Datele din domeniul sănătății se numără printre cele mai complexe și voluminoase date produse în lume astăzi. Situat printre această grămadă uriașă de date despre asistență medicală există informații prețioase care pot avea un impact direct și pot îmbunătăți calitatea vieții umane. Deși nu aveam mijloace de analiză a acestor date până în urmă cu doar un deceniu în urmă, progresele în Big Data Analytics au făcut din Healthcare Analytics o realitate distinctă astăzi!
În această postare de blog, să examinăm problemele pe care analizele Big Data le pot rezolva în domeniul asistenței medicale. Să ne uităm, de asemenea, la câteva studii de caz privind aplicarea analizei Big Data în asistență medicală și a instrumentelor utilizate.
De ce analiza Big Data în domeniul sănătății?
Cele mai importante beneficii ale aplicării analizei Big Data în domeniul sănătății sunt:
- Descoperirea timpurie și verificarea epidemiilor
- Detectarea și vindecarea exactă a bolilor care au un succes scăzut în tratament
- Descoperirea de noi tratamente bazate pe genomică și profilarea pacienților
- Prevenirea fraudei în asigurări și a cererilor medii
- Creșterea rentabilității instituțiilor medicale
Apariția dispozitivelor purtabile a făcut ca colectarea datelor despre sănătate să fie mai ușoară ca niciodată. De la urmărirea datelor de fitness până la îngrijirea geriatrică și terapie intensivă, tehnologia purtabilă a revoluționat colectarea datelor în domeniul sănătății. De fapt, raportul Global Connected Health Market 2016-2020 prevede că piața globală a sănătății conectate va crește la un CAGR de 26,54% în perioada 2016-2020!
Datele astfel colectate pot fi stocate folosind Hadoop și analizate folosind MapReduce și Spark.
Big Data în domeniul sănătății - caz de utilizare
Una dintre cele mai cunoscute implementări ale Big Data în domeniul sănătății în ultima perioadă este IBM Watson, o puternică platformă de calcul cognitiv pentru analiza asistenței medicale. Este echipat cu capacități de limbaj natural, generare de ipoteze și învățare bazată pe dovezi pentru a sprijini profesioniștii din domeniul medical în timp ce iau decizii.
Acesta este modul în care un medic poate folosi Watson pentru a ajuta la diagnosticarea și tratarea pacienților:
Pasul 1 : Medicul pune o întrebare care descrie simptomele pacientului și factorii înrudiți.
Pasul 2: Watson analizează intrările prin extragerea datelor disponibile despre pacienți pentru factori relevanți precum istoricul sănătății familiei, medicamente, rapoarte de testare etc. și ia în considerare și notele medicului, studiile clinice, articolele de cercetare și alte astfel de date.
Pasul 3: Watson scoate o listă de diagnostice cu scoruri corespunzătoare care indică nivelul de încredere pentru fiecare ipoteză. Acest lucru ajută medicul - și pacientul - să ia decizii mai informate și corecte.
Diagnostic bazat pe dovezi - Implementare:
Una dintre aplicațiile bine-cunoscute ale IBM Watson a fost „ Watson pentru Oncologie ”Aplicație pe care IBM a dezvoltat-o în parteneriat cu Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) din New York.
- Premisă: Premisa de bază pe care se bazează aplicația este aceasta - medicii oncologi MSK sunt experți cunoscuți în anumite tipuri de cancer. Dacă IBM Watson poate fi instruit să își asume expertiza, atunci cunoștințele devin disponibile oricărui medic din orice colț al lumii.
- Program: Aplicația Watson for Oncology este o aplicație one-stop pentru îngrijirea cancerului de elită care poate rula pe un iPad sau alte tablete.
- Cerere: Să luăm un caz ipotetic al unui pacient dintr-un colț îndepărtat al Asiei care suferă de o formă rară de cancer pulmonar care este legat genetic. Este posibil ca medicii din spitalul în care pacientul este tratat să nu aibă expertiza necesară pentru a trata această tulpină specifică a cancerului pulmonar, dar Watson pentru Oncologie o face cu ajutorul datelor MSK Cancer Center.
converti obiectul în matricea php
Semnificația acestei aplicații este de mare amploare, deoarece orice medic din orice parte a lumii poate accesa aplicația doar obținând o licență pentru program și oferind pacienților lor acces la tratament de cancer de clasă mondială. Aceasta este magia analizei asistenței medicale născută din accesul la Big Data în asistență medicală!
Puteți găsi mai multe astfel de cazuri de utilizare legate de analiza predictivă și tratamente bazate pe dovezi Aici .
cum se instalează PHP pe Windows 7
Rolul Hadoop în analiza asistenței medicale
Hadoop este tehnologia de bază care este utilizată în multe platforme de analiză a asistenței medicale. Acest lucru se datorează faptului că Apache Hadoop este potrivirea potrivită pentru a gestiona datele imense și complexe privind asistența medicală și pentru a face față în mod eficient provocărilor care afectează industria medicală. Câteva argumente pentru utilizarea Hadoop pentru a lucra cu Big Data în Healthcare sunt:
- Hadoop face stocarea datelor mai puțin costisitoare și mai disponibilă:
În prezent, 80% din toate informațiile despre asistență medicală sunt date nestructurate. Aceasta include notele medicilor, rapoartele medicale, rezultatele de laborator, radiografiile, imaginile RMN, datele vitale și datele financiare, printre altele. Hadoop oferă medicilor și cercetătorilor oportunitatea de a găsi informații din seturile de date care mai devreme erau imposibil de manevrat.
- Capacitate de stocare și manipulare:
Majoritatea organizațiilor de asistență medicală pot stoca date în valoare de cel mult trei zile pe pacient, limitând oportunitatea analizei datelor produse. Hadoop poate stoca și gestiona o cantitate mare de date, făcându-l candidatul ideal pentru slujbă.
- Hadoop poate servi ca organizator de date și, de asemenea, ca instrument de analiză:
Hadoop îi ajută pe cercetători să găsească corelații în seturile de date cu multe variabile, o sarcină dificilă pentru oameni. Acesta este motivul pentru care este cadrul potrivit pentru a lucra cu datele de asistență medicală.
Iată o demonstrație pentru aplicarea Big Data Analytics în domeniul sănătății. Această demonstrație MapReduce vă va ajuta să scrieți un program care poate elimina imaginile scanate CT duplicate dintr-o bază de date de 100 de milioane de imagini. Procedura pas cu pas, abordarea și soluția pot fi găsite în acest tutorial video.
Acesta este doar unul dintre numeroasele cazuri în care analiza Big Data a ajutat la rezolvarea problemelor majore de asistență medicală și a contribuit la detectarea și prevenirea eficientă a bolilor. Hadoop este extrem de relevant în analiza seturilor de date imense pentru prevenirea și tratarea în timp util a bolilor cronice. Există o oportunitate imensă neexploatată în utilizarea analizei de date mari în domeniul sănătății și este momentul potrivit pentru profesioniștii Hadoop să se intensifice și să facă față provocării!
Edureka are un curs live și condus de instructori despre Big Data & Hadoop, co-creat de practicieni din industrie.
Ai o întrebare pentru noi? Vă rugăm să o menționați în secțiunea de comentarii și vă vom răspunde.
Postări asemănatoare:
Cele mai tari abilități tehnice de masterat în 2016