מדעי הנתונים

20 הדוגמאות והיישומים המובילים של ביג דאטה בתחום הבריאות

Top 20 Examples Applications Big Data Healthcare

בית מדעי הנתונים 20 הדוגמאות והיישומים המובילים של ביג דאטה בתחום הבריאות על ידימהדי חסן במדעי הנתונים 859 1

תוכן

  1. 20 דוגמאות לביג דאטה בתחום הבריאות
    1. 1. חיזוי מספר המטופלים הצפוי
    2. 2. רשומות בריאות אלקטרוניות
    3. 3. התראה בזמן אמת
    4. 4. שפר את מעורבות המטופל
    5. 5. מניעת אופיואידים באמצעות Big Data
    6. 6. תכנון אסטרטגי באמצעות נתוני בריאות
    7. 7. לרפא סרטן באמצעות Big Data
    8. 8. ניתוח חיזוי בתחום הבריאות
    9. 9. טלפואה
    10. 10. שילוב ביג דאטה עם הדמיה רפואית
    11. 11. מניעת ביקורי ER תכופים על ידי ביג דאטה
    12. 12. נתונים גדולים בצמצום הונאה ושיפור האבטחה
    13. 13. להפוך את הטיפול בסוכרת באמצעות Big Data
    14. 14. ניתוח נתונים גדולים בחיזוי התקף לב
    15. 15. ניהול תזונה באמצעות Big Data
    16. 16. ביג דאטה ברפואת עיניים
    17. 17. התמודדות עם דלקת פרקים באמצעות Big Data
    18. 18. נתונים גדולים למניעת התפרצויות דנגי
    19. 19. איתור איידס באמצעות Big Data
    20. 20. שיפור הבריאות במדינות בעלות הכנסה נמוכה ובינונית
    21. מחשבות אחרונות

הביג דאטה בתחום הבריאות מתפקדת היטב. כאנשים בימינו היום אנו כבר יודעים זאת. נתונים גדולים הם עצומים ולא ניתנים לניהול בקלות. לצד טכנולוגיות אחרות, ביג דאטה ממלא תפקיד חיוני בפתיחת דלתות חדשות של אפשרויות. הנתונים הרפואיים רגישים ויכולים לגרום לבעיות קשות אם הם מנוהלים. מדעי הנתונים בתחום הבריאות יכולים להגן על נתונים אלה ולחלץ תכונות חשובות רבות כדי להביא לשינויים מהפכניים. ההתפתחות האחרונה של AI, למידת מכונה , טכניקות לעיבוד תמונות וכריית נתונים זמינות גם כדי למצוא דפוסים ולייצר ויזואלי ייצוג באמצעות Big Data בבריאות.





20 דוגמאות לביג דאטה בתחום הבריאות


דוגמאות לביג דאטה בתחום הבריאותההתפתחות האחרונה של טכניקות AI ולמידת מכונה מסייעת למדעני נתונים להשתמש בגישה ממוקדת הנתונים. ניתן ליישם בקלות נתונים גדולים בתחום הבריאות כמאגרי מידע המכילים כל כך הרבה רשומות מטופלים הזמינות כעת. אז בואו נתחיל עם רשימה מקיפה של שימושים ודוגמאות של נתונים גדולים ומדעי נתונים בתחום הבריאות.

1. חיזוי מספר המטופלים הצפוי


יישום זה משתמש בלמידת מכונה ובביג דאטה כדי לפתור את אחת הבעיות המשמעותיות בתחום הבריאות העומדות בפני אלפי מנהלי משמרות מדי יום. מדי שנה מתים חולים רבים בשל חוסר זמינותו של הרופא בזמן הקריטי ביותר. יישום זה מאפשר למנהלי משמרות לחזות במדויק את מספר הרופאים הנדרשים כדי לשרת את החולים ביעילות.





תובנה של יישום זה

  • עוזר למצוא פתרון לבעיית חיזוי מספר הרופאים הנדרשים בזמן מסוים.
  • שימוש ב -10 שנות רישומים מבתי החולים ויישום טכניקות ניתוח זמן למדידת קצב הכניסה לארגוני הבריאות.
  • מתמקד בצמצום זמן ההמתנה למטופלים והארכת איכות שירותי הבריאות.
  • מספק פלטפורמה קלה לשימוש לכל סוגי המשתמשים, כולל רופאים, מנהלי משמרות, אחיות ובקרוב.

