La science des données dans le secteur de la santé : Avantages, stratégies, applications, outils et tendances futures
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Curieux de savoir comment la science des données peut aider le secteur des soins de santé ? Ce blog explique tout sur la science des données de la science des données avec 13 cas d’utilisation de la science des données pour le secteur de la santé.
La science des données est un domaine multidisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des techniques d’exploration de données, des algorithmes d’apprentissage automatique et des données volumineuses pour extraire des connaissances et des idées à partir d’un large éventail de données structurées et non structurées.
Le secteur des soins de santé produit d’énormes quantités de données précieuses sur les caractéristiques démographiques des patients, les plans de traitement, les résultats des examens médicaux, les assurances, etc. La science des données et l’analyse des big data peuvent fournir des informations pratiques et aider à la prise de décisions stratégiques dans le domaine des soins de santé. La science des données et l’analyse des big data peuvent fournir des informations pratiques et aider à la prise de décisions stratégiques dans le domaine de la santé. La prise de décision fondée sur les données ouvre de nouvelles voies pour améliorer les soins de santé.
L’article examine l’état actuel et les perspectives de la science des données dans le domaine des soins de santé. dans les soins de santé, en soulignant les avantages, en décrivant les cadres et les techniques utilisés, en résumant les défis actuels et en discutant des solutions viables.
Commençons.
Importance de la science des données dans le secteur de la santé
Selon une étude, chaque corps humain génère 2 téraoctets de données par jour. Ces informations comprennent l’activité cérébrale, le stress, le sucre, le rythme cardiaque et bien d’autres choses encore. Pour gérer et conserver de telles quantités de données, nous disposons aujourd’hui de technologies plus avancées, dont la science des données. Elle permet de suivre la santé des patients en utilisant les données enregistrées.
Grâce aux applications de la science des données dans le domaine de la santé, il est désormais possible de détecter les symptômes d’une maladie à un stade précoce.e. Les médecins peuvent également surveiller l’état des patients à distance grâce au développement de divers outils et technologies révolutionnaires.
Auparavant, les médecins et l’administration de l’hôpital n’étaient pas en mesure de traiter un grand nombre de patients en même temps. Faute de traitement approprié, l’état des patients se détériorait.
Avec lesapplications de la science des données dans les soins de santé, la situation a changé. Les applications de science des données et d’apprentissage automatique peuvent informer les médecins de l’état de santé des patients par le biais de dispositifs portables. L’administration de l’hôpital peut envoyer des médecins débutants, des assistants ou du personnel infirmier au domicile de ces patients.
Les hôpitaux peuvent également installer divers équipements et dispositifs de diagnostic pour ces patients. Ces appareils basés sur la science des données peuvent collecter des données sur les patients telles que le rythme cardiaque, la pression artérielle, la température, etc. Les mises à jour et les notifications des applications mobiles fournissent aux médecins des données en temps réel sur la santé des patients. Ils peuvent alors diagnostiquer les pathologies et aider les médecins débutants ou les infirmières à administrer des traitements spécifiques aux patients à leur domicile. C’est ainsi que la science des données peut contribuer aux soins des patients en utilisant la technologie.
Les avantages de la science des données dans le secteur de la santé
Pour les soins de santé, la science des données est désormais une composante essentielle et un facteur déterminant qui a changé l’industrie. De nombreuses installations et processus ont progressé grâce à la science des données, aux outils de savoir-faire technologique et aux techniques. Elle a accéléré les traitements et les diagnostics. En conséquence, le flux de travail du dispositif de soins de santé s’améliore. Voici les avantages de la science des données dans le domaine de la santé :
- Il aide à gérer correctement les situations d’urgence.
- Il raccourcit la durée du traitement pour les patients.
- Il fournit un traitement rapide et approprié.
- Il améliore l’efficacité du flux de travail dans le domaine des soins de santé.
- Il contribue à réduire le risque d’échec dans le traitement de toute personne affectée.
