Ciência de dados em saúde | Como a ciência de dados é usada no setor de saúde?

Esta postagem foi lançada como parte do Data Science Blogathon.

1. O uso de big data com uma combinação de conjuntos de dados grandes e complexos inclui registros médicos eletrônicos, redes sociais, Informações genômicas e dados corporais digitais de dispositivos de saúde sem fio.
2. Com novos esforços de acesso aberto que procuram usar a disponibilidade de ensaios clínicos, fontes de pesquisa e ciência cidadã para compartilhar dados.
3. Em técnicas de análise, especialmente big data, incluindo aprendizado de máquina e inteligência artificial que podem melhorar a análise sistemática e não estruturada de dados.

UMA mediro "medir" É um conceito fundamental em várias disciplinas, que se refere ao processo de quantificação de características ou magnitudes de objetos, Fenômenos ou situações. Na matemática, Usado para determinar comprimentos, Áreas e volumes, enquanto nas ciências sociais pode se referir à avaliação de variáveis qualitativas e quantitativas. A precisão da medição é crucial para obter resultados confiáveis e válidos em qualquer pesquisa ou aplicação prática.... que se desenvolvem, novos conjuntos de dados são analisados e disponibilizados, Surgem várias questões-chave, que incluem o seguinte:

• Qual é a qualidade do processamento informal de dados??
• O uso de métodos não salvos no processamento de dados com software e hardware tradicionais leva à fragmentação de dados e análise não produtiva??
• Os sistemas de saúde processarão e processarão grandes quantidades de dados, especialmente de fontes novas e comunitárias?
• Médicos também
  Os pesquisadores estão aprendendo com novas estatísticas de dados maiores e de código aberto?
• e em conclusão, Como eles podem adquirir as habilidades para construir a tradução de informações em ciência de dados??

Prevenção de Doenças e Medicina Preditiva

A melhor maneira de mudar os cuidados de saúde é identificar os riscos e recomendar programas de prevenção antes que os riscos à saúde se tornem um grande obstáculo. Ao usá-lo com outros dispositivos de rastreamento que prestam atenção a padrões históricos e informações genéticas, É possível que você possa ver o problema antes que ele saia do controle.

Ciência de dados Os métodos analíticos aprendem com dados históricos e fazem previsões precisas de resultados. Eles processam dados do paciente, Entenda as anotações clínicas, Encontre interações, associações sintomáticas, Adjetivos gerais, Hábitos, doenças e fazer previsões. Os efeitos de certos fatores biológicos, como estrutura do genoma ou variabilidade clínica, são levados em consideração para prever a ocorrência de doenças específicas. As causas comuns incluem prognóstico da progressão da doença ou prevenção para reduzir o risco e os efeitos colaterais. O principal benefício é melhorar a qualidade de vida dos pacientes e a qualidade das condições médicas.

A Omada Health é uma empresa médica digital que usa dispositivos inteligentes para criar planos de comportamento personalizados e treinamento online para ajudar a prevenir condições crônicas de saúde, como diabetes, Pressão alta e colesterol alto.

Do lado da saúde mental, A nova empresa do Canadá, Laboratórios Acordados, está rastreando dados sobre crianças com autismo em roupas, Informando os pais antes do colapso.

Diagnóstico
As Academias Nacionais de Ciências, A Engenharia e Medicina estima que alguns 12 Milhões de americanos recebem diagnósticos incorretos, às vezes com consequências com risco de vida.

Pensamento médico e imagens médicas

O setor de saúde está colhendo enormes benefícios da aplicação da ciência de dados aplicada ao pensamento médico. Há muitas coisas para investigar nesta área, e um dos melhores estudos é o Big Data Analytics, divulgado na BioMed Research International. De acordo com este estudo, Métodos populares de pensamento incluem ressonância magnética (RESSONÂNCIA), Raios-X, Tomografia, mamografia, etc. Muitos métodos são usados para tratar a variação, o ajuste e a magnitude dessas imagens.

Muito mais aprimorado para aumentar a qualidade da imagem, Extraia dados de fotos de forma eficiente e forneça uma tradução mais precisa. Algoritmos de aprendizado aprofundado aumentam a precisão do diagnóstico, aprendendo com exemplos anteriores e sugerindo melhores soluções de tratamento.

A IBM estima que as imagens médicas contenham aproximadamente o 90% do total de dados médicos. Os médicos usam a terapia de imagem para obter uma compreensão mais clara das partes do corpo.
Ao mesmo tempo, avaliar o papel de outros órgãos no diagnóstico e tratamento de qualquer distúrbio ou distúrbio. Os insights obtidos com essas imagens podem fazer toda a diferença no tratamento de um paciente.

