Наука о данных в здравоохранении: 5 способов изменить отрасль с помощью науки о данных

Как наука о данных меняет здравоохранение?

Каждый год в области медицины происходят многочисленные инновации. Но теперь эта область претерпевает изменения благодаря науке о данных и ее приложениям. В здравоохранении существует множество приложений для интеллектуального анализа данных, которые меняют традиционный подход к медицине и помогают исследователям, врачам и пациентам получать лучшие результаты.

Используя искусственный интеллект и машинное обучение, стартапы улучшают исследования, поддержку клиентов и многие другие аспекты медицинской сферы. В этой статье мы обсуждаем, как наука о данных меняет сферу здравоохранения:

В поисках лекарства от рака

Рак по-прежнему входит в число самых смертельных болезней, известных человечеству. И даже после десятилетий исследований ученые не смогли найти от него лекарство. По оценкам, число индийцев, живущих с раком, приближается к 2,25 миллионам . Общее количество смертей от рака в 2018 году составило около 8 миллионов человек. Эти цифры пугают, и поэтому поиск лекарства от этого заболевания имеет решающее значение.

Однако по всему миру есть стартапы, которые сосредоточены на продвижении исследований для этой цели. Например, стартап BERG Health использует для анализа данные и алгоритмы машинного обучения. Они проанализировали биологические образцы около 1000 пациентов, и каждый образец содержал более 14 триллионов точек данных. Они ввели всю эту информацию в свой алгоритм ИИ и разработали BPM 31510.

BPM 31510 естественным образом обнаруживает и убивает пораженные раком клетки. Он все еще находится в стадии тестирования, но это огромный шаг вперед в направлении поиска лекарства от этой смертельной болезни. Многие стартапы сосредоточены на поиске лекарств от таких же опасных заболеваний, как лихорадка Эбола. Компании также используют науку о данных для мониторинга пациентов в профилактической медицине.

Снижение рисков, связанных с лекарствами, отпускаемыми по рецепту

Ошибки в назначении лекарств являются одной из основных причин смерти в Индии. Ежегодно из-за врачебных ошибок умирает около 50 000 000 человек. Наука о данных может помочь уменьшить количество таких ошибок, а также повысить точность рецептов.

MedAware , стартап, призванный решить эту проблему, является одним из таких примеров. Они предоставляют самообучающееся программное решение, которое проверяет свою базу данных на предмет похожих случаев и помогает врачу выписывать рецепт. Используя большие данные, программное обеспечение помогает врачам бороться с сомнениями и выписывать более точные рецепты. Такие приложения могут спасти тысячи или даже сотни жизней.

Кроме того, это может помочь сократить количество повторных госпитализаций и сэкономить время и деньги обеих сторон (врачей и пациентов).

Улучшение исследований лекарств

Тестирование на наркотики и исследования — дорогостоящий процесс. Для создания лекарства требуется много лет и ресурсов, так как это включает в себя множество испытаний, клинических испытаний и исследований. Машинное обучение и большие данные могут помочь сократить расходы и повысить точность этих тестов.

Большие данные могут способствовать исследованиям в области лекарственных средств несколькими способами. Это может упростить процесс и помочь в прогнозировании успеха в соответствии с конкретными биологическими факторами. Можно создавать модельные симуляции для биологических сетей и оптимизировать процесс прогнозирования. Таким образом, станет легче выяснить, какое испытание будет успешным.

Наука о данных повышает точность прогнозов. Это также помогает исследователям в выборе правильных экспериментов. Исследователи используют аналогичные методы для прогнозирования возможных побочных эффектов лекарств, которые они тестируют.

Повышение точности диагностики

Ошибочный диагноз является серьезной проблемой в области медицины. Она приводит к миллионам смертей и, как и другие серьезные проблемы здравоохранения, не имеет простого решения. Часто врачи ставят неправильный диагноз из-за неопытности, сомнений или неправильного понимания случая. Решения для науки о данных также могут помочь в решении этих проблем.

Одной из наиболее распространенных ошибок, приводящих к неправильной диагностике, является неправильная интерпретация данных визуализации. В одном исследовании, опубликованном в BioMed Research International, различные методы устраняют разницу в размерах, разрешении и модальности медицинских изображений. Эти приложения в основном помогают улучшить изображения, полученные с помощью рентгена, маммографии, магнитно-резонансной томографии (МРТ) и других методов.

Алгоритмы глубокого обучения повышают точность интерпретации данных изображения. И методы, о которых мы упоминали ранее, также помогают улучшить качество этих изображений для дальнейшего улучшения. iDASH (также известная как интеграция данных для анализа, анонимизации и обмена) — известная аналитическая платформа, используемая для биомедицинских вычислений. Hadoop — еще одна платформа, используемая в этой отрасли.

Предоставление виртуальной помощи пациентам

С помощью науки о данных можно резко сократить количество людей, посещающих больницы. Это потому, что многие люди, которые посещают больницу или клинику, не обязательно должны обращаться к врачу. Их проблему можно решить с помощью простой консультации.

Стартапы используют приложения для обработки данных, чтобы виртуально доводить врачей до пациентов. Они используют мобильные приложения, которые запрашивают симптомы пациентов и сравнивают их с обширной базой данных. После сравнения приложение на базе искусственного интеллекта может связать признаки с причинами и проинформировать пациента. Эти приложения также могут помочь с простыми задачами, такими как напоминание пациенту о необходимости принять лекарство или запись на прием по мере необходимости.

Преимущество таких приложений в том, что пациенты получают помощь быстро, а врачи могут сосредоточиться на более тяжелых случаях. Компании также стремятся обеспечить лучшую поддержку клиентов для пациентов с медицинскими проблемами через приложения. Эти приложения используют алгоритмы машинного обучения и создают подробную карту состояния пациента. Используя эту карту, приложение может предоставить клиенту персонализированный опыт.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Заключительные мысли

Как вы могли заметить, использование науки о данных в здравоохранении принесло многочисленные преимущества. От облегчения исследований до экономии затрат, он затронул все аспекты этого обширного сектора. Это основная причина, по которой спрос на специалистов по данным постоянно растет. Медицинским стартапам нужны специалисты по данным, чтобы быстрее проводить исследования или разрабатывать передовые решения.

Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с дипломом PG upGrad & IIIT-B в области науки о данных и устройтесь на работу в ведущие фирмы.