چرا علم داده در حوزه بهداشت و درمان مورد استفاده قرار می‌گیرد؟
بر اساس یک مطالعه ، بدن انسان روزانه تقریبا 2 ترابایت اطلاعات تولید می کند. این داده ها شامل فعالیت مغز ، میزان استرس ، ضربان قلب ، سطح قند خون و غیره است. در حال حاضر ، فناوری های پیشرفته ای برای مدیریت حجم زیادی از داده ها وجود دارد که یکی از آنها علم داده است.
این دانش به نظارت بر سلامت بیماران با استفاده از داده های ثبت شده کمک می کند. امروزه کاربرد علم داده در حوزه مراقبت های بهداشتی ، تشخیص علائم بیماری ها را در مراحل اولیه امکان پذیر می سازد. علاوه بر این ، با ظهور ابزارها و فناوری های مختلف ، پزشکان می توانند وضعیت بیمار را از راه دور کنترل کنند.
در گذشته ، پزشکان و سایر پرسنل بیمارستان اغلب قادر به درمان همزمان تعداد زیادی از بیماران نبودند و به دلیل عدم درمان مناسب ، وضعیت بیمار بدتر شد. اما امروز شرایط تغییر کرده است. با پیشرفت علم داده و یادگیری ماشین ، پزشکان می توانند سلامت بیماران را درک کرده و در صورت لزوم مدیران بیمارستان ، پزشکان ، پرستاران یا دستیاران را به خانه بیماران بفرستند.
یک بیمارستان می تواند تجهیزات و دستگاه های مختلفی را برای تشخیص بیماری فرد نصب کند. این دستگاه های مبتنی بر علم داده می توانند داده هایی مانند ضربان قلب ، فشار خون و دمای بدن بیمار را جمع آوری کنند. پزشکان این اطلاعات را در زمان واقعی از طریق یک برنامه تلفن همراه دریافت می کنند.
این داده ها به پزشکان و پرستاران در تشخیص بیماری ها کمک می کند تا بتوانند حتی درمان مربوطه را برای بیماران در خانه ارائه دهند. بنابراین ، علم داده به استفاده از فناوری برای درمان و مراقبت از بیماران کمک می کند.
مزایای علم داده در مراقبت های بهداشتی
علم داده به پیشرفت توسعه امکانات و فرآیندهای مراقبت های بهداشتی کمک می کند و در نهایت بهره وری تشخیص و درمان سیستم مراقبت های بهداشتی را افزایش می دهد. اهداف نهایی نظام مراقبت های بهداشتی به شرح زیر است:
مراقبت های بهداشتی آرام
خطر شکستگی های درمانی را کاهش دهید
ارائه راهکارهای درمانی در زمان مناسب
کاهش زمان انتظار برای شروع روند درمان بیماران
نقش دانشمندان داده در مراقبت های بهداشتی
دانشمندان داده ها مفاهیم و ویژگی های مفیدی را از داده ها برای ایجاد مدل های پیش بینی کننده استخراج می کنند. به طور کلی ، مسئولیت های یک دانشمند داده در زمینه سلامت به شرح زیر است:
جمع آوری اطلاعات بیمار
بیمارستان نیاز به تجزیه و تحلیل دارد
ساخت و مرتب سازی داده ها برای استفاده
از ابزارهای مختلف برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده کنید
پیاده سازی الگوریتم های مختلف بر روی داده ها
ایجاد یک مدل پیش بینی با تیم توسعه
تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی
اینها تنها برخی از ابزارهای اشتراک گذاری تنظیمات هدف هستند که می توانید از آنها استفاده کنید. اما ظهور علم داده در مراقبت های بهداشتی باعث شده است که این فناوری های تصویربرداری انقلابی در پزشکی و مراقبت های بهداشتی ایجاد کند. دانشمندان داده مشغول توسعه فناوری های پیشرفته تری برای بهبود کیفیت تجزیه و تحلیل تصویر ، به منظور استخراج موثرتر داده های بیمار هستند.Google AI اخیراً مطالعه ای را در مورد استفاده از یادگیری عمیق برای تشخیص بیماری های پوستی منتشر کرد. مدل یادگیری عمیق برای تشخیص 26 بیماری پوستی با 97 درصد دقت آموزش دیده است. تشخیص با استفاده از شبکه های عصبی عمیق ، یادگیری ماشین و علم داده انجام می شود. اکنون بیایید نگاهی به سه الگوریتم متداول در تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی بیندازیم:
الگوریتم تشخیص ناهنجاری: این الگوریتم به تشخیص شکستگی و دررفتگی کمک می کند.
