Τα δεδομένα της υγειονομικής περίθαλψης είναι από τα πιο περίπλοκα και ογκώδη δεδομένα που παράγονται στον κόσμο σήμερα. Ανάμεσα σε αυτόν τον τεράστιο σωρό δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης υπάρχουν πολύτιμες πληροφορίες που μπορούν να επηρεάσουν άμεσα και να βελτιώσουν την ποιότητα της ανθρώπινης ζωής. Παρόλο που δεν διαθέτουμε μέσα ανάλυσης αυτών των δεδομένων έως και πριν από μια δεκαετία, η πρόοδος στο Big Data Analytics έχει κάνει το Healthcare Analytics μια ξεχωριστή πραγματικότητα σήμερα!
Σε αυτήν την ανάρτηση ιστολογίου, ας εξετάσουμε τα προβλήματα που μπορούν να επιλύσουν τα Big Data analytics στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης. Ας δούμε επίσης μερικές μελέτες περιπτώσεων σχετικά με την εφαρμογή του Big Data Analytics στην υγειονομική περίθαλψη και τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται.
Γιατί το Big Data Analytics στην υγειονομική περίθαλψη;
Τα κύρια οφέλη από την εφαρμογή αναλυτικών στοιχείων Big Data στην υγειονομική περίθαλψη είναι:
πώς να ορίσετε διαδρομή για το java
- Πρόωρη ανακάλυψη και έλεγχος επιδημιών
- Ακριβής ανίχνευση και θεραπεία ασθενειών που έχουν χαμηλή επιτυχία στη θεραπεία
- Ανακάλυψη νέων θεραπειών με βάση τη γονιδιωματική και το προφίλ των ασθενών
- Πρόληψη της ασφάλισης και της απάτης μεσαίας αξίωσης
- Αύξηση της κερδοφορίας των ιδρυμάτων υγειονομικής περίθαλψης
Η έλευση φορητών συσκευών έχει κάνει τη συλλογή δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης ευκολότερη από ποτέ. Από την παρακολούθηση των δεδομένων φυσικής κατάστασης έως τη γηριατρική φροντίδα και την εντατική φροντίδα, η φορητή τεχνολογία έχει φέρει επανάσταση στη συλλογή δεδομένων στην υγειονομική περίθαλψη. Στην πραγματικότητα, η έκθεση Global Connected Health Market 2016-2020 προβλέπει ότι η παγκόσμια συνδεδεμένη αγορά υγείας θα αυξηθεί με CAGR 26,54% κατά την περίοδο 2016-2020!
Τα δεδομένα που συλλέγονται έτσι μπορούν να αποθηκευτούν χρησιμοποιώντας το Hadoop και να αναλυθούν χρησιμοποιώντας το MapReduce και το Spark.
Μεγάλα δεδομένα στην υγειονομική περίθαλψη - Περίπτωση χρήσης
Μία από τις πιο γνωστές εφαρμογές του Big Data στην Υγειονομική περίθαλψη τα τελευταία χρόνια είναι το IBM Watson, μια ισχυρή πλατφόρμα γνωστικών υπολογιστών για την ανάλυση υγειονομικής περίθαλψης. Είναι εξοπλισμένο με δυνατότητες φυσικής γλώσσας, δημιουργία υποθέσεων και εκμάθηση βάσει αποδεικτικών στοιχείων για την υποστήριξη επαγγελματιών του ιατρικού τομέα κατά τη λήψη αποφάσεων.
Αυτός είναι ο τρόπος με τον οποίο ένας γιατρός μπορεί να χρησιμοποιήσει το Watson για να βοηθήσει στη διάγνωση και τη θεραπεία ασθενών:
Βήμα 1 : Ο γιατρός θέτει ένα ερώτημα που περιγράφει τα συμπτώματα του ασθενούς και σχετικούς παράγοντες.
