8 примеров применения науки о данных в здравоохранении (с определениями)

2 сентября 2021 г.

Наука о данных играет важную роль в улучшении медицинских услуг и технологий. Он имеет широкое применение в области медицины, принося пользу пациентам, практикующим врачам, исследователям и тем, кто работает на административных должностях. Изучение науки о данных в здравоохранении может помочь вам понять ее применение, лучше использовать ее или решить, подходит ли вам карьера в науке о данных и медицине. В этой статье мы объясним, что такое наука о данных в сфере здравоохранения, и рассмотрим восемь примеров ее применения в здравоохранении.

Что такое наука о данных в здравоохранении?

Наука о данных в здравоохранении — это область исследования, в которой используется научный метод для интерпретации шаблонов данных и получения знаний, применимых к области медицины. В науке о данных исследователи используют статистику, информатику и различные методы анализа данных, чтобы собирать информацию, обрабатывать ее и делать выводы. Специалист по данным обладает навыками, необходимыми для разработки алгоритмов и других компьютерных программных систем для сбора и интерпретации неструктурированных наборов данных для определенных функций. В здравоохранении наука о данных имеет разнообразные применения, которые приносят пользу пациентам, поставщикам медицинских услуг, политикам и административным руководителям.

Как здравоохранение использует науку о данных

Вот восемь способов, которыми индустрия здравоохранения использует науку о данных:

1. Медицинская визуализация

Первое применение науки о данных в здравоохранении — медицинская визуализация. Врачи часто полагаются на результаты таких сканирований, как рентген, МРТ и компьютерная томография, чтобы визуализировать внутренние части тела и поставить диагноз. Тем не менее, даже при интенсивной подготовке может быть трудно идентифицировать микроскопические детали, сигнализирующие о травме, состоянии или болезни. Например, врачу может быть трудно увидеть микротрещину кости при просмотре рентгеновского снимка, поэтому он может полагаться на технологии, разработанные с использованием науки о данных, для анализа отсканированных изображений. Эти программы могут сегментировать изображения и сканировать их на наличие аномалий.

2. Фармацевтическая разработка

Разработка новых лекарственных препаратов требует комплексного анализа химических и биологических процессов. Наука о данных может поддержать усилия исследователей в области фармацевтики, предоставляя подробный анализ и прогнозы того, как различные химические соединения могут влиять на организм человека. Эти анализы могут занять меньше времени для обработки, ограничить возможность человеческой ошибки и эффективно работать с обширными наборами данных. Основываясь на расчетах программного обеспечения для обработки данных, исследователи-фармацевты могут разрабатывать более эффективные и точные лекарства с большей эффективностью, чем без этой технологии.

Например, исследователи могут использовать программное обеспечение для разработки фармацевтических препаратов для сбора исторической информации об эффективности лекарств и сравнения этих результатов с прогнозом того, насколько хорошо новое лекарство может работать для лечения того же состояния. Результаты могут показать, что предыдущий препарат хорошо работает для определенных групп людей, в то время как новый может работать лучше для другой клинической популяции. Основываясь на этой информации, команда фармацевтов может принимать решения о том, как продвигать лекарство на рынок, и консультировать врачей по поводу того, какие лекарства следует назначать, исходя из индивидуальных потребностей их пациентов.

3. Прогнозное моделирование и аналитика

Прогнозная аналитика является важной областью исследований в области здравоохранения. Это позволяет исследователям-медикам находить закономерности в генетике человека, окружающей среде, симптомах и состояниях, чтобы они могли лучше понять причины болезней и эффективность различных методов лечения. Ученые, работающие с данными, могут работать с исследователями в области здравоохранения для разработки программ, которые предсказывают краткосрочные и долгосрочные последствия для здоровья определенных переменных для выявления групп риска, определения профилактических мер, определения потребностей в долгосрочной помощи и поддержки принятия других медицинских решений на основе по аналитике данных.

Например, специалист по данным может работать с исследователем общественного здравоохранения для сбора информации об общем состоянии здоровья определенного сообщества. Они могут разрабатывать компьютерное программное обеспечение специально для анализа рисков для здоровья, с которыми сталкивается сообщество. На основании результатов они могут порекомендовать сообществу реализовать определенную политику, снижающую риски для здоровья, или инвестировать в строительство большего количества медицинских учреждений для лечения наиболее распространенных заболеваний в их районе.

