ข้อมูลการดูแลสุขภาพเป็นข้อมูลที่ซับซ้อนและมีปริมาณมากที่สุดในโลกปัจจุบัน การโกหกข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพจำนวนมากนี้เป็นข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าที่สามารถส่งผลโดยตรงและปรับปรุงคุณภาพชีวิตของมนุษย์ ในขณะที่เราขาดวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลนี้จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้เมื่อทศวรรษที่แล้วความก้าวหน้าของ Big Data Analytics ทำให้ Healthcare Analytics กลายเป็นความจริงที่แตกต่างในปัจจุบัน!
อัลกอริทึม fibonacci c ++
ในบล็อกโพสต์นี้ให้เราตรวจสอบปัญหาที่การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถแก้ไขได้ในโดเมนการดูแลสุขภาพ ให้เราดูกรณีศึกษาบางส่วนของการประยุกต์ใช้ Big Data Analytics ในการดูแลสุขภาพและเครื่องมือที่ใช้
ทำไมต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพ
ประโยชน์ที่สำคัญที่สุดของการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในการดูแลสุขภาพ ได้แก่ :
- การค้นพบและตรวจสอบโรคระบาดในระยะแรก
- การตรวจหาและรักษาโรคที่แม่นยำซึ่งประสบความสำเร็จในการรักษาต่ำ
- การค้นพบวิธีการรักษาใหม่ ๆ ตามจีโนมิกส์และการจัดทำโปรไฟล์ผู้ป่วย
- การป้องกันการประกันภัยและการฉ้อโกงค่าสินไหมทดแทน
- เพิ่มผลกำไรของสถาบันการแพทย์
การถือกำเนิดของอุปกรณ์สวมใส่ได้ทำให้การรวบรวมข้อมูลการดูแลสุขภาพง่ายขึ้นกว่าที่เคย ตั้งแต่การติดตามข้อมูลการออกกำลังกายไปจนถึงการดูแลผู้สูงอายุและการดูแลผู้ป่วยหนักเทคโนโลยีที่สวมใส่ได้ปฏิวัติการรวบรวมข้อมูลในการดูแลสุขภาพ ในความเป็นจริงรายงาน Global Connected Health Market ปี 2559-2563 คาดการณ์ว่าตลาดสุขภาพที่เชื่อมต่อทั่วโลกจะเติบโตที่ CAGR 26.54% ในช่วงปี 2559-2563!
ข้อมูลที่รวบรวมสามารถจัดเก็บโดยใช้ Hadoop และวิเคราะห์โดยใช้ MapReduce และ Spark
Big Data in Healthcare - Use Case
หนึ่งในการนำบิ๊กดาต้ามาใช้ในการดูแลสุขภาพที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดในช่วงเวลาที่ผ่านมาคือ IBM Watson ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลความรู้ความเข้าใจที่มีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพ มีความสามารถด้านภาษาธรรมชาติการสร้างสมมติฐานและการเรียนรู้ตามหลักฐานเพื่อสนับสนุนผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ในขณะที่พวกเขาตัดสินใจ
นี่คือวิธีที่แพทย์สามารถใช้วัตสันเพื่อช่วยในการวินิจฉัยและรักษาผู้ป่วย:
ขั้นตอนที่ 1 : แพทย์ตั้งคำถามที่อธิบายอาการของผู้ป่วยและปัจจัยที่เกี่ยวข้อง
ขั้นตอนที่ 2: วัตสันแยกวิเคราะห์ข้อมูลโดยการขุดข้อมูลผู้ป่วยที่มีอยู่สำหรับปัจจัยที่เกี่ยวข้องเช่นประวัติสุขภาพของครอบครัวยารายงานการทดสอบเป็นต้นและยังพิจารณาบันทึกของแพทย์การศึกษาทางคลินิกบทความวิจัยและข้อมูลอื่น ๆ
ขั้นตอนที่ 3: วัตสันจัดทำรายการการวินิจฉัยพร้อมคะแนนที่สอดคล้องกันซึ่งบ่งชี้ระดับความเชื่อมั่นสำหรับแต่ละสมมติฐาน สิ่งนี้ช่วยให้แพทย์และผู้ป่วยตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลและถูกต้องมากขึ้น
การวินิจฉัยตามหลักฐาน - การนำไปใช้:
หนึ่งในแอพพลิเคชั่นที่รู้จักกันดีของ IBM Watson คือ วัตสันสำหรับมะเร็งวิทยา แอปพลิเคชันที่ IBM พัฒนาร่วมกับ New York’s Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK)
- สถานที่ตั้ง: หลักฐานพื้นฐานในการสร้างแอปพลิเคชันคือ - ผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้องอกวิทยา MSK เป็นที่รู้จักกันดีในด้านมะเร็งบางประเภท หากไอบีเอ็มวัตสันสามารถได้รับการฝึกอบรมเพื่อให้เชี่ยวชาญในเรื่องของพวกเขาความรู้นั้นจะพร้อมให้แพทย์จากทุกมุมโลก
- โปรแกรม: แอปวัตสันสำหรับมะเร็งวิทยาเป็นแอปพลิเคชันแบบครบวงจรสำหรับการดูแลผู้ป่วยมะเร็งชั้นยอดที่สามารถทำงานบน iPad หรือแท็บเล็ตอื่น ๆ
- ใบสมัคร: เรามาดูกรณีสมมุติของผู้ป่วยในมุมที่ห่างไกลของเอเชียซึ่งป่วยเป็นมะเร็งปอดชนิดหายากที่มีความเชื่อมโยงทางพันธุกรรม แพทย์ในโรงพยาบาลที่ผู้ป่วยเข้ารับการรักษาอาจไม่มีความเชี่ยวชาญที่จำเป็นในการรักษามะเร็งปอดสายพันธุ์นี้ แต่ Watson for Oncology ได้รับความช่วยเหลือจากข้อมูลของ MSK Cancer Center
ความสำคัญของแอพนี้กว้างไกลเนื่องจากแพทย์จากทุกที่ในโลกสามารถเข้าถึงแอพได้โดยเพียงแค่ได้รับใบอนุญาตสำหรับโปรแกรมและให้ผู้ป่วยเข้าถึงการรักษามะเร็งระดับโลก นี่คือความมหัศจรรย์ของการวิเคราะห์การดูแลสุขภาพที่เกิดจากการเข้าถึง Big Data ในการดูแลสุขภาพ!
