Scienza dei dati nel settore sanitario: 5 modi in cui la scienza dei dati sta rimodellando il settore

In che modo la scienza dei dati sta cambiando l'assistenza sanitaria?

Il campo della scienza medica vede numerose innovazioni ogni anno. Ma ora questo campo viene sconvolto grazie alla scienza dei dati e alle sue applicazioni. Ci sono molte applicazioni di data mining nel settore sanitario che stanno trasformando il modo convenzionale della medicina e aiutano ricercatori, medici e pazienti a ottenere risultati migliori.

Utilizzando l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, le startup stanno migliorando la ricerca, l'assistenza clienti e molti altri aspetti del campo medico. In questo articolo, discutiamo di come la scienza dei dati sta trasformando il campo dell'assistenza sanitaria:

Trovare una cura per il cancro

Il cancro è ancora tra le malattie più letali conosciute dall'umanità. E anche dopo decenni di ricerca, gli scienziati non sono stati in grado di trovare una cura per questo. Il numero stimato di indiani che vivono con il cancro è vicino a 2,25 milioni . Il numero totale di decessi dovuti al cancro è stato di circa 8 lakh nel 2018. Queste cifre sono spaventose, ed è per questo che trovare una cura per questa malattia è fondamentale.

Tuttavia, ci sono startup in tutto il mondo, che si concentrano sull'avanzamento della ricerca per questo scopo. Ad esempio, una startup chiamata BERG Health utilizza algoritmi di data science e machine learning per l'analisi. Hanno analizzato campioni biologici di circa 1.000 pazienti e ogni campione aveva più di 14 trilioni di punti dati. Hanno inserito tutte queste informazioni nel loro algoritmo di intelligenza artificiale e hanno sviluppato BPM 31510.

BPM 31510 rileva e uccide le cellule cancerose in modo naturale. È ancora in fase di test, ma è un enorme balzo in avanti nella direzione di trovare una cura per queste malattie mortali. Molte startup si concentrano sulla ricerca di cure per malattie altrettanto pericolose come l'Ebola. Le aziende stanno anche utilizzando la scienza dei dati per il monitoraggio dei pazienti per la medicina preventiva.

Ridurre i rischi dei farmaci da prescrizione

Gli errori nella prescrizione di medicinali sono una delle principali cause di morte in India. Circa 50 milioni di persone muoiono ogni anno a causa di errori medici. La scienza dei dati può aiutare a ridurre tali errori e anche a migliorare l'accuratezza delle prescrizioni.

MedAware , una startup che mira a risolvere questo problema, è uno di questi esempi. Forniscono una soluzione software di autoapprendimento che controlla il suo database per casi simili e aiuta il medico a scrivere la prescrizione. Utilizzando i big data, il software aiuta i medici a combattere i dubbi e a scrivere prescrizioni più accurate. Tali applicazioni possono salvare migliaia o addirittura migliaia di vite.

Oltre a ciò, può aiutare a ridurre le riammissioni e risparmiare tempo e denaro di entrambe le parti (medici e pazienti).

Fare una migliore ricerca sulla droga

I test e la ricerca sui farmaci sono un processo costoso. Ci vogliono molti anni e risorse per creare un farmaco poiché comporta molti studi, test clinici e ricerca. Machine Learning e Big Data possono aiutare a ridurre i costi e migliorare l'accuratezza di questi test.

I big data possono contribuire alla ricerca sui farmaci in molteplici modi. Può semplificare il processo e aiutare a prevedere il tasso di successo in base a specifici fattori biologici. Si possono creare simulazioni di modelli per reti biologiche e ottimizzare il processo di previsione. In questo modo, sarà più facile scoprire quale prova avrà successo.

La scienza dei dati migliora l'accuratezza delle previsioni. Aiuta anche i ricercatori nella scelta degli esperimenti giusti. I ricercatori utilizzano tecniche analoghe per prevedere anche i possibili effetti collaterali dei farmaci che stanno testando.

Aumentare la precisione della diagnosi

La diagnosi errata è un problema significativo in campo medico. Porta a milioni di morti e, come gli altri problemi significativi nell'assistenza sanitaria, non ha una soluzione semplice. Molte volte, i medici fanno una diagnosi sbagliata a causa dell'inesperienza, del dubbio o della comprensione errata del caso. Anche le soluzioni di data science possono aiutare a risolvere questi problemi.

Uno degli errori più comuni che portano a una diagnosi errata è un'interpretazione errata dei dati di imaging. Uno studio pubblicato su BioMed Research International, diverse tecniche stanno rimuovendo la differenza nella dimensione, risoluzione e modalità delle immagini mediche. Queste applicazioni aiutano principalmente a migliorare le immagini ottenute tramite raggi X, mammografia, risonanza magnetica (MRI) e altri.

Gli algoritmi di deep learning stanno aumentando la precisione dell'interpretazione dei dati dell'immagine. E le tecniche che abbiamo menzionato prima stanno anche aiutando a migliorare la qualità di queste immagini per un ulteriore miglioramento. iDASH (noto anche come integrazione dei dati per l'analisi, l'anonimizzazione e la condivisione) è un importante framework analitico ed è utilizzato per l'informatica biomedica. Hadoop è un altro framework utilizzato in questo settore.

Fornire assistenza virtuale ai pazienti

Il numero di persone che visitano gli ospedali può essere ridotto drasticamente utilizzando la scienza dei dati. Questo perché molte persone che visitano l'ospedale o la clinica non hanno necessariamente bisogno di vedere un medico. Il loro problema può essere risolto con una semplice consulenza.

Le startup utilizzano applicazioni di data science per avvicinare virtualmente i medici ai pazienti. Usano app mobili che richiedono i sintomi dei pazienti e confrontano gli stessi con il suo ampio database. Dopo il confronto, l'app basata sull'intelligenza artificiale può collegare i segni alle cause e informare il paziente. Queste app possono anche aiutare con compiti semplici come ricordare al paziente di prendere un medicinale o fissare un appuntamento come richiesto.

Il vantaggio di tali applicazioni è che i pazienti ricevono aiuto rapidamente e i medici possono concentrarsi sui casi più gravi. Le aziende mirano anche a fornire un migliore supporto clienti ai pazienti medici attraverso le app. Queste app utilizzano algoritmi di apprendimento automatico e creano una mappa dettagliata delle condizioni del paziente. Utilizzando quella mappa, l'applicazione può offrire al cliente un'esperienza personalizzata.

Impara i corsi di scienza dei dati dalle migliori università del mondo. Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzati o programmi di master per accelerare la tua carriera.

Pensieri conclusivi

Come avrai notato, l'uso della scienza dei dati in ambito sanitario ha portato numerosi vantaggi. Dall'agevolazione della ricerca al risparmio sui costi, ha toccato ogni aspetto di questo vasto settore. Questo è uno dei motivi principali per cui la domanda di data scientist è in costante aumento. Le startup mediche hanno bisogno di data scientist per condurre ricerche più rapide o sviluppare soluzioni avanzate.

Se sei curioso di imparare la scienza dei dati per essere all'avanguardia nei rapidi progressi tecnologici, dai un'occhiata al diploma PG in Data Science di upGrad & IIIT-B e trova lavoro nelle migliori aziende.