تعد بيانات الرعاية الصحية من بين البيانات الأكثر تعقيدًا وضخامة التي يتم إنتاجها في العالم اليوم. إن الكذب بين هذه الكومة الهائلة من بيانات الرعاية الصحية هي رؤى ثمينة يمكن أن تؤثر بشكل مباشر على نوعية حياة الإنسان وتحسنها. في حين أننا نفتقر إلى وسائل تحليل هذه البيانات حتى وقت قريب منذ عقد من الزمان ، فإن التقدم في تحليلات البيانات الكبيرة جعل تحليلات الرعاية الصحية حقيقة مميزة اليوم!
في منشور المدونة هذا ، دعنا نفحص المشكلات التي يمكن أن تحلها تحليلات البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية. دعونا نلقي نظرة أيضًا على بعض دراسات الحالة لتطبيق Big Data Analytics في الرعاية الصحية والأدوات المستخدمة.
لماذا تحليلات البيانات الضخمة في الرعاية الصحية؟
الفوائد الرئيسية لتطبيق تحليلات البيانات الضخمة في الرعاية الصحية هي:
- الاكتشاف المبكر والتحقق من الأوبئة
- الاكتشاف الدقيق وعلاج الأمراض ذات النجاح المنخفض في العلاج
- اكتشاف علاجات جديدة تعتمد على الجينوميات وتوصيف المريض
- منع الاحتيال في التأمين والمطالبات الطبية
- زيادة ربحية مؤسسات الرعاية الصحية
أدى ظهور الأجهزة القابلة للارتداء إلى تسهيل جمع بيانات الرعاية الصحية أكثر من أي وقت مضى. من تتبع بيانات اللياقة البدنية إلى رعاية المسنين والعناية المركزة ، أحدثت التكنولوجيا القابلة للارتداء ثورة في جمع البيانات في مجال الرعاية الصحية. في الواقع ، يتوقع تقرير Global Connected Health Market 2016-2020 أن ينمو سوق الخدمات الصحية العالمية المتصلة بمعدل نمو سنوي مركب يبلغ 26.54٪ خلال الفترة 2016-2020!
هي علاقة في جافا
يمكن تخزين البيانات التي تم جمعها باستخدام Hadoop وتحليلها باستخدام MapReduce و Spark.
البيانات الضخمة في الرعاية الصحية - حالة الاستخدام
يعد IBM Watson أحد أشهر تطبيقات البيانات الضخمة في الرعاية الصحية في الآونة الأخيرة ، وهو عبارة عن منصة حوسبة معرفية قوية لتحليلات الرعاية الصحية. وهي مجهزة بقدرات اللغة الطبيعية وتوليد الفرضيات والتعلم القائم على الأدلة لدعم المهنيين الطبيين أثناء اتخاذهم للقرارات.
هذه هي الطريقة التي يمكن بها للطبيب استخدام Watson للمساعدة في تشخيص المرضى وعلاجهم:
الخطوة 1 : يطرح الطبيب استعلامًا يصف أعراض المريض والعوامل ذات الصلة.
الخطوة 2: يقوم Watson بتحليل المدخلات من خلال استخراج بيانات المريض المتاحة للعوامل ذات الصلة مثل تاريخ صحة الأسرة والأدوية وتقارير الاختبار وما إلى ذلك ، كما يأخذ في الاعتبار ملاحظات الطبيب والدراسات السريرية والمقالات البحثية وغيرها من البيانات المماثلة.
الخطوه 3: يضع Watson قائمة بالتشخيصات مع الدرجات المقابلة التي تشير إلى مستوى الثقة لكل فرضية. هذا يساعد الطبيب - والمريض - على اتخاذ قرارات أكثر استنارة ودقة.
التشخيص المسند - التنفيذ:
كان أحد التطبيقات المعروفة لشركة IBM Watson هو ' واتسون لطب الأورام 'الذي طورته شركة IBM بالشراكة مع مركز ميموريال سلون كيترينج للسرطان (MSK) في نيويورك.
- فرضية: الفرضية الأساسية التي تم بناء التطبيق عليها هي - أطباء الأورام في MSK خبراء معروفون في أنواع معينة من السرطانات. إذا كان من الممكن تدريب IBM Watson على اكتساب خبراتهم ، فستصبح المعرفة متاحة لأي طبيب من أي ركن من أركان العالم.