คุณสามารถค้นหากรณีการใช้งานเพิ่มเติมที่เชื่อมโยงกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการรักษาตามหลักฐาน ที่นี่ .
บทบาทของ Hadoop ใน Healthcare Analytics
Hadoop เป็นเทคโนโลยีพื้นฐานที่ใช้ในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ด้านการดูแลสุขภาพจำนวนมาก เนื่องจาก Apache Hadoop เหมาะสมกับการจัดการข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อนและจัดการกับความท้าทายในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ ข้อโต้แย้งบางประการในการใช้ Hadoop เพื่อทำงานกับ Big Data ใน Healthcare ได้แก่ :
- Hadoop ทำให้การจัดเก็บข้อมูลไม่แพงและใช้ได้มากขึ้น:
ปัจจุบัน 80% ของข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพทั้งหมดเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ซึ่งรวมถึงบันทึกของแพทย์รายงานทางการแพทย์ผลการแล็บเอ็กซ์เรย์ภาพ MRI vitals และข้อมูลทางการเงินอื่น ๆ Hadoop เปิดโอกาสให้แพทย์และนักวิจัยค้นหาข้อมูลเชิงลึกจากชุดข้อมูลที่ก่อนหน้านี้ไม่สามารถจัดการได้
โทเค็น Java คืออะไร
- ความจุและการจัดการ:
องค์กรด้านการดูแลสุขภาพส่วนใหญ่สามารถจัดเก็บข้อมูลได้ไม่เกินสามวันต่อผู้ป่วยหนึ่งรายซึ่งเป็นการ จำกัด โอกาสในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ผลิต Hadoop สามารถจัดเก็บและจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสำหรับงานนี้
- Hadoop สามารถทำหน้าที่เป็นตัวจัดระเบียบข้อมูลและเป็นเครื่องมือวิเคราะห์:
Hadoop ช่วยให้นักวิจัยค้นหาความสัมพันธ์ในชุดข้อมูลที่มีตัวแปรมากมายซึ่งเป็นงานที่ยากสำหรับมนุษย์ ด้วยเหตุนี้จึงเป็นกรอบที่เหมาะสมในการทำงานกับข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพ
นี่คือตัวอย่างสำหรับการประยุกต์ใช้ Big Data Analytics ในการดูแลสุขภาพ การสาธิต MapReduce นี้จะช่วยคุณเขียนโปรแกรมที่สามารถกำจัดภาพ CT scan ที่ซ้ำกันจากฐานข้อมูล 100 ล้านภาพ คุณสามารถดูขั้นตอนวิธีการและแนวทางแก้ไขทีละขั้นตอนได้ในวิดีโอสอนนี้
นี่เป็นเพียงหนึ่งในหลาย ๆ กรณีที่การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ช่วยแก้ปัญหาด้านสุขภาพที่สำคัญและมีส่วนช่วยในการตรวจหาและป้องกันโรคได้อย่างมีประสิทธิภาพ Hadoop มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการป้องกันและรักษาโรคเรื้อรังอย่างทันท่วงที มีโอกาสมากมายที่ยังไม่ได้ใช้ในการใช้ Big Data Analytics ในการดูแลสุขภาพและถึงเวลาแล้วที่ผู้เชี่ยวชาญของ Hadoop จะก้าวขึ้นมาและรับมือกับความท้าทายนี้
Edureka มีหลักสูตรแบบสดและนำโดยผู้สอนเกี่ยวกับ Big Data & Hadoop ซึ่งร่วมสร้างโดยผู้ปฏิบัติงานในอุตสาหกรรม
มีคำถามสำหรับเรา? โปรดระบุไว้ในส่วนความคิดเห็นแล้วเราจะติดต่อกลับไป
กระทู้ที่เกี่ยวข้อง:
10 สุดยอดทักษะด้านเทคโนโลยีสู่ปริญญาโทในปี 2559