Βήμα 2: Ο Watson αναλύει τις εισόδους εξόρυξης διαθέσιμων δεδομένων ασθενών για σχετικούς παράγοντες όπως το οικογενειακό ιστορικό υγείας, φάρμακα, αναφορές δοκιμών κ.λπ. και λαμβάνει επίσης υπόψη τις σημειώσεις του γιατρού, τις κλινικές μελέτες, τα ερευνητικά άρθρα και άλλα τέτοια δεδομένα.
Βήμα 3: Ο Watson παρουσιάζει μια λίστα διαγνώσεων με αντίστοιχες βαθμολογίες που υποδεικνύουν το επίπεδο εμπιστοσύνης για κάθε υπόθεση. Αυτό βοηθά τον γιατρό - και τον ασθενή - να λαμβάνει πιο ενημερωμένες και ακριβείς αποφάσεις.
Διάγνωση βάσει στοιχείων - Εφαρμογή:
Μία από τις γνωστές εφαρμογές του IBM Watson ήταν το « Watson για Ογκολογία «Εφαρμογή που ανέπτυξε η IBM σε συνεργασία με το Κέντρο Καρκίνου Memorial Sloan Kettering της Νέας Υόρκης (MSK).
- Προϋπόθεση: Η βασική προϋπόθεση στην οποία βασίζεται η εφαρμογή είναι αυτή - οι ογκολόγοι MSK είναι γνωστοί ειδικοί σε ορισμένους τύπους καρκίνου. Εάν το IBM Watson μπορεί να εκπαιδευτεί για να αναλάβει την εμπειρία του, τότε οι γνώσεις καθίστανται διαθέσιμες σε οποιονδήποτε γιατρό από οποιαδήποτε γωνιά του κόσμου.
- Πρόγραμμα: Η εφαρμογή Watson for Oncology είναι μια ενιαία εφαρμογή για την φροντίδα του καρκίνου της ελίτ που μπορεί να τρέξει σε iPad ή σε άλλα tablet.
- Εφαρμογή: Ας πάρουμε μια υποθετική περίπτωση ενός ασθενούς σε μια μακρινή γωνία της Ασίας που πάσχει από μια σπάνια μορφή καρκίνου του πνεύμονα που συνδέεται γενετικά. Οι γιατροί στο νοσοκομείο όπου ο ασθενής λαμβάνει θεραπεία μπορεί να μην έχουν την απαραίτητη εμπειρογνωμοσύνη για τη θεραπεία αυτού του συγκεκριμένου στελέχους καρκίνου του πνεύμονα, αλλά ο Watson for Oncology το κάνει με τη βοήθεια των δεδομένων του MSK Cancer Center.
ποια είναι η διαφορά μεταξύ xml και html
Η σημασία αυτής της εφαρμογής είναι εκτεταμένη, καθώς οποιοσδήποτε γιατρός από οπουδήποτε στον κόσμο μπορεί να έχει πρόσβαση στην εφαρμογή, απλώς λαμβάνοντας άδεια για το πρόγραμμα και να δώσει στους ασθενείς τους πρόσβαση σε θεραπεία καρκίνου παγκόσμιας κλάσης. Αυτή είναι η μαγεία της ανάλυσης υγειονομικής περίθαλψης που γεννήθηκε από την πρόσβαση στα Big Data στην υγειονομική περίθαλψη!
Μπορείτε να βρείτε περισσότερες τέτοιες περιπτώσεις χρήσης που συνδέονται με προγνωστική ανάλυση και θεραπείες βάσει αποδεικτικών στοιχείων εδώ .