Application de la science des données dans le secteur de la santé
La science des données a de nombreuses applications dans le secteur des soins de santé, révolutionnant la façon dont les prestataires de soins de santé opèrent, les chercheurs mènent des études et les patients reçoivent des soins. Voici quelques applications clés de la science des données dans le secteur de la santé : L’analyse prédictive : Les techniques de la science des données peuvent être utilisées pour analyser de grands volumes de données sur les soins de santé, y compris les dossiers des patients, les données démographiques et les antécédents médicaux, afin d’identifier des modèles et de prédire les résultats. Cela permet de prédire la progression de la maladie, d’identifier les patients à haut risque et de suggérer des plans de traitement personnalisés. Diagnostic et pronostic des maladies : Les algorithmes de la science des données peuvent contribuer à la détection précoce et au diagnostic précis des maladies. En analysant les symptômes des patients, les images médicales et les résultats de laboratoire, les modèles basés sur les données peuvent fournir des informations qui aident les professionnels de la santé à prendre des décisions éclairées en matière de diagnostic et de pronostic. Médecine personnalisée : La science des données permet d’élaborer des plans de traitement personnalisés en fonction des caractéristiques individuelles des patients, telles que le patrimoine génétique, les antécédents médicaux, les facteurs liés au mode de vie et les influences environnementales. Cette approche permet d’optimiser l’efficacité des traitements et de minimiser les effets indésirables. Découverte et développement de médicaments : Les techniques de science des données sont utilisées dans les processus de découverte et de développement de médicaments. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser de grandes quantités de données, notamment des structures moléculaires, des données génétiques et des résultats d’essais cliniques, afin d’identifier des médicaments candidats potentiels et de prédire leur efficacité. Surveillance de la santé et dispositifs portables : La science des données joue un rôle crucial dans le suivi de la santé et du bien-être grâce à des dispositifs portables tels que les trackers de fitness, les smartwatches et les systèmes de surveillance à distance des patients. Ces appareils collectent et analysent des données sur la fréquence cardiaque, les habitudes de sommeil, l’activité physique et d’autres indicateurs de santé afin de fournir des informations en temps réel et de détecter rapidement les anomalies. Dossiers médicaux et aide à la décision clinique : Les techniques de science des données peuvent être utilisées pour gérer et analyser les dossiers de santé électroniques (DSE) afin d’en extraire des informations précieuses, d’identifier les tendances et de soutenir la prise de décision clinique. Il s’agit notamment de développer des systèmes d’aide à la décision clinique qui fournissent des recommandations de traitement fondées sur des données probantes. Surveillance de la santé publique : La science des données aide à surveiller la santé publique en analysant des ensembles de données à grande échelle, tels que les données de surveillance des maladies, les données environnementales et les données des médias sociaux. Elle permet la détection précoce des épidémies, le suivi de la propagation des maladies infectieuses et la mise en œuvre d’interventions efficaces en matière de santé publique. Opérations de soins de santé et optimisation des ressources : Les techniques de science des données peuvent améliorer les opérations de soins de santé en analysant les données sur le flux de patients, l’utilisation des ressources et les temps d’attente. Ces informations permettent d’optimiser la programmation, la dotation en personnel et l’affectation des ressources, ce qui améliore les soins aux patients et réduit les coûts.
Pourquoi les organisations devraient-elles commencer à réfléchir à un département des données ?
L’avenir de toutes les entreprises est axé sur les données. Les données sont l’une des ressources les plus précieuses pour toute organisation et constituent l’huile dont vous avez besoin pour faire fonctionner l’ensemble de l’entreprise. Mais pourquoi avez-vous besoin d’un service de données ? Qu’est-ce qu’un département de données peut faire qu’un département informatique ne fait pas déjà ? Ce blog répond à toutes vos questions.
5 stratégies pour faire progresser le Big Data et la science des données dans le secteur de la santé
Le secteur des soins de santé est l’un des plus riches en données, avec plus de 2 000 milliards de dollars de données générées chaque année. Le secteur de la santé est également l’un des plus avancés en matière de big data et d’analyse.
Le big data et l’analyse sont désormais essentiels à la réussite de toute entreprise, en particulier dans le domaine de la santé. Voici cinq stratégies que vous pouvez utiliser pour faire progresser le big data et la science des données dans le secteur de la santé :
1. Développer votre infrastructure analytique
Le principal défi pour toute organisation qui souhaite utiliser les big data et l’analytique est de savoir comment faire évoluer ses solutions. Plus la quantité de données analysées augmente, plus il est nécessaire de disposer de ressources informatiques puissantes. Cela signifie que vous aurez besoin de plus de serveurs et d’espace de stockage que vous ne l’aviez initialement prévu, afin de pouvoir gérer toutes les nouvelles données qui arrivent chaque jour dans votre système.
