Данные здравоохранения являются одними из самых сложных и объемных данных, производимых сегодня в мире. Среди этой огромной груды медицинских данных лежат ценные сведения, которые могут напрямую повлиять на качество жизни людей и улучшить их. Хотя всего десять лет назад у нас не было средств для анализа этих данных, прогресс в аналитике больших данных сделал аналитику здравоохранения сегодня особой реальностью!
В этом сообщении блога давайте рассмотрим проблемы, которые аналитика больших данных может решить в сфере здравоохранения. Давайте также рассмотрим несколько тематических исследований применения аналитики больших данных в здравоохранении и используемых инструментов.
Почему аналитика больших данных в здравоохранении?
Основные преимущества применения аналитики больших данных в здравоохранении:
разница между передачей по значению и передачей по ссылке в java
- Раннее обнаружение и проверка эпидемий
- Точное выявление и лечение болезней, лечение которых неэффективно
- Открытие новых методов лечения на основе геномики и профилей пациентов
- Предотвращение мошенничества при страховании и подаче медицинских претензий
- Повышение рентабельности учреждений здравоохранения
С появлением носимых устройств сбор медицинских данных стал проще, чем когда-либо прежде. От отслеживания фитнес-данных до гериатрической помощи и интенсивной терапии - носимые технологии произвели революцию в сборе данных в здравоохранении. Фактически, в отчете Global Connected Health Market за 2016-2020 гг. Прогнозируется, что глобальный рынок подключенного здравоохранения будет расти со среднегодовыми темпами роста 26,54% в период 2016-2020 годов!
Собранные таким образом данные можно сохранить с помощью Hadoop и проанализировать с помощью MapReduce и Spark.
Большие данные в здравоохранении - пример использования
Одной из самых известных реализаций больших данных в здравоохранении в последнее время является IBM Watson, мощная платформа когнитивных вычислений для медицинской аналитики. Он оснащен возможностями естественного языка, генерацией гипотез и обучением на основе фактов, чтобы помочь медицинским работникам принимать решения.
Вот как врач может использовать Watson для диагностики и лечения пациентов:
Шаг 1 : Врач задает запрос, описывающий симптомы пациента и связанные с ними факторы.
Шаг 2: Watson анализирует входные данные, анализируя доступные данные о пациентах на предмет соответствующих факторов, таких как семейный анамнез, лекарства, отчеты об испытаниях и т. Д., А также учитывает записи врачей, клинические исследования, исследовательские статьи и другие подобные данные.
Шаг 3: Watson составляет список диагнозов с соответствующими баллами, которые указывают уровень достоверности для каждой гипотезы. Это помогает врачу - и пациенту - принимать более информированные и точные решения.
Доказательная диагностика - реализация:
Одним из хорошо известных приложений IBM Watson было « Watson for Oncology 'Приложение, которое IBM разработала в партнерстве с онкологическим центром им. Слоуна Кеттеринга в Нью-Йорке (MSK).
- Помещение: Основная предпосылка, на которой построено приложение, такова: онкологи MSK являются известными экспертами в определенных типах рака. Если IBM Watson можно научить применять их опыт, то знания станут доступны любому врачу из любого уголка мира.
- Программа: Приложение Watson for Oncology - это универсальное приложение для элитной онкологической помощи, которое может работать на iPad или других планшетах.
- Заявка: Давайте возьмем гипотетический случай пациента из дальнего уголка Азии, который страдает от редкой генетически связанной формы рака легких. Врачи в больнице, где проходит лечение пациент, могут не обладать необходимыми знаниями для лечения этого конкретного штамма рака легких, но Watson for Oncology с помощью данных онкологического центра MSK имеет.
значение по умолчанию строки в java
Это приложение имеет огромное значение, так как любой врач из любой точки мира может получить доступ к приложению, просто получив лицензию на программу, и предоставить своим пациентам доступ к лечению рака мирового класса. Такова магия медицинской аналитики, рожденная из-за доступа к большим данным в здравоохранении!
Вы можете найти больше таких вариантов использования, связанных с прогнозным анализом и лечением, основанным на фактических данных. Вот .
Роль Hadoop в медицинской аналитике
Hadoop - это базовая технология, которая используется во многих платформах медицинской аналитики. Это потому, что Apache Hadoop идеально подходит для обработки огромных и сложных данных здравоохранения и эффективного решения проблем, с которыми сталкивается отрасль здравоохранения. Вот несколько аргументов в пользу использования Hadoop для работы с большими данными в здравоохранении:
- Hadoop делает хранение данных менее дорогим и более доступным:
В настоящее время 80% всей медицинской информации - это неструктурированные данные. Сюда входят, среди прочего, заметки врачей, медицинские отчеты, результаты лабораторных исследований, рентгеновские снимки, изображения МРТ, жизненно важные и финансовые данные. Hadoop предоставляет врачам и исследователям возможность находить информацию из наборов данных, которые ранее было невозможно обработать.
- Емкость хранения и обращение:
Большинство медицинских организаций могут хранить данные не более чем за три дня на одного пациента, что ограничивает возможность анализа полученных данных. Hadoop может хранить и обрабатывать огромные объемы данных, что делает его идеальным кандидатом для этой работы.
- Hadoop может служить организатором данных, а также инструментом аналитики:
Hadoop помогает исследователям находить корреляции в наборах данных со многими переменными, что является сложной задачей для людей. Вот почему это правильная структура для работы с данными здравоохранения.
Вот демонстрация применения аналитики больших данных в здравоохранении. Эта демонстрация MapReduce поможет вам написать программу, которая может удалить повторяющиеся изображения компьютерной томографии из базы данных, содержащей 100 миллионов изображений. Пошаговую процедуру, подход и решение можно найти в этом видеоуроке.
Это лишь один из многих случаев, когда анализ больших данных помог решить серьезные проблемы здравоохранения и способствовал эффективному обнаружению и профилактике заболеваний. Hadoop чрезвычайно важен при анализе огромных наборов данных для профилактики и своевременного лечения хронических заболеваний. Существует огромная неиспользованная возможность использования аналитики больших данных в здравоохранении, и сейчас для профессионалов Hadoop настало время подойти и принять вызов!
В Edureka есть живой курс по большим данным и Hadoop под руководством инструктора, созданный отраслевыми практиками.
Есть вопрос к нам? Пожалуйста, отметьте это в разделе комментариев, и мы свяжемся с вами.
Похожие сообщения:
10 самых популярных технических навыков, которые нужно освоить в 2016 году
как сделать мощность в питоне