2. רשומות בריאות אלקטרוניות


רשומות בריאות אלקטרוניותזהו אחד מיישומי הביג דאטה הטובים ביותר בתחום הבריאות. מהשלבים המוקדמים של השירות הרפואי היא חווה אתגר חמור של שכפול נתונים. שכפול נתונים הוא תהליך שימושי לאחסון נתונים במספר מערכות בו זמנית. יישום זה זיהה בעיה זו, מצא את הפתרון והפך לאחד מיישומי הביג דאטה הפופולריים ביותר ברחבי העולם.



תובנה של יישום זה

  • שואפת להפוך נתונים חשובים של חולים הכוללים היסטוריה רפואית ומידע כללי לזמינים עבור משתמשים מורשים כמו ארגוני בריאות, ממשלה ורופאים.
  • מדגיש את החשיבות של שמירה על אבטחת נתונים ומאובטחים כדי למנוע גישה בלתי מורשית.
  • יוצר דוחות סטטיסטיים אלקטרוניים המכילים דמוגרפיה, היסטוריה של אלרגיה, בדיקות רפואיות או בדיקות בריאות של כל החולים.
  • להודיע ​​למטופלים אם הם זקוקים לבדיקה שגרתית כלשהי או אם אינם פועלים לפי הוראות הרופא.
  • מנע מקרי מוות מצערים על ידי כך שאנשים יוכלו לעקוב אחר הטיפול או ההיסטוריה הרפואית שלהם.

3. התראה בזמן אמת


יישום זה מתוכנן לשרת את הפרטים כמו גם את החברה לצמצם אובדן חיים בטרם עת. מטרתו לסייע לטיפול באנשים עוד לפני שהם מתחילים לסבול. אנשים רבים מתו כבר כתוצאה מהגעה לבית החולים באיחור רב. אז אפליקציה זו עוקבת אחר כל מטופל בזמן אמת ומשתפת את הנתונים הדרושים עם רופאים כדי שיוכלו לפעול לפני שהמצב יהיה קריטי.

תובנה של יישום זה

  • משתמש בנתונים המשפיעים שנוצרים על ידי תוכנת תמיכה בהחלטות קליניות ומסייע לספקי שירותי הבריאות להחליט תוך הפקת מרשם.
  • אוסף נתוני בריאות המטופל לשימוש לקידום מודעות חברתית באמצעות מכשירים לבישים.
  • כל הנתונים מאוחסנים באחסון מבוסס ענן ומנותחים על ידי כלים מתוחכמים. אם מבחינים בפעילות לא רציונלית כלשהי, היא מתריעה באופן אוטומטי על הצוות הקשור אליה.
  • כאשר כל מטופל מתמודד עם מצבים חמורים עקב לחץ דם גבוה או אסתמה, הוא דוחף הודעה לרופאים.
  • חוץ מזה, ליישום זה יש גם תוכנית להשתמש בכוחו של מדעי הנתונים לשיפור תהליך הטיפול במחלות ספציפיות.

4. שפר את מעורבות המטופל


מכשירי מעקב לבריאות לבישיםהטכנולוגיה הלא מפותחת הזו של מדעי הנתונים בתחום הבריאות משתמשת בכוחם של מכשירים למעקב אחר בריאות לבישים כדי לחזות את המחלות שממנה יכול לחלות מטופל בעתיד. הוא מחבר בין התוצאות שנוצרו ממכשירי בריאות לבין נתונים אחרים הניתנים למעקב כדי לחסל את הסיכון להיות חולים פוטנציאליים. חוץ מזה, זה גם עוזר לרופא לזהות את הסימפטומים של מחלות מסוימות למתן שירות טוב יותר.

תובנה של יישום זה

  • מתמקד בשימוש בנתונים הדרושים שחולים אוספים ממכשירי מעקב לבריאות לבישים כגון קצב לב, לחץ דם וכו '.
  • מנסה לשתף אנשים לשפר את השירות הרפואי ולהשתמש בניתוח נתונים לזיהוי סימפטומים.
  • שומר נתונים שנאספו מחולים לשרת שבו הרופאים יכולים לבדוק אם מצבו של כל מטופל בריא ולייעץ בהתאם.
  • החולים הסובלים מלחץ דם גבוה, אסטמה, מיגרנה או בעיות בריאות קשות אחרות, הרופאים יכולים להתבונן באורח חייהם ולהביא שינויים במידת הצורך.
  • מטרת יישום זה היא להפחית את תדירות הרופאים המבקרים לבעיות קלות על ידי ויסות הפעילות היומיומית.

