استفاده از علم داده در پزشکی

()

دنیای امروز بر پایه داده‌ها و استفاده صحیح از آن‌ها بنا شده است. ذخیره‌سازی داده‌ها و استفاده بهینه از آن‌ها مهم‌ترین چالش‌ بسیاری از سازمان‌ها در طول دهه گذشته بوده است. به همین جهت در سال‌های اخیر، بیشتر تمرکز متخصصان داده و شرکت‌های تخصصی در این زمینه بر روی طراحی چهارچوب‌ها و ایجاد راه‌حل‌هایی برای مدیریت این داده‌ها بوده است. علم داده یا Data Science به شناسایی داده‌های خام و نظم‌دهی به آن‌ها می‌پردازد و در واقع داد‌های خام را به علوم آماری پیوند می‌زند. نقش علم‌داده و متخصصان علوم داده، امروز تا جایی برجسته شده است که این علم به تمام زمینه‌ها از جمله حوزه سلامت و پزشکی نیز ورود پیدا کرده است. در این مقاله قصد داریم به موارد استفاده از علم داده در پزشکی بپردازیم.

همچنین شما می‌توانید از آموزش‌های کامل مجموعه نیک آموز در حوزه علم داده استفاده کرده و از اطلاعات آن‌ها بهره‌مند شوید.

استفاده از علم داده در پزشکی
استفاده از علم داده در پزشکی

علم داده چیست؟

در سال‌های اخیر با پیشرفت روش‌های تحلیل داده و ابزارهای آماری، اصطلاح جدید تحت عنوان «علم داده» به وجود آمده است. در حقیقت این علم مجموعه‌ای از ابزارها، الگوریتم‌ها و اصول یادگیری ماشین (Machine Learning) است که اصلی‌ترین هدف آن کشف کردن الگوهایی مشخص از میان داده‌های خام است.

در گذشته، داده‌ها اغلب به صورت محدود و منسجمی مورد تحلیل قرار می‌گرفتند. وجود این ویژگی‌ها امکان ارائه یک تحلیل معمول را به وسیله ابزارهای ساده هوش تجاری (Business Intelligence) فراهم می‌آورد؛ اما در طول سال‌های اخیر، رشد نمایی تکنولوژی‌های جدید، توسعه اینترنت و گسترش شرکت‌ها، داده‌های فراوانی را ایجاد و ذخیره کرده‌اند و در حال حاضر جامعه بشری با انبوهی از داده‌های طبقه‌بندی نشده مواجه است. این داده‌ها در صورت وجود یک مدیریت درست، کاربردهای زیادی را خواهند داشت. به همین جهت استفاده از علم داده در حوزه‌های پزشکی، جرم‌شناسی، صنایع، روابط اجتماعی، کسب‌وکار و تمام فعالیت‌های دیگر ثمرات بسیار زیادی را به ارمغان آورده است.

استفاده از علم داده در پزشکی و حوزه سلامت

همانطور که می‌دانیم علم داده به بررسی و واکاوی در میان اعداد و آمار می‌پردازد، اغلب این اعداد مربوط به گردش‌های مالی است، به همین دلیل استفاده از علم داده در پزشکی در بسیاری از کشورها رتبه‌ی اول گردش مالی را به خود اختصاص داده است. اگرچه در کشورهایی مثل ایران که گردش مالی و اطلاعاتی در حوزه‌ی انرژی و نفت بیشتر است، حوزه سلامت در رتبه‌های بعدی و در کنار معادن و صنایعی مانند فولاد و ذوب آهن قرار می‌گیرد.

نکته‌ای که در بررسی داده‌ها در پزشکی باید به آن توجه کرد، حجم انبوه داده‌ها است، به گونه‌ای که موسسه آماری Ponemon تخمین زده که حدود 30% از کل داده‌های جهان به حوزه سلامت مربوط می‌شود.

جمع آوری داده‌ در علم پزشکی به گذشته‌های بسیار دور برمی‌گردد و از زمانی که اولین اطلاعات در خصوص بیماری‌ها و روش‌های درمانی به صورت مدون ثبت می‌شدند، آغاز شده است. به هر میزان که شیوع یک Case در بیمارانی که مراجعه می‌کنند بیشتر باشد، اطلاعات ما در خصوص آن بیماری و شیوه مدیریت و درمان آن بهتر می‌شود. در سال‌های اخیر و پس از گسترش اینترنت و استفاده از آن در سیستم درمان، تولید این داده‌ها به شکل فزاینده‌ای افزایش یافته و البته دسترسی به آن‌ها نیز در بستر اینترنت آسان‌تر شده است.

