醫療保健中的數據科學：數據科學重塑行業的 5 種方式

數據科學如何改變醫療保健？

醫學科學領域每年都有許多創新。 但是現在，由於數據科學及其應用，這個領域正在被顛覆。 醫療保健中有大量數據挖掘應用程序正在改變傳統的醫學方式，並幫助研究人員、醫生和患者獲得更好的結果。

通過使用人工智能和機器學習，初創公司正在改善研究、客戶支持以及醫學領域的許多其他方面。 在本文中，我們將討論數據科學如何改變醫療保健領域：

尋找治愈癌症的方法

癌症仍然是人類已知的最致命的疾病之一。 即使經過數十年的研究，科學家們仍然無法找到治愈它的方法。 患有癌症的印度人估計人數接近 225 萬。 2018 年死於癌症的總人數約為 80 萬人。這些數字令人恐懼，這就是為什麼找到治愈這種疾病的方法至關重要。

然而，全球各地都有初創公司，專注於為此目的推進研究。 例如，一家名為 BERG Health 的初創公司使用數據科學和機器學習算法進行分析。 他們分析了大約 1000 名患者的生物樣本，每個樣本都有超過 14 萬億個數據點。 他們將所有這些信息輸入到他們的 AI 算法中，並開發了 BPM 31510。

BPM 31510 自然檢測並殺死受癌症影響的細胞。 它仍在測試中，但在尋找治療這種致命疾病的方法方面是一個巨大的飛躍。 許多初創公司專注於尋找治療埃博拉等類似危險疾病的方法。 公司還在使用數據科學來監測患者的預防醫學。

降低處方藥的風險

處方藥錯誤是印度死亡的主要原因之一。 每年約有 500 萬人死於醫療事故。 數據科學可以幫助減少此類錯誤並提高處方的準確性。

MedAware是一家旨在解決這個問題的初創公司，就是這樣一個例子。 他們提供了一種自學軟件解決方案，可以檢查其數據庫中是否存在類似病例，並幫助醫生開具處方。 通過使用大數據，該軟件可以幫助醫生消除疑慮並開出更準確的處方。 此類應用程序可以挽救數千甚至數十萬人的生命。

除此之外，它可以幫助減少重新入院並節省雙方（醫生和患者）的時間和金錢。

做更好的藥物研究

藥物測試和研究是一個昂貴的過程。 開發一種藥物需要大量的時間和資源，因為它涉及大量的試驗、臨床試驗和研究。 機器學習和大數據有助於降低成本並提高這些測試的準確性。

大數據可以以多種方式促進藥物研究。 它可以簡化過程，並有助於根據特定的生物學因素預測成功率。 可以為生物網絡創建模型模擬並優化預測過程。 這樣，更容易找出哪個試驗會成功。

數據科學提高了預測的準確性。 它還有助於研究人員選擇正確的實驗。 研究人員也使用類似的技術來預測他們正在測試的藥物可能產生的副作用。

提高診斷的準確性

誤診是醫學領域的一個重大問題。 它導致數百萬人死亡，並且與醫療保健中的其他重大問題一樣，它也沒有簡單的解決方案。 很多時候，醫生會因為缺乏經驗、懷疑或對病例的錯誤理解而做出錯誤的診斷。 數據科學解決方案也可以幫助解決這些問題。

導致誤診的最常見錯誤之一是對成像數據的錯誤解釋。 發表在 BioMed Research International 上的一項研究表明，不同的技術正在消除醫學圖像在尺寸、分辨率和形態方面的差異。 這些應用程序主要有助於改善通過 X 射線、乳房 X 射線照相術、磁共振成像 (MRI) 等獲得的圖像。

深度學習算法正在提高圖像數據解釋的準確性。 我們之前提到的技術也有助於提高這些圖像的質量以進一步增強。 iDASH（又名集成數據以進行分析、匿名化和共享）是一個突出的分析框架，用於生物醫學計算。 Hadoop 是該行業使用的另一個框架。

為患者提供虛擬援助

使用數據科學可以大大減少訪問醫院的人數。 那是因為許多去醫院或診所就診的人不一定需要去看醫生。 他們的問題可以通過簡單的諮詢來解決。

初創公司正在使用數據科學應用程序將醫生虛擬地帶給患者。 他們使用移動應用程序詢問患者的症狀，並將其與其廣泛的數據庫進行比較。 比較後，人工智能驅動的應用程序可以將跡象與原因聯繫起來並通知患者。 這些應用程序還可以幫助完成簡單的任務，例如提醒患者服藥或根據需要設置預約。

此類應用程序的好處是患者可以快速獲得幫助，而醫生可以專注於更嚴重的病例。 公司還旨在通過應用程序為醫療患者提供更好的客戶支持。 這些應用程序使用機器學習算法並創建患者狀況的詳細地圖。 通過使用該地圖，該應用程序可以為客戶提供個性化的體驗。

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結論性想法

正如您會注意到的，在醫療保健中使用數據科學帶來了許多好處。 從促進研究到節省成本，它觸及了這個廣闊領域的方方面面。 這是對數據科學家的需求不斷增加的主要原因。 醫療初創公司需要數據科學家進行更快的研究或開發先進的解決方案。

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