«Когда у нас будут все данные онлайн, это будет здорово для человечества. Это необходимое условие для решения многих проблем, с которыми сталкивается человечество».

~ Роберт Кайо

Индустрия здравоохранения генерирует большие наборы данных полезной информации о демографии пациентов, планах лечения, результатах медицинских осмотров, страховке, этапе развития медицины и т. д.

Почти 30% мирового объема данных генерируется отраслью здравоохранения, включая электронные медицинские карты (EHR), рецепты, клинические отчеты, исследования и т. д. Согласно исследованию, данные, генерируемые каждым человеческим телом, составляют почти 2 терабайта в день. . Эти данные включают активность мозга, уровень стресса, частоту сердечных сокращений, уровень сахара и многое другое. Чтобы обрабатывать такие большие объемы данных, нам нужна наука о данных, которая может помочь в мониторинге здоровья пациентов с использованием записанных данных. От прогнозирования результатов лечения до лечения рака и повышения эффективности ухода за пациентами — наука о данных в здравоохранении оказалась бесценным вкладом в будущее отрасли.

В этом блоге мы постараемся ответить на наиболее актуальный следующий вопрос о здравоохранении для науки о данных:

  1. Почему нам крайне необходима наука о данных в здравоохранении?
  2. Каковы преимущества использования науки о данных в здравоохранении?
  3. Какое будущее у науки о данных в здравоохранении?
  4. Какими навыками должен обладать специалист по обработке и анализу данных для работы в сфере здравоохранения?
  5. Каковы наиболее важные области применения науки о данных в сфере здравоохранения?

Теперь давайте начнем отвечать на вопросы выше:

1. Почему нам крайне необходима наука о данных в здравоохранении?

Как мы только что обсудили, почти 30 % мирового объема данных генерируется отраслью здравоохранения. Используя науку о данных, мы можем легко анализировать такие большие данные и делать на их основе прогнозы, которые могут помочь нам улучшить здоровье нашего населения.

С помощью приложений Data Science в здравоохранении теперь стало возможным выявлять симптомы заболевания на самых ранних стадиях. Также с появлением различных инновационных инструментов и технологий больницы могут дополнительно устанавливать различное оборудование и приборы для диагностики этих пациентов. Эти устройства, созданные на основе науки о данных, способны собирать данные о пациентах, такие как частота сердечных сокращений, кровяное давление, температура тела и т. д. Врачи получают эти данные о здоровье пациентов в режиме реального времени посредством обновлений и уведомлений в мобильных приложениях.

Врачи наблюдают за состоянием пациентов из удаленных мест. Как только происходит ненормальное изменение показаний, больницы могут немедленно направить медицинских работников на дом к этим пациентам. Врачи также могут точно диагностировать состояние пациентов и помочь младшим врачам или медсестрам назначить конкретное лечение пациентам на дому, не находясь там лично. Вот как наука о данных помогает в уходе за пациентами с использованием технологий

2. Каковы преимущества использования науки о данных в здравоохранении?

Наука о данных способствует развитию медицинских учреждений и рабочих процессов, а также помогает повысить производительность диагностики и лечения. Теперь это стало неотъемлемой частью системы здравоохранения. Конечные цели системы здравоохранения заключаются в следующем:

  • Повышенная точность и эффективность диагностики
  • Оптимизация работы клиники за счет практической информации
  • Для облегчения рабочего процесса системы здравоохранения
  • Развитие фармацевтических исследований редких заболеваний
  • Своевременно обеспечить правильное лечение
  • Низкие неудачи лечения
  • Чтобы избежать ненужных экстренных ситуаций из-за отсутствия врачей
  • Снижение риска рецептурных лекарств
  • Сократить время ожидания пациентов
  • Для снижения риска неэффективности лечения
  • Снижение повторных госпитализаций и снижение затрат на лечение

3. Каково будущее науки о данных в здравоохранении?