4. Отслеживание и профилактика заболеваний

Предиктивная аналитика также применяется для отслеживания и предотвращения распространения заболеваний. Исследователи данных разработали системы, которые отслеживают и моделируют распространение инфекционных заболеваний в сообществах, и эти модели могут помочь им предсказать долгосрочное воздействие этих заболеваний. Прогнозируя распространение болезни, специалисты по обработке и анализу данных и исследователи в области здравоохранения могут разрабатывать мероприятия, направленные на остановку, замедление или управление инфекцией на различных уровнях.

Например, эти исследователи могут предсказать, насколько широко распространится заболевание в течение определенного периода времени, определяя уровень заражения и вычисляя другие факторы, которые могут способствовать или препятствовать его распространению. Если исследователь выявляет вспышку инфекционного заболевания в сообществе, он может рассчитать риск его распространения на соседние регионы и разработать меры по снижению его воздействия.

5. Ведение медицинской карты пациента

Еще одним применением науки о данных в здравоохранении является управление медицинскими картами пациентов. Большинство медицинских карт пациентов являются электронными, что позволяет поставщикам медицинских услуг легко обмениваться, хранить, обновлять и защищать информацию о пациентах. Специалисты по данным могут работать со специалистами по информатике в области здравоохранения для разработки этих систем. Кроме того, по мере того, как услуги телемедицины становятся все более распространенными и доступными для населения, все больше пациентов используют онлайн-системы для управления своими врачебными назначениями и рецептами. Ученые, работающие с данными, используют свой опыт проектирования для разработки услуг телемедицины, которые приносят пользу пациентам и практикующим врачам.

6. Виртуальная помощь

Специалисты по данным могут разрабатывать приложения, которые предоставляют виртуальную медицинскую помощь пациентам и врачам. Например, они разработали приложения, которые позволяют пациентам вводить свои симптомы, чтобы узнать, какие состояния здоровья могут их вызвать. Приложения виртуального помощника также могут помочь пациентам отслеживать свои лекарства и симптомы, напоминать им о предстоящих встречах и предупреждать их, когда они получают результаты анализов. В дополнение к помощи пациентам приложения виртуального помощника могут помочь поставщикам, отслеживая их запланированные встречи и помогая им собирать информацию о пациентах для постановки диагнозов и планирования лечения.

7. Цифровая безопасность

Цифровая безопасность — важное применение науки о данных в здравоохранении. Обеспечение конфиденциальности медицинских записей пациентов, предотвращение мошенничества и конфиденциальность информации о страховании и выставлении счетов пациентов являются важными аспектами защиты пациентов и их информации. Специалисты по данным уделяют первостепенное внимание безопасности при разработке систем медицинской информатики и постоянно обновляют эти технологии для повышения безопасности. Помимо разработки систем, предотвращающих непроверенный доступ к информации о пациентах, специалисты по обработке и анализу данных отслеживают подозрительную активность и анализируют тенденции в области безопасности, чтобы поддерживать медицинские системы в актуальном состоянии и надежно защищать их.

8. Взаимодействие с пациентами

Наконец, отрасль здравоохранения может внедрить науку о данных для привлечения пациентов и поощрения соблюдения планов лечения. Подобно приложениям виртуального помощника, существуют цифровые приложения, которые помогают пациентам отслеживать и управлять своими назначениями, лекарствами, лечением и работой в лаборатории. Цифровые приложения также могут сделать более удобным для пациентов обращение к своим поставщикам медицинских услуг с вопросами или запись на прием.

Другие приложения для взаимодействия с пациентами помогают пациентам узнавать о медицинских состояниях, предоставляя интерактивные платформы. Эти программы позволяют пациентам изучать информацию о своем состоянии в своем собственном темпе или в том стиле, который им больше всего подходит, например, с помощью простых игр или коротких информативных видеороликов. Эти приложения могут принести пользу детям, предоставляя им информацию о здоровье в простом формате.