Sağlık Hizmetinde Veri Bilimi: Veri Biliminin Sektörü Yeniden Şekillendirmesinin 5 Yolu

Veri Bilimi Sağlık Hizmetlerini Nasıl Değiştiriyor?

Tıp bilimi alanı her yıl sayısız yenilik görmektedir. Ancak artık bu alan veri bilimi ve uygulamaları sayesinde sekteye uğramaktadır. Sağlık hizmetlerinde geleneksel tıp yöntemini dönüştüren ve araştırmacılara, doktorlara ve hastalara daha iyi sonuçlar elde etmede yardımcı olan çok sayıda veri madenciliği uygulaması bulunmaktadır.

Yeni başlayanlar, yapay zeka ve makine öğrenimi kullanarak araştırmayı, müşteri desteğini ve tıp alanının diğer birçok yönünü iyileştiriyor. Bu makalede, veri biliminin sağlık hizmeti alanını nasıl dönüştürdüğünü tartışıyoruz:

Kansere Tedavi Bulmak

Kanser hala insanlık için bilinen en ölümcül hastalıklar arasında yer alıyor. Ve onlarca yıllık araştırmadan sonra bile bilim adamları buna bir tedavi bulamadılar. Kanserle yaşayan tahmini Kızılderili sayısı 2,25 milyona yakındır . 2018'de kansere bağlı toplam ölüm sayısı 8 bin civarındaydı. Bu rakamlar ürkütücü ve bu nedenle bu hastalığa çare bulmak çok önemli.

Ancak, dünya çapında bu amaç için araştırmayı ilerletmeye odaklanan girişimler var. Örneğin, BERG Health adlı bir girişim, analiz için veri bilimi ve makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Yaklaşık 1000 hastadan alınan biyolojik numuneleri analiz ettiler ve her numunede 14 trilyondan fazla veri noktası vardı. Tüm bu bilgileri AI algoritmalarına beslediler ve BPM 31510'u geliştirdiler.

BPM 31510, kansere neden olan hücreleri doğal olarak tespit eder ve öldürür. Hâlâ test aşamasında, ancak bu ölümcül hastalıklara bir tedavi bulma yönünde büyük bir adım. Birçok girişim, Ebola gibi benzer şekilde tehlikeli hastalıklara çare bulmaya odaklanmıştır. Şirketler ayrıca koruyucu tıp için hasta izleme için veri bilimini kullanıyor.

Reçeteli İlaç Risklerini Azaltmak

Reçeteli ilaçlardaki hatalar Hindistan'da önde gelen ölüm nedenlerinden biridir. Her yıl yaklaşık 50 yüz bin kişi tıbbi hatalardan dolayı ölüyor. Veri bilimi, bu tür hataların azaltılmasına yardımcı olabilir ve reçetelerin doğruluğunu da iyileştirebilir.

Bu sorunu çözmeyi hedefleyen bir girişim olan MedAware , buna bir örnek. Veritabanını benzer durumlar için kontrol eden ve doktorun reçeteyi yazmasına yardımcı olan kendi kendine öğrenen bir yazılım çözümü sunarlar. Yazılım, büyük verileri kullanarak, doktorların şüpheyle mücadele etmesine ve daha doğru reçeteler yazmasına yardımcı olur. Bu tür uygulamalar binlerce hatta binlerce hayat kurtarabilir.

Bunun dışında, yeniden başvuruları azaltmaya ve her iki tarafın (doktorlar ve hastalar) zaman ve paradan tasarruf etmesine yardımcı olabilir.

Daha İyi İlaç Araştırması Yapmak

Uyuşturucu testi ve araştırması maliyetli bir süreçtir. Çok sayıda deneme, klinik test ve araştırma içerdiğinden bir ilacı oluşturmak çok fazla yıl ve kaynak gerektirir. Makine Öğrenimi ve büyük veriler, maliyetleri düşürmeye ve bu testlerin doğruluğunu artırmaya yardımcı olabilir.

Büyük veriler, ilaç araştırmalarına çeşitli şekillerde katkıda bulunabilir. Süreci basitleştirebilir ve belirli biyolojik faktörlere göre başarı oranını tahmin etmede yardımcı olabilir. Biyolojik ağlar için model simülasyonları oluşturabilir ve tahmin sürecini optimize edebilir. Bu şekilde hangi denemenin başarılı olacağını bulmak daha kolay olacaktır.