5. מניעת אופיואידים באמצעות Big Data


כאשר ארצות הברית עמדה בפני בעיה רצינית של שימוש מופרז באופיואיד, אז עלה הרעיון לפתח נתונים גדולים בתחום הבריאות. הצורך לטפל בבעיית השימוש בתרופות אופיואידים הכוללות הרואין סמים בלתי חוקי, אופיואידים סינתטיים ומשככי כאבים כמו אוקסיקודון הגיעו למקום כשהיא תפסה את מקום תאונת הדרכים שהיתה אחראית לרוב מקרי המוות בארה'ב. גם לאחר נקיטת יוזמות רבות, בעיה זו לא נפתרה עד שיישום זה הציג נתונים גדולים לאיתור חולים הנמצאים בסיכון גבוה.

תובנה של יישום זה

  • משתמש בטכניקת ההיגיון המטושטש כדי לזהות את 742 גורמי הסיכון שניתן להעריך כדי לחזות אם מטופל מתעלל באופיואידים.
  • אוסף נתונים מחברות הביטוח ובתי המרקחת ומשלב אותם עם מדעי הנתונים כדי ליצור תחזית מדויקת.
  • לא רק מזהה את החולים המתעללים באופיואיד אלא גם מדווחת לרופאי הבריאות.
  • מציאת דרכים יעילות באמצעות אלגוריתם יער כדי למנוע מאנשים לקחת מנת יתר של אופיואיד באופן לא מודע.
  • מיזוג ביג דאטה ובריאות כדי למנוע ממטופלים לבזבז כל כך הרבה כסף ולגרום להם לחיות חיים ארוכים יותר.

6. תכנון אסטרטגי באמצעות נתוני בריאות


יישום זה משתמש בנתונים הקשורים לבריאות כדי לעודד אנשים לבקר בארגון בריאות לצורך טיפול. הוא אוסף נתונים מסוגים שונים הכוללים דמוגרפיה, מספר האוכלוסייה, תוצאות בדיקה וכן הלאה. לאחר ניתוח הנתונים העצומים, הוא משתמש בתוצאה לצורך תכנון אסטרטגי לביצוע פעילויות מסוימות.

כיצד להוסיף גרף

תובנה של יישום זה

  • מיישמת מדעי נתונים לזיהוי הבעיות שאינן נראות ממבט ראשון.
  • מנסה להעריך את התנהגות המטופל על ידי ניתוח מפת החום של מיקומו.
  • מזהה את הסיבות העומדות מאחורי כמה בעיות כמו גידול אוכלוסין מהיר או התפשטות של מחלות מגיפה כלשהן.
  • מודיע לעובדים הקשורים אם יש לעדכן את תהליך הטיפול ובין אם לא לאחר ניתוח התוצאה של הגישה ממוקדת הנתונים.
  • מדגיש את המספר הנדרש של בתי חולים או שירותים רפואיים. החלטה כה חשובה כמו בניית ארגוני בריאות חדשים יכולה להתקבל על פי התוצאה.

7. לרפא סרטן באמצעות Big Data


סרטן היא מחלה שאין לה טיפול ספציפי ונגרמת עקב גידול תאים לא תקין. זוהי אחת היוזמות הטובות ביותר שננקטו עד כה ומשתמשות בנתונים גדולים כדי למצוא את הפתרון לבעיה רצינית. הוא משתמש בנתוני מטופלים ומנתח אותם כדי להמציא טיפול טוב יותר לריפוי סרטן. פרויקט זה עדיין נמצא בתהליך פיתוח ויכול להביא אור חדש להתמודדות גם עם הבעיה של מחלות מסוכנות אחרות.

תובנה של יישום זה

  • מנסה להתאים נתונים מורכבים שנאספים ממקורות רבים. האתגר הגדול ביותר הוא לממשק מערכי נתונים זה עם זה.
  • אוסף את כל הדיווחים הקודמים על ביופסיות, והרופאים יכולים לקחת מידע לפני קבלת החלטה.
  • עזר למצוא Desipramine שעובד כתרופה נוגדת דיכאון לחלק ממקרי סרטן הריאה.
  • זה מאפשר לרופאים להשוות את מערכות הבריאות הניתנות לזהות את הטובות ביותר ולהביא לתוצאה טובה יותר.
  • מספק דגימות גידול, שיעורי התאוששות ורישומי טיפול. אז חוקרים רפואיים יכולים למצוא את מגמות הטיפול הטובות ביותר בעולם האמיתי.

8. ניתוח חיזוי בתחום הבריאות


ניתוח חיזוי בתחום הבריאותמדובר ברכב כלי של נתונים גדולים בתחום הבריאות המסייע לרופא לרשום תרופות לחולים תוך שנייה. היא רשמה מעל 30 מיליון רשומות בריאות אלקטרוניות שנאספו מחברות ביטוח רבות, בתי חולים, מרכזי אבחון ומרכזים רפואיים קהילתיים. הוא יכול לזהות בקלות אם מישהו נמצא בסיכון גבוה לסבול ממחלה בעתיד. לצד זאת, ניתן להשתמש במאגר המידע המכיל נתונים רגישים לשיפור תהליך הבריאות.

