Big Data

Ciencia de datos en el sector sanitario | ¿Cómo se utiliza la ciencia de datos en la industria de la salud?

Este post fue difundido como parte del Blogatón de ciencia de datos.

El uso de big data con una combinación de conjuntos de datos grandes y complejos incluye registros médicos electrónicos, redes sociales, información genómica y datos corporales digitales de dispositivos de salud inalámbricos.
Con nuevos esfuerzos de acceso abierto que buscan usar la disponibilidad de ensayos clínicos, investigación y fuentes de ciencia ciudadana para compartir datos.
En las técnicas de análisis, especialmente de big data, incluido el aprendizaje automático y la inteligencia artificial que pueden mejorar el análisis de datos sistemático y no estructurado.

A medida que se desarrollan, analizan y están disponibles nuevos conjuntos de datos, surgen una serie de preguntas clave, que incluyen las siguientes:

¿Cuál es la calidad del procesamiento informal de datos?
¿El uso de métodos no guardados en el procesamiento de datos con software y hardware tradicionales conduce a la fragmentación de datos y al análisis no productivo?
¿Los sistemas de atención médica procesarán y procesarán grandes cantidades de datos, especialmente de fuentes nuevas y comunitarias?
Doctores tambien
los investigadores están aprendiendo de las nuevas estadísticas de datos open source y de mayor tamaño?
Y en conclusión, ¿cómo pueden obtener las habilidades para construir la traducción de la información en la ciencia de datos?

Prevención de enfermedades y medicina predictiva

La mejor manera de cambiar la atención médica es identificar los riesgos y recomendar programas de prevención antes de que los riesgos para la salud se conviertan en un obstáculo importante. Al usarlo con otros dispositivos de rastreo que prestan atención a los patrones históricos y la información genética, es factible que pueda ver el problema antes de que se salga de control.

Ciencia de los datos Los métodos analíticos aprenden de los datos históricos y hacen predicciones precisas de los resultados. Procesan datos de pacientes, dan sentido a las notas clínicas, encuentran interacciones, asociaciones sintomáticas, adjetivos generales, hábitos, enfermedades y hacen predicciones. Los efectos de ciertos factores biológicos como la estructura del genoma o la variabilidad clínica se disponen en cuenta para predecir la aparición de enfermedades específicas. Las causas comunes incluyen el pronóstico de la progresión de la enfermedad o la prevención para reducir el riesgo y los efectos secundarios. El principal beneficio es mejorar la calidad de vida de los pacientes y la calidad de las condiciones médicas.

Omada Health es una compañía médica digital que utiliza dispositivos inteligentes para crear planes de comportamiento personalizados y capacitación en línea para ayudar a prevenir afecciones crónicas de salud, como diabetes, presión arterial alta y colesterol alto.

Por el lado de la salud mental, la nueva compañía de Canadá, Awake Labs, está rastreando datos sobre niños con autismo en la vestimenta, informando a los padres antes del colapso.

Diagnóstico
Las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina estiman que unos 12 millones de estadounidenses reciben diagnósticos incorrectos, a veces con consecuencias potencialmente mortales.

Pensamiento médico e imágenes médicas

El sector de la salud está obteniendo enormes beneficios de la aplicación de la ciencia de datos aplicada al pensamiento médico. Hay muchas cosas para investigar en esta área, y uno de los mejores estudios es Big Data Analytics, difundido en BioMed Research International. Según este estudio, los métodos populares de pensamiento incluyen la resonancia magnética (MRI), los rayos X, la tomografía computarizada, la mamografía, etc. Se usan muchos métodos para tratar la variación, el ajuste y la magnitud de estas imágenes.

Se ha mejorado mucho más para impulsar la calidad de la imagen, extraer datos de las fotos de manera eficiente y proporcionar una traducción más precisa. Los algoritmos de aprendizaje en profundidad aumentan la precisión del diagnóstico al aprender de ejemplos anteriores y sugerir mejores soluciones de tratamiento.

