Data penjagaan kesihatan adalah antara data paling kompleks dan banyak yang dihasilkan di dunia sekarang. Di antara sebilangan besar data penjagaan kesihatan ini adalah wawasan berharga yang secara langsung dapat mempengaruhi dan meningkatkan kualiti kehidupan manusia. Walaupun kami tidak memiliki cara untuk menganalisis data ini hingga sedekad yang lalu, kemajuan dalam Big Data Analytics telah menjadikan Healthcare Analytics sebagai kenyataan yang nyata hari ini!
Dalam catatan blog ini, mari kita kaji masalah yang dapat diselesaikan oleh Big Data analytics dalam domain penjagaan kesihatan. Mari kita lihat juga beberapa kajian kes mengenai penerapan Big Data Analytics dalam penjagaan kesihatan dan alat yang digunakan.
Mengapa Analisis Data Besar dalam Penjagaan Kesihatan?
Manfaat utama menggunakan analisis Big Data dalam penjagaan kesihatan adalah:
- Penemuan awal dan pemeriksaan wabak
- Pengesanan dan penyembuhan penyakit yang tepat yang berjaya mendapat rawatan yang rendah
- Penemuan rawatan baru berdasarkan genomik dan profil pesakit
- Pencegahan penipuan insurans dan tuntutan medi
- Peningkatan keuntungan institusi kesihatan
Kemunculan peranti yang boleh dipakai telah menjadikan pengumpulan data penjagaan kesihatan lebih mudah daripada sebelumnya. Dari penjejakan data kecergasan hingga perawatan geriatrik dan rawatan intensif, teknologi yang dapat dipakai telah merevolusikan pengumpulan data dalam penjagaan kesihatan. Malah, laporan Global Health Connected Market 2016-2020 meramalkan pasaran kesihatan bersambung global akan berkembang pada CAGR 26.54% dalam tempoh 2016-2020!
Data yang dikumpulkan dapat disimpan menggunakan Hadoop dan dianalisis menggunakan MapReduce dan Spark.
Data Besar dalam Penjagaan Kesihatan - Kes Penggunaan
Salah satu penerapan Big Data dalam Penjagaan Kesihatan yang paling terkenal sejak kebelakangan ini adalah IBM Watson, platform pengkomputeran kognitif yang kuat untuk analisis penjagaan kesihatan. Ini dilengkapi dengan kemampuan bahasa semula jadi, penghasilan hipotesis, dan pembelajaran berdasarkan bukti untuk menyokong profesional perubatan ketika mereka membuat keputusan.
Ini adalah bagaimana doktor boleh menggunakan Watson untuk membantu dalam mendiagnosis dan merawat pesakit:
Langkah 1 : Doktor mengemukakan pertanyaan yang menggambarkan gejala pesakit dan faktor-faktor yang berkaitan.
Langkah 2: Watson menguraikan input dengan melombong data pesakit yang ada untuk faktor-faktor yang relevan seperti sejarah kesihatan keluarga, ubat-ubatan, laporan ujian dan lain-lain dan juga mempertimbangkan catatan doktor, kajian klinikal, artikel penyelidikan dan data lain.
Langkah 3: Watson mengeluarkan senarai diagnosis dengan skor yang sesuai yang menunjukkan tahap keyakinan untuk setiap hipotesis. Ini membantu doktor - dan pesakit - membuat keputusan yang lebih tepat dan tepat.
Diagnosis Berasaskan Bukti - Pelaksanaan:
Salah satu aplikasi IBM Watson yang terkenal ialah ‘ Watson untuk Onkologi Aplikasi yang dikembangkan IBM bekerjasama dengan Pusat Kanser Memorial Sloan Kettering (MSK) New York.
- Premis: Premis asas di mana aplikasi dibina adalah ini - Ahli onkologi MSK adalah pakar terkenal dalam jenis kanser tertentu. Sekiranya IBM Watson dapat dilatih untuk menggunakan kepakaran mereka, maka pengetahuan itu tersedia untuk mana-mana doktor dari mana-mana sudut dunia.
- Program: Aplikasi Watson untuk Onkologi adalah aplikasi sehenti untuk rawatan barah elit yang boleh dijalankan pada iPad atau tablet lain.