תובנה של יישום זה

  • מתכוון להפנות את הרופאים לגישה ממוקדת נתונים לטיפול בחולים ללא שגיאה שולית.
  • משתמש במאפיינים של מסד נתונים יחסי עבור כלי ניתוח ניבוי אשר ישפרו את מתן הטיפול.
  • לחלק מהחולים היסטוריה מדיאלית מאוד ביקורתית ויוצאת דופן. יישום זה מאפשר לרופאים לטפל בחולים אלה היטב.
  • אלה הסובלים ממחלות בריאות מרובות ובעיות בריאות קשות ניתנים לריפוי באמצעות מערכת זו.
  • החלק הטוב ביותר ביישום זה הוא שהוא יכול לחזות אם כל חולה נמצא בסיכון גבוה לסוכרת ומחלות כרוניות אחרות.

9. טלפואה


טלפואהכנראה שמעתם את השם הזה כשהם פועלים כבר יותר מ -40 שנה. למרות שכבר עברה שנים רבות בהענקת שירותי בריאות באמצעות פלטפורמות דיגיטליות, היא ראתה מעט תקווה רק לאחר מיזוג עם נתונים גדולים, סמארטפונים והתקנים לבישים. ניתוח נתונים גדולים בתחום הבריאות מעודד אותנו לחפור לעומק מערך הנתונים ולחלץ למידה משמעותית. יישום זה מבטיח לספק שירותי בריאות מרחוק באמצעות טכנולוגיה.

תובנה של יישום זה

  • נועד לספק טיפולים ראשוניים, לעקוב אחר החולים הקריטיים מרחוק. הוא מציע גם השכלה רפואית לאנשי מקצוע.
  • מספק את העוצמה של מדעי הנתונים בתחום הבריאות. היא מאפשרת לרופאים לבצע פעולות מרחוק באמצעות מסירת נתונים בזמן אמת.
  • מסייע לעקוב אחר מצבו של המטופל על ידי ויסות תוכניות הטיפול שלו ומניעת הידרדרות במצבו הבריאותי.
  • דיגיטליזציה של תהליך הטיפול כאשר המטופלים יכולים לקבל ייעוץ מרופאים בכל זמן ובכל מקום.
  • מכיוון שניתן לפקח על מצב בריאותו של המטופל, הדבר חוסך זמן רב למטופלים ומבטיח את זרם שירותי הבריאות ביעילות.

10. שילוב ביג דאטה עם הדמיה רפואית


מדעי הנתונים בתחום הבריאות גרמו לשינויים רבים שלא יכולנו לחשוב עליהם אפילו לפני כמה שנים. יישום זה פתר את אחת הבעיות המשמעותיות בתחום הבריאות, שהוא אחסון תמונות רפואיות בעלות ערך מדויק. תמונות רפואיות חיוניות לרדיולוגים לזהות מחלות או תסמינים כלשהם. יישום זה מצביע על החלפת תמונות במספרים וביצוע אלגוריתמים להמשך הנתונים כדי להשיג תוצאה טובה יותר.

תובנה של יישום זה

  • מסומן להחליף רדיולוגים על ידי שילוב אלגוריתם. במקום להעריך רק תמונה, היא מתרכזת בכל בתים וביטים הכלולים בנתונים.
  • יוצר תוצאת מדדים וחושף ללא דופי את הדפוסים שצוין הקשורים בפתולוגיה.
  • הוא יכול גם לחשב את מספר העצמות ולחזות אם חולה נמצא בסיכון לשבר או לא. זה עוזר לרופאים לקבל החלטה.
  • מגביר את היעילות של הרודיולוגים הנוכחיים. באמצעות תהליך זה, רדיולוג יכול לבחון תמונות רבות יותר ממה שהוא/היא עושה כעת.
  • יש לו כוונה לקדם שירותי בריאות זהירות ולבנות את ההחלטה הטובה ביותר מבין הבדיקות הרפואיות.

11. מניעת ביקורי ER תכופים על ידי ביג דאטה


יישום זה מתמקד בחיסכון בכסף ובזמן של המטופל באמצעות ניתוח ביג דאטה בתחום הבריאות. אם מצב כזה מתעורר כאשר אתה צריך לבקר במיון יותר מ- 900 פעמים בתוך שלוש שנים, אז איך היית מרגיש? יישום זה נועד להקטין את סכום הכסף עבור משלמי המסים וארגוני הבריאות. הוא גם מנסה להבטיח מתן הטיפול הטוב ביותר לסובלים.

