Gesundheitsdaten gehören zu den komplexesten und umfangreichsten Daten, die heute weltweit erstellt werden. In diesem riesigen Stapel von Gesundheitsdaten liegen wertvolle Erkenntnisse, die sich direkt auf die Lebensqualität von Menschen auswirken und diese verbessern können. Während wir bis vor einem Jahrzehnt keine Möglichkeit hatten, diese Daten zu analysieren, haben die Fortschritte bei Big Data Analytics Healthcare Analytics heute zu einer besonderen Realität gemacht!
Lassen Sie uns in diesem Blogbeitrag die Probleme untersuchen, die Big Data Analytics im Gesundheitswesen lösen kann. Schauen wir uns auch einige Fallstudien zur Anwendung von Big Data Analytics im Gesundheitswesen und den verwendeten Tools an.
Warum Big Data Analytics im Gesundheitswesen?
Die wichtigsten Vorteile der Anwendung von Big Data-Analysen im Gesundheitswesen sind:
- Frühe Entdeckung und Kontrolle von Epidemien
- Genaue Erkennung und Heilung von Krankheiten mit geringem Behandlungserfolg
- Entdeckung neuer Behandlungen basierend auf Genomik und Patientenprofilierung
- Prävention von Versicherungs- und Medi-Claim-Betrug
- Steigerung der Rentabilität von Gesundheitseinrichtungen
Das Aufkommen tragbarer Geräte hat die Erfassung von Gesundheitsdaten einfacher als je zuvor gemacht. Von der Verfolgung von Fitnessdaten über die Altenpflege bis hin zur Intensivpflege hat die Wearable-Technologie die Datenerfassung im Gesundheitswesen revolutioniert. Tatsächlich prognostiziert der Global Connected Health Market 2016-2020-Bericht, dass der Global Connected Health Market im Zeitraum 2016-2020 mit einer CAGR von 26,54% wachsen wird!
Die so gesammelten Daten können mit Hadoop gespeichert und mit MapReduce und Spark analysiert werden.
Big Data im Gesundheitswesen - Anwendungsfall
Eine der bekanntesten Implementierungen von Big Data im Gesundheitswesen in jüngster Zeit ist IBM Watson, eine leistungsstarke Cognitive-Computing-Plattform für Gesundheitsanalysen. Es ist mit natürlichen Sprachfähigkeiten, Hypothesengenerierung und evidenzbasiertem Lernen ausgestattet, um medizinische Fachkräfte bei ihren Entscheidungen zu unterstützen.
So kann ein Arzt Watson verwenden, um bei der Diagnose und Behandlung von Patienten zu helfen:
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Schritt 1 :: Der Arzt stellt eine Frage, die die Symptome des Patienten und verwandte Faktoren beschreibt.
Schritt 2: Watson analysiert die Eingaben, indem er verfügbare Patientendaten auf relevante Faktoren wie Familienanamnese, Medikamente, Testberichte usw. untersucht und auch Notizen des Arztes, klinische Studien, Forschungsartikel und andere solche Daten berücksichtigt.
Schritt 3: Watson erstellt eine Liste von Diagnosen mit entsprechenden Bewertungen, die das Konfidenzniveau für jede Hypothese angeben. Dies hilft dem Arzt - und dem Patienten - fundiertere und genauere Entscheidungen zu treffen.
Evidenzbasierte Diagnose - Implementierung:
Eine der bekanntesten Anwendungen von IBM Watson war die Watson für Onkologie Anwendung, die IBM in Zusammenarbeit mit dem New Yorker Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) entwickelt hat.
- Prämisse: Die Grundvoraussetzung, auf der die Anwendung basiert, ist folgende: MSK-Onkologen sind bekannte Experten für bestimmte Krebsarten. Wenn IBM Watson geschult werden kann, um sein Fachwissen zu übernehmen, steht das Wissen jedem Arzt aus allen Teilen der Welt zur Verfügung.