2. Utiliser l’analyse avancée pour prédire les résultats
L’une des choses les plus importantes que vous puissiez faire pour faire progresser le big data et la science des données dans le secteur de la santé est d’utiliser des analyses avancées pour prédire les résultats. Il s’agit d’un élément clé pour déterminer le meilleur traitement ou plan de soins pour vos patients. En combinant les dossiers individuels avec les données historiques, vous pouvez déterminer comment les individus réagissent aux traitements et, en fin de compte, améliorer les résultats des patients.
3. Gestion de grands ensembles de données
Une autre stratégie importante pour faire progresser le big data et la science des données dans le secteur de la santé consiste à gérer de grands ensembles de données. Les grands ensembles de données signifient que vous êtes en mesure d’analyser plus de détails sur l’état de chaque patient, ce qui vous permet de poser de meilleurs diagnostics et de fournir de meilleurs traitements. Cela vous permet également de voir des schémas de progression de la maladie qui étaient auparavant invisibles.
4. Analyser les données des patients à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique
L’une des utilisations les plus prometteuses du big data est l’amélioration de la qualité des soins prodigués aux patients. Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux professionnels de la santé d’établir des diagnostics précis sur la base de certaines caractéristiques des dossiers médicaux des patients. Ces algorithmes aident également à identifier les tendances des maladies et à prédire les résultats futurs en matière de santé, ce qui permet aux médecins de prendre de meilleures décisions en matière de traitement. Par exemple, des chercheurs de l’université de Stanford ont mis au point un algorithme capable de prédire quels patients répondraient bien à un médicament expérimental en analysant leur profil génétique. Les chercheurs ont ensuite testé leurs prédictions sur plus de 600 patients atteints de différents types de cancer. Les résultats des tests se sont avérés extrêmement précis : seul un patient sur 1 000 qui ne répondrait pas bien au médicament s’est vu administrer ce dernier.
5. Intégrer les soins de santé aux technologies de l’information
L’intégration des soins de santé aux technologies de l’information vous aidera à analyser les données relatives aux patients afin d’améliorer la qualité des soins dispensés par les médecins, les infirmières et les autres professionnels de la santé travaillant dans les hôpitaux ou les cliniques. Cet objectif peut être atteint en introduisant des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) dans les systèmes hospitaliers qui analysent les dossiers des patients et les notes cliniques pour y déceler des signes de maladie ou d’affection. Cette approche contribuerait à réduire les erreurs commises par les médecins, car ils pourraient obtenir des informations précises sur l’état de leurs patients à partir de leurs dossiers, au lieu de devoir se fier à leurs suppositions ou à leur expérience personnelle lorsqu’ils prennent des décisions concernant leurs plans de traitement. Elle permettrait également aux hôpitaux et aux cliniques d’adapter les traitements en fonction des antécédents médicaux d’une personne, de manière à pouvoir traiter toute pathologie existante avant qu’elle ne devienne un problème grave nécessitant des soins d’urgence.
Centre de commandement et de contrôle intégré : Pourquoi chaque organisation en a-t-elle besoin ?
Avez-vous déjà imaginé disposer d’un centre de commande et de contrôle, à portée de main, où vous pourriez avoir une vue d’ensemble et un résumé complet à 360 degrés des opérations de votre entreprise en temps réel ? Aujourd’hui, ce n’est plus un besoin. C’est une nécessité. Ce blog a pour but de vous aider à comprendre pourquoi chaque organisation a besoin d’un centre de commandement et de contrôle intégré et quels sont les avantages d’un tel centre.
