Big Data

Science des données dans les soins de santé | Comment la science des données est utilisée dans le secteur de la santé?

Cet article a été publié dans le cadre de la Blogathon sur la science des données.

L'utilisation de mégadonnées avec un mélange d'ensembles de données volumineux et complexes comprend les dossiers médicaux électroniques, réseaux sociaux, informations génomiques et données corporelles numériques provenant d'appareils de santé sans fil.
Avec de nouveaux efforts d'accès ouvert cherchant à utiliser la disponibilité des essais cliniques, des sources de recherche et de science citoyenne pour partager des données.
Dans les techniques d'analyse, surtout les mégadonnées, y compris l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle qui peuvent améliorer l'analyse de données systématique et non structurée.

Au fur et à mesure qu'ils se déroulent, analyser et de nouveaux ensembles de données sont disponibles, un certain nombre de questions clés se posent, qui comprennent les éléments suivants:

Quelle est la qualité du traitement informel des données?
L'utilisation de méthodes non enregistrées dans le traitement des données avec des logiciels et du matériel traditionnels entraîne-t-elle une fragmentation des données et une analyse non productive?
Les systèmes de santé traiteront-ils et traiteront-ils de grandes quantités de données, en particulier à partir de sources nouvelles et communautaires?
Les médecins aussi
Les chercheurs tirent des enseignements de statistiques de données open source nouvelles et plus importantes?
Et en conclusion, Comment peuvent-ils acquérir les compétences nécessaires pour créer une traduction de l'information en science des données?

Prévention des maladies et médecine prédictive

La meilleure façon de changer les soins de santé est d'identifier les risques et de recommander des programmes de prévention avant que les risques pour la santé ne deviennent un obstacle majeur. Lorsqu'il est utilisé avec d'autres dispositifs de suivi qui prêtent attention aux modèles historiques et aux informations génétiques, vous pourrez peut-être voir le problème avant qu'il ne devienne incontrôlable.

Science des données Les méthodes analytiques apprennent des données historiques et font des prédictions précises des résultats. Traiter les données des patients, donner un sens aux notes cliniques, rechercher des interactions, associations symptomatiques, adjectifs généraux, habitudes, maladies et faire des prédictions. Les effets de certains facteurs biologiques tels que la structure du génome ou la variabilité clinique sont pris en compte pour prédire l'apparition de maladies spécifiques. Les causes courantes incluent le pronostic de la progression de la maladie ou la prévention pour réduire les risques et les effets secondaires. Le principal avantage est d'améliorer la qualité de vie des patients et la qualité des conditions médicales.

Omada Health est une entreprise médicale numérique qui utilise des appareils intelligents pour créer des plans de comportement personnalisés et une formation en ligne pour aider à prévenir les maladies chroniques, comme le diabète, hypertension artérielle et taux de cholestérol élevé.

Du côté de la santé mentale, La nouvelle entreprise canadienne, Laboratoires éveillés, suit les données sur les enfants autistes dans les vêtements, informer les parents avant l'effondrement.

Diagnostic
Les Académies nationales des sciences, L'ingénierie et la médecine estiment que certains 12 des millions d'Américains sont mal diagnostiqués, parfois avec des conséquences mortelles.

Pensée médicale et imagerie médicale

Le secteur de la santé tire d'énormes avantages de l'application de la science des données appliquée à la pensée médicale. Il y a beaucoup de choses à étudier dans ce domaine, et l'une des meilleures études est Big Data Analytics, publié sur BioMed Research International. Selon cette étude, les méthodes de pensée populaires incluent l'IRM (IRM), rayons X, tomodensitométrie, mammographie, etc. De nombreuses méthodes sont utilisées pour traiter les variations, l'ajustement et la magnitude de ces images.

Beaucoup plus amélioré pour améliorer la qualité de l'image, extraire efficacement les données des photos et fournir une traduction plus précise. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur augmentent la précision du diagnostic en apprenant des exemples précédents et en suggérant de meilleures solutions de traitement.

IBM estime que les images médicales contiennent environ 90% du total des données médicales. Les médecins utilisent la thérapie par l'image pour mieux comprendre les parties du corps.
En même temps, évaluer la fonction d'autres organes pour diagnostiquer et traiter tout trouble ou trouble. Les informations tirées de ces images peuvent faire la différence dans le traitement d'un patient.

