이제 전문가들은 가장 효과적인 방법을 찾기 위해 방대한 양의 데이터를 분석하고 있습니다. 새로운 의료 정보 과학 전략을 통해 다양한 분야에서 수집한 데이터 분석을 적용하여 의료 산업의 성장을 돕습니다. 의료 부문이 개혁의 태세를 갖추고 있다는 것은 부인할 수 없는 사실입니다.
ERM, 임상 연구, 웨어러블 모니터링 및 인터넷 검색을 사용하는 의료에는 정보 처리가 없습니다. 대다수의 환자가 온라인으로 건강 조언에 액세스하고 많은 개인이 Zocdoc과 같은 사이트를 사용하여 예약하기 때문에 데이터를 중앙 집중화하는 이보다 더 접근하기 쉬운 방법은 없었습니다.
다행히 의료 비즈니스는 환자 치료를 개선하고 최신 데이터 과학 혁신을 따라잡을 기회를 포착하고 있습니다.
의학은 보편적인 건강 관리를 향한 진행 상황을 측정하기 위해 정교한 건강 데이터 기반 시스템이 필요합니다.
의료 분야의 데이터 과학 응용:
의료 분야에는 미래의 의료 발전을 위한 길을 열어준 몇 가지 빅 데이터 애플리케이션이 있습니다. 의료 빅 데이터 애플리케이션 사례는 의약품 발견에서 의료 분야의 Python 사용에 이르기까지 의료 비즈니스를 빠르게 소비하고 있습니다. 이 직업을 추구하고 싶다면 배울 수 있습니다 데이터 과학 온라인 과정 위대한 학습에서.
데이터 관리 및 데이터 거버넌스
더 나은 데이터 관리의 가능성은 매우 큽니다. 엘리트 수준에서 보다 개방된 표준과 개선된 데이터 교환으로 전환하면 보건 서비스의 기능에 대한 실질적인 통찰력을 얻을 수 있습니다. 의사는 기계 학습의 결과로 더 공감하고 더 나은 치료를 제공할 수 있습니다. 의료 분야에서 데이터 관리의 목표는 해당 분야에서 일하는 사람들이 정보를 자유롭게 사용할 수 있도록 하는 것입니다.
건강 사업은 본질적으로 위험하기 때문에 데이터 처리는 기존 현황과 잠재적 결과를 분석하기 위해 극도의 주의를 기울여야 합니다. 또한 의료를 위한 데이터 분석은 최신 상태이고 포괄적이며 심층적이어야 합니다.
데이터 거버넌스가 의료의 필수 요소로 인식되고 있지만 의료 회사는 데이터 거버넌스를 비즈니스 우선 순위로 채택하는 속도를 높일 수 있습니다. 이 단어는 데이터 수명 관리에 적용되는 규칙, 정책, 프로세스, 역할 및 의무를 나타냅니다.
가장 기본적인 형태의 데이터 거버넌스는 데이터가 정확하고, 신뢰할 수 있고, 포괄적이고, 액세스 가능하고, 안전한지 확인하기 위한 일련의 지침입니다. 또한 정보 가치와 신뢰를 높이고 효율성과 비용 절감 효과를 제공하기 위한 중요한 촉진자입니다. 환자 참여, 진료 조정, 공중 보건 모두 데이터 거버넌스의 이점을 누릴 수 있습니다. 그것 없이는 다양한 의료 데이터 과학 비즈니스가 다양한 방식으로 데이터를 배포할 것입니다.
결과적으로 데이터 과학 응용 프로그램은 보다 효과적인 보안 전략과 보다 철저한 시스템 검사를 제공합니다.
워크플로 최적화 및 프로세스 개선
헬스케어에는 빅데이터 분석이 없기 때문에 인간의 '직감'에 기반한 선택이 많다. 의료 데이터 과학은 맞춤형 치료 전략의 개발을 가능하게 하고 의료 제공자가 시간과 부담을 더 잘 할당할 수 있도록 지원합니다.
데이터 과학 기술을 사용하면 인적 서비스 프레임워크의 전반적인 개발에 대해 보다 구조화된 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 모든 테스트, 시험, 예측 및 처리는 기계 학습 알고리즘에 대한 새로운 시나리오를 제공하여 글로벌 사회 보험 프레임워크의 논리적 한계를 강화합니다.
