Dữ liệu chăm sóc sức khỏe là một trong những dữ liệu phức tạp và khổng lồ nhất được tạo ra trên thế giới hiện nay. Nằm giữa đống dữ liệu chăm sóc sức khỏe khổng lồ này là những hiểu biết quý giá có thể tác động trực tiếp và cải thiện chất lượng cuộc sống của con người. Mặc dù chúng tôi thiếu phương tiện phân tích dữ liệu này cho đến gần một thập kỷ trước, nhưng tiến bộ trong Phân tích dữ liệu lớn đã khiến Phân tích chăm sóc sức khỏe trở thành một thực tế khác biệt ngày nay!
hướng dẫn amazon ec2 cho người mới bắt đầu
Trong bài đăng trên blog này, hãy cùng chúng tôi xem xét các vấn đề mà phân tích Dữ liệu lớn có thể giải quyết trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Chúng ta cũng hãy xem xét một số nghiên cứu điển hình về việc áp dụng Phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe và các công cụ được sử dụng.
Tại sao nên phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe?
Những lợi ích quan trọng nhất của việc áp dụng phân tích Dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe là:
- Phát hiện sớm và kiểm tra dịch bệnh
- Phát hiện chính xác và chữa khỏi các bệnh có hiệu quả điều trị thấp
- Khám phá các phương pháp điều trị mới dựa trên bộ gen và hồ sơ bệnh nhân
- Phòng chống gian lận bảo hiểm và yêu cầu trung gian
- Tăng lợi nhuận của các tổ chức chăm sóc sức khỏe
Sự ra đời của các thiết bị đeo được khiến việc thu thập dữ liệu chăm sóc sức khỏe trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Từ việc theo dõi dữ liệu thể dục cho đến chăm sóc lão khoa và chăm sóc đặc biệt, công nghệ đeo được đã tạo ra một cuộc cách mạng trong việc thu thập dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Trên thực tế, báo cáo Thị trường sức khỏe kết nối toàn cầu 2016-2020 dự báo thị trường sức khỏe kết nối toàn cầu sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 26,54% trong giai đoạn 2016-2020!
Dữ liệu thu thập được có thể được lưu trữ bằng Hadoop và được phân tích bằng MapReduce và Spark.
Dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe - Trường hợp sử dụng
Một trong những triển khai nổi tiếng nhất của Dữ liệu lớn trong Chăm sóc sức khỏe trong thời gian gần đây là IBM Watson, một nền tảng điện toán nhận thức mạnh mẽ cho phân tích chăm sóc sức khỏe. Nó được trang bị khả năng ngôn ngữ tự nhiên, tạo giả thuyết và học tập dựa trên bằng chứng để hỗ trợ các chuyên gia y tế khi họ đưa ra quyết định.
Đây là cách bác sĩ có thể sử dụng Watson để hỗ trợ chẩn đoán và điều trị bệnh nhân:
Bước 1 : Bác sĩ đặt ra một câu hỏi mô tả các triệu chứng của bệnh nhân và các yếu tố liên quan.
Bước 2: Watson phân tích cú pháp đầu vào bằng cách khai thác dữ liệu bệnh nhân có sẵn cho các yếu tố liên quan như lịch sử sức khỏe gia đình, thuốc, báo cáo xét nghiệm, v.v. và cũng xem xét các ghi chú của bác sĩ, nghiên cứu lâm sàng, bài báo nghiên cứu và các dữ liệu khác.
Bước 3: Watson đưa ra một danh sách các chẩn đoán với điểm số tương ứng cho biết mức độ tin cậy cho mỗi giả thuyết. Điều này giúp bác sĩ - và bệnh nhân - đưa ra quyết định sáng suốt và chính xác hơn.
Chẩn đoán dựa trên bằng chứng - Thực hiện:
Một trong những ứng dụng nổi tiếng của IBM Watson là ' Watson for Oncology 'Ứng dụng mà IBM hợp tác phát triển với Trung tâm Ung thư Memorial Sloan Kettering (MSK) của New York.
- Tiền đề: Tiền đề cơ bản mà ứng dụng được xây dựng là điều này - các bác sĩ ung thư MSK là những chuyên gia được biết đến trong một số loại ung thư. Nếu IBM Watson có thể được đào tạo để đảm nhận chuyên môn của họ, thì kiến thức sẽ có sẵn cho bất kỳ bác sĩ nào từ bất kỳ nơi nào trên thế giới.
- Chương trình: Ứng dụng Watson for Oncology là ứng dụng một cửa dành cho chăm sóc ung thư ưu tú có thể chạy trên iPad hoặc các máy tính bảng khác.
