נתוני שירותי הבריאות הם בין הנתונים המורכבים והנפחים ביותר המיוצרים כיום בעולם. בין הערימה העצומה הזו של נתוני הבריאות יש תובנות יקרות שיכולות להשפיע ישירות ולשפר את איכות חיי האדם. אמנם חסרו לנו אמצעים לניתוח נתונים עד לפני כעשור, אך ההתקדמות ב- Big Data Analytics הפכה את Healthcare Analytics למציאות מובהקת כיום!
בפוסט בבלוג זה, נבחן את הבעיות שניתוח ביג דאטה יכול לפתור בתחום הבריאות. בואו נסתכל גם על מספר מקרים של יישום ניתוח נתונים גדולים בתחום הבריאות והכלים בהם משתמשים.
מדוע ניתוח נתונים גדולים בתחום הבריאות?
היתרונות העיקריים של יישום ניתוח נתונים גדולים בתחום הבריאות הם:
- גילוי מוקדם ובדיקת מגיפות
- איתור וריפוי מדויקים של מחלות עם הצלחה נמוכה בטיפול
- גילוי טיפולים חדשים המבוססים על גנומיקה ופרופיל מטופלים
- מניעת הונאות ביטוח ותיווך
- עלייה ברווחיות מוסדות הבריאות
הופעתם של מכשירים לבישים הפכה את איסוף נתוני הבריאות לקלה מאי פעם. החל ממעקב אחר נתוני כושר ועד טיפול גריאטרי וטיפול נמרץ, טכנולוגיה לבישה חוללה מהפכה באיסוף הנתונים בתחום הבריאות. למעשה, דו'ח שוק הבריאות העולמי מחובר לשנת 2016-2020 צופה כי שוק הבריאות המחובר העולמי יגדל ב- CAGR של 26.54% בתקופה 2016-2020!
מדריכי SQL SQL למתחילים
ניתן לאחסן את הנתונים שנאספו כך באמצעות Hadoop ולנתח אותם באמצעות MapReduce ו- Spark.
נתונים גדולים בתחום הבריאות - מקרה שימוש
אחת היישומים הידועים ביותר של Big Data בתחום הבריאות בתקופה האחרונה היא IBM Watson, פלטפורמת מחשוב קוגניטיבית חזקה לניתוחי בריאות. הוא מצויד ביכולות שפה טבעיות, יצירת השערות ולמידה מבוססת ראיות לתמיכה באנשי מקצוע בתחום הרפואה בעת קבלת ההחלטות.
כך יכול רופא להשתמש בווטסון כדי לסייע באבחון וטיפול בחולים:
שלב 1 : רופא מציב שאילתה המתארת תסמינים של המטופל וגורמים קשורים.
שלב 2: ווטסון מנתח את התשומות על ידי כריית נתוני מטופלים זמינים לגורמים רלוונטיים כגון היסטוריה של בריאות המשפחה, תרופות, דוחות בדיקות וכו 'וכן שוקל הערות רופאים, מחקרים קליניים, מאמרי מחקר ונתונים אחרים כאלה.
שלב 3: ווטסון מוציא רשימת אבחונים עם ציונים מקבילים המעידים על רמת הביטחון של כל השערה. זה עוזר לרופא - ולמטופל - לקבל החלטות מושכלות ומדויקות יותר.
אבחון מבוסס ראיות - יישום:
אחד היישומים הידועים של IBM Watson היה ' ווטסון לאונקולוגיה היישום שפיתחה יבמ בשותפות עם מרכז הסרטן Memorial Sloan Kettering בניו יורק (MSK).
- הַנָחַת יְסוֹד: הנחת היסוד שעליה מבוססת האפליקציה היא זו - אונקולוגים של MSK הם מומחים ידועים בסוגים מסוימים של סרטן. אם ניתן להכשיר את IBM ווטסון לקחת על עצמם את המומחיות שלהם, הידע הופך זמין לכל רופא מכל פינה בעולם.
- תכנית: אפליקציית ווטסון לאונקולוגיה היא יישום חד-פעמי לטיפול בסרטן מובחר שיכול לרוץ על אייפד או טאבלטים אחרים.