תובנה של יישום זה

  • מבינה את הצורך במניעת החזרה מחדש ומיישמת טכניקות מדעי הנתונים גם לזהות את הסיבות.
  • עזרה לחברות ביטוח הבריאות לספק את השירות הטוב ביותר ולהקל עליהן לאתר פעילויות הונאה.
  • כאשר מטופל צריך לשלם עבור אותה בדיקה רפואית מספר פעמים, הדבר גורם לבזבוז כסף. יישום זה מנסה למנוע מצב כזה.
  • שומר את רישום הטיפולים שחולה אחד קיבל ויועצים יכולים לבדוק את ההיסטוריה לפני קבלת החלטה.
  • הופך את הנתונים לזמינים עבור נותני הטיפול המקומיים המאוחסנים במאגר מידע לצורך חקירת שימוש במחלקה לחירום, אשפוז בבתי חולים ושיעורי חזרה לשמירה.

12. נתונים גדולים בצמצום הונאה ושיפור האבטחה


מאז שהתגבש רעיון ביטוחי הבריאות, נותני השירות נתקלים בבעיה רצינית של טענות שווא והבטחת שירותים טובים יותר לדורשים האותנטיים. חוץ מזה, האיומים של העתקת נתונים ומניפולציה של נתונים רגישים הגיעו למעלה. יישום זה מנסה ליישם מדעי נתונים בתחום הבריאות. הוא מגן על הנתונים היקרים של חולים רבים מפני הפושעים שיכולים למכור אותו בשוק השחור.

תובנה של יישום זה

  • אבטחת הרשת ותעבורת הרשת מהווים איומים גדולים על חברות לאיסוף נתונים. יישום זה מסייע לעסקים שעובדים עם נתונים קריטיים ורגישים בכך שהוא מגן עליהם מפני איום אבטחה.
  • מזהה בהצלחה תביעות הונאה ומאפשר לחברות הביטוח לרפא לספק תשואה טובה יותר לדרישות של קורבנות אמיתיים.
  • שומר על נתונים יקרי ערך מפני מעבר בידיים הלא נכונות, משם יכולים פושעים להשתמש בהם ליצירת מצבים לא נעימים.
  • חוץ מזה, היא יכולה לייצר איתור אמין של תביעות לא מדויקות וחוסכת הרבה כסף לחברות הביטוח מדי שנה.

13. להפוך את הטיפול בסוכרת באמצעות Big Data


כל שנה, כל כך הרבה אנשים הופכים לחולי סוכרת עד שהסוכרת כבר הגיעה למימדים מגיפיים. זוהי אחת הסיבות העיקריות שמובילות ל -7 בעיות בריאותיות. יישום זה אוסף נתונים התנהגותיים, פיזיולוגיים והקשריים מהחולים כדי להעריך באמצעות נתונים גדולים לצורך טיפול טוב יותר לחולי סוכרת.

תובנה של יישום זה

  • אוספת נתונים באמצעות מכשירים דיגיטליים לבישים כמו מדי סוכר בדם, אזיקי לחץ דם וסולמות. אחסון הנתונים למסד נתונים נגיש הוא גם חלק מאפליקציה זו.
  • מעריך נתונים להפקת מידע פוטנציאלי על אורח החיים ומספק משוב אם יש צורך בשינוי באורח החיים לסובלים.
  • הופך את תהליך אספקת האינסולין לאוטומטי. היא משתמשת במערכת לולאה סגורה כדי לדעת כיצד משתמש מגיב למזון, פעילות גופנית ואינסולין.
  • משלב את העוצמה של AI עם הנתונים שנאספים על ידי מוצרים לבישים שונים. טכנולוגיות אלה מעלות את נתוני הגלוקוז בדם, האינסולין, לחץ הדם, הדיאטה והמשקל מהמשתמשים.
  • מבין את מצב בריאותו של המטופל ומעורר הודעה לפני כל מצב הרסני.

14. ניתוח נתונים גדולים בחיזוי התקף לב


התקף לב הוא אחת מבעיות הבריאות הקטלניות ביותר שגורמות חיים רבים מדי שנה. ההתמודדות עם התקפי לב בלתי צפויים אינה קלה ודורשת מערך נתונים גדול. חוץ מזה, השוואה, ביסוס הקשר בין מערכי נתונים ויישום כריית נתונים לחילוץ דפוסים נסתרים נדרשים גם כדי לחזות את הסיכוי להתקף לב חריף. יישום זה עוקב אחר המגמה ומודיע אם יש לבצע פעולות נחוצות.

