Ang data ng pangangalaga ng kalusugan ay kabilang sa pinaka kumplikado at voluminous na data na ginawa sa mundo ngayon. Ang pagsisinungaling sa napakalaking tumpok ng data ng pangangalagang pangkalusugan ay mahalagang pananaw na maaaring direktang makaapekto at mapabuti ang kalidad ng buhay ng tao. Habang nagkulang kami ng paraan ng pag-aralan ang data na ito hanggang noong isang dekada na ang nakakalipas, ang pag-unlad sa Big Data Analytics ay ginawang isang natatanging katotohanan ngayon ang Healthcare Analytics!
Sa post sa blog na ito, suriin natin ang mga problema na maaaring malutas ng Big Data analytics sa domain ng pangangalagang pangkalusugan. Tingnan din natin ang ilang mga pag-aaral ng kaso ng aplikasyon ng Big Data Analytics sa pangangalaga ng kalusugan at mga tool na ginagamit.
Bakit ang Big Data Analytics sa Healthcare?
Ang pinakamahalagang benepisyo ng paglalapat ng Big Data analytics sa pangangalaga ng kalusugan ay:
pag-uuri ng isang array sa c ++ program
- Maagang pagtuklas at pagsusuri ng mga epidemya
- Tamang pagtuklas at pagaling ng mga sakit na may mababang tagumpay sa paggamot
- Pagtuklas ng mga bagong paggamot batay sa genomics at profiling ng pasyente
- Pag-iwas sa pandaraya ng seguro at medi-claim
- Taasan ang kakayahang kumita ng mga institusyong pangkalusugan
Ang pagkakaroon ng mga naisusuot na aparato ay ginawang madali ang koleksyon ng data ng pangangalaga ng kalusugan kaysa dati. Mula sa pagsubaybay sa data ng fitness hanggang sa pangangalaga sa geriatric at masinsinang pangangalaga, ang naisusuot na teknolohiya ay binago ang koleksyon ng data sa pangangalagang pangkalusugan. Sa katunayan, tinataya ng ulat ng Global Connected Health Market 2016-2020 ang pandaigdigang konektadong merkado ng kalusugan na lumago sa isang CAGR na 26.54% sa panahon ng 2016-2020!
Ang data kaya nakolekta ay maaaring itago gamit ang Hadoop at pinag-aralan gamit ang MapReduce at Spark.
Malaking Data sa Pangangalaga sa Kalusugan - Gumamit ng Kaso
Ang isa sa mga kilalang pagpapatupad ng Big Data sa Healthcare sa mga nagdaang panahon ay ang IBM Watson, isang malakas na platform ng computing nagbibigay-malay para sa healthcare analytics. Nilagyan ito ng mga likas na kakayahan sa wika, pagbuo ng teorya, at pag-aaral na nakabatay sa katibayan upang suportahan ang mga medikal na propesyonal habang nagpapasiya.
Ito ay kung paano maaaring gamitin ng isang manggagamot ang Watson upang makatulong sa pag-diagnose at paggamot sa mga pasyente:
Hakbang 1 : Nag-poses ang isang manggagamot ng isang query na naglalarawan ng mga sintomas ng pasyente at mga kaugnay na kadahilanan.
Hakbang 2: Ini-parse ni Watson ang mga input sa pamamagitan ng pagmimina ng magagamit na data ng pasyente para sa mga nauugnay na kadahilanan tulad ng kasaysayan ng kalusugan sa pamilya, mga gamot, ulat sa pagsusuri atbp at isinasaalang-alang din ang mga tala ng doktor, klinikal na pag-aaral, mga artikulo sa pagsasaliksik at iba pang nasabing data.
hanapin ang pinakamalaking elemento sa array java
Hakbang 3: Naglalagay si Watson ng isang listahan ng mga diagnosis na may kaukulang mga marka na nagpapahiwatig ng antas ng kumpiyansa para sa bawat teorya. Tinutulungan nito ang doktor - at ang pasyente - na gumawa ng mas maraming kaalaman at tumpak na mga desisyon.
Diagnosis na Batay sa Ebidensya - Pagpapatupad:
Ang isa sa mga kilalang aplikasyon ng IBM Watson ay ang ‘ Watson para sa Oncology 'Application na binuo ng IBM sa pakikipagsosyo sa New York's Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK).
- Premise: Ang pangunahing saligan kung saan binuo ang aplikasyon ay ito - Ang mga onkologist ng MSK ay kilalang dalubhasa sa ilang mga uri ng kanser. Kung ang IBM Watson ay maaaring sanayin na kunin ang kanilang kadalubhasaan, kung gayon ang kaalaman ay magagamit sa anumang doktor mula sa anumang sulok ng mundo.
- Programa: Ang Watson for Oncology app ay isang one-stop application para sa elite cancer care na maaaring tumakbo sa isang iPad o iba pang mga tablet.