Veri bilimi, tahminlerin doğruluğunu artırır. Ayrıca araştırmacıların doğru deneyleri seçmelerine yardımcı olur. Araştırmacılar, test ettikleri ilaçların olası yan etkilerini tahmin etmek için de benzer teknikler kullanırlar.

Teşhisin Doğruluğunu Artırma

Yanlış teşhis tıp alanında önemli bir konudur. Milyonlarca ölüme yol açıyor ve sağlık alanındaki diğer önemli sorunlar gibi basit bir çözümü de yok. Çoğu zaman, doktorlar deneyimsizlik, şüphe veya vakayı yanlış anlama nedeniyle yanlış teşhis koyarlar. Veri bilimi çözümleri de bu sorunları çözmede yardımcı olabilir.

Yanlış tanıya yol açan en yaygın hatalardan biri, görüntüleme verilerinin yanlış yorumlanmasıdır. BioMed Research International'da yayınlanan bir çalışmada, farklı teknikler tıbbi görüntülerin boyut, çözünürlük ve modalitesindeki farkı ortadan kaldırıyor. Bu uygulamalar temel olarak X-ışını, mamografi, manyetik rezonans görüntüleme (MRI) ve diğerleri yoluyla elde edilen görüntülerin iyileştirilmesine yardımcı oluyor.

Derin öğrenme algoritmaları, görüntü verilerinin yorumlanmasının doğruluğunu artırıyor. Ve daha önce bahsettiğimiz teknikler, daha fazla iyileştirme için bu görüntülerin kalitesini iyileştirmeye de yardımcı oluyor. iDASH (diğer bir deyişle analiz, anonimleştirme ve paylaşım için verileri entegre etme) önde gelen bir analitik çerçevedir ve biyomedikal hesaplama için kullanılır. Hadoop, bu sektörde kullanılan başka bir çerçevedir.

Hastalara Sanal Yardım Sağlamak

Veri bilimi kullanılarak hastaneleri ziyaret eden insan sayısı önemli ölçüde azaltılabilir. Bunun nedeni, hastaneyi veya kliniği ziyaret eden birçok kişinin mutlaka bir doktora görünmesine gerek olmamasıdır. Sorunları basit bir istişare ile çözülebilir.

Yeni başlayanlar, doktorları hastalara sanal olarak getirmek için veri bilimi uygulamalarını kullanıyor. Hastaların semptomlarını soran ve bunları kapsamlı veritabanıyla karşılaştıran mobil uygulamalar kullanırlar. Karşılaştırmadan sonra, AI destekli uygulama, işaretleri nedenlere bağlayabilir ve hastayı bilgilendirebilir. Bu uygulamalar, hastaya ilaç almasını hatırlatmak veya gerektiğinde randevu ayarlamak gibi basit görevlerde de yardımcı olabilir.

Bu tür uygulamaların yararı, hastaların daha hızlı yardım alması ve doktorların daha ciddi vakalara odaklanmasıdır. Şirketler ayrıca uygulamalar aracılığıyla tıbbi hastalara daha iyi müşteri desteği sağlamayı hedefliyor. Bu uygulamalar, makine öğrenimi algoritmalarını kullanır ve hastanın durumunun ayrıntılı bir haritasını oluşturur. Uygulama, bu haritayı kullanarak müşteriye kişiselleştirilmiş bir deneyim sunabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

Sonuç Düşünceleri

Fark edeceğiniz gibi, sağlık hizmetlerinde veri biliminin kullanımı sayısız fayda sağlamıştır. Araştırmayı kolaylaştırmaktan maliyet tasarrufuna kadar, bu geniş sektörün her yönüne dokunmuştur. Bu, veri bilimcilerine olan talebin sürekli artmasının önemli bir nedenidir. Tıbbi girişimler, daha hızlı araştırma yapmak veya gelişmiş çözümler geliştirmek için veri bilimcilerine ihtiyaç duyar.

Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIIT-B'nin Veri Biliminde PG Diplomasına göz atın ve en iyi firmalarda iş bulun.