תובנה של יישום זה

  • נועד להעריך מערכי נתונים מורכבים לחיזוי, מניעה, ניהול וטיפול במחלות הקשורות בלב כגון התקפי לב.
  • בוחנת מאגרי מידע לאומיים ובינלאומיים עצומים כדי לעמוד ביעד של הפקת תוצאות טובות יותר.
  • על ידי ניתוח הרגל המזון, אורח חייו ורשומות המרשם של המשתמש, הוא יכול לחזות אם הוא/היא בסיכון למחלות לב וכלי דם כלשהן.
  • שיאי מסלולים שנאספו ממכשירים לבישים שיכולים לחשב את זרימת תאי הדם, קצב הלב, לחץ הדם כדי לחזות את האפשרות להתקף לב בעתיד. '
  • משתמש גם בכריית נתונים להדמיה ולחפור לעומק מערך נתונים.

15. ניהול תזונה באמצעות Big Data


אנו חיים בעידן המידע. מדעי הנתונים בתחום הבריאות הוא הנכס היקר ביותר. יישום זה משתמש בנתונים גדולים כדי להתוות תוכנית תזונה לאנשים שיכולים לסבול ממחלות רבות בעתיד. הנתונים שלנו זמינים במדיה החברתית שלנו, בהיסטוריית הדפדפנים ואפילו בחלק מהטכנולוגיות המתקדמות ביותר יכולים לעקוב ולאחסן את הנתונים שלנו בהיקף גדול. יישום זה מנסה לפתח בריאות על ידי תוכנית תזונה נכונה באמצעות נתונים חיוניים אלה הזמינים סביבנו.

תובנה של יישום זה

  • מיועד לשימוש בנתונים גדולים כדי לפתוח אלפי אפשרויות שיכולות להפוך את התזונה לטובה יותר.
  • אוספת נתונים ממכשירים לבישים כגון מונה צעדים, שעון דופק, שעון חכם ואפילו טלפונים ניידים כדי להעריך תובנות ליקרים לתזונה.
  • משקל עודף עלול לגרום לחיים. יישום זה מתייחס לחיי היומיום, הרגלי המזון והתנהגותם של אנשים כדי לעזור להם לרדת במשקל.
  • כמו כן, הוא משתמש בחיישנים של הסמארטפון כדי לצבור נתונים לחיזוי והערכת סימפטומים של מחלות הקשורות לתזונה.
  • אוספת נתונים מהסופרמרקטים ומעריכה את החשבוניות כדי להפעיל הודעות למשתמשים למניעת השמנה עם הערכת קניות מזון.

16. ביג דאטה ברפואת עיניים


מרכז ההדמיה של רפואת העיניים מייצר כמות עצומה של נתונים שניתן לכנותם Big Data. עם העוצמה הרדיקלית של AI, דימוי, עיבוד שפות טבעיות ולמידת מכונות, נתונים גדולים משנים את העולם על ידי מתן שירות אמין יותר בכל היבט של חיי היומיום שלנו. יישום זה מנסה להשתמש במודל AI ובמבנים שנבדקו באופן שיטתי לאבחון מחלות עיניים.

תובנה של יישום זה

  • משתמש בנתונים גדולים כדי לאפשר ל- AI ליצור דוח אבחון מושכל ומושלם למתן שירותי בריאות טובים יותר.
  • לוקח נתונים מעיבוד תמונה, המשמש לאבחון ויצירת רושם קליני בולט על ידי שילוב עמוק של רפואת העיניים.
  • מנסה להשיג תבנית באמצעות אלגברה חדשה בלימוד מכונות ולערבב אותה עם נתונים גדולים כדי לחזות מגמות עתידיות.
  • מכיוון שאין אובדן נתונים רפואיים, שיעור הניבוי של סיכון גבוה או תיאור המצב הנוכחי של העין הוא כמעט מדויק.
  • אלגוריתמים מתקדמים של AI והנתונים הזמינים ממערכות הנתונים של EyePAC, מסידור ומערך קאגגל יכולים להביא לשינויים חסרי תקדים בנושאים אופטלמולוגיים.

17. התמודדות עם דלקת פרקים באמצעות Big Data


התמודדות עם דלקת פרקים באמצעות Big Dataיישום זה מנסה לזהות את הקשר בין מחלות חניכיים לדלקת מפרקים שגרונית. כבר מובן שהסיבות העומדות מאחורי מחלת החניכיים יכולות להוביל גם לסבול מדלקת פרקים. מכיוון שכעת זמינים מערכי נתונים מקיפים, יישום זה מנסה להציג ולמצוא את הראיות מאחורי הקשר הזה.