L’avenir de la science des données dans le secteur de la santé
L’avenir de la science des données dans le secteur de la santé est prometteur, avec des progrès continus et l’adoption croissante d’approches basées sur les données. Voici quelques tendances et possibilités clés pour l’avenir : Médecine de précision : La science des données jouera un rôle central dans l’avancement de la médecine de précision, qui adapte les plans de traitement à chaque patient en fonction de sa constitution génétique, de son mode de vie et de facteurs environnementaux. En intégrant des données génomiques à grande échelle, des dossiers cliniques et d’autres sources de données pertinentes, les techniques de la science des données permettront un diagnostic, une sélection de traitement et un suivi plus précis des patients. Suivi en temps réel et analyse prédictive : Avec la disponibilité croissante de dispositifs portables et de systèmes de surveillance à distance des patients, la science des données permettra un suivi et une analyse en temps réel des données de santé. Des algorithmes avancés d’analyse prédictive évalueront en permanence les flux de données, détecteront les anomalies et alerteront les prestataires de soins de santé sur les risques potentiels pour la santé, ce qui permettra une intervention précoce et de meilleurs résultats pour les patients. Intelligence artificielle et apprentissage automatique : L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et des techniques d’apprentissage machine (ML) améliorera encore la prise de décision en matière de soins de santé. Les systèmes alimentés par l’IA peuvent analyser de vastes quantités de données sur les patients, de littérature médicale et de directives cliniques pour fournir des recommandations de traitement personnalisées, aider à l’analyse de l’imagerie médicale et automatiser les tâches administratives, améliorant ainsi l’efficacité et la précision. Big Data et intégration : Le secteur des soins de santé génère d’énormes volumes de données provenant de diverses sources telles que les dossiers médicaux électroniques, la génomique, les dispositifs portables, les médias sociaux et les bases de données de santé publique. La science des données continuera d’évoluer pour relever les défis du big data, en permettant l’intégration et l’analyse d’ensembles de données disparates afin de découvrir de nouvelles perspectives, corrélations et tendances. Utilisation éthique des données et protection de la vie privée : À mesure que la science des données prend de l’importance dans les soins de santé, le secteur sera confronté à des considérations éthiques et à des problèmes de confidentialité. Il sera essentiel de trouver un juste équilibre entre l’utilisation des données et la protection de la vie privée des patients. Les scientifiques des données, les prestataires de soins de santé et les décideurs politiques devront travailler ensemble pour établir des cadres éthiques, de solides pratiques de gouvernance des données et des mesures de sécurité rigoureuses afin de garantir l’utilisation responsable et sécurisée des données de santé. Collaboration et interopérabilité : L’avenir de la science des données dans les soins de santé nécessitera une collaboration et une interopérabilité accrues entre les différentes parties prenantes. Cela inclut des systèmes de données interopérables, des formats de données standardisés et des plateformes collaboratives qui permettent le partage des données et la collaboration entre les chercheurs, les cliniciens et les scientifiques des données afin d’accélérer les découvertes et d’améliorer les soins aux patients. Réalité augmentée et virtuelle : Les technologies de réalité augmentée (RA) et de réalité virtuelle (RV) ont le potentiel de transformer l’enseignement des soins de santé, les procédures chirurgicales et l’engagement des patients. La science des données jouera un rôle déterminant dans l’analyse et la visualisation de données médicales complexes, la création d’expériences immersives de RA/RV et l’optimisation des simulations de formation pour les professionnels de la santé.
13 Cas d’utilisation et applications de la science des données dans le secteur de la santé
La science des données est utilisée dans de nombreux domaines de la santé, notamment l’imagerie médicale, le développement de médicaments, la génétique, le diagnostic prédictif et bien d’autres. Nous allons examiner chaque cas d’utilisation de la science des données dans les soins de santé à l’aide d’exemples.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #1 : Imagerie médicale
L’imagerie médicale est la première et la plus importante application de la science des données dans le domaine des soins de santé. Il existe des techniques d’imagerie telles que les rayons X, l’IRM et la tomodensitométrie. Toutes ces techniques décrivent le fonctionnement interne du corps humain.
Traditionnellement, les médecins examinaient manuellement ces images à la recherche d’irrégularités. Cependant, il était souvent difficile de détecter des déformations microscopiques, de sorte que les médecins ne pouvaient pas fournir un diagnostic correct.
Les technologies d’apprentissage profond dans le domaine de la science des données ont permis de détecter de telles déformations microscopiques dans les images numérisées. Il est possible de rechercher des défauts dans des images numérisées à l’aide de la segmentation d’images.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #2 : Science des données génomiques
La génomique est l’étude du séquençage et de l’analyse du génome. Un génome comprend l’ADN et tous les gènes d’un organisme. Depuis l’achèvement du projet du génome humain, la recherche a progressé rapidement et s’est infiltrée dans les domaines de la science des données et du big data.
