Datenwissenschaft im Gesundheitswesen | Wie Data Science im Gesundheitswesen eingesetzt wird?

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Inhalt

Dieser Beitrag wurde im Rahmen der . veröffentlicht Data Science Blogathon.

  1. Die Verwendung von Big Data mit einer Mischung aus großen und komplexen Datensätzen umfasst elektronische Krankenakten, sozialen Medien, genomische Informationen und digitale Körperdaten von drahtlosen Gesundheitsgeräten.
  2. Mit neuen Open-Access-Bemühungen, die versuchen, die Verfügbarkeit klinischer Studien zu nutzen, Forschungs- und Citizen Science-Quellen zum Austausch von Daten.
  3. In Analysetechniken, besonders Big Data, einschließlich maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz, die die systematische und unstrukturierte Datenanalyse verbessern können.

Wie sie sich entfalten, analysieren und neue Datensätze sind verfügbar, Es stellen sich einige Schlüsselfragen, die folgendes beinhalten:

  • Wie ist die Qualität der informellen Datenverarbeitung?
  • Führt der Einsatz ungesicherter Methoden in der Datenverarbeitung mit herkömmlicher Soft- und Hardware zu Datenfragmentierung und unproduktiver Analyse?
  • Werden Gesundheitssysteme große Datenmengen verarbeiten und verarbeiten?, vor allem aus neuen und Community-Quellen?
  • Auch Ärzte
    Forscher lernen aus neuen und größeren Open-Source-Datenstatistiken?
  • Und zum Schluss, Wie können sie die Fähigkeiten erwerben, um die Informationsübersetzung in der Datenwissenschaft aufzubauen??

Krankheitsprävention und prädiktive Medizin

Der beste Weg, die Gesundheitsversorgung zu ändern, besteht darin, Risiken zu erkennen und Präventionsprogramme zu empfehlen, bevor Gesundheitsrisiken zu einem großen Hindernis werden. Bei Verwendung mit anderen Tracking-Geräten, die auf historische Muster und genetische Informationen achten, Sie können das Problem vielleicht sehen, bevor es außer Kontrolle gerät.

Datenwissenschaft Analytische Methoden lernen aus historischen Daten und treffen genaue Vorhersagen der Ergebnisse. Patientendaten verarbeiten, klinische Notizen verstehen, Interaktionen finden, symptomatische Assoziationen, allgemeine Adjektive, Gewohnheiten, Krankheiten und machen Vorhersagen. Die Auswirkungen bestimmter biologischer Faktoren wie Genomstruktur oder klinische Variabilität werden berücksichtigt, um das Auftreten bestimmter Krankheiten vorherzusagen. Häufige Ursachen sind die Prognose des Krankheitsverlaufs oder die Prävention, um Risiken und Nebenwirkungen zu reduzieren. Der Hauptnutzen besteht darin, die Lebensqualität der Patienten und die Qualität der medizinischen Bedingungen zu verbessern.

Omada Health ist ein digitales Medizinunternehmen, das mit intelligenten Geräten personalisierte Verhaltenspläne und Online-Trainings erstellt, um chronischen Gesundheitszuständen vorzubeugen, wie Diabetes, Bluthochdruck und hoher Cholesterinspiegel.

Auf der Seite der psychischen Gesundheit, Kanadas neues Unternehmen, Awake Labs, verfolgt Daten über Kinder mit Autismus in Kleidung, Eltern vor dem Zusammenbruch informieren.

Diagnose
Die Nationalen Akademien der Wissenschaften, Ingenieurwissenschaften und Medizin schätzen, dass einige 12 Millionen Amerikaner werden falsch diagnostiziert, manchmal mit lebensbedrohlichen Folgen.

Medizinisches Denken und medizinische Bildgebung

Das Gesundheitswesen profitiert enorm von der Anwendung von Data Science auf das medizinische Denken. Es gibt viele Dinge in diesem Bereich zu untersuchen, und eine der besten Studien ist Big Data Analytics, veröffentlicht auf BioMed Research International. Laut dieser Studie, Beliebte Denkmethoden sind MRT (MRT), Röntgenstrahlen, Computertomographie, Mammographie, etc. Viele Methoden werden verwendet, um Variationen zu behandeln, die Passform und Größe dieser Bilder.

Viel mehr verbessert, um die Bildqualität zu verbessern, Daten effizient aus Fotos extrahieren und eine genauere Übersetzung bereitstellen. Deep-Learning-Algorithmen erhöhen die diagnostische Genauigkeit, indem sie aus früheren Beispielen lernen und bessere Behandlungslösungen vorschlagen.

IBM schätzt, dass medizinische Bilder ungefähr die 90% der gesamten medizinischen Daten. Ärzte nutzen die Bildtherapie, um Körperteile besser zu verstehen.
Zur selben Zeit, die Funktion anderer Organe bewerten, um eine Störung oder Störung zu diagnostizieren und zu behandeln. Die aus diesen Bildern gewonnenen Erkenntnisse können bei der Behandlung eines Patienten einen Unterschied machen.