- יישום: בוא ניקח מקרה היפותטי של מטופל בפינה רחוקה באסיה הסובל מצורה נדירה של סרטן ריאות שקשור גנטית. לרופאים בבית החולים בו המטופל מטפל אולי אין את המומחיות הדרושה לטיפול בזן ספציפי זה של סרטן ריאות, אך ווטסון לאונקולוגיה עושה זאת בעזרת נתוני מרכז הסרטן MSK.
המשמעות של אפליקציה זו מרחיקת לכת שכן כל רופא מכל מקום בעולם יכול לגשת לאפליקציה רק על ידי קבלת רישיון לתוכנית ולתת למטופליהם גישה לטיפול בסרטן ברמה עולמית. כזה הוא הקסם של ניתוחי בריאות שנולד מתוך גישה לביג דאטה בבריאות!
תוכלו למצוא מקרי שימוש כאלה הקשורים לניתוח ניבוי וטיפולים מבוססי ראיות כאן .
תפקידה של Hadoop ב- Healthcare Analytics
Hadoop היא הטכנולוגיה הבסיסית המשמשת בפלטפורמות ניתוח בריאות רבות. הסיבה לכך היא כי אפאצ'י הדופ הוא המתאים ביותר לטפל בנתוני הבריאות העצומים והמורכבים ולהתמודד ביעילות עם האתגרים הפוקדים את ענף הבריאות. כמה טיעונים לשימוש ב- Hadoop לעבודה עם Big Data בתחום הבריאות הם:
- Hadoop הופכת את אחסון הנתונים לזול יותר וזמין יותר:
נכון לעכשיו, 80% מכל המידע הרפואי הוא נתונים לא מובנים. זה כולל הערות רופאים, דוחות רפואיים, תוצאות מעבדה, צילומי רנטגן, תמונות MRI, ויטמינים ונתונים פיננסיים בין היתר. Hadoop מספק לרופאים וחוקרים את האפשרות למצוא תובנות ממערכי נתונים שלא היה אפשר קודם לכן לטפל בהם.
- קיבולת אחסון וטיפול:
מרבית ארגוני הבריאות יכולים לאחסן נתונים של יותר משלושה ימים לכל מטופל, מה שמגביל את ההזדמנות לניתוח הנתונים המיוצרים. Hadoop יכול לאחסן ולטפל בכמות עצומה של נתונים, מה שהופך אותו למועמד האידיאלי לתפקיד.
- Hadoop יכול לשמש כמארגן נתונים וגם ככלי ניתוח:
Hadoop מסייע לחוקרים למצוא התאמות במערכי נתונים עם משתנים רבים, משימה קשה לבני אדם. זו הסיבה שהיא המסגרת הנכונה לעבוד עם נתוני בריאות.
הנה הדגמה ליישום Big Data Analytics בבריאות. הדגמה זו של MapReduce תעזור לך לכתוב תוכנית שתוכל לבטל את תמונות סריקת ה- CT הכפולות ממאגר של 100 מיליון תמונות. ההליך, הגישה והפתרון שלב אחר שלב ניתן למצוא במדריך וידאו זה.
זהו רק אחד המקרים הרבים בהם ניתוח ביג דאטה סייע בפתרון בעיות מרכזיות בתחום הבריאות ותרם לגילוי יעיל ולמניעת מחלות. Hadoop רלוונטי ביותר לניתוח מערכי נתונים הומניים למניעה וטיפול בזמן של מחלות כרוניות. יש הזדמנות עצומה שלא נוצלה בשימוש ב- Big Data Analytics בבריאות והזמן מתאים לאנשי מקצוע של Hadoop לעלות על עצמם ולקבל על עצמם את האתגר!
לאדוריקה קורס חי ומדריך בנושא Big Data & Hadoop, שנוצר על ידי מתרגלים בתעשייה.
מה ההבדל בין jquery ל- javascript
יש לך שאלה עבורנו? אנא הזכיר זאת בסעיף ההערות ונחזור אליך.
פוסטים קשורים:
10 המיומנויות הטכניות החמות ביותר לשליטה בשנת 2016