Avant l’accès à des moyens informatiques puissants, les organisations consacraient beaucoup de temps et d’argent à l’analyse des séquences de gènes.
Cependant, grâce à des outils de science des données améliorés et à la science des données de santé avancée, il est désormais possible d’examiner les gènes humains et d’en tirer des enseignements en beaucoup moins de temps et à un coût beaucoup plus faible.
L’objectif premier des chercheurs est d’examiner les brins génomiques à la recherche d’irrégularités et de défauts. Ils recherchent ensuite des liens entre la génétique et la santé d’une personne.
En général, la science des données est utilisée par les chercheurs pour analyser les séquences génétiques et tenter de trouver un lien entre les variables qu’elles contiennent et la maladie.
En outre, la recherche en génomique comprend la recherche du bon médicament, qui permet de mieux comprendre comment un médicament réagit à un problème génétique spécifique. La bioinformatique est un domaine relativement nouveau qui intègre la science des données et la génétique.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #3 : Découverte de médicaments
La découverte de médicaments est un domaine hautement technique. Les entreprises pharmaceutiques s’appuient fortement sur la science des données pour résoudre les problèmes et développer des médicaments améliorés pour les patients. La découverte de médicaments est une procédure qui prend du temps et qui implique des investissements financiers et des tests importants.
L’apprentissage automatique et les algorithmes de science des données révolutionnent ce processus, en fournissant des informations détaillées sur l’optimisation et l’augmentation des taux de réussite des prédictions.
Les entreprises pharmaceutiques utilisent les données relatives aux patients, telles que les profils de mutation et les métadonnées des patients. Ces données aident les chercheurs à élaborer des modèles et à déterminer les relations statistiques entre les caractéristiques.
Les entreprises peuvent alors concevoir des médicaments ciblant des mutations vitales dans les séquences génétiques. Les algorithmes d’apprentissage profond peuvent également prédire l’incidence des maladies dans le corps humain.
Les systèmes de science des données peuvent également aider à simuler l’action des médicaments dans le corps humain, éliminant ainsi la nécessité de longues expériences en laboratoire.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #4 : Analyse prédictive dans le domaine de la santé
L’analyse prédictive dans le domaine des soins de santé est l’un des sujets les plus discutés dans le domaine de l’analyse de la santé. Un modèle prédictif utilise des données historiques pour en tirer des enseignements, découvrir des modèles et faire des prédictions précises.
Il découvre des corrélations et des associations entre les symptômes, les habitudes et les maladies et fait des prédictions significatives.
L’analyse prédictive dans le domaine de la santé contribue à améliorer les soins aux patients, la gestion des maladies chroniques et l’efficacité des chaînes d’approvisionnement et de la logistique pharmaceutique.
La gestion de la santé de la population devient un sujet d’actualité dans le domaine de l’analyse prédictive. Il s’agit d’une méthode de prévention des maladies basée sur des données qui se concentre sur les maladies prévalentes dans la société.
Avec l’aide de la science des données, les hôpitaux peuvent prédire la détérioration de l’état de santé des patients et fournir des mesures préventives et un traitement précoce, réduisant ainsi le risque de détérioration supplémentaire de l’état de santé des patients.
L’analyse prédictive dans les soins de santé est également utile pour suivre l’approvisionnement logistique des hôpitaux et des départements pharmaceutiques.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #5 : Suivi de la santé des patients
La science des données est essentielle dans l’IdO. (Internet des objets). Ces dispositifs IoT, qui sont présents sous forme de dispositifs portables, suivent le rythme cardiaque, la température et d’autres paramètres médicaux des utilisateurs. La science des données dans le domaine de la santé est utilisée pour analyser les données collectées.
Les médecins peuvent utiliser des outils analytiques pour surveiller le cycle circadien, la tension artérielle et l’apport calorique d’un patient. Un médecin peut surveiller la santé d’un patient à l’aide d’appareils à domicile et de capteurs de surveillance portables. Plusieurs systèmes destinés aux patients souffrant de maladies chroniques suivent leurs mouvements, surveillent leurs paramètres physiques et analysent les schémas dans les données.