Les techniques d'imagerie les plus populaires se concentrent sur le développement, disséquer et effacer le débruitage qui permet une analyse approfondie de l'anatomie, ainsi que le diagnostic de diverses maladies.
Les applications les plus prometteuses concernent les tumeurs, sténose artérielle, tracer, etc. Différentes méthodes et cadres contribuent à la réflexion médicale dans divers domaines. Hadoop, un cadre d'analyse populaire, utilise MapReduce pour obtenir les bons paramètres pour des tâches telles que la planification des tissus pulmonaires. Fonctionne avec des méthodes d'apprentissage automatique, équipement de support de vecteur (SVM), guidage d'image basé sur le contenu et analyse des ondes avec une forte séparation des textures.

Faire des médicaments

La procédure de découverte de médicaments est très complexe et implique de nombreux domaines. Les bonnes idées sont souvent liées à des centaines de millions de tests, beaucoup d'argent et de temps. En moyenne, besoin 12 ans pour obtenir une ordonnance. Les algorithmes scientifiques et les données d'apprentissage automatique simplifient et rationalisent cette procédure, ajouter une perspective à chaque étape, des tests chimiques initiaux des médicaments à la prédiction du taux de réussite en fonction de facteurs biologiques. De tels algorithmes peuvent prédire comment le composé fonctionnera dans le corps en utilisant une modélisation et une simulation mathématiques avancées au lieu d'un “test de laboratoire”.

L'idée derrière la découverte des médicaments informatiques est de créer une simulation de modèles informatiques en tant que réseau viable pour la vie, qui facilite la prévision des résultats futurs avec une grande précision. Permet de choisir quel test passer et intègre toutes les nouvelles informations dans le cycle d'apprentissage continu. Des techniques analogues sont utilisées pour prédire les effets néfastes de certains composés chimiques..

La découverte informatisée des médicaments améliore également la collecte et l'utilisation d'une grande variété d'informations historiques tout au long du processus de fabrication des médicaments.. La combinaison de la recherche génétique avec des données de liaison aux protéines peut produire des résultats surprenants. En même temps, permet des expériences chimiques contre toutes les combinaisons possibles de différents types de cellules, mutations génétiques et autres conditions. L'utilisation de ces données, l'apprentissage et la technologie non supervisés tels que le séquençage de nouvelle génération permettent aux scientifiques de créer des modèles qui prédisent le résultat de variations indépendantes.

Assistant virtuel

L'efficacité de l'approche thérapeutique repose sur l'idée que, dans divers cas, les patients n'ont pas besoin de consulter le médecin en personne. L'utilisation d'une application mobile peut fournir une solution plus efficace lorsque “amener un médecin au patient”. Les applications mobiles compatibles avec l'IA peuvent fournir une assistance médicale de base, généralement comme les chatbots.

Décrivez simplement vos symptômes ou posez des questions et obtenez des détails importants sur votre état de santé en fonction d'un large réseau de symptômes et de causes.. Les applications peuvent vous rappeler de prendre vos médicaments à temps et, si c'est nécessaire, prendre rendez-vous avec votre médecin. Cette approche favorise un mode de vie sain en encourageant les patients à faire des choix plus sains., fait gagner du temps aux files d'attente pour les rendez-vous et permet aux médecins de se concentrer sur des situations plus graves.

Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent le langage naturel et le traitement pour fournir des informations précises, créer une carte complexe de l'état de l'utilisateur et offrir une expérience personnalisée. Les applications les plus populaires de nos jours sont Yours.MD, Babylone Santé, Il y a, etc.

De cette manière, le service client le plus approprié est basé sur la dépendance évidente qu'il n'est pas totalement dépendant des machines dans les soins de santé. Pourtant, la grande tâche de l'apprentissage automatique est de trouver l'équilibre parfait entre les médecins et les PC. Des méthodes simples sont la clé de l'automatisation, comme nous venons de l'expliquer, et donner aux professionnels la possibilité de se concentrer sur des problèmes plus complexes.

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