От прогнозирования результатов лечения до лечения рака и повышения эффективности ухода за пациентами — наука о данных в здравоохранении оказалась бесценным вкладом в будущее отрасли. Исходя из приведенных выше примеров, рост инноваций в области здравоохранения обусловлен тремя основными факторами:

  • Достижения в области технологии
  • Рост цифрового потребления
  • Необходимость бороться с растущими затратами и длительностью
  • Необходимость обработки большого количества людей

Наука о данных уже начала заниматься всем этим, чтобы добиться желаемого эффекта. Поскольку наука о данных уже творит чудеса для общества, нет сомнений, что ее применение в будущем окажется более ценным. Это поднимет отрасль здравоохранения на новый уровень. Врачи получат достаточную помощь, а пациенты получат более индивидуальный подход и идеальное лечение.

Хотя наука о данных предоставляет инструменты и методы для извлечения реальной пользы из неструктурированной информации о пациентах, она в конечном итоге способствует повышению эффективности, доступности и персонализации здравоохранения. Количество медицинских учреждений, принимающих решения на основе данных, медленно, но неуклонно растет. В 2015 году только 15 процентов больниц использовали науку о данных и прогнозную аналитику для предотвращения повторных госпитализаций. Через год 31% учреждений заявили, что занимаются этим уже более года.

В завершение этого вопроса, приложения науки о данных в здравоохранении могут улучшить всю систему здравоохранения.

4. Какие роли доступны для Data Scientist в здравоохранении?

Основной целью организаций здравоохранения является предоставление качественного лечения по разумной цене. Чтобы поддерживать высокие стандарты обслуживания пациентов, поставщики медицинских услуг должны принимать правильные медицинские решения. Огромное количество неструктурированных медицинских данных усложняет принятие решений.

Теперь, когда мы знаем, как можно использовать науку о данных, давайте узнаем больше о том, чем занимается специалист по данным. Основная роль специалиста по данным в области здравоохранения заключается в том, чтобы внедрить все методы науки о данных, такие как вероятность и статистика, визуализация данных, машинное обучение, искусственный интеллект и т. д., в системе здравоохранения и извлечь из данных полезную информацию для создания прогностических моделей.

Все записи колл-центра, врачебные заметки, отчеты, рецепты, результаты лабораторных анализов и сводки выписок должны храниться быстро и надежно, чтобы их можно было использовать эффективно и легко. По этим и другим неотложным причинам поставщики медицинских услуг должны иметь на борту хороших специалистов по обработке и анализу данных. Другие обязанности специалиста по данным включают в себя:

  • Анализ потребностей больниц и поддержка принятия решений с помощью данных
  • Сбор данных пациента
  • Хранение, поиск и безопасность данных
  • Структурирование и сортировка данных для использования
  • Аналитика данных с использованием различных инструментов
  • Преобразование данных в понятные идеи
  • Извлечение информации с помощью реализации алгоритма
  • Взаимодействие с командой разработчиков для разработки предиктивных моделей

Мы можем разделить наши необходимые навыки для отрасли здравоохранения на две части:

А). Общие навыки работы с данными:

Применение методов интеллектуального анализа данных к наборам данных здравоохранения может быть сложным. Алгоритм может работать плохо из-за большого количества функций. Вот почему специалист по данным должен знать, как предварительно обрабатывать данные, чтобы повысить их качество и упростить моделирование.

Описание работы специалиста по данным в области здравоохранения едва умещается на одной печатной странице. Список предпочтительных, необходимых навыков и обязанностей обширен. Специалист по данным должен обладать математическими, статистическими навыками, навыками программирования, визуализации и планирования экспериментов. Они должны знать, как работать, с одной стороны, с большими наборами данных, а с другой — с отдельными людьми. Кроме того, этот специалист должен получить базовые медицинские знания и глубокое понимание отрасли здравоохранения.

Знание предметной области поможет профессионалу определить, какие данные необходимы для реализации конкретного проекта, и интерпретировать полученные результаты аналитической и модельной работы. Существуют методы, которые в основном используются в сфере здравоохранения: уменьшение размерности, машинное обучение с учителем (регрессия, классификация),обучение без учителя (кластеризация), анализ временных рядов. , обработка естественного языка (NLP) и т. д.

Б). Навыки работы с данными в области здравоохранения:

Как мы упоминали ранее, знание предметной области имеет решающее значение для специалиста по данным, который планирует работать в сфере здравоохранения. Специалист не должен тонуть в океане медицинских данных. Но он или она должны хорошо разбираться в базах данных здравоохранения, типах медицинских документов, системах классификации медицинского кодирования и работе регулирующих органов.