Il utilise des analyses en temps réel pour prédire si le patient aura un problème en fonction de son état actuel. En outre, il aide les médecins à prendre les décisions nécessaires pour aider les patients en détresse.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #6 : Surveillance et prévention des maladies
La science des données est essentielle au suivi de la santé des patients et à la notification des mesures à prendre pour prévenir l’apparition d’éventuelles maladies. Les scientifiques des données utilisent de puissantes outils d’analyse prédictive des soins de santé des outils d’analyse prédictive pour identifier les maladies chroniques à un stade précoce.
Dans de nombreuses situations extrêmes, les maladies ne sont pas détectées à un stade précoce en raison de leur inéligibilité. Cela a un impact négatif non seulement sur la santé du patient, mais aussi sur les coûts économiques. Par conséquent, la science des données dans le domaine de la santé joue un rôle important dans l’optimisation des dépenses financières en matière de soins de santé.
Dans plusieurs cas, l’IA a joué un rôle important dans l’identification des maladies à un stade initial. Des chercheurs de l’université brésilienne de Campinas ont créé une plateforme d’IA pour détecter le virus Zika à l’aide de marqueurs métaboliques. L’apprentissage automatique est utilisé par plusieurs autres entreprises, dont IQuity, pour détecter les maladies auto-immunes.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #7 : Offrir une assistance virtuelle
Les scientifiques des données ont créé une vaste plateforme virtuelle qui assiste les patients à l’aide de modèles de prédiction des maladies. la modélisation des données.
Les patients peuvent utiliser ces plateformes pour saisir leurs symptômes et recevoir des informations sur les différentes maladies potentielles en fonction de leur degré de confiance. Les applications de la science des données dans les soins de santé aider les patients souffrant de problèmes psychologiques tels que la dépression, l’anxiété et les maladies neurodégénératives comme la maladie d’Alzheimer à utiliser des applications virtuelles pour les aider dans leurs tâches quotidiennes.
Ada, une startup berlinoise qui prédit les maladies en fonction des symptômes de l’utilisateur, est un exemple populaire d’assistant virtuel. Et Woebot, un chatbot développé par l’université de Stanford qui propose des traitements thérapeutiques aux patients souffrant de dépression.
Cas d’utilisation de la science des données en santé #8 : Prévenir les erreurs et rationaliser le processus de gestion des dossiers médicaux
Avec l’augmentation récente des problèmes liés à la santé, de plus en plus d’établissements médicaux ont reconnu l’importance de mettre en place un système de gestion des dossiers médicaux.
Plusieurs organismes proposent des formations à la gestion des dossiers médicaux. La seule chose qui compte, c’est que la formation que vous recevez provient d’un organisme authentique et reconnu et qu’elle vous aidera, vous et votre personnel, à remplir efficacement votre rôle. Les programmes de formation durent généralement six semaines. Vous devez être extrêmement vigilant pour vous assurer que toutes les informations et tous les protocoles que vous avez appris ont été correctement mis en œuvre dans votre hôpital ou votre clinique.
Lorsque vous disposez d’un dossier médical électronique, vous comprenez mieux les besoins de vos patients. L’état de santé actuel des patients, leurs prescriptions médicamenteuses et les informations les plus récentes peuvent être centralisés. Lorsque les dossiers médicaux sont sous forme électronique, il est également plus facile pour les autres médecins et infirmières de les consulter. Lorsque les dossiers médicaux sont sous forme électronique, il est également plus facile pour les autres médecins et infirmières de les vérifier.
Appliquer La science des données dans le secteur de la santé vous aidera dans vos tâches de tenue de dossiers en organisant vos dossiers médicaux. Chacun d’entre eux peut être téléchargé à partir d’Internet et installé sur votre ordinateur ou votre portable. C’est l’une des méthodes les plus élémentaires pour éviter une mauvaise gestion des dossiers médicaux. Ces programmes ont des caractéristiques différentes, il convient donc de les comparer soigneusement afin de choisir le logiciel le plus approprié pour votre institut de santé.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #9 : Détection automatique de maladies via un dispositif portable
La quantité de données générées par le corps humain chaque jour est de deux téraoctets. Grâce aux progrès technologiques, nous pouvons désormais collecter la plupart de ces données, notamment des informations sur le rythme cardiaque, les habitudes de sommeil, la glycémie, le niveau de stress et même l’activité cérébrale. Avec une telle quantité de données sur la santé à leur disposition, les scientifiques repoussent les limites de la surveillance de la santé.
