Проблемы здравоохранения: наука о данных спешит на помощь!
Наука о данных изменила способы хранения, анализа и использования данных почти, если не во всех отраслях.
Здравоохранение сталкивается со многими проблемами: от роста затрат, нехватки персонала, ожиданий пациентов, точной медицинской диагностики и лечения до лекарственной устойчивости. Наука о данных — это инструмент, который здравоохранение использует для решения многих из своих многочисленных проблем.
В этой статье вы узнаете о наиболее известных случаях использования науки о данных в здравоохранении. Расслабьтесь и наслаждайтесь поездкой!
Управление персоналом
Существует прямая зависимость между стоимостью и численностью персонала. Вот что я говорю, если у вас больше сотрудников, это означает, что вы будете тратить больше. С другой стороны, когда у вас не хватает персонала (возьмем, например, экстренные случаи), опыт и результаты ваших пациентов не о чем будет говорить. Как в этом помогает наука о данных? Отличный вопрос! С помощью науки о данных вы можете создавать модели, которые могут точно оценить скорость приема и количество персонала, необходимого для их обслуживания. ИИ и виртуальные помощники по уходу могут помочь в расширении возможностей по уходу, не обременяя ваши ресурсы.
Точная диагностика и правильное лечение
Национальная академия медицины (ранее известная как Институт медицины) США в 2015 году сообщила, что большому проценту населения мира хотя бы раз в жизни ставят неправильный диагноз или ставят диагноз поздно. Следствием этих ошибочных или поздних диагнозов являются фатальные последствия. Науку о данных и другие связанные технологии, такие как машинное обучение, можно использовать для обработки больших данных и разработки моделей, которые могут анализировать симптомы и принимать клинические решения. Группа ученых в своей статье под названием Использование науки о данных для диагностики и характеристики гетерогенности болезни Альцгеймера использовала науку о данных для постановки диагноза болезни Альцгеймера с точностью более 80%.
Открытие и разработка лекарств
Процессы открытия и разработки лекарств утомительны и сложны. Помимо сложности, в процессах задействовано множество экспертов из разных дисциплин и огромные суммы денег. В отчетах говорится, что вам нужно колоссальные 2,6 миллиарда долларов, чтобы вывести на рынок новое лекарство.
По данным FDA, требуется в среднем 12 лет, чтобы новый препарат из исследовательской лаборатории попал на прилавки аптечных магазинов. Наука о данных может использовать различные наборы данных, как структурированные, так и неструктурированные медицинские или биомедицинские данные, собранные в результате медицинских лабораторных тестов и скринингов, результатов лечения, социальных сетей, рецептурных листов и других. Могут быть созданы математические алгоритмы, имитирующие взаимодействие лекарств с белками организма, которые позволяют оценить вероятность успеха лекарства.
Моделирование лекарств потенциально может ускорить процесс открытия и разработки лекарств, поэтому первоначального скрининга достаточно для определения эффективности лекарства. Наука о данных не только снижает огромные затраты, а также сокращает время открытия и разработки лекарств, но также снижает риск неэффективности лекарств.
Точная медицина
Некоторые медицинские условия не одинаковы у всех людей. Например, рак. Гены пациента и окружающая среда играют важную роль в реакции пациента на лекарство. С помощью науки о данных профиль пациента может быть создан путем анализа последовательных закономерностей в признаках и симптомах. Вместо того, чтобы лечить каждого Тома, Дика и Гарри одним и тем же лекарством (стандартным лекарством), прецизионная медицина назначается конкретным генетическим комбинациям для достижения лучшего результата.
Заключение
Это лишь один из вариантов использования науки о данных в здравоохранении. Ежедневно формируются медицинские данные. Эти данные могут быть использованы для решения других проблем здравоохранения.
Спасибо за чтение. С нетерпением жду ваших комментариев и отзывов.