תובנה של יישום זה

  • התמקד במציאת המנגנונים הקשורים למחלות חניכיים עם דלקת מפרקים שגרונית.
  • מעריך האם הטיפול היעיל שיכול לסייע במחלות חניכיים יכול לעזור להקל על הסבל מדלקת פרקים.
  • סוגים שונים של נתונים מנותחים, הכוללים דמוגרפיה, קודי אבחון, ביקורי אשפוז, אשפוז בבית חולים, פקודות מטופלים, סימנים חיוניים ובדיקות מעבדה.
  • בודק את היסטוריית הטיפול שחולה קיבל לאורך כל חייו כדי לזהות טיפולים טובים יותר.
  • דמוגרפיה של אנשים, גיל, התנהגות, דיווחים רפואיים, אשפוז בבתי חולים נלקחים בחשבון גם כדי לייצר תוצאה משופרת.

18. נתונים גדולים למניעת התפרצויות דנגי


בדיוק כמו מחלות מגפה אחרות כמו מלריה, שפעת, צ'יקונגוניה, וירוס זיקה; דנגה הפך לאחד הנגיפים המוכרים בעולם הגורמים חיים רבים מדי שנה. היתוש אדס הפיץ דנגי. נכון לעכשיו, אין טיפול מוצע למחלה זו. הדברת היתושים היא הפתרון היחיד שיכול להציל אותנו מהמצב ההרסני אם התפרצויות דנגי. יישום זה של נתונים גדולים בתחום הבריאות מנסה להציג כלי דיגיטלי המעבד נתונים עם KDT ו- ML ליצירת התוצאה. היא שואפת לאפשר לממשלות להתמודד עם המצב הזה בחוזקה כך שהוא יישאר בשליטה.

תובנה של יישום זה

  • עדיין אין חיסון זמין להילחם בנגיף דנגי. יישום זה מציג גישה למדעי הנתונים להתמודדות עם הבעיה של מחלה מגפה זו.
  • לוקח נתונים מרשתות חברתיות כמו טוויטר ומשתלב עם Big Data כדי לחזות אם יש סיכוי למצב הרסני בגלל דנגי.
  • מנסה למצוא את הסיבות ולהעריך כיצד מפיצים דנגי. הוא גם מזהה כיצד סביבה ולחות יכולים להשפיע וליצור מצב מתאים ליתושים של אדס.
  • המאגר נוצר ישירות מאינטראקציה של משתמשים עם חבריהם ובני משפחתם.
    אלגוריתמי סיווג וכריית טקסט מיושמים לחילוץ מידע משמעותי.

19. איתור איידס באמצעות Big Data


יישום זה משלב נתונים גדולים ובריאות. יישומים רבים כבר ניסו לכלול נתונים גדולים במערכת הבריאות. איידס היא מחלה שאינה ניתנת לריפוי והורסת את המערכת החיסונית של גוף האדם. יישום זה מתמקד באיתור HIV בשלבים מוקדמים. כמות עצומה של נתונים זמינה במאגרי מידע רבים וזמינה לאנשי צוות אותנטיים בעולם של היום. ניתוח נתונים גדולים בתחום הבריאות מיושם, וכריית נתונים מיושמת על חילוץ המאפיינים הנסתרים של נתונים.

תובנה של יישום זה

  • מתמקד באחסון כמות ניכרת של נתונים ומבטיח ניהול נכון באמצעות ניתוח נתונים גדולים בתחום הבריאות.
  • משתמש באשכול שיטה לכריית נתונים להפקת המידע הנדרש מהרישומים הרפואיים של חולי איידס.
  • כאשר מערכת נתונים עוברת את תהליך הסיווג, היא יכולה לזהות אם אדם תקין או לא תקין.
  • מערך הנתונים נכנס לשלב הגילוי, ואז מתגלה HIV.
  • מציע ומטרתו להגיע לקהילות שאליהן לא יכולים נותני שירותי בריאות קונבנציונליים להגיע.

20. שיפור הבריאות במדינות בעלות הכנסה נמוכה ובינונית


מתן שירותי בריאות למספר רב של אנשים הוא אתגר גדול ומאמץ משולב הן ברמה האישית והן ברמה הקהילתית. נתונים עצומים אלה הם נכס, אם כי לא לעתים קרובות הם נחשבים לשם זהירות רבה. שוב, במדינות בעלות הכנסה נמוכה, הנתונים בדרך כלל מבוזבזים, ולא נעשה ניסיון להעריך את המידע הדרוש. אז נוצר פער בין נותני שירותי בריאות וחולים. יישום זה מנסה להקים גשר בין שני הקצוות. היא שוקלת את הנתונים בזהירות כדי לנקוט בפעולות נאותות כדי להתגבר על כל בעיה הקשורה לבריאות.

