بر اساس يك مطالعه ، بدن انسان روزانه تقريبا 2 ترابايت اطلاعات توليد مي كند. اين داده ها شامل فعاليت مغز ، ميزان استرس ، ضربان قلب ، سطح قند خون و غيره است. در حال حاضر ، فناوري هاي پيشرفته اي براي مديريت حجم زيادي از داده ها وجود دارد كه يكي از آنها …
منبع :
چرا علم داده در حوزه بهداشت و درمان مورد استفاده قرار مي‌گيرد؟
چرا علم داده در حوزه بهداشت و درمان مورد استفاده قرار مي‌گيرد؟ https://ijmarket.com/blog/چرا-علم-داده-در-حوزه-بهداشت-و-درمان-مورد/ https://ijmarket.com/blog/چرا-علم-داده-در-حوزه-بهداشت-و-درمان-مورد/#respond ايجي ماركت Tue, 07 Sep 2021 06:10:52 0000 سلامتي و پزشكي https://ijmarket.com/blog/چرا-علم-داده-در-حوزه-بهداشت-و-درمان-مورد/
بر اساس يك مطالعه ، بدن انسان روزانه تقريبا 2 ترابايت اطلاعات توليد مي كند. اين داده ها شامل فعاليت مغز ، ميزان استرس ، ضربان قلب ، سطح قند خون و غيره است. در حال حاضر ، فناوري هاي پيشرفته اي براي مديريت حجم زيادي از داده ها وجود دارد كه يكي از آنها …
منبع :
چرا علم داده در حوزه بهداشت و درمان مورد استفاده قرار مي‌گيرد؟
بر اساس يك مطالعه ، بدن انسان روزانه تقريبا 2 ترابايت اطلاعات توليد مي كند. اين داده ها شامل فعاليت مغز ، ميزان استرس ، ضربان قلب ، سطح قند خون و غيره است. در حال حاضر ، فناوري هاي پيشرفته اي براي مديريت حجم زيادي از داده ها وجود دارد كه يكي از آنها علم داده است.
اين دانش به نظارت بر سلامت بيماران با استفاده از داده هاي ثبت شده كمك مي كند. امروزه كاربرد علم داده در حوزه مراقبت هاي بهداشتي ، تشخيص علائم بيماري ها را در مراحل اوليه امكان پذير مي سازد. علاوه بر اين ، با ظهور ابزارها و فناوري هاي مختلف ، پزشكان مي توانند وضعيت بيمار را از راه دور كنترل كنند.
در گذشته ، پزشكان و ساير پرسنل بيمارستان اغلب قادر به درمان همزمان تعداد زيادي از بيماران نبودند و به دليل عدم درمان مناسب ، وضعيت بيمار بدتر شد. اما امروز شرايط تغيير كرده است. با پيشرفت علم داده و يادگيري ماشين ، پزشكان مي توانند سلامت بيماران را درك كرده و در صورت لزوم مديران بيمارستان ، پزشكان ، پرستاران يا دستياران را به خانه بيماران بفرستند.
يك بيمارستان مي تواند تجهيزات و دستگاه هاي مختلفي را براي تشخيص بيماري فرد نصب كند. اين دستگاه هاي مبتني بر علم داده مي توانند داده هايي مانند ضربان قلب ، فشار خون و دماي بدن بيمار را جمع آوري كنند. پزشكان اين اطلاعات را در زمان واقعي از طريق يك برنامه تلفن همراه دريافت مي كنند.
اين داده ها به پزشكان و پرستاران در تشخيص بيماري ها كمك مي كند تا بتوانند حتي درمان مربوطه را براي بيماران در خانه ارائه دهند. بنابراين ، علم داده به استفاده از فناوري براي درمان و مراقبت از بيماران كمك مي كند.
مزاياي علم داده در مراقبت هاي بهداشتي
علم داده به پيشرفت توسعه امكانات و فرآيندهاي مراقبت هاي بهداشتي كمك مي كند و در نهايت بهره وري تشخيص و درمان سيستم مراقبت هاي بهداشتي را افزايش مي دهد. اهداف نهايي نظام مراقبت هاي بهداشتي به شرح زير است:
مراقبت هاي بهداشتي آرام
خطر شكستگي هاي درماني را كاهش دهيد
ارائه راهكارهاي درماني در زمان مناسب
كاهش زمان انتظار براي شروع روند درمان بيماران
نقش دانشمندان داده در مراقبت هاي بهداشتي
دانشمندان داده ها مفاهيم و ويژگي هاي مفيدي را از داده ها براي ايجاد مدل هاي پيش بيني كننده استخراج مي كنند. به طور كلي ، مسئوليت هاي يك دانشمند داده در زمينه سلامت به شرح زير است:
جمع آوري اطلاعات بيمار
بيمارستان نياز به تجزيه و تحليل دارد
ساخت و مرتب سازي داده ها براي استفاده
از ابزارهاي مختلف براي تجزيه و تحليل داده ها استفاده كنيد
پياده سازي الگوريتم هاي مختلف بر روي داده ها
ايجاد يك مدل پيش بيني با تيم توسعه
تجزيه و تحليل تصوير پزشكي
اينها تنها برخي از ابزارهاي اشتراك گذاري تنظيمات هدف هستند كه مي توانيد از آنها استفاده كنيد. اما ظهور علم داده در مراقبت هاي بهداشتي باعث شده است كه اين فناوري هاي تصويربرداري انقلابي در پزشكي و مراقبت هاي بهداشتي ايجاد كند. دانشمندان داده مشغول توسعه فناوري هاي پيشرفته تري براي بهبود كيفيت تجزيه و تحليل تصوير ، به منظور استخراج موثرتر داده هاي بيمار هستند.Google AI اخيراً مطالعه اي را در مورد استفاده از يادگيري عميق براي تشخيص بيماري هاي پوستي منتشر كرد. مدل يادگيري عميق براي تشخيص 26 بيماري پوستي با 97 درصد دقت آموزش ديده است. تشخيص با استفاده از شبكه هاي عصبي عميق ، يادگيري ماشين و علم داده انجام مي شود. اكنون بياييد نگاهي به سه الگوريتم متداول در تجزيه و تحليل تصوير پزشكي بيندازيم:
الگوريتم تشخيص ناهنجاري: اين الگوريتم به تشخيص شكستگي و دررفتگي كمك مي كند.