IBM estima que las imágenes médicas contienen aproximadamente el 90% de los datos médicos totales. Los médicos usan la terapia de imágenes para obtener una comprensión más clara de las partes del cuerpo.
Al mismo tiempo, evalúe la función de otros órganos para diagnosticar y tratar cualquier trastorno o trastorno. Los conocimientos adquiridos a partir de estas imágenes pueden marcar la diferencia en el tratamiento de un paciente.

Las técnicas de imagen más populares se enfocan en desarrollar, diseccionar y borrar la eliminación de ruido que posibilita un análisis en profundidad de la anatomía, así como el diagnóstico de diversas enfermedades.
Las aplicaciones más prometedoras son para tumores, estenosis de arterias, delinear, etc. Diferentes métodos y marcos contribuyen al pensamiento médico en una gama de áreas. Hadoop, un marco analítico popular, utiliza MapReduce para obtener los parámetros adecuados para tareas como la planificación del tejido pulmonar. Funciona con métodos de aprendizaje automático, equipos de soporte de vectores (SVM), guía de imágenes basada en contenido y análisis de ondas con una fuerte separación de texturas.

Hacer medicinas

El procedimiento de descubrimiento de fármacos es muy complejo e involucra muchas áreas. Las grandes ideas a menudo están ligadas a cientos de millones de pruebas, mucho dinero y tiempo. En promedio, se necesitan 12 años para obtener una receta. Los algoritmos científicos y los datos de aprendizaje automático simplifican y agilizan este procedimiento, agregando perspectiva a cada paso desde la prueba inicial de la química de los medicamentos hasta el pronóstico de la tasa de éxito en función de factores biológicos. Dichos algoritmos pueden predecir cómo funcionará el compuesto en el cuerpo usando modelos y simulación matemáticos avanzados en lugar de una «prueba de laboratorio».

La idea detrás del descubrimiento de las drogas informáticas es crear una simulación de modelos informáticos como una red viable de por vida, lo que facilita el pronóstico de resultados futuros con alta precisión. Posibilita elegir qué prueba se debe realizar e incorpora toda la información nueva en el ciclo de aprendizaje continuo. Se usan técnicas análogas para predecir los efectos adversos de ciertos compuestos químicos.

El descubrimiento de fármacos computarizado además mejora la recopilación y el uso de una amplia variedad de información histórica a lo largo del procedimiento de fabricación de fármacos. La combinación de la investigación genética con datos de unión a proteínas puede producir resultados sorprendentes. Al mismo tiempo, posibilita experimentos químicos contra todas las posibles combinaciones de diferentes tipos de células, mutaciones genéticas y otras condiciones. El uso de estos datos, el aprendizaje no supervisado y la tecnología como la secuencia de la próxima generación posibilita a los científicos crear modelos que predicen el resultado de variaciones independientes.

Asistente virtual

La eficacia del enfoque de tratamiento se basa en la idea de que, en varios casos, los pacientes no necesitan visitar al médico en persona. El uso de una aplicación móvil puede proporcionar una solución más eficaz al «llevar un médico al paciente». Las aplicaciones móviles habilitadas para IA pueden proporcionar soporte básico de atención médica, de forma general como chatbots.

Simplemente describa sus síntomas o haga preguntas y obtenga detalles importantes sobre su afección médica según una amplia red de síntomas y causas. Las aplicaciones pueden recordarle que debe tomar su medicamento a tiempo y, si es necesario, concertar una cita con su médico. Este enfoque promueve un estilo de vida saludable al alentar a los pacientes a tomar decisiones más saludables, les ahorra tiempo esperando en la fila para las citas y les posibilita a los médicos enfocarse en situaciones más serias.

Los algoritmos de aprendizaje automático usan el procesamiento y el lenguaje natural para proporcionar información precisa, crear un mapa complejo del estado del usuario y otorgar una experiencia personalizada. Las aplicaciones más populares en estos días son Yours.MD, Babylon Health, Ada, etc.

De esta manera, la atención al cliente más adecuada se basa en la obvia dependencia de que no depende totalmente de las máquinas en el cuidado de la salud. Por tanto, la gran tarea del aprendizaje automático es hallar el equilibrio perfecto entre médicos y PC´s. La clave de la automatización son los métodos simples, como acabamos de explicar, y brindan a los profesionales la capacidad de enfocarse en problemas más complejos.