Các chuyên gia hiện đang phân tích số lượng lớn dữ liệu để xem cách nào hoạt động tốt nhất. Chiến lược khoa học thông tin chăm sóc sức khỏe mới cho phép áp dụng phân tích dữ liệu thu thập từ các lĩnh vực khác nhau để giúp ngành chăm sóc sức khỏe phát triển. Đơn giản là không thể phủ nhận rằng lĩnh vực chăm sóc sức khỏe đã sẵn sàng để cải cách.
Không có xử lý thông tin trong chăm sóc sức khỏe với ERM, nghiên cứu lâm sàng, theo dõi thiết bị đeo được và tìm kiếm trên internet. Chưa bao giờ có một phương pháp dễ tiếp cận hơn để tập trung dữ liệu, với phần lớn bệnh nhân truy cập tư vấn sức khỏe trực tuyến và nhiều cá nhân sử dụng các trang web như Zocdoc để đặt lịch hẹn.
May mắn thay, ngành kinh doanh chăm sóc sức khỏe đang nắm bắt cơ hội để cải thiện dịch vụ chăm sóc bệnh nhân và bắt kịp với những đột phá mới nhất về khoa học dữ liệu.
Y học sẽ yêu cầu một hệ thống dựa trên dữ liệu y tế phức tạp để đo lường sự tiến bộ trong việc chăm sóc sức khỏe toàn dân.
Ứng dụng khoa học dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe:
Có một số ứng dụng dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe đã mở đường cho những tiến bộ y tế trong tương lai. Các trường hợp ứng dụng dữ liệu lớn chăm sóc sức khỏe đang nhanh chóng tiêu thụ ngành kinh doanh chăm sóc sức khỏe, từ việc phát hiện ra thuốc cho đến việc sử dụng Python trong chăm sóc sức khỏe. Nếu muốn theo đuổi nghề này, bạn có thể học khóa học trực tuyến khoa học dữ liệu tại Học tập tuyệt vời.
Quản lý dữ liệu & Quản trị dữ liệu
Có một khả năng rất lớn để quản lý dữ liệu tốt hơn. Chuyển sang các tiêu chuẩn cởi mở hơn và trao đổi dữ liệu được cải thiện ở cấp độ ưu tú mang lại những hiểu biết thực tế về hoạt động của Dịch vụ Y tế. Các bác sĩ sẽ có thể trở nên đồng cảm hơn và đưa ra phương pháp điều trị tốt hơn nhờ máy học. Mục tiêu của quản lý dữ liệu trong ngành chăm sóc sức khỏe là cung cấp thông tin miễn phí cho những người hoạt động trong lĩnh vực này.
Bởi vì kinh doanh y tế có tính chất rủi ro, việc xử lý dữ liệu phải được thực hiện hết sức thận trọng để phân tích tình trạng hiện có và kết quả tiềm năng. Hơn nữa, phân tích dữ liệu cho chăm sóc sức khỏe phải cập nhật, toàn diện và chuyên sâu.
Trong khi quản trị dữ liệu được thừa nhận là một công việc cần thiết trong chăm sóc sức khỏe, các công ty chăm sóc sức khỏe có cơ hội đẩy nhanh việc áp dụng quản trị dữ liệu như một ưu tiên kinh doanh. Từ này đề cập đến các quy tắc, chính sách, quy trình, vai trò và nghĩa vụ liên quan đến việc quản lý tuổi thọ của dữ liệu.
Quản trị dữ liệu, ở dạng cơ bản nhất, là một tập hợp các hướng dẫn để đảm bảo rằng dữ liệu là chính xác, đáng tin cậy, toàn diện, có thể truy cập và an toàn. Nó cũng là một công cụ hỗ trợ quan trọng để tăng giá trị thông tin và sự tin cậy, cũng như mang lại hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Sự tham gia của bệnh nhân, phối hợp chăm sóc và sức khỏe cộng đồng đều được hưởng lợi từ quản trị dữ liệu. Nếu không có nó, các doanh nghiệp khoa học dữ liệu chăm sóc sức khỏe khác nhau sẽ phân phối dữ liệu theo những cách khác nhau.
Kết quả là, các ứng dụng khoa học dữ liệu cung cấp một chiến lược bảo mật hiệu quả hơn cũng như kiểm tra hệ thống kỹ lưỡng hơn.
Cải tiến quy trình và tối ưu hóa quy trình làm việc
Bởi vì không có phân tích dữ liệu lớn trong chăm sóc sức khỏe, nhiều lựa chọn chính được thực hiện dựa trên 'bản năng ruột' của con người. Khoa học dữ liệu y tế cho phép phát triển một chiến lược điều trị phù hợp và hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phân bổ thời gian và gánh nặng tốt hơn.
Việc sử dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu cho phép một cách tiếp cận có cấu trúc hơn đối với sự phát triển tổng thể của khuôn khổ dịch vụ con người. Mỗi bài kiểm tra, bài kiểm tra, dự đoán và điều trị đều đưa ra một kịch bản mới cho các thuật toán máy học, củng cố những hạn chế hợp lý của khuôn khổ bảo hiểm xã hội toàn cầu.