- Programm: Die Watson for Oncology-App ist eine One-Stop-Anwendung für die Elite-Krebsbehandlung, die auf einem iPad oder anderen Tablets ausgeführt werden kann.
- Anwendung: Nehmen wir einen hypothetischen Fall eines Patienten in einer Ecke Asiens, der an einer seltenen Form von genetisch bedingtem Lungenkrebs leidet. Die Ärzte in dem Krankenhaus, in dem der Patient behandelt wird, verfügen möglicherweise nicht über das erforderliche Fachwissen, um diesen spezifischen Lungenkrebsstamm zu behandeln, Watson for Oncology jedoch mithilfe der Daten des MSK Cancer Center.
Die Bedeutung dieser App ist weitreichend, da jeder Arzt von überall auf der Welt auf die App zugreifen kann, indem er nur eine Lizenz für das Programm erhält und seinen Patienten Zugang zu einer erstklassigen Krebsbehandlung gewährt. Dies ist die Magie der Gesundheitsanalytik, die aus dem Zugang zu Big Data im Gesundheitswesen hervorgeht!
Weitere Anwendungsfälle finden Sie im Zusammenhang mit prädiktiven Analysen und evidenzbasierten Behandlungen Hier .
Rolle von Hadoop in der Gesundheitsanalytik
Hadoop ist die zugrunde liegende Technologie, die in vielen Analyseplattformen für das Gesundheitswesen verwendet wird. Dies liegt daran, dass Apache Hadoop die richtige Lösung ist, um mit den riesigen und komplexen Gesundheitsdaten umzugehen und die Herausforderungen der Gesundheitsbranche effektiv zu bewältigen. Einige Argumente für die Verwendung von Hadoop für die Arbeit mit Big Data im Gesundheitswesen sind:
- Hadoop macht die Datenspeicherung kostengünstiger und verfügbarer:
Derzeit sind 80% aller Gesundheitsinformationen unstrukturierte Daten. Dazu gehören unter anderem Notizen von Ärzten, medizinische Berichte, Laborergebnisse, Röntgenbilder, MRT-Bilder, Vitalwerte und Finanzdaten. Hadoop bietet Ärzten und Forschern die Möglichkeit, Erkenntnisse aus Datensätzen zu gewinnen, die früher nicht zu verarbeiten waren.
- Lagerkapazität und Handhabung:
Die meisten Gesundheitsorganisationen können Daten im Wert von nicht mehr als drei Tagen pro Patient speichern, was die Möglichkeit zur Analyse der erzeugten Daten einschränkt. Hadoop kann riesige Datenmengen speichern und verarbeiten und ist somit der ideale Kandidat für diesen Job.
- Hadoop kann als Datenorganisator und auch als Analysetool dienen:
Hadoop hilft Forschern dabei, Korrelationen in Datensätzen mit vielen Variablen zu finden, eine schwierige Aufgabe für den Menschen. Deshalb ist es der richtige Rahmen, um mit Gesundheitsdaten zu arbeiten.
Hier ist eine Demo für die Anwendung von Big Data Analytics im Gesundheitswesen. Diese MapReduce-Demo hilft Ihnen beim Schreiben eines Programms, mit dem doppelte CT-Scan-Bilder aus einer Datenbank mit 100 Millionen Bildern entfernt werden können. Die schrittweise Vorgehensweise, Vorgehensweise und Lösung finden Sie in diesem Video-Tutorial.
Dies ist nur einer der vielen Fälle, in denen die Big-Data-Analyse zur Lösung wichtiger Gesundheitsprobleme beigetragen und zur wirksamen Erkennung und Prävention von Krankheiten beigetragen hat. Hadoop ist äußerst relevant für die Analyse umfangreicher Datensätze zur Vorbeugung und rechtzeitigen Behandlung chronischer Krankheiten. Der Einsatz von Big Data Analytics im Gesundheitswesen bietet eine enorme ungenutzte Chance, und es ist an der Zeit, dass Hadoop-Experten die Herausforderung annehmen!
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