- Ứng dụng: Hãy lấy một trường hợp giả định về một bệnh nhân ở một góc xa của châu Á đang mắc một dạng ung thư phổi hiếm gặp có liên quan đến di truyền. Các bác sĩ tại bệnh viện nơi bệnh nhân đang điều trị có thể không có đủ chuyên môn cần thiết để điều trị loại ung thư phổi cụ thể này, nhưng Watson for Oncology thì có sự trợ giúp từ dữ liệu của Trung tâm Ung thư MSK.
Tầm quan trọng của ứng dụng này rất sâu rộng vì bất kỳ bác sĩ nào từ bất kỳ nơi nào trên thế giới đều có thể truy cập ứng dụng chỉ bằng cách xin giấy phép cho chương trình và cung cấp cho bệnh nhân của họ quyền truy cập vào phương pháp điều trị ung thư đẳng cấp thế giới. Đó là điều kỳ diệu của phân tích chăm sóc sức khỏe được sinh ra từ việc tiếp cận Dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe!
Bạn có thể tìm thêm các trường hợp sử dụng như vậy liên quan đến phân tích dự đoán và phương pháp điều trị dựa trên bằng chứng đây .
Vai trò của Hadoop trong Phân tích chăm sóc sức khỏe
Hadoop là công nghệ cơ bản được sử dụng trong nhiều nền tảng phân tích chăm sóc sức khỏe. Điều này là do, Apache Hadoop phù hợp để xử lý dữ liệu chăm sóc sức khỏe khổng lồ và phức tạp cũng như đối phó hiệu quả với những thách thức đang gây ra cho ngành chăm sóc sức khỏe. Một số lập luận để sử dụng Hadoop để làm việc với Dữ liệu lớn trong Chăm sóc sức khỏe là:
- Hadoop giúp lưu trữ dữ liệu ít tốn kém hơn và khả dụng hơn:
Hiện tại, 80% tất cả thông tin chăm sóc sức khỏe là dữ liệu phi cấu trúc. Điều này bao gồm ghi chú của bác sĩ, báo cáo y tế, kết quả phòng thí nghiệm, hình ảnh chụp X-quang, MRI, thông số kỹ thuật và dữ liệu tài chính cùng những dữ liệu khác. Hadoop cung cấp cho các bác sĩ và nhà nghiên cứu cơ hội tìm hiểu thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu mà trước đây không thể xử lý được.
cách sử dụng hoạt cảnh công khai
- Khả năng lưu trữ và xử lý:
Hầu hết các tổ chức chăm sóc sức khỏe có thể lưu trữ dữ liệu không quá ba ngày cho mỗi bệnh nhân, hạn chế cơ hội phân tích dữ liệu được tạo ra. Hadoop có thể lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, khiến nó trở thành ứng cử viên lý tưởng cho công việc.
- Hadoop có thể hoạt động như một công cụ tổ chức dữ liệu và cũng như một công cụ phân tích:
Hadoop giúp các nhà nghiên cứu tìm ra mối tương quan trong tập dữ liệu có nhiều biến, một nhiệm vụ khó khăn đối với con người. Đây là lý do tại sao nó là khuôn khổ phù hợp để làm việc với dữ liệu chăm sóc sức khỏe.
Đây là bản demo cho việc áp dụng Phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe. Bản demo MapReduce này sẽ giúp bạn viết một chương trình có thể loại bỏ các hình ảnh quét CT trùng lặp khỏi cơ sở dữ liệu 100 triệu hình ảnh. Bạn có thể tìm thấy quy trình, cách tiếp cận và giải pháp từng bước trong video hướng dẫn này.
Đây chỉ là một trong nhiều trường hợp mà phân tích Dữ liệu lớn đã giúp giải quyết các vấn đề lớn về chăm sóc sức khỏe và góp phần phát hiện và phòng ngừa bệnh tật hiệu quả. Hadoop cực kỳ phù hợp trong việc phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ để phòng ngừa và điều trị kịp thời các bệnh mãn tính. Có một cơ hội lớn chưa được khai thác trong việc sử dụng Phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe và đã đến lúc các chuyên gia Hadoop bắt tay vào thực hiện thử thách!
Edureka có một khóa học trực tiếp và có người hướng dẫn về Dữ liệu lớn & Hadoop, do những người hoạt động trong ngành đồng sáng tạo.
Có một câu hỏi cho chúng tôi? Vui lòng đề cập đến nó trong phần bình luận và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn.
Bài viết liên quan:
10 kỹ năng công nghệ hấp dẫn nhất cần thành thạo trong năm 2016