As técnicas de imagem mais populares se concentram no desenvolvimento, Dissecar e apagar a remoção de ruído que permite uma análise aprofundada da anatomia, bem como o diagnóstico de várias doenças.
As aplicações mais promissoras são para tumores, Estenose arterial, delinear, etc. Diferentes métodos e estruturas contribuem para o pensamento médico em várias áreas. Hadoop, Uma estrutura analítica popular, usa MapReduceO MapReduce é um modelo de programação projetado para processar e gerar grandes conjuntos de dados com eficiência. Desenvolvido pelo Google, Essa abordagem divide o trabalho em tarefas menores, que são distribuídos entre vários nós em um cluster. Cada nó processa sua parte e, em seguida, os resultados são combinados. Esse método permite dimensionar aplicativos e lidar com grandes volumes de informações, sendo fundamental no mundo do Big Data.... para obter o parametroso "parametros" são variáveis ou critérios usados para definir, medir ou avaliar um fenômeno ou sistema. Em vários domínios, como a estatística, Ciência da Computação e Pesquisa Científica, Os parâmetros são essenciais para estabelecer normas e padrões que orientam a análise e interpretação dos dados. Sua seleção e manuseio adequados são cruciais para obter resultados precisos e relevantes em qualquer estudo ou projeto.... adequado para tarefas como planejamento de tecido pulmonar. Funciona com métodos de aprendizado de máquina, Equipamento de suporte vetorial (SVM), Orientação de imagem baseada em conteúdo e análise de ondas com forte separação de texturas.

Fabricação de medicamentos

O procedimento de descoberta de medicamentos é muito complexo e envolve muitas áreas. Grandes ideias geralmente estão vinculadas a centenas de milhões de testes, Muito dinheiro e tempo. Em média, são precisos 12 anos para obter uma receita. Algoritmos científicos e dados de aprendizado de máquina simplificam e agilizam esse procedimento, adicionando perspectiva em cada etapa, desde o teste inicial da química do medicamento até o prognóstico da taxa de sucesso com base em fatores biológicos. Esses algoritmos podem prever como o composto se comportará no corpo usando modelos matemáticos avançados e simulação, em vez de um “Teste de laboratório”.

A ideia por trás da descoberta de drogas computacionais é criar uma simulação de modelos computacionais como uma rede viável para a vida, facilitando a previsão de resultados futuros com alta precisão. Torna possível escolher qual teste fazer e incorpora todas as novas informações ao ciclo de aprendizado contínuo. Técnicas análogas são usadas para prever os efeitos adversos de certos compostos químicos.

A descoberta computadorizada de medicamentos também melhora a coleta e o uso de uma ampla variedade de informações históricas em todo o processo de fabricação de medicamentos. A combinação de pesquisa genética com dados de ligação a proteínas pode produzir resultados surpreendentes. Ao mesmo tempo, permite experimentos químicos contra todas as combinações possíveis de diferentes tipos de células, mutações genéticas e outras condições. O uso desses dados, a Aprendizado não supervisionadoO aprendizado não supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina que permite que os modelos identifiquem padrões e estruturas em dados sem rótulos predefinidos. Por meio de algoritmos como k-means e análise de componentes principais, Essa abordagem é usada em uma variedade de aplicações, como segmentação de clientes, detecção de anomalias e compactação de dados. Sua capacidade de revelar informações ocultas o torna uma ferramenta valiosa no... E a tecnologia como a sequência de próxima geração permite que os cientistas criem modelos que preveem o resultado de variações independentes.

assistente virtual

A eficácia da abordagem de tratamento baseia-se na ideia de que, em vários casos, Os pacientes não precisam visitar o médico pessoalmente. O uso de um aplicativo móvel pode fornecer uma solução mais eficaz para o “Traga um médico para o paciente”. Aplicativos móveis habilitados para IA podem fornecer suporte básico de saúde, geralmente como chatbots.

Basta descrever seus sintomas ou fazer perguntas e obter detalhes importantes sobre sua condição médica com base em uma ampla rede de sintomas e causas. Os aplicativos podem lembrá-lo de tomar sua medicação na hora certa e, Sim é necessário, Marque uma consulta com seu médico. Essa abordagem promove um estilo de vida saudável, incentivando os pacientes a fazer escolhas mais saudáveis, economiza tempo esperando na fila para consultas e permite que os médicos se concentrem em situações mais graves.

Os algoritmos de aprendizado de máquina usam processamento e linguagem natural para fornecer informações precisas, Crie um mapa complexo do status do usuário e forneça uma experiência personalizada. Os aplicativos mais populares hoje em dia são Yours.MD, Saúde Babilônia, Existir, etc.

Desta maneira, O atendimento ao cliente mais adequado é baseado na confiança óbvia em não ser totalmente dependente de máquinas na área da saúde. Por tanto, a grande tarefa do aprendizado de máquina é encontrar o equilíbrio perfeito entre médicos e PCs. A chave para a automação são métodos simples, Como acabamos de explicar, e dar aos profissionais a capacidade de se concentrar em problemas mais complexos.

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