תובנה של יישום זה

  • מספק פתרון ליצירת, ניתוח והחלת נתונים קליניים. חוץ מזה, הוא מתמקד יותר במדינות בעלות הכנסה נמוכה ובינונית.
  • מניע את הממשלות הקשורות ליישם טכנולוגיה כדי לספק את השירות הטוב ביותר.
  • חולק אתגרים לוגיסטיים, טכניים, אתיים וממשליים הניתנים לפתרון.
  • הופך את הפעילות ליעילה ומושלמת יותר להתמודדות עם מצבים נוראים הנובעים מנגיף חיסוני אנושי, שחפת, מלריה וזיהומים אחרים.
  • מאפשר לממשלות לעקוב אחר כל אדם ולכן, מבטיחה פוליסות ביטוח ריפוי למשפחות בעלות הכנסה נמוכה.
  • מסיר את המחסום ומוודא כאילו כל אזרח יכול לקבל את הטיפול הטוב ביותר.
  • נתונים גדולים בתחום הבריאות יכולים לעקוב ולחזות כל אובדן מערכת, מחלות מגיפה ומצב קריטי. כתוצאה מכך, הממשלה יכולה לנקוט בפעולות הדרושות.

מחשבות אחרונות


ניתוח נתונים גדולים בתחום הבריאות איפשר לרופאים להילחם במחלות מחרידות כמו סרטן ואיידס. למדעי הנתונים יש השפעה עצומה על תחום הבריאות. מדעי הנתונים בתחום הבריאות יכולים לפתור בעיות בריאות, יכולים להציל חיים ולתת לנו מספיק זמן לנקוט באמצעי זהירות. זה יחסוך כסף עצום וגם הזמן היקר ביותר.

  • תגיות
  • ביג דאטה
  • ניתוח נתונים
לַחֲלוֹק פייסבוק טוויטר פינטרסט ווטסאפ ReddIt מִברָק Viber

    תגובה 1

    1. מחגול קורשי 19 בפברואר 2020 בשעה 16:51

      זה בהחלט מאמר מפורט מאוד ובדיוק מה שחיפשתי. זה עזר לי מאוד בפרויקט המחקר שלי ומקווה שזה עזר גם לאחרים. תודה

      תשובה

    השאר תגובה בטל תגובה

    הערה: אנא הכנס את תגובתך! שם:* אנא הכנס את שמך כאן דוא'ל:* הזנת כתובת דוא'ל שגויה! אנא הכנס את כתובת הדוא'ל שלך כאן אתר אינטרנט:

    שמור את שמי, כתובת הדוא'ל והאתר שלי בדפדפן זה בפעם הבאה שאגיב.

    נקודה_אימג

    הפרסום האחרון

    דְמוּי אָדָם

    10 אפליקציות החלפת הפנים הטובות ביותר למכשירי Android ו- iOS

    מערכת הפעלה של Windows

    כיצד לתזמן את Windows 10 לרוקן את סל המיחזור באופן אוטומטי

    דְמוּי אָדָם

    10 אפליקציות החיוב הטובות ביותר למכשיר אנדרואיד כדי לקבל תשלום מהיר

    מערכת הפעלה של Windows

    10 תוכנות ה- Benchmark Benchmark הטובות ביותר למחשב האישי שלך

    חייב לקרוא

    מדעי הנתונים

    10 אלגוריתמי למידה מעמיקה שכל חובב AI צריך לדעת

    מדעי הנתונים

    20 כלי התכנון הטובים ביותר עבור לינוקס ליצירת גרפים מדעיים

    מדעי הנתונים

    30 קורסי, הסמכות והכשרות הטובות ביותר למדעי הנתונים

    מדעי הנתונים

    10 מגמות הלמידה העמוקה המתעוררות לצפייה בעתיד הקרוב

    פוסט קשור

    10 רעיונות למיזמי עומק המובילים למתחילים ולמקצוענים

    10 מגמות הלמידה העמוקה המתעוררות לצפייה בעתיד הקרוב

    10 אלגוריתמי למידה מעמיקה שכל חובב AI צריך לדעת

    R שפת תכנות - כלי מחשוב וגרפיקה סטטיסטי

    25 הפודקאסטים הטובים ביותר למדעי הנתונים שאתה חייב להאזין להם

    ביג דאטה מול מדעי הנתונים: 15 ההבדלים העיקריים שיש לדעת



    ^