هم‌اکنون به راحتی می‌توان به بسیاری از مقالات و مجله‌های علمی در سایت‌های مراکز دولتی آمریکایی و اروپایی دسترسی داشت و از داده‌های ژنتیکی و دارویی موجود در آن‌ها به صورت رایگان استفاده کرد. ضمنا شما می‌توانید با مراجعه به سایت مجموعه نیک آموز از جدیدترین آموزش‌ها در حوزه علم داده و کاربرد‌های آن بهره‌مند شوید.

استفاده از علم داده در پزشکی چه کمکی به ما می‌کند؟

تحلیلگران در علم داده با استفاده از روش های علمی و الگوریتم‌های دقیق ریاضی، تلاش می‌کنند که از میان انبوه داده‌هایی موجود به دانش و بینش جدیدی برسند و از آن استفاده کنند. در علم پزشکی تحلیل داده‌های موجود به ما کمک می‌کند تا بتوانیم با مشاهده کوچکترین علائم بیماری به تشخیص و درمان مورد نظر برسیم. همچنین استفاده از داده در علم پزشکی مانع تکرار اشتباهات در این حوزه شده و کارایی را به حداکثر میزان ممکن می‌رساند. علاوه بر آن در حوزه داروسازی هم می‌توان یک نیازسنجی متناسب با تقاضای بازار انجام داد و بر روی داروهای هم جهت با نیاز بازار تحقیقات بیشتری انجام داد.

استفاده از علم داده در پزشکی چه کمکی به ما می‌کند؟
استفاده از علم داده در پزشکی چه کمکی به ما می‌کند؟

کاربردهای عملی استفاده از علم داده در پزشکی کدامند؟

همانطور که گفته شد، داده‌ها نقش بسیاری مهمی را در پزشکی ایفا می‌کنند و در قالب یک مقاله نمی‌توان به همه‌ی جنبه‌های آن پرداخت. در ادامه برخی از این کاربردها را به صورت اختصاری توضیح می‌دهیم:

1. استفاده از داده در صنعت داروسازی

یافتن یک فرمول دارویی جدید و عرضه آن به بازار، به زمانی حدود 12 سال و هزینه‌ای بالغ بر 2.6 میلیارد دلار نیاز دارد. داروسازی یک علم بسیار گران و هزینه‌بر است و دلیل اصلی هزینه‌بر بودن آن، انجام آزمایش‌ها و فرآیندهای پیچیده برای تولید داروهایی بهتر و مؤثرتر است. حال با استفاده از داده‌ها، می‌توان سوابق و نتایج داروهای قبلی را به علاوه داده‌های ژنومیکس بررسی کرد و از نتایج آن‌ها در زمینه تولید دارو و ساخت داروهای اختصاصی‌تر استفاده نمود.

2. پیشگیری از همه‌گیری‌ و طغیان بیماری‌های جدید

بسیاری از مقالات به شیوع بیماری‌ها، طغیان آن‌ها و نحوه مقابله با آن‌ها اختصاص دارد. هیچ بیماری از این قاعده مستثنی نیست. بررسی نتایج داده‌های گوگل نشان می‌دهد که افراد بسیار کمی پیش از همه‌گیر‌های SARS و MERS و H1N1، از این بیماری‌ها مطلع بوده‌اند. این خود نشان‌دهنده اهمیت طبقه‌بندی داده‌ها است، چراکه در صورت شناسایی و معرفی زودهنگام داده‌های حاصل از این بیماری‌ها، می‌شد جلوی همه‌گیری را گرفت.

3. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از علم داده در پزشکی

یکی دیگر از کاربردهای استفاده از علم داده در پزشکی، یافتن سریع علائم مربوط به هر بیماری است. به سادگی و بر اساس داده‌هایی موجود در مقالات علمی و یا کلمات مربوطی که در موتورهای جستجو سرچ شده‌اند، می‌توان به ارتباط بین علائم مختلف و بیماری‌ها پی برد و به خوبی آن‌ها را به هم ارتباط داد. به این ترتیب امروزه متخصصین حوزه سلامت و پزشکان می‌توانند با استفاده از Decision Support System یا DSS سریعتر و بهتر بیماری‌ها را تشخیص داده و درمان مناسبی را ارائه دهند.

4. ژن شناسی

استفاده از داده‌ها بیش از همه به کمک علم ژنتیک آمده است و با استفاده از این روش می‌توان به سادگی توالی‌های ژنی سالم و معیوب را از یک‌دیگر تشخیص داد و یا بر روی آن‌ها تحقیق نمود. پروژه تهیه بانک ژنوم انسانی که به وسیله علم داده انجام می‌شود، یکی از بزرگترین پروژه‌های بشری در طول تاریخ است.