В частности, разработка признаков невозможна без знания предметной области. Специалист по данным должен понимать медицинские переменные и то, как они связаны с последствиями для здоровья.

Системы классификации медицинского кодирования. Специалисты по данным в области здравоохранения должны знать значение многочисленных терминов и сокращений. Можно начать создание базы знаний с изучения двух наиболее часто используемых систем классификации медицинского кодирования. Это Международная классификация болезней (МКБ) и Современная процедурная терминология (CPT).

МКБ — система классификации статистики смертности и заболеваемости. Система разработана и поддерживается Всемирной организацией здравоохранения и работает в 117 странах мира. Он позволяет дать подробное описание заболеваний, включая симптомы, жалобы, отклонения от нормы, социальные обстоятельства и внешние причины заболевания. Существует около 17 000 уникальных кодов, более 120 000 кодируемых терминов в МКБ-11, и теперь она полностью цифровая. МКБ-11 теперь доступна для внедрения после ее принятия на Всемирной ассамблее здравоохранения 25 мая 2019 г.

CPT — это набор кодов, опубликованный Американской медицинской ассоциацией (AMA), который представляет медицинские процедуры и услуги. В настоящее время учреждения здравоохранения используют около 10 000 кодов CPT. Эти числовые или буквенно-цифровые коды состоят из пяти символов. Знание этой системы полезно, если анализ или исследование связано с выставлением счетов и возмещением расходов.

Цель Системы кодирования общих процедур здравоохранения (HCPCS) та же, что и у системы кодирования CPT. Разница в том, что этот набор кодов используется для сообщения об услугах или процедурах, предоставляемых Medicaid, Medicare и клиентам других сторонних программ страхования.

Есть два уровня кода. Уровень I аналогичен CPT, Уровень II используется для классификации оборудования, амбулаторных услуг и лекарств, не включенных в CPT. Эти коды буквенно-цифровые. Правительство Индии также выступило с некоторыми инициативами, такими как NRHM и EHR.

Базы данных по здравоохранению. Важно иметь под рукой список медицинских баз данных. Хотя специалисту по данным не нужно запоминать тысячи клинических терминов, он или она должны знать, какие источники использовать для каждого случая.

  • Медицинские термины и определения. SNOMED CT (Систематизированная номенклатура медицины — клинические термины) является одним из таких источников. Это стандартизированный и структурированный словарь медицинской терминологии. Каждое описанное медицинское понятие представлено числами, что облегчает обмен клиническими данными между поставщиками медицинских услуг.
  • Для названий и кодов лекарств- Базы данных с названиями лекарств, используемыми на международном уровне или в определенных странах, например, CDSCO (Индия), Международная база данных названий лекарств, Нарк-Банк тоже стоит внести в список обязательных к посещению.

5. Каковы наиболее важные области применения науки о данных в здравоохранении?

Существует множество применений науки о данных в сфере здравоохранения, но некоторые из важных применений следующие:

  • Наука о данных очень полезна в геномике.
  • С помощью DS мы можем улучшить наш Анализ медицинских изображений (КТ, МРТ).
  • Он может использовать данные носимых устройств для мониторинга состояния здоровья.
  • Он играет большую роль в профилактике заболеваний и прогнозной медицине.
  • С помощью DS мы можем улучшить наши лекарства и исследования лекарств.
  • Это может помочь в создании виртуального помощника для домена здравоохранения (например, Woebot).
  • Используя DS, мы можем предсказывать заболевание на ранних стадиях и диагностировать его на ранних стадиях.

Мы подробно обсудим все эти способы использования в наших следующих блогах.

Выводы

Хотя наука о данных предоставляет инструменты и методы для извлечения реальной пользы из неструктурированной информации о пациентах, она в конечном итоге способствует повышению эффективности, доступности и персонализации здравоохранения. Количество медицинских учреждений, принимающих решения на основе данных, медленно, но неуклонно растет.

Наука о данных находит применение в различных областях здравоохранения и предлагает преимущества как пациентам, так и врачам. И на пике всего этого находятся специалисты по данным, которые применяют свои знания в здравоохранении.

Чтобы узнать об использовании DS в здравоохранении, посетите мой другой блог здесь.