Nauka o danych w opiece zdrowotnej: 5 sposobów, w jakie nauka o danych zmienia branżę

Jak nauka o danych zmienia opiekę zdrowotną?

Dziedzina nauk medycznych co roku widzi wiele innowacji. Ale teraz ta dziedzina zostaje zakłócona dzięki nauce o danych i jej zastosowaniom. Istnieje wiele zastosowań eksploracji danych w opiece zdrowotnej, które zmieniają konwencjonalny sposób medycyny i pomagają naukowcom, lekarzom i pacjentom w uzyskiwaniu lepszych wyników.

Wykorzystując sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, startupy ulepszają badania, obsługę klienta i wiele innych aspektów medycyny. W tym artykule omawiamy, w jaki sposób nauka o danych zmienia dziedzinę opieki zdrowotnej:

Znalezienie lekarstwa na raka

Rak jest nadal jedną z najbardziej śmiertelnych chorób znanych ludzkości. I nawet po dziesięcioleciach badań naukowcy nie byli w stanie znaleźć na to lekarstwa. Szacunkowa liczba Indian żyjących z rakiem wynosi blisko 2,25 miliona . Całkowita liczba zgonów z powodu raka wyniosła w 2018 roku około 8 lakh. Liczby te są przerażające i dlatego znalezienie lekarstwa na tę chorobę ma kluczowe znaczenie.

Jednak na całym świecie istnieją startupy, które koncentrują się na rozwijaniu badań w tym celu. Na przykład startup o nazwie BERG Health wykorzystuje do analizy algorytmy nauki o danych i uczenia maszynowego. Przeanalizowali próbki biologiczne od około 1000 pacjentów, a każda próbka zawierała ponad 14 bilionów punktów danych. Wprowadzili wszystkie te informacje do swojego algorytmu AI i opracowali BPM 31510.

BPM 31510 wykrywa i zabija komórki dotknięte rakiem w sposób naturalny. Wciąż jest w fazie testów, ale to ogromny krok naprzód w kierunku znalezienia lekarstwa na tę śmiertelną chorobę. Wiele startupów koncentruje się na znalezieniu leków na podobnie groźne choroby, takie jak Ebola. Firmy wykorzystują również naukę o danych do monitorowania pacjentów w medycynie prewencyjnej.

Zmniejszenie ryzyka związanego z lekami na receptę

Błędy w lekach na receptę są jedną z głównych przyczyn zgonów w Indiach. Około 50 lakh ludzi umiera co roku z powodu błędów medycznych. Nauka o danych może pomóc w ograniczeniu takich błędów, a także poprawić dokładność recept.

Jednym z przykładów jest MedAware , startup mający na celu rozwiązanie tego problemu. Zapewniają samouczące się oprogramowanie, które sprawdza swoją bazę danych pod kątem podobnych przypadków i pomaga lekarzowi w wypisaniu recepty. Wykorzystując big data, oprogramowanie pomaga lekarzom w zwalczaniu wątpliwości i pisaniu dokładniejszych recept. Takie aplikacje mogą uratować tysiące, a nawet setki tysięcy istnień ludzkich.

Poza tym może pomóc w zmniejszeniu ponownych przyjęć oraz zaoszczędzić czas i pieniądze obu stron (lekarzy i pacjentów).

Prowadzenie lepszych badań nad lekami

Testy i badania leków to kosztowny proces. Stworzenie leku wymaga wielu lat i zasobów, ponieważ obejmuje wiele prób, testów klinicznych i badań. Uczenie maszynowe i big data mogą pomóc w obniżeniu kosztów i poprawie dokładności tych testów.

Big data może przyczynić się do badań nad lekami na wiele sposobów. Może uprościć proces i pomóc w przewidywaniu wskaźnika sukcesu w zależności od określonych czynników biologicznych. Można tworzyć symulacje modelowe sieci biologicznych i optymalizować proces predykcji. W ten sposób łatwiej będzie dowiedzieć się, która próba zakończy się sukcesem.

Nauka o danych poprawia dokładność prognoz. Pomaga także naukowcom w doborze właściwych eksperymentów. Badacze stosują analogiczne techniki do przewidywania możliwych skutków ubocznych leków, które testują.

Zwiększanie dokładności diagnozy

Błędna diagnoza to istotny problem w medycynie. Prowadzi to do milionów zgonów i podobnie jak inne poważne problemy w opiece zdrowotnej, również nie ma prostego rozwiązania. Wielokrotnie lekarze stawiają błędną diagnozę z powodu braku doświadczenia, wątpliwości lub błędnego zrozumienia przypadku. Rozwiązania z zakresu data science mogą również pomóc w rozwiązaniu tych problemów.

Jednym z najczęstszych błędów prowadzących do błędnej diagnozy jest zła interpretacja danych obrazowych. W jednym z badań opublikowanych w BioMed Research International różne techniki usuwają różnicę w wymiarach, rozdzielczości i modalności obrazów medycznych. Aplikacje te pomagają głównie w ulepszaniu obrazów uzyskanych za pomocą promieni rentgenowskich, mammografii, rezonansu magnetycznego (MRI) i innych.

Algorytmy głębokiego uczenia zwiększają dokładność interpretacji danych obrazowych. Techniki, o których wspomnieliśmy wcześniej, pomagają również w poprawie jakości tych obrazów w celu dalszego ulepszania. iDASH (czyli integracja danych do analizy, anonimizacji i udostępniania) to wybitna platforma analityczna używana do obliczeń biomedycznych. Hadoop to kolejny framework wykorzystywany w tej branży.

Udzielanie pacjentom wirtualnej pomocy

Liczbę osób odwiedzających szpitale można drastycznie zmniejszyć, korzystając z analizy danych. Dzieje się tak, ponieważ wiele osób, które odwiedzają szpital lub klinikę, niekoniecznie musi iść do lekarza. Ich problem można rozwiązać za pomocą prostej konsultacji.

Startupy wykorzystują aplikacje do analizy danych, aby wirtualnie przybliżać lekarzy pacjentom. Korzystają z aplikacji mobilnych, które pytają o objawy pacjentów i porównują je z obszerną bazą danych. Po porównaniu aplikacja oparta na sztucznej inteligencji może powiązać objawy z przyczynami i poinformować pacjenta. Te aplikacje mogą również pomóc w prostych zadaniach, takich jak przypominanie pacjentowi o zażyciu leku lub umawianie wizyty zgodnie z wymaganiami.

Zaletą takich aplikacji jest to, że pacjenci szybko uzyskują pomoc, a lekarze mogą skupić się na cięższych przypadkach. Firmy dążą również do zapewnienia lepszej obsługi klienta pacjentom medycznym za pośrednictwem aplikacji. Aplikacje te wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego i tworzą szczegółową mapę stanu pacjenta. Korzystając z tej mapy, aplikacja może zapewnić klientowi spersonalizowane wrażenia.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Myśli końcowe

Jak można zauważyć, wykorzystanie nauki o danych w opiece zdrowotnej przyniosło wiele korzyści. Od ułatwienia badań po obniżanie kosztów, dotknął on każdego aspektu tego ogromnego sektora. Jest to główny powód, dla którego stale rośnie zapotrzebowanie na analityków danych. Startupy medyczne potrzebują analityków danych do prowadzenia szybszych badań lub opracowywania zaawansowanych rozwiązań.

Jeśli interesuje Cię nauka nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, sprawdź Dyplom PG w dziedzinie Data Science w ramach programu upGrad i IIIT-B i zdobądź pracę w najlepszych firmach.