Des pathologies plus courantes, telles que les maladies cardiaques ou respiratoires, peuvent être détectées et suivies à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. La technologie peut détecter les moindres changements dans les indicateurs de santé d’un patient et prédire les troubles potentiels en recueillant et en surveillant le rythme cardiaque et les schémas respiratoires. Alors que 600 000 personnes meurent chaque année d’un arrêt cardiaque soudain aux États-Unis, la capacité de prédire le problème et d’envoyer des alertes en temps utile pourrait sauver d’innombrables vies.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #10 : Développer des médicaments plus efficaces
Avec l’augmentation de la population mondiale, de nouveaux problèmes apparaissent régulièrement dans le corps humain. Cette situation peut être due à un manque d’alimentation, à une anxiété chronique, à la pollution, à des maladies physiques ou à d’autres facteurs. Trouver rapidement des médicaments ou des vaccins contre les maladies est devenu un défi pour les instituts de recherche médicale. Comme les chercheurs doivent comprendre les caractéristiques de l’agent causal pour trouver la formule d’un médicament, des millions de cas de test peuvent être nécessaires. Les chercheurs doivent ensuite effectuer des tests supplémentaires sur la formule après l’avoir découverte.
Il fallait auparavant 10 à 12 ans pour passer en revue les données de millions de cas de test. Cependant, avec l’aide de divers d applications de la science des données dans les soins de santéLe processus est devenu beaucoup plus facile. Des données issues de millions de cas de test peuvent être produites en quelques mois, voire en quelques semaines. L’analyse des données permet de déterminer l’efficacité d’un médicament. En conséquence, un vaccin ou un médicament efficace peut être mis sur le marché en moins d’un an. Cela est rendu possible par cas d’utilisation de la science des données dans les soins de santé et l’apprentissage automatique. Tous deux ont révolutionné les secteurs de la recherche et du développement de l’industrie pharmaceutique. Nous verrons ensuite comment la science des données est utilisée en génomique.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #11 : Améliorer le diagnostic des maladies grâce à l’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique a le potentiel de transformer la prise de décision et le pronostic cliniques. L’objectif d’un médecin en matière de diagnostic médical est d’expliquer les symptômes d’un patient en évaluant les maladies qui en sont la cause. En revanche, les approches existantes de l’apprentissage automatique en matière de diagnostic sont uniquement associatives, identifiant les conditions qui sont fortement corrélées avec les symptômes d’un patient. Cette incapacité à distinguer la corrélation de la causalité peut conduire à des diagnostics sous-optimaux ou dangereux. Recadrez le diagnostic comme une tâche d’inférence contrefactuelle et développez des algorithmes de diagnostic contrefactuel pour contourner ce problème.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #12 : Les pharmacies numériques automatisent les programmes d’observance des patients
Avant toute chose, essayons de définir l’automatisation des pharmacies. Elle permet d’automatiser les tâches routinières mais fastidieuses d’une pharmacie, telles que la délivrance, le conditionnement, le suivi, la mise à jour et l’extraction des médicaments. Elle comprend également la gestion des informations sur les clients, des antécédents médicaux et des interactions médicamenteuses. Cette avancée apportée par les inventions et les innovations dans le domaine de la science des données automatise des tâches que les pharmaciens effectuaient manuellement depuis longtemps.
Ces solutions automatisées, adoptées par la plupart des pharmaciens, ont contribué à améliorer l’expérience des patients, à éviter des erreurs coûteuses et potentiellement dangereuses, et à permettre aux pharmaciens indépendants de travailler plus efficacement. En automatisant la santé de votre entreprise, vous pouvez libérer du temps pour vous concentrer sur la santé de vos patients. Tout le monde y gagnera, des patients aux techniciens en pharmacie, en passant par les pharmaciens responsables.
Cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé #13 : Surveillance à distance des patients
Les applications créées avec l’assistance virtuelle sont un excellent exemple de la science des données dans les soins de santé. Les scientifiques des données ont créé des plateformes complètes qui offrent aux patients des expériences personnalisées. Basé sur la science des données applications médicales (Healthcare apps) aide les patients à identifier les maladies en analysant les symptômes. Le patient n’a qu’à saisir ses symptômes et l’application prédit la maladie et l’état de santé du patient. Elle recommandera des précautions, des médicaments et des traitements en fonction de l’état du patient.