الگوريتم هاي پردازش تصوير: الگوريتم هاي پردازش تصوير به تجزيه و تحليل تصاوير ، بهبود كيفيت آنها و حذف نويز موجود كمك مي كند.
الگوريتم هاي تشريحي تشخيص تصوير: داده ها را از تصاوير استخراج كنيد ، آنها را تفسير كنيد و از آنها براي ايجاد تصاوير بزرگتر استفاده كنيد.
تجزيه و تحليل داده ها و پيش بيني در زمينه مراقبت هاي بهداشتي
پس از جمع آوري ، داده ها به منظور يافتن يك سري الگوها مورد تجزيه و تحليل قرار مي گيرند. اين فرايند تلاش مي كند تا علائم بيماري ، مرحله بيماري ، ميزان آسيب و بسياري از شرايط ديگر را شناسايي كند ، به طوري كه مدل پيش بيني كننده مي تواند وضعيت بيمار را پيش بيني كرده و در نهايت استراتژي درماني مناسب را در اختيار بيمار قرار دهد.
مزاياي اصلي تجزيه و تحليل داده ها و پيش بيني در زمينه سلامت به شرح زير است:
كمك به مديريت و كنترل بيماريهاي مزمن.
پيش بيني وضعيت بيمار و ارائه اقدامات پيشگيرانه.
پشتيباني از ثبت سريع داده هاي بيمارستان
اين به استفاده م effectiveثر و حداكثر پزشكان و ساير منابع كمك زيادي مي كند.
كاربرد علم داده در تحقيقات دارويي
با افزايش جمعيت جهان ، بدن انسان با بيماري هاي مختلفي روبرو مي شود كه ممكن است به دليل عدم تغذيه مناسب ، اضطراب ، آلودگي و … باشد. در حال حاضر ، يكي از چالش هاي پيش روي موسسات تحقيقاتي اين است كه بتوانيم در مدت زمان كوتاهي داروها يا واكسن هاي ضد بيماري هاي مختلف را كشف كنيم.
براي يافتن فرمولاسيون دارو ، محققان بايد خواص بيماري زاي اين بيماري را پيدا كنند كه نياز به آزمايش هاي زيادي دارد. پس از يافتن فرمول دارويي ، آزمايش بيشتر فرمول مورد نياز است. سالها پيش ، اين فرآيند 10 تا 12 سال به طول انجاميد ، اما در حال حاضر ، با كمك علم داده و كاربردهاي مختلف آن در مراقبت هاي بهداشتي ، اين امر آسان تر و سريعتر شده است. داده هاي ميليون ها آزمايش مي تواند در چند مورد در عرض چند ماه كامل شود ماه ها. هفته پردازش و توليد واكسن يا دارو در كمتر از يك سال. همه اينها با كمك يادگيري ماشين و علم داده امكان پذير است. اين دو حوزه مي توانند تحقيق و توسعه را در صنعت داروسازي متحول كنند. در ادامه ، ما كاربرد علم داده در ژنوميك را مطالعه خواهيم كرد.
كاربرد علم داده در ژنوميك
ژنوميك يكي از زمينه هاي جذاب در علم پزشكي است. اين علم توالي و بررسي ژنوم هاي متشكل از ژن هاي بيولوژيكي و DNA را بررسي مي كند. مطالعه ژنهاي موجودات ، درمانهاي سطح بالا را تسهيل كرده است.هدف از تحقيقات ژنوم كشف ويژگي ها و بي نظمي در DNA است.
همچنين به پيدا كردن ارتباط بين بيماري ها ، علائم و سلامت فرد كمك مي كند. قبل از ظهور تكنيك هاي قدرتمند تجزيه و تحليل داده ها ، تحقيق درباره ژنوميك يك كار زمانبر بود. اما امروزه استفاده از علم داده در مراقبت هاي بهداشتي آسان تر شده است. با كمك علم داده هاي مختلف و ابزارهاي كلان داده ، مي توان ژن هاي انسان را با انرژي و زمان كمتري تجزيه و تحليل كرد.
اين ابزارها به راحتي مي توانند مشكلات ژنتيكي خاص را بررسي كرده و بهترين پاسخ دارويي را براي نوع خاصي از ژن ها بيابند. Mapreduce ، SQL ، Galaxy و Bioconductor برخي از ابزارهاي مورد استفاده در اين زمينه هستند.
آخرين كلمه-آينده علم داده در سلامت
شكي نيست كه كاربرد علم داده در آينده ارزشمندتر مي شود ، پزشكان از كمك كافي برخوردار مي شوند و بيماران درمان كامل تري را دريافت خواهند كرد. در نهايت ، توصيه مي كنيم براي كسب اطلاعات بيشتر در مورد علم داده و كاربردهاي مختلف آن به وب سايت نيك آموز مراجعه كنيد.
مسئوليت تمام محتواي وب سايت بر عهده منبع اصلي است و بانك مشاغل Infojab هيچ مسئوليتي در قبال محتوا ندارد.
منبع :
چرا علم داده در حوزه بهداشت و درمان مورد استفاده قرار مي‌گيرد؟
- ۷ بازديد
- ۰ نظر