Data Science in Healthcare: 5 วิธี Data Science พลิกโฉมอุตสาหกรรม

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงการดูแลสุขภาพอย่างไร

สาขาวิทยาศาสตร์การแพทย์เห็นนวัตกรรมมากมายทุกปี แต่ตอนนี้สาขานี้กำลังถูกรบกวนด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการใช้งาน มีแอปพลิเคชั่นการทำเหมืองข้อมูลจำนวนมากในด้านการดูแลสุขภาพซึ่งกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการแพทย์แบบเดิมและช่วยให้นักวิจัย แพทย์ และผู้ป่วยได้รับผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

การใช้ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงทำให้สตาร์ทอัพสามารถปรับปรุงการวิจัย การสนับสนุนลูกค้า และด้านอื่นๆ อีกมากมายในด้านการแพทย์ ในบทความนี้ เรากำลังพูดถึงว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังเปลี่ยนแปลงด้านการดูแลสุขภาพอย่างไร:

หาทางรักษามะเร็ง

มะเร็งยังคงเป็นหนึ่งในโรคที่อันตรายที่สุดที่มนุษย์รู้จัก และแม้กระทั่งหลังจากการวิจัยมาหลายทศวรรษแล้ว นักวิทยาศาสตร์ก็ไม่สามารถหาวิธีรักษาได้ จำนวนโดยประมาณของ ชาวอินเดียที่ป่วยด้วยโรคมะเร็งอยู่ที่เกือบ 2.25 ล้าน คน จำนวนผู้เสียชีวิตจากโรคมะเร็งทั้งหมดอยู่ที่ประมาณ 8 แสนรายในปี 2561 ตัวเลขเหล่านี้น่าตกใจ และนั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการค้นหาวิธีรักษาโรคนี้จึงเป็นสิ่งสำคัญ

อย่างไรก็ตาม มีบริษัทสตาร์ทอัพทั่วโลกที่มุ่งเน้นการพัฒนางานวิจัยเพื่อจุดประสงค์นี้ ตัวอย่างเช่น การเริ่มต้นระบบที่เรียกว่า BERG Health ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ พวกเขาวิเคราะห์ตัวอย่างทางชีววิทยาจากผู้ป่วยประมาณ 1,000 ราย และแต่ละตัวอย่างมีจุดข้อมูลมากกว่า 14 ล้านล้านจุด พวกเขาป้อนข้อมูลทั้งหมดนี้ลงในอัลกอริธึม AI และพัฒนา BPM 31510

BPM 31510 ตรวจจับและฆ่าเซลล์มะเร็งตามธรรมชาติ ยังอยู่ในระหว่างการทดสอบ แต่เป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในการค้นหาวิธีรักษาโรคร้ายแรงนี้ บริษัทสตาร์ทอัพจำนวนมากมุ่งเน้นไปที่การค้นหาวิธีรักษาโรคอันตรายที่คล้ายคลึงกัน เช่น อีโบลา บริษัทต่างๆ ยังใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเฝ้าติดตามผู้ป่วยสำหรับยาป้องกัน

การลดความเสี่ยงของยาที่ต้องสั่งโดยแพทย์

ข้อผิดพลาดในการใช้ยาตามใบสั่งแพทย์เป็นหนึ่งในสาเหตุสำคัญของการเสียชีวิตในอินเดีย ในแต่ละปีมีผู้เสียชีวิตราว 50 แสนคนเนื่องจากข้อผิดพลาดทางการแพทย์ วิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยลดข้อผิดพลาดดังกล่าวและปรับปรุงความถูกต้องของใบสั่งยาได้เช่นกัน

MedAware ซึ่งเป็นบริษัทสตาร์ทอัพที่มีเป้าหมายเพื่อแก้ปัญหานี้ เป็นตัวอย่างหนึ่งดังกล่าว พวกเขาให้โซลูชันซอฟต์แวร์เรียนรู้ด้วยตนเองที่ตรวจสอบฐานข้อมูลสำหรับกรณีที่คล้ายกันและช่วยแพทย์ในการเขียนใบสั่งยา ซอฟต์แวร์นี้ช่วยให้แพทย์ต่อสู้กับข้อสงสัยและเขียนใบสั่งยาได้แม่นยำยิ่งขึ้นโดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ แอปพลิเคชันดังกล่าวสามารถช่วยชีวิตคนได้หลายพันหรือหลายแสนคน

นอกจากนั้น ยังช่วยลดอัตราการกลับเข้าศึกษาใหม่ และประหยัดเวลาและเงินของทั้งสองฝ่าย (แพทย์และผู้ป่วย)

ทำวิจัยยาที่ดีกว่า

การทดสอบและวิจัยยาเป็นกระบวนการที่มีค่าใช้จ่ายสูง การสร้างยาต้องใช้เวลาหลายปีและทรัพยากร เนื่องจากต้องอาศัยการทดลอง การทดสอบทางคลินิก และการวิจัยจำนวนมาก การเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยลดต้นทุนและปรับปรุงความถูกต้องของการทดสอบเหล่านี้

ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถสนับสนุนการวิจัยยาได้หลายวิธี สามารถลดความซับซ้อนของกระบวนการและช่วยในการทำนายอัตราความสำเร็จตามปัจจัยทางชีวภาพที่เฉพาะเจาะจง หนึ่งสามารถสร้างแบบจำลองแบบจำลองสำหรับเครือข่ายทางชีววิทยาและปรับกระบวนการทำนายให้เหมาะสม วิธีนี้จะทำให้ค้นหาว่าการทดลองใช้งานแบบใดจะประสบความสำเร็จได้ง่ายขึ้น

วิทยาศาสตร์ข้อมูลช่วยเพิ่มความแม่นยำในการทำนาย นอกจากนี้ยังช่วยนักวิจัยในการเลือกการทดลองที่เหมาะสม นักวิจัยใช้เทคนิคที่คล้ายคลึงกันเพื่อทำนายผลข้างเคียงที่เป็นไปได้ของยาที่พวกเขากำลังทดสอบเช่นกัน

เพิ่มความแม่นยำในการวินิจฉัย

การวินิจฉัยผิดพลาดเป็นปัญหาสำคัญในด้านการแพทย์ ส่งผลให้มีผู้เสียชีวิตหลายล้านคน และเช่นเดียวกับปัญหาสำคัญอื่นๆ ในด้านการดูแลสุขภาพ ยังไม่มีวิธีแก้ปัญหาง่ายๆ หลายครั้งที่แพทย์วินิจฉัยผิดเพราะขาดประสบการณ์ สงสัย หรือเข้าใจคดีผิด โซลูชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถช่วยแก้ปัญหาเหล่านี้ได้เช่นกัน

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดประการหนึ่งที่นำไปสู่การวินิจฉัยผิดพลาดคือการตีความข้อมูลภาพผิดพลาด งานวิจัยชิ้นหนึ่งที่ตีพิมพ์ใน BioMed Research International เทคนิคต่างๆ กำลังลบความแตกต่างในมิติ ความละเอียด และกิริยาช่วยของภาพทางการแพทย์ แอปพลิเคชั่นเหล่านี้ส่วนใหญ่ช่วยในการปรับปรุงภาพที่ได้จากการเอ็กซ์เรย์ แมมโมแกรม การถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็ก (MRI) และอื่นๆ

อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกช่วยเพิ่มความแม่นยำในการตีความข้อมูลภาพ และเทคนิคที่เรากล่าวถึงก่อนหน้านี้ยังช่วยในการปรับปรุงคุณภาพของภาพเหล่านี้เพื่อการปรับปรุงให้ดียิ่งขึ้นอีกด้วย iDASH (หรือที่รู้จักว่าการบูรณาการข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ การทำให้ไม่เปิดเผยชื่อ และการแบ่งปัน) เป็นกรอบงานการวิเคราะห์ที่โดดเด่น และใช้สำหรับการคำนวณทางชีวการแพทย์ Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กอื่นที่ใช้ในอุตสาหกรรมนี้

การให้ความช่วยเหลือเสมือนแก่ผู้ป่วย

จำนวนผู้ที่มาโรงพยาบาลจะลดลงอย่างมากโดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูล นั่นเป็นเพราะว่าหลายคนที่มาโรงพยาบาลหรือคลินิกไม่จำเป็นต้องไปพบแพทย์ ปัญหาของพวกเขาสามารถแก้ไขได้ด้วยการให้คำปรึกษาง่ายๆ

สตาร์ทอัพกำลังใช้แอปพลิเคชั่นวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อนำแพทย์ไปหาผู้ป่วยแบบเสมือนจริง พวกเขาใช้แอพมือถือที่ถามถึงอาการของผู้ป่วยและเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลที่กว้างขวาง หลังจากการเปรียบเทียบแล้ว แอปที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถเชื่อมโยงสัญญาณไปยังสาเหตุและแจ้งผู้ป่วยได้ แอพเหล่านี้สามารถช่วยงานง่ายๆ เช่น เตือนให้ผู้ป่วยทานยา หรือนัดหมายตามต้องการ

ประโยชน์ของแอปพลิเคชันดังกล่าวคือ ผู้ป่วยจะได้รับความช่วยเหลืออย่างรวดเร็ว และแพทย์จะได้ให้ความสำคัญกับกรณีที่รุนแรงมากขึ้น บริษัทยังตั้งเป้าที่จะให้การสนับสนุนลูกค้าที่ดียิ่งขึ้นแก่ผู้ป่วยทางการแพทย์ผ่านแอพ แอพเหล่านี้ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและสร้างแผนที่โดยละเอียดของอาการของผู้ป่วย ด้วยการใช้แผนที่นั้น แอปพลิเคชันสามารถมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวแก่ลูกค้าได้

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

สรุปความคิด

อย่างที่คุณคงสังเกตเห็น การใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการดูแลสุขภาพทำให้เกิดประโยชน์มากมาย ตั้งแต่การอำนวยความสะดวกในการวิจัยไปจนถึงการประหยัดต้นทุน งานวิจัยนี้ได้เข้าถึงทุกแง่มุมของภาคส่วนอันกว้างใหญ่นี้ นี่คือเหตุผลหลักว่าทำไมความต้องการนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง การเริ่มต้นทางการแพทย์ต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลเพื่อทำการวิจัยที่รวดเร็วขึ้นหรือพัฒนาโซลูชันขั้นสูง

หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ลองดูประกาศนียบัตร PG ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ upGrad & IIIT-B และหางานในบริษัทชั้นนำ