Подаци о здравственој заштити су међу најсложенијим и најопсежнијим подацима који се данас производе у свету. Лежање међу овом огромном гомилом здравствених података драгоцени су увиди који могу директно утицати и побољшати квалитет људских живота. Иако нам је недостајало средстава за анализу ових података све до пре једне деценије, напредак у Аналитици великих података учинио је да је Аналитика здравствене заштите данас посебна стварност!
У овом посту на блогу, испитајмо проблеме које аналитика великих података може решити у домену здравствене заштите. Погледајмо такође неколико студија случаја примене Аналитике великих података у здравству и алата који се користе.
Зашто аналитика великих података у здравству?
Главне предности примене аналитике великих података у здравству су:
- Рано откривање и провера епидемија
- Тачно откривање и лечење болести које имају мали успех у лечењу
- Откриће нових третмана заснованих на геномици и профилисању пацијената
- Спречавање осигурања и преваре са медијским захтевима
- Повећање профитабилности здравствених установа
Појава носивих уређаја учинила је прикупљање здравствених података лакшим него икад пре. Од праћења података о фитнесу до геријатријске неге и интензивне неге, носива технологија револуционирала је прикупљање података у здравству. У ствари, извештај Глобал Цоннецтед Хеалтх Маркет 2016-2020 предвиђа да ће глобално повезано здравствено тржиште порасти на ЦАГР од 26,54% током периода 2016-2020!
Тако прикупљени подаци могу се чувати помоћу Хадооп-а и анализирати помоћу МапРедуце-а и Спарк-а.
Велики подаци у здравству - случај употребе
Једна од најпознатијих примена великих података у здравству у последње време је ИБМ Ватсон, моћна когнитивна рачунарска платформа за здравствену аналитику. Опремљен је способностима природног језика, генерисањем хипотеза и учењем заснованим на доказима за подршку медицинским професионалцима док доносе одлуке.
Ево како лекар може да користи Вотсона за помоћ у дијагнози и лечењу пацијената:
променљив и непроменљив у јави
Корак 1 : Лекар поставља упит који описује симптоме пацијента и сродне факторе.
Корак 2: Вотсон анализира улазне податке анализирајући доступне податке о пацијентима за релевантне факторе као што су породична здравствена историја, лекови, извештаји о тестовима итд., А такође узима у обзир белешке лекара, клиничке студије, истраживачке чланке и друге такве податке.
Корак 3: Вотсон износи листу дијагноза са одговарајућим резултатима који указују на ниво поузданости за сваку хипотезу. Ово помаже лекару и пацијенту да донесу информисаније и тачније одлуке.
Дијагноза заснована на доказима - примена:
Једна од познатих апликација ИБМ Ватсон-а била је „ Ватсон за онкологију ’Апликација коју је ИБМ развио у партнерству са њујоршким Мемориал Слоан Кеттеринг Цанцер Центер (МСК).
- Простор: Основна премиса на којој се гради апликација је ова - онколози МСК познати су стручњаци за одређене врсте карцинома. Ако ИБМ Ватсон може бити обучен да преузме њихову стручност, тада то знање постаје доступно било ком лекару из било ког дела света.
- Програм: Апликација Ватсон за онкологију је јединствена апликација за елитну негу рака која може да се покреће на иПад-у или другим таблетама.
- Апликација: Узмимо хипотетички случај пацијента у далеком углу Азије који болује од ретког облика карцинома плућа који је генетски повезан. Лекари у болници у којој се пацијент лечи можда немају потребну стручност за лечење овог специфичног соја карцинома плућа, али Ватсон фор Онцологи то чини уз помоћ података МСК Центра за рак.
Значај ове апликације је далекосежан јер било који лекар са било ког места на свету може да јој приступи само добијањем лиценце за програм и својим пацијентима омогућава приступ лечењу карцинома светске класе. Таква је чаролија здравствене аналитике рођена из приступа великим подацима у здравству!
Можете пронаћи још таквих случајева употребе повезаних са предиктивном анализом и лечењима заснованим на доказима овде .
Улога Хадоопа у здравственој аналитици
Хадооп је основна технологија која се користи у многим платформама за здравствену аналитику. То је зато што је Апацхе Хадооп погодан за руковање огромним и сложеним подацима о здравственој заштити и ефикасно суочавање са изазовима који муче здравствену индустрију. Неколико аргумената за коришћење Хадооп-а за рад са великим подацима у здравству су:
- Хадооп чини складиштење података јефтинијим и доступнијим:
Тренутно су 80% свих здравствених информација неструктурирани подаци. То укључује белешке лекара, медицинске извештаје, лабораторијске резултате, рендгенске снимке, МРИ слике, виталне податке и финансијске податке, између осталог. Хадооп пружа лекарима и истраживачима прилику да пронађу увиде из скупова података са којима је раније било немогуће поступати.
- Капацитет складиштења и руковање:
Већина здравствених организација може да ускладишти податке по пацијенту који нису дужи од три дана, што ограничава могућност анализе произведених података. Хадооп може да складишти и обрађује огромну количину података, што га чини идеалним кандидатом за посао.
- Хадооп може да послужи као организатор података, а такође и као алат за аналитику:
Хадооп помаже истраживачима да пронађу корелације у скуповима података са многим променљивим, што је тежак задатак за људе. Због тога је прави оквир за рад са здравственим подацима.
Ево демо за примену аналитике великих података у здравству. Ова демонстрација МапРедуце помоћи ће вам да напишете програм који може да елиминише дупликате ЦТ слика из базе података са 100 милиона слика. Поступни поступак, приступ и решење могу се наћи у овом видео упутству.
Ово је само један од многих случајева када је анализа великих података помогла у решавању главних здравствених проблема и допринела ефикасном откривању и превенцији болести. Хадооп је изузетно релевантан у анализи огромних скупова података за превенцију и правовремени третман хроничних болести. Огромна је неискоришћена прилика за употребу Аналитике великих података у здравству и право је време да Хадооп професионалци појачају и прихвате изазов!
Едурека има курс уживо о Биг Дата & Хадооп-у који воде инструктори, а заједнички су га креирали стручњаци из индустрије.
Имате питање за нас? Молимо вас да то споменете у одељку за коментаре и јавићемо вам се.
Повезани постови:
10 најтоплијих техничких вештина за савладавање у 2016. години