医疗保健中的数据科学：数据科学重塑行业的 5 种方式

数据科学如何改变医疗保健？

医学科学领域每年都有许多创新。 但是现在，由于数据科学及其应用，这个领域正在被颠覆。 医疗保健中有大量数据挖掘应用程序正在改变传统的医学方式，并帮助研究人员、医生和患者获得更好的结果。

通过使用人工智能和机器学习，初创公司正在改善医学领域的研究、客户支持和许多其他方面。 在本文中，我们将讨论数据科学如何改变医疗保健领域：

寻找治愈癌症的方法

癌症仍然是人类已知的最致命的疾病之一。 即使经过数十年的研究，科学家们仍然无法找到治愈它的方法。 患有癌症的印度人估计人数接近 225 万。 2018 年死于癌症的总人数约为 80 万人。这些数字令人恐惧，这就是为什么找到治愈这种疾病的方法至关重要。

然而，全球各地都有初创公司，专注于为此目的推进研究。 例如，一家名为 BERG Health 的初创公司使用数据科学和机器学习算法进行分析。 他们分析了大约 1000 名患者的生物样本，每个样本都有超过 14 万亿个数据点。 他们将所有这些信息输入到他们的 AI 算法中，并开发了 BPM 31510。

BPM 31510 自然检测并杀死受癌症影响的细胞。 它仍在测试中，但在寻找治疗这种致命疾病的方法方面是一个巨大的飞跃。 许多初创公司专注于寻找治疗埃博拉等类似危险疾病的方法。 公司还在使用数据科学来监测患者的预防医学。

降低处方药的风险

处方药错误是印度死亡的主要原因之一。 每年约有 500 万人死于医疗事故。 数据科学可以帮助减少此类错误并提高处方的准确性。

MedAware是一家旨在解决这个问题的初创公司，就是这样一个例子。 他们提供了一种自学软件解决方案，可以检查其数据库中是否存在类似病例，并帮助医生开具处方。 通过使用大数据，该软件可以帮助医生消除疑虑并开出更准确的处方。 此类应用程序可以挽救数千甚至数十万人的生命。

除此之外，它可以帮助减少重新入院并节省双方（医生和患者）的时间和金钱。

做更好的药物研究

药物测试和研究是一个昂贵的过程。 开发一种药物需要大量的时间和资源，因为它涉及大量的试验、临床试验和研究。 机器学习和大数据有助于降低成本并提高这些测试的准确性。

大数据可以以多种方式促进药物研究。 它可以简化过程，并有助于根据特定的生物学因素预测成功率。 可以为生物网络创建模型模拟并优化预测过程。 这样，更容易找出哪个试验会成功。

数据科学提高了预测的准确性。 它还有助于研究人员选择正确的实验。 研究人员也使用类似的技术来预测他们正在测试的药物可能产生的副作用。

提高诊断的准确性

误诊是医学领域的一个重大问题。 它导致数百万人死亡，并且与医疗保健中的其他重大问题一样，它也没有简单的解决方案。 很多时候，医生会因为缺乏经验、怀疑或对病例的错误理解而做出错误的诊断。 数据科学解决方案也可以帮助解决这些问题。

导致误诊的最常见错误之一是对成像数据的错误解释。 BioMed Research International 上发表的一项研究表明，不同的技术正在消除医学图像在尺寸、分辨率和形态方面的差异。 这些应用程序主要有助于改善通过 X 射线、乳房 X 射线照相术、磁共振成像 (MRI) 等获得的图像。

深度学习算法正在提高图像数据解释的准确性。 我们之前提到的技术也有助于提高这些图像的质量以进一步增强。 iDASH（又名集成数据以进行分析、匿名化和共享）是一个突出的分析框架，用于生物医学计算。 Hadoop 是该行业使用的另一个框架。

为患者提供虚拟援助

使用数据科学可以大大减少访问医院的人数。 那是因为许多去医院或诊所就诊的人不一定需要去看医生。 他们的问题可以通过简单的咨询来解决。

初创公司正在使用数据科学应用程序将医生虚拟地带给患者。 他们使用移动应用程序询问患者的症状，并将其与其广泛的数据库进行比较。 比较后，人工智能驱动的应用程序可以将迹象与原因联系起来并通知患者。 这些应用程序还可以帮助完成简单的任务，例如提醒患者服药或根据需要设置预约。

此类应用程序的好处是患者可以快速获得帮助，而医生可以专注于更严重的病例。 公司还旨在通过应用程序为医疗患者提供更好的客户支持。 这些应用程序使用机器学习算法并创建患者状况的详细地图。 通过使用该地图，该应用程序可以为客户提供个性化的体验。

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结论性想法

正如您会注意到的，在医疗保健中使用数据科学带来了许多好处。 从促进研究到节省成本，它触及了这个广阔领域的方方面面。 这是对数据科学家的需求不断增加的主要原因。 医疗初创公司需要数据科学家进行更快的研究或开发先进的解决方案。

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