- برنامج: يعد تطبيق Watson for Oncology تطبيقًا شاملاً لرعاية مرضى السرطان النخبة يمكن تشغيله على جهاز iPad أو أجهزة لوحية أخرى.
- تطبيق: لنأخذ حالة افتراضية لمريض في زاوية بعيدة من آسيا يعاني من شكل نادر من سرطان الرئة المرتبط وراثيًا. قد لا يكون لدى الأطباء في المستشفى حيث يتم علاج المريض الخبرة اللازمة لعلاج هذه السلالة المحددة من سرطان الرئة ، ولكن Watson for Oncology يفعل ذلك بمساعدة بيانات MSK Cancer Center.
أهمية هذا التطبيق بعيدة المدى حيث يمكن لأي طبيب من أي مكان في العالم الوصول إلى التطبيق بمجرد الحصول على ترخيص للبرنامج ومنح مرضاه إمكانية الوصول إلى علاج السرطان على مستوى عالمي. هذا هو سحر تحليلات الرعاية الصحية الناتجة عن الوصول إلى البيانات الضخمة في الرعاية الصحية!
يمكنك العثور على المزيد من حالات الاستخدام هذه المرتبطة بالتحليل التنبئي والعلاجات القائمة على الأدلة هنا .
دور Hadoop في تحليلات الرعاية الصحية
Hadoop هي التكنولوجيا الأساسية المستخدمة في العديد من منصات تحليلات الرعاية الصحية. هذا لأن Apache Hadoop هو الخيار المناسب للتعامل مع بيانات الرعاية الصحية الضخمة والمعقدة والتعامل بفعالية مع التحديات التي تعاني منها صناعة الرعاية الصحية. بعض الحجج لاستخدام Hadoop للعمل مع البيانات الكبيرة في الرعاية الصحية هي:
- يجعل Hadoop تخزين البيانات أقل تكلفة وأكثر توفرًا:
حاليًا ، 80٪ من جميع معلومات الرعاية الصحية هي بيانات غير منظمة. يتضمن ذلك ملاحظات الأطباء والتقارير الطبية ونتائج المختبر والأشعة السينية وصور التصوير بالرنين المغناطيسي والحيوية والبيانات المالية وغيرها. يوفر Hadoop للأطباء والباحثين الفرصة للعثور على رؤى من مجموعات البيانات التي كان من المستحيل التعامل معها في السابق.
- سعة التخزين والمناولة:
يمكن لمعظم مؤسسات الرعاية الصحية تخزين ما لا يزيد عن ثلاثة أيام من البيانات لكل مريض ، مما يحد من فرصة تحليل البيانات المنتجة. يمكن لـ Hadoop تخزين كمية هائلة من البيانات والتعامل معها ، مما يجعلها المرشح المثالي للوظيفة.
- يمكن أن يعمل Hadoop كمنظم بيانات وأيضًا كأداة تحليلية:
يساعد Hadoop الباحثين في العثور على الارتباطات في مجموعات البيانات مع العديد من المتغيرات ، وهي مهمة صعبة للبشر. هذا هو السبب في أنه الإطار الصحيح للعمل مع بيانات الرعاية الصحية.
هنا عرض توضيحي لتطبيق تحليلات البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية. سيساعدك هذا العرض التوضيحي MapReduce على كتابة برنامج يمكنه إزالة صور الأشعة المقطعية المكررة من قاعدة بيانات تضم 100 مليون صورة. يمكن العثور على الإجراء التدريجي والنهج والحل في هذا الفيديو التعليمي.
هذه مجرد واحدة من الحالات العديدة التي ساعد فيها تحليل البيانات الضخمة في حل مشكلات الرعاية الصحية الرئيسية وساهم في الكشف الفعال عن الأمراض والوقاية منها. Hadoop مهم للغاية في تحليل مجموعات البيانات العملاقة للوقاية والعلاج في الوقت المناسب من الأمراض المزمنة. هناك فرصة هائلة غير مستغلة في استخدام تحليلات البيانات الضخمة في الرعاية الصحية والوقت مناسب لمحترفي Hadoop للتصعيد ومواجهة التحدي!
لدى Edureka دورة تدريبية مباشرة بقيادة معلم حول البيانات الضخمة و Hadoop ، شارك في إنشائها ممارسو الصناعة.
لديك سؤال لنا؟ يرجى ذكر ذلك في قسم التعليقات وسنعاود الاتصال بك.
المنشورات ذات الصلة:
أهم 10 مهارات تقنية لإتقانها في عام 2016