recherche sur les médicaments de multiples façons. Cela peut simplifier le processus et aider à prédire le taux de réussite en fonction des facteurs biologiques spécifiques. On peut créer des simulations de modèles pour les réseaux biologiques et optimiser le processus de prédiction. De cette façon, il deviendra plus facile de savoir quel essai serait couronné de succès.

La science des données améliore la précision des prédictions. Cela aide également les chercheurs à choisir les bonnes expériences. Les chercheurs utilisent également des techniques analogues pour prédire les effets secondaires possibles des médicaments qu'ils testent.

Accroître la précision du diagnostic

Les erreurs de diagnostic sont un problème important dans le domaine médical. Il entraîne des millions de décès et, comme les autres problèmes de santé importants, il n'a pas non plus de solution simple. Souvent, les médecins posent un mauvais diagnostic en raison d'une inexpérience, d'un doute ou d'une mauvaise compréhension du cas. Les solutions de science des données peuvent également aider à résoudre ces problèmes.

L'une des erreurs les plus courantes conduisant à un diagnostic erroné est une mauvaise interprétation des données d'imagerie. Une étude publiée dans BioMed Research International, différentes techniques éliminent la différence dans la dimension, la résolution et la modalité des images médicales. Ces applications aident principalement à améliorer les images obtenues par rayons X, mammographie, imagerie par résonance magnétique (IRM) et autres.

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur augmentent la précision de l'interprétation des données d'image. Et les techniques que nous avons mentionnées précédemment contribuent également à améliorer la qualité de ces images pour une amélioration supplémentaire. iDASH (aka intégrant des données pour l'analyse, l'anonymisation et le partage) est un cadre analytique de premier plan, et il est utilisé pour l'informatique biomédicale. Hadoop est un autre framework utilisé dans cette industrie.

Fournir une assistance virtuelle aux patients

Le nombre de personnes visitant les hôpitaux peut être considérablement réduit en utilisant la science des données. En effet, de nombreuses personnes qui se rendent à l'hôpital ou à la clinique n'ont pas nécessairement besoin de consulter un médecin. Leur problème peut être résolu avec une simple consultation.

Les startups utilisent des applications de science des données pour amener virtuellement les médecins aux patients. Ils utilisent des applications mobiles qui demandent les symptômes des patients et les comparent à sa vaste base de données. Après la comparaison, l'application alimentée par l'IA peut relier les signes aux causes et informer le patient. Ces applications peuvent également aider à effectuer des tâches simples telles que rappeler au patient de prendre un médicament ou fixer un rendez-vous au besoin.

L'avantage de telles applications est que les patients obtiennent de l'aide rapidement et que les médecins peuvent se concentrer sur les cas les plus graves. Les entreprises visent également à fournir un meilleur support client aux patients médicaux via des applications. Ces applications utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique et créent une carte détaillée de l'état du patient. En utilisant cette carte, l'application peut offrir au client une expérience personnalisée.

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Pensées finales

Comme vous l'aurez remarqué, l'utilisation de la science des données dans le domaine de la santé a entraîné de nombreux avantages. De la facilitation de la recherche à la réduction des coûts, il a touché tous les aspects de ce vaste secteur. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles la demande de spécialistes des données ne cesse d'augmenter. Les startups médicales ont besoin de data scientists pour mener des recherches plus rapides ou développer des solutions avancées.

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