zdrowie" data-max-rows="2">

Dane i opieka zdrowotna

Powodem, dla którego opieka zdrowotna jest kluczowym klientem nauki o danych, jest to, że od stuleci generuje ogromne ilości danych. Nadszedł czas, aby naprawdę przesunąć te dane do granic, które nie zostały jeszcze odblokowane. Od precyzyjnych leków po zaawansowane urządzenia przenośne i nowoczesne metody odkrywania leków, nauka danych zmienia sposób, w jaki znamy dziś opiekę zdrowotną. Oto niektóre z czynników, które sprawiają, że nauka danych działa cudownie w branży opieki zdrowotnej:

  1. Rozwój nowych leków: Leki są powodem, dla którego ludzie chodzą do szpitali, a będziesz zaskoczony, że każdy lek, który widzisz w sklepie, został opracowany przez lata ciągłych badań i ogromnych inwestycji. I niestety wiele z nowo odkrytych leków zawodzi. Za pomocą analizy danych laboratoria mogą teraz skrócić czas i energię potrzebną do opracowania nowych leków. Możemy łączyć studia przypadków, zapisy dotyczące leczenia, wyniki testów itp. I wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia symulacji, które z góry mówią nam, czy lek wpływa na ludzkie ciało. Możemy również przewidzieć, w jaki sposób gen wpłynie na nasz organizm. Zwiększy to nie tylko szybkość badań, ale także zmniejszy marnotrawstwo pieniędzy.
  2. Zaawansowane urządzenia przenośne: Urządzenia przenośne stają się teraz naszymi nowymi pracownikami ochrony zdrowia. Możesz od czasu do czasu informować nas o aktualizacji naszych i członków naszej rodziny & # 39; Stan zdrowia i zapisz dane do późniejszego wykorzystania. Ponadto potrafią rozpoznać nawet najmniejsze zakłócenia w funkcjonowaniu naszego organizmu i natychmiast nas o tym poinformować. Możesz rozpoznać choroby, zanim pojawią się objawy.
  3. diagnoza: Smutną prawdą jest, że nawet po opracowaniu nowoczesnych technologii każdego roku pojawiają się tysiące niedokładnych diagnoz. Istnieje wystarczająca ilość danych, aby zapobiec tym błędom, ale tradycyjne techniki nie mogą z nich skorzystać. Za pomocą analizy danych możemy teraz przeprowadzać szeroko zakrojone testy medyczne i analizować duże ilości danych w celu dokonania dokładnej diagnozy w możliwie najkrótszym czasie. Pomaga to również lekarzom w rozpoznaniu chorób przewlekłych na bardzo wczesnym etapie.
  4. Precision Medicine: Jeśli spojrzymy na tradycyjne metody medycyny, stwierdzimy, że istnieją różne rodzaje problemów i że przypisano im określone testy i leki. W ten sposób dla wszystkich powiązanych chorób przepisywany jest określony test lub lek. Dzięki Data Science można teraz zrozumieć dokładny problem i odpowiednio opracować leki i dawki.
  5. Opracowanie środków na nieuleczalne choroby: Na całym świecie inwestuje się dużo pieniędzy i energii w opracowywanie środków zaradczych na niedokładne choroby. Analiza danych pomaga im się spotkać i dzielić badaniami, co ostatecznie przyspieszy badania. Nie ma daleko czasu, kiedy będziemy mieli lekarstwo na każdą chorobę na naszej planecie.