5. درمان

در حال حاضر تجربه در علم پزشکی حرف اول را می‌زند، پزشک به هر میزان که مریض‌های بیشتری را دیده باشد، قدرت تشخیصی بالاتری هم دارد. یک تشخیص مناسب می‌تواند پروسه درمان را بسیار کوتاه کرده و هزینه‌های کمتری را نیز به بیمار و سیستم سلامت وارد کند. با استفاده از علم داده در پزشکی، در آینده عملا برای تشخیص نیاز به تجربه چندانی نیست، و پزشک می‌تواند با جستجو در بانک داده‌ها از تجربیات مشابه گذشته استفاده کند و بهترین راهکار برای درمان را ارائه کند.

6. مراقبت‌های پس از بستری

همواره پس از تحت درمان قرار گرفتن و بهبودی در ذهن بیماران سؤالات بسیاری در خصوص جلوگیری از عود مجدد بیماری به وجود می‌آید. بیمار بهبود یافته ممکن است با داشتن کوچترین علامتی احساس خطر کرده و مجددا به پزشک مراجعه کند. علم داده در این حوزه نیز به کمک ما شتافته است و بیماران می‌توانند به سادگی از مراقبت‌های پس از بستری و درمان آگاه شده و به خوبی شرایط را مدیریت کنند.

مراحل استفاده از علم داده‌ در پزشکی
مراحل استفاده از علم داده‌ در پزشکی

مراحل استفاده از علم داده‌ در پزشکی

مرحله اول در پروسه استفاده از علم داده در پزشکی، داده‌یابی است. روش‌های مختلفی برای انجام این‌کار وجود دارد. بهترین و دقیق‌ترین روش در حوزه سلامت، استفاده از مقالات معتبر علمی و رفرنس‌های دانشگاهی است.

پس از این مرحله نوبت به آماده‌سازی و پالایش داده‌ها می‌رسد. داده‌های جمع‌آوری شده ممکن است ناهمگون باشند چراکه از از منابع مختلفی استخراج شده‌اند، بنابراین همه‌ی این داده‌ها را در یک قالب یکپارچه و از قبل طراحی شده را قرار می‌دهیم تا بتوانیم با کارآیی بیشتری از آن‌ها استفاده کنیم.

پس از پالایش داده‌های موجود، نوبت به نتیجه‌گیری و ارزیابی داده‌ها می‌رسد. این امر به ما کمک می‌کند که بفهمیم از هر داده چه استفاده‌ای می‌توان کرد. علاوه بر این در این مرحله می‌توانیم الگوها و مقادیر جدیدی را از مجموعه داده‌های موجود استخراج کنیم. برای مثال می‌توان به ارتباط میان بیماری‌زایی یک سری از میکروارگانیسم‌ها با شرایطی خاص پی برد.

مهم‌ترین بخش در علم داده انجام مدلسازی‌های ریاضی قابل اجرا است. طراحی و پیاده‌سازی این مدل‌ها باید توسط متخصصان علم داده انجام می‌شود. ابزارهای متنوعی در مدلسازی وجود دارند که می‌توان از میان آن‌ها به ابزارهای محاسبات آماری R، زبان برنامه‌نویسی پایتون، SAS و SQL در این میان اشاره کرد. مجموعه نیک‌ آموز مفتخر است که به‌روزترین و برترین آموزش‌ها در حوزه پروژه‌های هوش تجاری و استفاده از علم داده در پزشکی را در اختیار شما عزیزان قرار می‌دهد. همچنین شما می‌توانید از خدمات نیک آموز در حوزه SQL server نیز بهره‌مند شوید.

این مطلب برای شما مفید بود ؟

ستاره سمت چپ بیشترین امتیاز است.لطفا به نویسنده این مطلب ستاره بدید.

میانگین آراء / 5. تعداد:

اولین نفری باشید که به این نویسنده امتیاز میده 🙂

خیلی متاسفم که مطلب رو دوست نداشتی

برای ارتقاء مطلب کمکم میکنی ؟

لطفا دلیل اینکه مطلب رو دوست نداشتی بهم بگو

نظر یا سوال شما در این مورد چیه ؟

آدرس ایمیل شما نمایش داده نمی شود و محرمانه است.در صورتیکه ایمیل معتبر و بدون www وارد کنید دیگران میتوانند به شما پاسخ دهند و این پاسخ برای شما ایمیل خواهد شد.