Ο ρόλος του Hadoop στο Healthcare Analytics
Το Hadoop είναι η υποκείμενη τεχνολογία που χρησιμοποιείται σε πολλές πλατφόρμες αναλύσεων υγειονομικής περίθαλψης. Αυτό συμβαίνει επειδή, το Apache Hadoop είναι το κατάλληλο για να χειριστεί τα τεράστια και περίπλοκα δεδομένα της υγειονομικής περίθαλψης και να αντιμετωπίσει αποτελεσματικά τις προκλήσεις που μαστίζει τη βιομηχανία υγειονομικής περίθαλψης. Μερικά επιχειρήματα για τη χρήση του Hadoop για εργασία με τα Big Data στο Healthcare είναι:
- Το Hadoop καθιστά την αποθήκευση δεδομένων λιγότερο ακριβή και πιο διαθέσιμη:
Επί του παρόντος, το 80% όλων των πληροφοριών περί υγειονομικής περίθαλψης είναι μη δομημένα δεδομένα. Αυτό περιλαμβάνει σημειώσεις γιατρών, ιατρικές αναφορές, αποτελέσματα εργαστηρίων, ακτινογραφίες, εικόνες MRI, ζωτικής σημασίας και οικονομικά δεδομένα, μεταξύ άλλων. Το Hadoop παρέχει στους γιατρούς και τους ερευνητές την ευκαιρία να βρουν πληροφορίες από σύνολα δεδομένων που ήταν προηγουμένως αδύνατο να χειριστούν.
- Χωρητικότητα αποθήκευσης και χειρισμός:
Οι περισσότεροι οργανισμοί υγειονομικής περίθαλψης μπορούν να αποθηκεύσουν δεδομένα αξίας το πολύ τριών ημερών ανά ασθενή, περιορίζοντας την ευκαιρία για ανάλυση των παραγόμενων δεδομένων. Το Hadoop μπορεί να αποθηκεύσει και να χειριστεί τεράστια ποσότητα δεδομένων, καθιστώντας το ιδανικό υποψήφιο για τη δουλειά.
- Το Hadoop μπορεί να χρησιμεύσει ως οργανωτής δεδομένων και επίσης ως εργαλείο ανάλυσης:
Το Hadoop βοηθά τους ερευνητές να βρουν συσχετισμούς σε σύνολα δεδομένων με πολλές μεταβλητές, μια δύσκολη εργασία για τους ανθρώπους. Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο είναι το σωστό πλαίσιο εργασίας με δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης.
Ακολουθεί μια επίδειξη για την εφαρμογή του Big Data Analytics στην υγειονομική περίθαλψη. Αυτή η επίδειξη του MapReduce θα σας βοηθήσει να γράψετε ένα πρόγραμμα που μπορεί να εξαλείψει τις διπλές CT εικόνες σάρωσης από μια βάση δεδομένων 100 εκατομμυρίων εικόνων. Η βήμα προς βήμα διαδικασία, προσέγγιση και λύση μπορείτε να βρείτε σε αυτό το βίντεο φροντιστήριο.
Αυτό είναι μόνο μία από τις πολλές περιπτώσεις όπου η ανάλυση Big Data βοήθησε στην επίλυση σημαντικών προβλημάτων υγειονομικής περίθαλψης και συνέβαλε στην αποτελεσματική ανίχνευση και πρόληψη ασθενειών. Το Hadoop είναι εξαιρετικά σημαντικό για την ανάλυση τεράστιων συνόλων δεδομένων για την πρόληψη και την έγκαιρη θεραπεία χρόνιων παθήσεων. Υπάρχει μια τεράστια ανεκμετάλλευτη ευκαιρία στη χρήση του Big Data Analytics στην υγειονομική περίθαλψη και είναι η κατάλληλη στιγμή για τους επαγγελματίες της Hadoop να εντείνουν και να ανταποκριθούν στην πρόκληση!
Η Edureka έχει ένα ζωντανό και εκπαιδευτικό μάθημα για το Big Data & Hadoop, το οποίο δημιουργήθηκε από επαγγελματίες του κλάδου.
Έχετε μια ερώτηση για εμάς; Παρακαλώ αναφέρετέ το στην ενότητα σχολίων και θα επικοινωνήσουμε μαζί σας.
Σχετικές αναρτήσεις:
10 πιο καυτές δεξιότητες τεχνολογίας για μάστερ το 2016
Ποια είναι η διαφορά μεταξύ υπερφόρτωσης και υπέρβασης