의료 영상 분석
임상 검사 및 의료 개입을 위해 신체의 시각적 그림을 설정하는 과정을 의료 영상이라고 합니다. 이는 임상의에게 수술 전에 인체를 검사하거나 장기를 모방하는 비침습적 접근 방식을 제공합니다. 의료 및 인공 지능의 성장이 증가함에 따라 의료의 데이터 과학 기술은 새로운 치료 및 치료 옵션을 여는 데 도움이 될 수 있습니다.
의료 영상은 사진을 규모에 따라 더 빠르고 정확하게 분석하는 계산 기능을 제공하기 때문에 지도 학습 및 비지도 학습으로 더 쉽게 만들어집니다. 흑색종을 식별하기 위해 CNN을 사용한 암 구금 연구 프로젝트는 컴퓨터 과학의 잠재력을 보여주는 훌륭한 예입니다.
시험의 기둥은 데이터 세트와 큰 라이브러리입니다. 입력한 데이터를 사용 가능한 데이터 세트와 비교할 때 획득한 정보 비트를 통해 환자의 예후를 더 잘 이해할 수 있습니다.
유전학/유전체학 – 치료 개인화
다른 유형의 게놈 프로필 시퀀싱이든 무엇이든 새로운 기술이 등장함에 따라 게놈 산업에 새로운 관점을 제공합니다. 오늘날의 방대한 데이터 볼륨으로 인해 유전 데이터는 현재 구조화되거나 적용될 수 있는 것보다 빠르게 생성됩니다.
많은 부분이 데이터 구조화 접근 방식이 데이터 획득 능력보다 훨씬 뒤떨어진다는 사실에 기인합니다. 의료 데이터 과학은 유익하지만 이해할 수 있어야 합니다.
결과적으로 DNA Nanopore Sequencer는 환자가 패혈성 쇼크를 예방하는 데 도움이 되는 도구입니다. 정보를 컴파일하는 데 소요되는 시간을 줄이는 유전자 코드 시퀀싱을 제공합니다. 이 프로그램은 또한 게놈 데이터를 검색하고 BAM 문서화를 제어하고 계산을 수행합니다.
예측 분석 및 의료
가장 단순한 형태의 예측 분석은 과거 경험(데이터)에서 학습하여 환자의 후속 행동을 예측하는 도구입니다. 현재와 미래의 사건에 대해 신뢰할 수 있는 추론을 하면 의료 데이터 과학을 성공적인 행동으로 연결합니다. 결과적으로 예상되는 위험과 기회가 발생하기 전에 식별할 수 있습니다.
헬스케어 비즈니스는 무서운 속도로 변화하고 있습니다. 주요 초점은 환자 결과를 개선하고 비용을 절감할 수 있는 많은 가능성을 열어주는 예측 분석입니다. 예측 분석은 과거 데이터를 사용하여 미래 결과를 예측합니다. 건강에 좋지 않은 영향을 미칠 위험이 가장 큰 사람들을 식별하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 원격 환자 모니터링을 허용하여 개별화된 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
임상의는 이러한 환자가 입원 및 재입원을 피할 수 있도록 건강 프로그램을 맞춤화할 수 있습니다. 질병 연구에 대한 관련 결과를 생성하기 위해 전문가는 빅 데이터 분석, 기계 학습 알고리즘 및 언어 처리와 같은 혁신을 사용할 수 있습니다. 결과적으로 환자는 자신의 건강 관리에 적극적인 역할을 할 수 있습니다.
최소한 이러한 종류의 분석은 의사가 건강 위험이 더 심각해지기 전에 예상하고 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 예측 분석과 빅 데이터가 결합되면 기업에 상당한 경쟁 우위를 제공합니다.
이제 데이터 과학이 의료 분야에서 큰 범위를 갖는다는 것이 분명해야 합니다. 이 분야에서 경력을 시작하려면 데이터 과학 인증 과정 위대한 학습에서. 그것은 당신이 이 분야를 마스터하고 당신의 경력에서 당신의 전망을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.
출처 : Plato Data Intelligence : Platodata.ai