- Permohonan: Mari kita lihat kes hipotesis pesakit di pelosok Asia yang menderita bentuk barah paru-paru yang jarang dikaitkan dengan genetik. Doktor di hospital di mana pesakit dirawat mungkin tidak mempunyai kepakaran yang diperlukan untuk merawat barah paru-paru spesifik ini, tetapi Watson untuk Onkologi melakukannya dengan bantuan data Pusat Kanser MSK.
Kepentingan aplikasi ini sangat luas kerana mana-mana doktor dari mana sahaja di dunia dapat mengakses aplikasi ini dengan hanya mendapatkan lesen untuk program ini dan memberi pesakit mereka akses kepada rawatan barah bertaraf dunia. Itulah keajaiban analisis penjagaan kesihatan yang dilahirkan daripada akses ke Big Data dalam penjagaan kesihatan!
Anda boleh mendapatkan lebih banyak kes penggunaan seperti yang berkaitan dengan analisis ramalan dan rawatan berdasarkan bukti di sini .
Peranan Hadoop dalam Analisis Penjagaan Kesihatan
Hadoop adalah teknologi asas yang digunakan dalam banyak platform analisis penjagaan kesihatan. Ini kerana, Apache Hadoop sangat tepat untuk menangani data penjagaan kesihatan yang besar dan kompleks dan berkesan menangani cabaran yang melanda industri kesihatan. Beberapa hujah untuk menggunakan Hadoop untuk bekerja dengan Big Data dalam Healthcare adalah:
tutorial amazon ec2 untuk pemula
- Hadoop menjadikan penyimpanan data lebih murah dan lebih banyak tersedia:
Pada masa ini, 80% daripada semua maklumat penjagaan kesihatan adalah data tidak berstruktur. Ini termasuk nota doktor, laporan perubatan, hasil makmal, sinar-X, gambar MRI, data vital dan data kewangan. Hadoop memberi peluang kepada doktor dan penyelidik untuk mencari pandangan dari kumpulan data yang sebelumnya tidak mungkin dikendalikan.
- Kapasiti dan pengendalian simpanan:
Sebilangan besar organisasi penjagaan kesihatan dapat menyimpan data bernilai tidak lebih dari tiga hari setiap pesakit, sehingga membatasi peluang untuk analisis data yang dihasilkan. Hadoop dapat menyimpan dan menangani sejumlah besar data, menjadikannya calon yang ideal untuk pekerjaan itu.
- Hadoop dapat berfungsi sebagai penyelenggara data dan juga sebagai alat analisis:
Hadoop membantu penyelidik mencari korelasi dalam kumpulan data dengan banyak pemboleh ubah, tugas yang sukar bagi manusia. Inilah sebabnya mengapa kerangka kerja yang tepat untuk bekerja dengan data penjagaan kesihatan.
Berikut adalah demo untuk aplikasi Big Data Analytics dalam penjagaan kesihatan. Demo MapReduce ini akan membantu anda menulis program yang dapat menghilangkan pendua gambar imbasan CT dari pangkalan data 100 juta gambar. Prosedur, pendekatan dan penyelesaian langkah demi langkah boleh didapati dalam tutorial video ini.
Ini adalah salah satu daripada banyak contoh di mana analisis Big Data telah membantu menyelesaikan masalah kesihatan yang besar dan menyumbang kepada pengesanan dan pencegahan penyakit yang berkesan. Hadoop sangat relevan dalam analisis set data humongous untuk pencegahan dan rawatan penyakit kronik tepat pada masanya. Terdapat peluang besar yang belum dimanfaatkan dalam penggunaan Big Data Analytics dalam penjagaan kesihatan dan waktunya tepat bagi para profesional Hadoop untuk melangkah dan menyahut cabaran!
Edureka mempunyai kursus langsung dan pengajaran yang diketuai oleh Big Data & Hadoop, yang dicipta bersama oleh pengamal industri.
Ada soalan untuk kami? Sila sebutkan di bahagian komen dan kami akan menghubungi anda.
Catatan berkaitan:
10 Kemahiran Teknologi Terhangat untuk Dikuasai pada tahun 2016