- Application: Kumuha tayo ng isang haka-haka kaso ng isang pasyente sa isang malayong sulok ng Asya na nagdurusa mula sa isang bihirang anyo ng kanser sa baga na naka-link sa genetiko. Ang mga doktor sa ospital kung saan ginagamot ang pasyente ay maaaring walang kinakailangang kadalubhasaan upang gamutin ang tukoy na salang ng cancer sa baga, ngunit ang Watson para sa Oncology ay tumutulong sa data ng MSK Cancer Center
Ang kahalagahan ng app na ito ay napakalawak dahil ang sinumang doktor mula sa kahit saan sa mundo ay maaaring ma-access ang app sa pamamagitan lamang ng pagkuha ng isang lisensya para sa programa at bigyan ang kanilang mga pasyente ng pag-access sa paggamot sa cancer sa buong mundo. Tulad nito ang mahika ng analytics ng pangangalaga ng pangangalaga ng kalusugan na ipinanganak na wala ng access sa Big Data sa pangangalagang pangkalusugan!
Maaari kang makahanap ng mas maraming mga naturang kaso ng paggamit na naka-link sa paghuhulaang pagtatasa at mga paggamot na batay sa ebidensya dito .
Tungkulin ng Hadoop sa Healthcare Analytics
Ang Hadoop ay ang napapailalim na teknolohiya na ginagamit sa maraming mga platform ng analytics ng pangangalaga ng kalusugan. Ito ay sapagkat, ang Apache Hadoop ay ang tamang akma upang hawakan ang napakalaki at kumplikadong data ng pangangalaga ng kalusugan at mabisang makitungo sa mga hamon na sumasabog sa industriya ng pangangalaga ng kalusugan. Ang ilang mga argumento para sa paggamit ng Hadoop upang gumana sa Big Data sa Healthcare ay:
- Ginagawa ng Hadoop na mas mura ang pag-iimbak ng data at mas magagamit:
Sa kasalukuyan, 80% ng lahat ng impormasyon sa pangangalagang pangkalusugan ay hindi nakaayos na data. Kasama rito ang mga tala ng mga manggagamot, ulat ng medikal, resulta ng lab, X-ray, mga imahe ng MRI, vitals at data sa pananalapi bukod sa iba pa. Nagbibigay ang Hadoop ng mga doktor at mananaliksik ng pagkakataong makahanap ng mga pananaw mula sa mga hanay ng data na naunang imposibleng hawakan.
- Kapasidad at paghawak ng imbakan:
Karamihan sa mga organisasyong pangkalusugan ay maaaring mag-imbak ng hindi hihigit sa tatlong araw na halaga ng data bawat pasyente, na nililimitahan ang pagkakataon para sa pagtatasa ng nabuong data. Maaaring itago at pangasiwaan ng Hadoop ang napakaraming data, na ginagawang perpektong kandidato para sa trabaho.
- Maaaring maghatid ang Hadoop bilang isang tagapag-ayos ng data at din bilang isang tool sa analytics:
Tinutulungan ng Hadoop ang mga mananaliksik na makahanap ng mga ugnayan sa mga hanay ng data na may maraming mga variable, isang mahirap na gawain para sa mga tao. Ito ang dahilan kung bakit ito ang tamang balangkas upang gumana sa data ng pangangalagang pangkalusugan.
Narito ang isang demo para sa aplikasyon ng Big Data Analytics sa pangangalagang pangkalusugan. Ang demo na MapReduce na ito ay makakatulong sa iyo na sumulat ng isang programa na maaaring matanggal ang duplicate na mga imahe ng CT scan mula sa isang database ng 100 milyong mga imahe. Ang hakbang-hakbang na pamamaraan, diskarte at solusyon ay matatagpuan sa tutorial ng video na ito.
Ito ay isa lamang sa maraming mga pagkakataon kung saan ang pagtatasa ng Big Data ay nakatulong malutas ang mga pangunahing problema sa pangangalaga ng kalusugan at nag-ambag sa mabisang pagtuklas at pag-iwas sa mga sakit. Ang Hadoop ay lubos na nauugnay sa pagtatasa ng mga humongous data set para sa pag-iwas at napapanahong paggamot ng mga malalang sakit. Mayroong isang malaking hindi magagamit na pagkakataon sa paggamit ng Big Data Analytics sa pangangalaga ng kalusugan at ang oras ay tama para sa mga propesyonal sa Hadoop na lumakas at harapin ang hamon!
Ang Edureka ay mayroong live at pinangungunahan ng kurso sa Big Data & Hadoop, na nilikha ng mga nagsasanay ng industriya.
May tanong ba sa amin? Mangyaring banggitin ito sa seksyon ng mga komento at babalikan ka namin.
__init __ (sarili)
Mga Kaugnay na Post:
10 Hottest Tech Skills to Master sa 2016