الگوریتم های پردازش تصویر: الگوریتم های پردازش تصویر به تجزیه و تحلیل تصاویر ، بهبود کیفیت آنها و حذف نویز موجود کمک می کند.
الگوریتم های تشریحی تشخیص تصویر: داده ها را از تصاویر استخراج کنید ، آنها را تفسیر کنید و از آنها برای ایجاد تصاویر بزرگتر استفاده کنید.
تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی در زمینه مراقبت های بهداشتی
پس از جمع آوری ، داده ها به منظور یافتن یک سری الگوها مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند. این فرایند تلاش می کند تا علائم بیماری ، مرحله بیماری ، میزان آسیب و بسیاری از شرایط دیگر را شناسایی کند ، به طوری که مدل پیش بینی کننده می تواند وضعیت بیمار را پیش بینی کرده و در نهایت استراتژی درمانی مناسب را در اختیار بیمار قرار دهد.
مزایای اصلی تجزیه و تحلیل داده ها و پیش بینی در زمینه سلامت به شرح زیر است:
کمک به مدیریت و کنترل بیماریهای مزمن.
پیش بینی وضعیت بیمار و ارائه اقدامات پیشگیرانه.
پشتیبانی از ثبت سریع داده های بیمارستان
این به استفاده م effectiveثر و حداکثر پزشکان و سایر منابع کمک زیادی می کند.
کاربرد علم داده در تحقیقات دارویی
با افزایش جمعیت جهان ، بدن انسان با بیماری های مختلفی روبرو می شود که ممکن است به دلیل عدم تغذیه مناسب ، اضطراب ، آلودگی و … باشد. در حال حاضر ، یکی از چالش های پیش روی موسسات تحقیقاتی این است که بتوانیم در مدت زمان کوتاهی داروها یا واکسن های ضد بیماری های مختلف را کشف کنیم.
برای یافتن فرمولاسیون دارو ، محققان باید خواص بیماری زای این بیماری را پیدا کنند که نیاز به آزمایش های زیادی دارد. پس از یافتن فرمول دارویی ، آزمایش بیشتر فرمول مورد نیاز است. سالها پیش ، این فرآیند 10 تا 12 سال به طول انجامید ، اما در حال حاضر ، با کمک علم داده و کاربردهای مختلف آن در مراقبت های بهداشتی ، این امر آسان تر و سریعتر شده است. داده های میلیون ها آزمایش می تواند در چند مورد در عرض چند ماه کامل شود ماه ها. هفته پردازش و تولید واکسن یا دارو در کمتر از یک سال. همه اینها با کمک یادگیری ماشین و علم داده امکان پذیر است. این دو حوزه می توانند تحقیق و توسعه را در صنعت داروسازی متحول کنند. در ادامه ، ما کاربرد علم داده در ژنومیک را مطالعه خواهیم کرد.
کاربرد علم داده در ژنومیک
ژنومیک یکی از زمینه های جذاب در علم پزشکی است. این علم توالی و بررسی ژنوم های متشکل از ژن های بیولوژیکی و DNA را بررسی می کند. مطالعه ژنهای موجودات ، درمانهای سطح بالا را تسهیل کرده است.هدف از تحقیقات ژنوم کشف ویژگی ها و بی نظمی در DNA است.
همچنین به پیدا کردن ارتباط بین بیماری ها ، علائم و سلامت فرد کمک می کند. قبل از ظهور تکنیک های قدرتمند تجزیه و تحلیل داده ها ، تحقیق درباره ژنومیک یک کار زمانبر بود. اما امروزه استفاده از علم داده در مراقبت های بهداشتی آسان تر شده است. با کمک علم داده های مختلف و ابزارهای کلان داده ، می توان ژن های انسان را با انرژی و زمان کمتری تجزیه و تحلیل کرد.
این ابزارها به راحتی می توانند مشکلات ژنتیکی خاص را بررسی کرده و بهترین پاسخ دارویی را برای نوع خاصی از ژن ها بیابند. Mapreduce ، SQL ، Galaxy و Bioconductor برخی از ابزارهای مورد استفاده در این زمینه هستند.
آخرین کلمه-آینده علم داده در سلامت
شکی نیست که کاربرد علم داده در آینده ارزشمندتر می شود ، پزشکان از کمک کافی برخوردار می شوند و بیماران درمان کامل تری را دریافت خواهند کرد. در نهایت ، توصیه می کنیم برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد علم داده و کاربردهای مختلف آن به وب سایت نیک آموز مراجعه کنید.
مسئولیت تمام محتوای وب سایت بر عهده منبع اصلی است و بانک مشاغل Infojab هیچ مسئولیتی در قبال محتوا ندارد.