La surveillance à distance des patients, c’est-à-dire la prise en charge à distance des patients, est une méthode de prestation de soins de santé qui utilise les avancées les plus récentes en matière de science des données de santé pour recueillir des données sur les patients en dehors des établissements de soins de santé traditionnels. Toutefois, ne vous laissez pas égarer par l’accent mis sur la technologie : les systèmes de surveillance à distance les plus efficaces s’appuient sur les produits technologiques personnels d’aujourd’hui, élégants et conviviaux, issus de la science des données, plutôt que sur les équipements médicaux froids, isolants et truffés de câbles du passé.
Quel est le rôle de l’apprentissage automatique dans la science des données ?
Investissez-vous dans l’apprentissage automatique et embauchez-vous davantage de scientifiques des données et d’ingénieurs en apprentissage automatique ? Le rôle de l’apprentissage automatique et sa place dans le cycle de vie d’un projet de science des données manquent-ils de clarté ? Voici une tentative pour résoudre cette incertitude.
Outils de science des données pour le secteur de la santé
Outils de science des données dans le domaine de la santé aident les scientifiques des données de santé à les utiliser et à interpréter des informations qui peuvent contribuer à de nouvelles inventions. Voici quelques exemples des meilleurs outils de science des données pour l’industrie des soins de santé –
- Hadoop par Apache
Hadoop est principalement utilisé pour le traitement parallèle de données distribuées sur plusieurs canaux. Comme il s’agit d’un système de fichiers distribués, cette science des données dans le domaine de la santé a le potentiel d’analyser des données provenant de plusieurs nœuds. La plupart des organismes de santé utilisent cet outil de science des données car il s’agit d’un logiciel libre.
- Système d’analyse statistique
Le système d’analyse statistique est l’un des logiciels les plus populaires. Les applications de la science des données dans le domaine de la santé grâce à sa représentation visuellement attrayante de l’analyse des données. L’évaluation minute de grands ensembles de données de santé et le filtrage des résultats les plus avantageux permettent aux scientifiques des données de santé de travailler sur les problèmes qui se posent à eux.
Tendances futures de la science des données dans le secteur de la santé
Maintenant que nous avons fait un tour d’horizon détaillé de la différence que la science des données a apportée au secteur de la santé dans le monde entier, jetons un coup d’œil sur les quatre facteurs qui sont à l’origine d’une amélioration spectaculaire dans le secteur de la santé :
- Innovations technologiques
- Nécessité de la numérisation
- Coûts de traitement élevés
- La nécessité de traiter une population importante
Le secteur des soins de santé est également confronté à des défis en termes d’adoption des technologies et de rentabilité. Les organismes de soins de santé ont utilisé diverses technologies telles que les dossiers médicaux électroniques (DME) et les portails pour les patients. Pourtant, ces technologies n’ont pas tenu leurs promesses en raison de leurs coûts élevés, de la complexité des processus de mise en œuvre, du manque d’interopérabilité entre les systèmes, etc.
L’avenir de la science des données dans le secteur de la santé sera déterminé par l’essor de l’intelligence artificielle (IA) et de la technologie d’apprentissage automatique (ML). These two technologies are already revolutionizing many industries, from finance to retail, so it’s not surprising that they are also finding their way into the healthcare industry.
Conclusion
Les applications de la science des données dans le domaine des soins de santé profitent déjà à la société, et il ne fait aucun doute qu’elles seront encore plus précieuses à l’avenir. Elles feront progresser le secteur des soins de santé. Les médecins seront bien servis et les patients bénéficieront d’une expérience unique et de traitements optimaux.
Le big data peut aider à réaliser des visions à long terme pour l’autogestion, l’amélioration des soins aux patients et le traitement. La science des données peut fournir des analyses prédictives en temps réel qui peuvent être utilisées pour mieux comprendre divers processus pathologiques et fournir des soins centrés sur le patient. Elle contribuera à faire progresser les capacités scientifiques des chercheurs, les études épidémiologiques, la médecine personnalisée, etc. D’un autre côté, la précision des prédictions dépend fortement de l’efficacité de l’analyse des données. l’intégration des données obtenues à partir de différentes sources.
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