의료 분야의 데이터 과학: 데이터 과학이 산업을 재편하는 5가지 방법

데이터 과학은 의료 서비스를 어떻게 변화시키고 있습니까?

의학 분야는 매년 수많은 혁신을 보고 있습니다. 그러나 이제 이 분야는 데이터 과학과 그 응용 프로그램 덕분에 혼란을 겪고 있습니다. 의료 분야에는 기존의 의료 방식을 변화시키고 연구원, 의사 및 환자가 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 돕는 데이터 마이닝 응용 프로그램이 많이 있습니다.

스타트업은 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 연구, 고객 지원 및 기타 의료 분야의 많은 측면을 개선하고 있습니다. 이 기사에서는 데이터 과학이 의료 분야를 어떻게 변화시키고 있는지 논의하고 있습니다.

암 치료법 찾기

암은 여전히 ​​인류에게 알려진 가장 치명적인 질병 중 하나입니다. 그리고 수십 년의 연구 후에도 과학자들은 치료법을 찾지 못했습니다. 암을 앓고 있는 것으로 추정되는 인도인의 수 는 거의 225만 명 입니다. 암으로 인한 총 사망자 수는 2018년에 약 800만 명이었습니다. 이 수치는 무섭습니다. 그래서 이 질병에 대한 치료법을 찾는 것이 중요합니다.

그러나 전 세계적으로 이러한 목적을 위한 연구를 발전시키는 데 주력하는 신생 기업이 있습니다. 예를 들어 BERG Health라는 스타트업은 분석을 위해 데이터 과학 및 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. 그들은 약 1,000명의 환자로부터 얻은 생물학적 샘플을 분석했으며 각 샘플에는 14조 개 이상의 데이터 포인트가 있었습니다. 그들은 이 모든 정보를 AI 알고리즘에 입력하고 BPM 31510을 개발했습니다.

BPM 31510은 암에 걸린 세포를 자연적으로 감지하고 사멸시킵니다. 아직 테스트 중이지만 이 치명적인 질병에 대한 치료법을 찾는 방향으로 큰 도약입니다. 많은 신생 기업은 에볼라와 같은 유사한 위험한 질병의 치료법을 찾는 데 집중하고 있습니다. 기업들은 또한 예방 의학을 위한 환자 모니터링을 위해 데이터 과학을 사용하고 있습니다.

처방약의 위험 감소

처방약의 오류는 인도의 주요 사망 원인 중 하나입니다. 매년 약 50만 명이 의료 과실로 사망합니다. 데이터 과학은 이러한 오류를 줄이고 처방의 정확성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 문제를 해결하고자 하는 스타트업 메드어웨어( MedAware )가 대표적이다. 데이터베이스에서 유사한 사례가 있는지 확인하고 의사가 처방전을 작성하는 데 도움을 주는 자가 학습 소프트웨어 솔루션을 제공합니다. 빅 데이터를 사용하여 소프트웨어는 의사가 의심과 싸우고 더 정확한 처방전을 작성하는 데 도움이 됩니다. 이러한 응용 프로그램은 수천 또는 수십만 명의 생명을 구할 수 있습니다.

그 외에도 재입원을 줄이고 양 당사자(의사와 환자)의 시간과 비용을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 나은 약물 연구 수행

약물 테스트 및 연구는 비용이 많이 드는 과정입니다. 많은 시도, 임상 테스트 및 연구가 필요하기 때문에 약물을 만드는 데 많은 시간과 리소스가 필요합니다. 머신 러닝과 빅 데이터는 비용을 절감하고 이러한 테스트의 정확도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

빅 데이터는 다양한 방식으로 약물 연구에 기여할 수 있습니다. 프로세스를 단순화하고 특정 생물학적 요인에 따라 성공률을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 생물학적 네트워크에 대한 모델 시뮬레이션을 생성하고 예측 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 이렇게 하면 어떤 시도가 성공할지 쉽게 알 수 있습니다.

데이터 과학은 예측의 정확성을 향상시킵니다. 또한 연구자가 올바른 실험을 선택하는 데 도움이 됩니다. 연구원들은 유사한 기술을 사용하여 테스트 중인 약물의 가능한 부작용도 예측합니다.

진단 정확도 향상

오진은 의료 분야에서 중요한 문제입니다. 수백만 명이 사망하고 의료의 다른 중요한 문제와 마찬가지로 간단한 해결책도 없습니다. 많은 경우 의사는 경험 부족, 의심 또는 사례에 대한 잘못된 이해로 인해 잘못된 진단을 내립니다. 데이터 과학 솔루션은 이러한 문제를 해결하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

오진으로 이어지는 가장 흔한 실수 중 하나는 영상 데이터의 잘못된 해석입니다. BioMed Research International에 발표된 한 연구에 따르면 다양한 기술이 의료 이미지의 차원, 해상도 및 양식의 차이를 제거하고 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 주로 X선, 유방 조영술, 자기 공명 영상(MRI) 등을 통해 얻은 이미지를 개선하는 데 도움이 됩니다.

딥 러닝 알고리즘은 이미지 데이터 해석의 정확도를 높이고 있습니다. 그리고 앞서 언급한 기술은 이러한 이미지의 품질을 개선하여 더욱 향상시키는 데에도 도움이 됩니다. iDASH(분석, 익명화 및 공유를 위한 통합 데이터라고도 함)는 탁월한 분석 프레임워크이며 생물 의학 컴퓨팅에 사용됩니다. Hadoop은 이 산업에서 사용되는 또 다른 프레임워크입니다.

환자에게 가상 지원 제공

데이터 과학을 사용하면 병원을 찾는 사람들의 수를 크게 줄일 수 있습니다. 병원이나 의원을 찾는 많은 사람들이 반드시 의사의 진찰을 받을 필요는 없기 때문입니다. 그들의 문제는 간단한 상담으로 해결할 수 있습니다.

스타트업은 데이터 과학 애플리케이션을 사용하여 의사를 가상으로 환자에게 제공합니다. 그들은 환자의 증상을 묻고 이를 광범위한 데이터베이스와 비교하는 모바일 앱을 사용합니다. 비교 후 AI 기반 앱은 징후를 원인과 연결하고 환자에게 알릴 수 있습니다. 이러한 앱은 환자에게 약을 먹도록 상기시키거나 필요에 따라 약속을 잡는 것과 같은 간단한 작업에도 도움이 될 수 있습니다.

이러한 응용 프로그램의 이점은 환자가 신속하게 도움을 받고 의사가 더 심각한 경우에 집중할 수 있다는 것입니다. 기업은 또한 앱을 통해 의료 환자에게 더 나은 고객 지원을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이 앱은 기계 학습 알고리즘을 사용하고 환자의 상태에 대한 자세한 지도를 만듭니다. 이 지도를 사용하여 애플리케이션은 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

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결론

아시다시피 의료 분야에서 데이터 과학을 사용하면 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 연구 촉진에서 비용 절감에 이르기까지 이 방대한 분야의 모든 측면에 영향을 미쳤습니다. 이것이 데이터 과학자에 대한 수요가 지속적으로 증가하는 주요 이유입니다. 의료 스타트업은 더 빠른 연구를 수행하거나 고급 솔루션을 개발하기 위해 데이터 과학자가 필요합니다.

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