Die beliebtesten bildgebenden Verfahren konzentrieren sich auf die Entwicklung, Dissezieren und Löschen von Rauschunterdrückung, die eine eingehende Analyse der Anatomie ermöglicht, sowie die Diagnose verschiedener Krankheiten.
Die vielversprechendsten Anwendungen sind für Tumore, Arterienstenose, abgrenzen, etc. Unterschiedliche Methoden und Rahmenbedingungen tragen in verschiedenen Bereichen zum medizinischen Denken bei. Hadoop, ein beliebtes analytisches Framework, verwendet MapReduce, um die richtigen Parameter für Aufgaben wie die Planung von Lungengewebe zu erhalten. Funktioniert mit Methoden des maschinellen Lernens, Vektorunterstützungsausrüstung (SVM), inhaltsbasierte Bildführung und Wellenanalyse mit starker Texturtrennung.

Medizin herstellen

Das Verfahren zur Wirkstoffsuche ist sehr komplex und umfasst viele Bereiche. Großartige Ideen sind oft mit Hunderten von Millionen von Tests verbunden, viel geld und zeit. Im Durchschnitt, wird gebraucht 12 Jahre, um ein Rezept zu bekommen. Wissenschaftliche Algorithmen und maschinelle Lerndaten vereinfachen und rationalisieren dieses Verfahren, Hinzufügen einer Perspektive für jeden Schritt von der anfänglichen Prüfung der Arzneimittelchemie bis zur Vorhersage der Erfolgsrate basierend auf biologischen Faktoren. Solche Algorithmen können vorhersagen, wie die Verbindung im Körper funktioniert, indem sie fortschrittliche mathematische Modellierung und Simulation anstelle von a . verwenden “Labortest”.

Die Idee hinter der Entdeckung von Computerdrogen ist die Simulation von Computermodellen als lebensfähiges Netzwerk fürs Leben, was die Vorhersage zukünftiger Ergebnisse mit hoher Präzision ermöglicht. Ermöglicht die Auswahl des Tests und integriert alle neuen Informationen in den kontinuierlichen Lernzyklus. Analoge Techniken werden verwendet, um die nachteiligen Wirkungen bestimmter chemischer Verbindungen vorherzusagen..

Die computergestützte Arzneimittelforschung verbessert auch die Sammlung und Nutzung einer Vielzahl historischer Informationen während des gesamten Arzneimittelherstellungsprozesses.. Die Kombination von Genforschung mit Proteinbindungsdaten kann zu überraschenden Ergebnissen führen. Zur selben Zeit, ermöglicht chemische Experimente gegen alle möglichen Kombinationen verschiedener Zelltypen, genetische Mutationen und andere Bedingungen. Die Verwendung dieser Daten, unüberwachtes Lernen und Technologien wie Next Generation Sequencing ermöglichen es Wissenschaftlern, Modelle zu erstellen, die das Ergebnis unabhängiger Variationen vorhersagen.

Virtueller Assistent

Die Wirksamkeit des Behandlungsansatzes basiert auf der Idee, dass, in verschiedenen Fällen, Patienten müssen nicht persönlich zum Arzt gehen. Die Verwendung einer mobilen App kann eine effizientere Lösung bieten, wenn “einen Arzt zum Patienten bringen”. KI-fähige mobile Apps können eine grundlegende Gesundheitsversorgung bieten, im Allgemeinen wie Chatbots.

Beschreiben Sie einfach Ihre Symptome oder stellen Sie Fragen und erhalten Sie wichtige Details zu Ihrem Gesundheitszustand basierend auf einem breiten Netzwerk von Symptomen und Ursachen.. Apps können Sie daran erinnern, Ihr Medikament rechtzeitig einzunehmen und, Falls erforderlich, mach einen Termin mit deinem Arzt. Dieser Ansatz fördert einen gesunden Lebensstil, indem er Patienten ermutigt, gesündere Entscheidungen zu treffen., spart Wartezeiten bei Terminen und ermöglicht Ärzten, sich auf ernstere Situationen zu konzentrieren.

Algorithmen für maschinelles Lernen verwenden natürliche Sprache und Verarbeitung, um genaue Informationen bereitzustellen, Erstellen Sie eine komplexe Karte des Zustands des Benutzers und bieten Sie ein personalisiertes Erlebnis. Die beliebtesten Apps sind heutzutage Yours.MD, Gesundheit von Babylon, Es gibt, etc.

Diesen Weg, Der am besten geeignete Kundenservice basiert auf der offensichtlichen Abhängigkeit, dass er nicht vollständig von Maschinen im Gesundheitswesen abhängig ist. Deswegen, Die große Aufgabe des maschinellen Lernens besteht darin, die perfekte Balance zwischen Arzt und PC zu finden. Einfache Methoden sind der Schlüssel zur Automatisierung, wie wir gerade erklärt haben, und geben Fachleuten die Möglichkeit, sich auf komplexere Probleme zu konzentrieren.

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Technischer Redakteur | KI-Entwickler😎 | | Begeisterter Leser | Datenwissenschaft ❤️ | Open-Source-Mitwirkender 🌍

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