Phân tích hình ảnh y tế
Quá trình thiết lập hình ảnh trực quan của cơ thể để khám lâm sàng và can thiệp y tế được gọi là hình ảnh y học. Nó cung cấp cho các bác sĩ lâm sàng một phương pháp tiếp cận không xâm lấn để kiểm tra cơ thể người hoặc mô phỏng các cơ quan trước khi phẫu thuật. Với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của chăm sóc sức khỏe và trí tuệ nhân tạo, công nghệ khoa học dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe có thể giúp mở ra các lựa chọn điều trị và chăm sóc mới.
Hình ảnh y tế được thực hiện dễ dàng hơn với việc học có giám sát và không giám sát vì nó cung cấp khả năng tính toán giúp phân tích hình ảnh nhanh hơn và chính xác hơn trên quy mô lớn. Một dự án nghiên cứu ngăn chặn ung thư sử dụng CNN để xác định khối u ác tính là một minh họa tuyệt vời về tiềm năng khoa học máy tính.
Trụ cột của kỳ thi là bộ dữ liệu và thư viện lớn của chúng. Khi nhập dữ liệu được so sánh với các bộ dữ liệu có sẵn, các bit thông tin thu được cung cấp sự hiểu biết tốt hơn về tiên lượng của bệnh nhân.
Di truyền / Genomics - Cá nhân hóa điều trị
Khi các công nghệ mới xuất hiện, cho dù đó là các kiểu giải trình tự hồ sơ bộ gen khác nhau hay bất cứ thứ gì khác, nó mang lại cho ngành công nghiệp gen một cái nhìn mới mẻ. Dữ liệu di truyền hiện được tạo nhanh hơn so với việc nó có thể được cấu trúc hoặc áp dụng vì khối lượng dữ liệu khổng lồ ngày nay.
Phần lớn nguyên nhân là do các phương pháp tiếp cận cấu trúc dữ liệu tụt hậu xa so với khả năng thu thập dữ liệu. Khoa học dữ liệu chăm sóc sức khỏe là có lợi, nhưng bạn phải có khả năng hiểu nó.
Do đó, DNA Nanopore Sequencer là một công cụ hỗ trợ bệnh nhân trong việc ngăn ngừa sốc nhiễm trùng. Nó cung cấp trình tự mã di truyền, giúp giảm thời gian biên dịch thông tin. Chương trình cũng truy xuất dữ liệu bộ gen, kiểm soát tài liệu BAM và thực hiện tính toán.
Phân tích dự đoán & Chăm sóc sức khỏe
Phân tích dự đoán, ở dạng đơn giản nhất, là một công cụ học hỏi từ kinh nghiệm trong quá khứ (dữ liệu) để dự đoán hành vi tiếp theo của bệnh nhân. Việc đưa ra những suy luận đáng tin cậy về những lần xảy ra hiện tại và tương lai giúp kết nối khoa học dữ liệu chăm sóc sức khỏe với hành động thành công. Kết quả là, các nguy cơ và cơ hội có thể được xác định trước khi chúng phát sinh.
Ngành kinh doanh chăm sóc sức khỏe đang thay đổi với tốc độ chóng mặt. Trọng tâm chính của nó là phân tích dự đoán, mở ra rất nhiều cánh cửa để cải thiện kết quả của bệnh nhân và cắt giảm chi phí. Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để dự báo kết quả trong tương lai. Nó rất có thể sẽ hỗ trợ trong việc xác định những người có nguy cơ bị hậu quả sức khỏe kém nhất. Nó cũng có thể hỗ trợ việc điều trị theo từng cá nhân bằng cách cho phép theo dõi bệnh nhân từ xa.
Các bác sĩ lâm sàng có thể điều chỉnh các chương trình sức khỏe cho những bệnh nhân này để giúp họ tránh phải nhập viện và tái phát. Để tạo ra các phát hiện có liên quan cho các nghiên cứu về bệnh tật, các chuyên gia có thể sử dụng các đổi mới như phân tích dữ liệu lớn, thuật toán học máy và xử lý ngôn ngữ. Do đó, bệnh nhân sẽ có thể đóng một vai trò tích cực trong việc chăm sóc sức khỏe của chính họ.
Ít nhất, loại phân tích này có thể hỗ trợ các bác sĩ dự đoán và giảm nguy cơ sức khỏe trước khi chúng trở nên nghiêm trọng hơn. Khi phân tích dự đoán và dữ liệu lớn được kết hợp, nó mang lại cho doanh nghiệp một lợi thế cạnh tranh đáng kể.
Hiện nay cần rõ ràng rằng khoa học dữ liệu có phạm vi rộng lớn trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Để bắt đầu sự nghiệp của bạn trong lĩnh vực này, hãy các khóa học chứng chỉ khoa học dữ liệu từ Học tập tuyệt vời. Nó sẽ giúp bạn thành thạo ngành học này và cải thiện triển vọng trong sự nghiệp của bạn.
Nguồn: Plato Data Intelligence: Platodata.ai