Știința datelor în asistența medicală: 5 moduri în care știința datelor transformă industria

Cum schimbă știința datelor asistența medicală?

Domeniul științei medicale vede numeroase inovații în fiecare an. Dar acum acest domeniu este perturbat datorită științei datelor și aplicațiilor sale. Există o mulțime de aplicații de extragere a datelor în domeniul sănătății care transformă modul convențional de medicină și ajută cercetătorii, medicii și pacienții să obțină rezultate mai bune.

Prin utilizarea inteligenței artificiale și a învățării automate, startup-urile îmbunătățesc cercetarea, asistența pentru clienți și multe alte aspecte ale domeniului medical. În acest articol, discutăm despre modul în care știința datelor transformă domeniul asistenței medicale:

Găsirea leacului pentru cancer

Cancerul este încă printre cele mai mortale boli cunoscute de omenire. Și chiar și după zeci de ani de cercetare, oamenii de știință nu au reușit să găsească un remediu pentru aceasta. Numărul estimat de indieni care trăiesc cu cancer este aproape de 2,25 milioane . Numărul total al deceselor cauzate de cancer a fost de aproximativ 8 lakh în 2018. Aceste cifre sunt înfricoșătoare și de aceea găsirea unui remediu pentru această boală este crucială.

Cu toate acestea, există startup-uri pe tot globul, care se concentrează pe avansarea cercetării în acest scop. De exemplu, un startup numit BERG Health folosește știința datelor și algoritmi de învățare automată pentru analiză. Ei au analizat probe biologice de la aproximativ 1.000 de pacienți și fiecare probă avea mai mult de 14 trilioane de puncte de date. Ei au introdus toate aceste informații în algoritmul lor AI și au dezvoltat BPM 31510.

BPM 31510 detectează și ucide celulele cauzate de cancer în mod natural. Este încă în curs de testare, dar este un salt uriaș înainte în direcția găsirii unui remediu pentru aceste boli fatale. Multe startup-uri se concentrează pe găsirea de remedii pentru boli la fel de periculoase, cum ar fi Ebola. Companiile folosesc, de asemenea, știința datelor pentru monitorizarea pacienților pentru medicina preventivă.

Reducerea riscurilor medicamentelor prescrise

Erorile în medicamentele prescrise sunt una dintre principalele cauze de deces în India. Aproximativ 50 de mii de oameni mor în fiecare an din cauza erorilor medicale. Știința datelor poate ajuta la reducerea unor astfel de erori și poate îmbunătăți, de asemenea, acuratețea prescripțiilor.

MedAware , un startup care își propune să rezolve această problemă, este un astfel de exemplu. Ei oferă o soluție software de auto-învățare care verifică baza de date pentru cazuri similare și ajută medicul să scrie rețeta. Prin utilizarea datelor mari, software-ul ajută medicii să lupte împotriva îndoielilor și să scrie rețete mai precise. Astfel de aplicații pot salva mii sau chiar lakh de vieți.

În afară de aceasta, poate ajuta la reducerea reinternerilor și la economisirea timpului și a banilor ambelor părți (medici și pacienți).

Cercetarea mai bună a medicamentelor

Testarea drogurilor și cercetarea este un proces costisitor. Este nevoie de mulți ani și resurse pentru a crea un medicament, deoarece implică o mulțime de studii, teste clinice și cercetări. Învățarea automată și big data pot ajuta la reducerea costurilor și la îmbunătățirea acurateței acestor teste.

Big Data poate contribui la cercetarea medicamentelor în mai multe moduri. Poate simplifica procesul și poate ajuta la prezicerea ratei de succes în funcție de factorii biologici specifici. Se pot crea simulări de model pentru rețelele biologice și se pot optimiza procesul de predicție. În acest fel, va deveni mai ușor să aflați care încercare ar avea succes.

Știința datelor îmbunătățește acuratețea predicțiilor. De asemenea, ajută cercetătorii să aleagă experimentele potrivite. Cercetătorii folosesc tehnici similare pentru a prezice posibilele efecte secundare ale medicamentelor pe care le testează.

Creșterea acurateței diagnosticului

Diagnosticul greșit este o problemă importantă în domeniul medical. Duce la milioane de decese și, la fel ca celelalte probleme semnificative din domeniul sănătății, nici nu are o soluție simplă. De multe ori, medicii pun un diagnostic greșit din cauza lipsei de experiență, a îndoielii sau a înțelegerii greșite a cazului. Soluțiile de știință a datelor pot ajuta și la rezolvarea acestor probleme.

Una dintre cele mai frecvente greșeli care duc la diagnosticarea greșită este o interpretare greșită a datelor imagistice. Într-un studiu publicat în BioMed Research International, diferite tehnici elimină diferența de dimensiune, rezoluție și modalitatea imaginilor medicale. Aceste aplicații ajută în principal la îmbunătățirea imaginilor obținute prin raze X, mamografie, imagistica prin rezonanță magnetică (RMN) și altele.

Algoritmii de învățare profundă cresc acuratețea interpretării datelor de imagine. Și tehnicile pe care le-am menționat mai înainte ajută, de asemenea, la îmbunătățirea calității acestor imagini pentru îmbunătățiri suplimentare. iDASH (alias integrarea datelor pentru analiză, anonimizare și partajare) este un cadru analitic proeminent și este folosit pentru calcularea biomedicală. Hadoop este un alt cadru folosit în această industrie.

Oferirea de asistență virtuală pacienților

Numărul de persoane care vizitează spitale poate fi redus drastic prin utilizarea științei datelor. Asta pentru că multe persoane care vizitează spitalul sau clinica, nu au neapărat nevoie să se prezinte la medic. Problema lor poate fi rezolvată printr-o simplă consultație.

Startup-urile folosesc aplicații de știință a datelor pentru a aduce medicii la pacienți virtual. Ei folosesc aplicații mobile care solicită simptomele pacienților și le compară cu baza de date extinsă. După comparație, aplicația bazată pe inteligență artificială poate lega semnele de cauze și poate informa pacientul. Aceste aplicații pot ajuta, de asemenea, la sarcini simple, cum ar fi reamintirea pacientului să ia un medicament sau stabilirea unei întâlniri, după cum este necesar.

Beneficiul unor astfel de aplicații este că pacienții primesc ajutor rapid, iar medicii ajung să se concentreze pe cazuri mai grave. Companiile urmăresc, de asemenea, să ofere o asistență mai bună pentru clienți pacienților medicali prin intermediul aplicațiilor. Aceste aplicații folosesc algoritmi de învățare automată și creează o hartă detaliată a stării pacientului. Prin utilizarea acestei hărți, aplicația poate oferi clientului o experiență personalizată.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.

Gânduri de încheiere

După cum ați fi observat, utilizarea științei datelor în domeniul sănătății a condus la numeroase beneficii. De la facilitarea cercetării până la economisirea costurilor, a atins fiecare aspect al acestui vast sector. Acesta este un motiv major pentru care cererea de oameni de știință în date este în continuă creștere. Startup-urile medicale au nevoie de oameni de știință de date pentru a efectua cercetări mai rapide sau pentru a dezvolta soluții avansate.

Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați Diploma PG în știința datelor de la upGrad și IIIT-B și obțineți un loc de muncă la firme de top.