Big Data (Dữ Liệu Lớn) đã đổi khác cách chúng ta quản lý, phân tích cùng tận dụng dữ liệu trong số ngành. Trong số những lĩnh vực đáng để ý nhất nhưng phân tích dữ liệu đang tạo nên những thay đổi lớn là y tế.
Bạn đang xem: Phân tích dữ liệu y tế
Trên thực tế, so với y tế có khả năng giảm ngân sách điều trị, dự kiến sự nở rộ của dịch bệnh, tránh những bệnh hoàn toàn có thể phòng đề phòng và cải thiện chất lượng cuộc sống. Tuổi thọ vừa đủ của nhỏ người ngày càng tăng trên dân sinh thế giới, điều này đề ra những thử thách mới đối với các phương thức điều trị ngày nay. Các chuyên gia y tế, cũng giống như các người kinh doanh kinh doanh, có tác dụng thu thập một lượng lớn tài liệu và kiếm tìm kiếm những chiến lược cực tốt để áp dụng những số lượng này.
Trong nội dung bài viết này, bọn họ sẽ giải quyết và xử lý nhu ước về Big Data trong y tế và dữ liệu lớn bệnh dịch viện: vì sao và làm vậy nào nó có thể giúp ích? phần đa trở ngại mang lại việc vận dụng nó là gì? Sau đó, chúng ta sẽ coi xét những ví dụ về tài liệu lớn vào y tế vẫn tồn trên và các tổ chức y tế có thể được hưởng thụ từ đó.
Nhưng trước tiên, hãy chăm chú khái niệm chủ đạo của phân tích tài liệu lớn về y tế.
Big data trong y tế là gì?
Big data trong y tế là 1 trong những thuật ngữ được áp dụng để tế bào tả cân nặng thông tin kếch xù được tạo nên từ việc áp dụng công nghệ kỹ thuật số để thu thập hồ sơ của người bệnh và giúp quản lý hoạt động của bệnh viện, nếu không thì quá rộng và phức tạp đối với các công nghệ truyền thống.
Việc áp dụng phân tích tài liệu lớn vào y tế đem lại rất nhiều kết quả tích rất và cũng là cứu sống nhỏ người. Về bản chất, Big Data đề cập mang lại lượng thông tin lớn tưởng được tạo thành bởi quá trình số hóa đa số thứ, được tổng hợp cùng phân tích bởi các technology cụ thể. Được áp dụng cho y tế, nó đang sử dụng dữ liệu sức khỏe ví dụ của một dân số (hoặc của một cá nhân cụ thể) và có tác dụng giúp chống ngừa dịch bệnh, trị bệnh, cắt giảm chi phí, ...
Bây giờ đồng hồ con fan sống thọ hơn, các mô hình điều trị đã chuyển đổi và nhiều chuyển đổi này được can hệ bởi dữ liệu. Những bác sĩ ý muốn hiểu càng những càng tốt về người mắc bệnh và càng sớm nhận thấy các vết hiệu chú ý của dịch nghiêm trọng lúc nó phạt sinh. Điều trị ngẫu nhiên bệnh làm sao ở tiến độ đầu sẽ đơn giản hơn cùng ít tốn yếu hơn. Bằng phương pháp sử dụng những chỉ số hiệu suất chính trong đối chiếu dữ liệu chăm sóc sức khỏe khoắn và quản lý để vẽ ra bức tranh toàn diện về người bệnh sẽ có thể chấp nhận được bảo hiểm cung ứng gói dịch vụ thương mại phù hợp. Đây là cố gắng nỗ lực của ngành nhằm xử lý các vấn đề khó khăn về tài liệu của dịch nhân.
Trong những năm, việc tích lũy một lượng lớn dữ liệu cho mục tiêu y tế khôn cùng tốn kém cùng mất thời gian. Với công nghệ luôn cách tân ngày nay, việc thu thập dữ liệu kia trở nên thuận lợi hơn, tạo ra báo cáo chăm sóc sức khỏe toàn diện và biến đổi chúng thành số đông thông tin chi tiết quan trọng tất cả liên quan, sau đó rất có thể sử dụng để cung cấp dịch vụ âu yếm tốt hơn. Đây là mục đích của phân tích dữ liệu y tế: sử dụng các phát hiện dựa vào dữ liệu để tham dự đoán và giải quyết vấn đề trước lúc quá muộn, nhưng cũng nhận xét các phương thức điều trị cấp tốc hơn, theo dõi tốt hơn sản phẩm tồn kho, thu hút bệnh dịch nhân nhiều hơn thế nữa trong sức mạnh của họ cùng trao quyền mang lại họ với các công cụ để làm như vậy.
Ứng dụng Big Data trong y tế
Giờ các bạn đã hiểu tầm đặc biệt của tài liệu lớn về sức khỏe, hãy cùng khám phá các ứng dụng trong thế giới thực minh chứng cách tiếp cận phân tích gồm thể nâng cao quy trình, cải thiện khả năng chăm lo bệnh nhân và cuối cùng là cứu sống họ.
1) dự đoán bệnh nhân để nâng cấp nhân sự
Đối với ví dụ thứ nhất về tài liệu lớn trong y tế, cửa hàng chúng tôi sẽ cẩn thận một vấn đề kinh khủng mà bất kỳ người cai quản ca trực như thế nào cũng chạm chán phải: đề nghị đưa bao nhiêu fan vào biên chế vào một khoảng thời gian nhất định? trường hợp đặt vô số nhân công, các bạn sẽ có nguy hại bị cùng thêm ngân sách chi tiêu lao rượu cồn không bắt buộc thiết. Quá ít nhân công, bạn cũng có thể có hiệu quả dịch vụ quý khách hàng kém - có thể gây tử vong cho người bị bệnh trong ngành đó.
Dữ liệu béo đang giúp giải quyết và xử lý vấn đề này, ít nhất là tại một vài bệnh viện ở Paris. Sách white của intel nêu chi tiết cách thức bốn cơ sở y tế thuộc Viện cung cấp Publique-Hôpitaux de Paris đã sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn không giống nhau để mang ra dự đoán hằng ngày và hàng giờ về con số bệnh nhân dự kiến ở mỗi căn bệnh viện.
Một trong số những bộ dữ liệu đặc trưng là hồ sơ nhập viện trị giá 10 năm, được những nhà công nghệ dữ liệu tích lũy bằng kỹ thuật "phân tích chuỗi thời gian". đông đảo phân tích này có thể chấp nhận được các nhà nghiên cứu và phân tích thấy được các quy mô liên quan tiền trong xác suất nhập viện. Sau đó, họ hoàn toàn có thể sử dụng sản phẩm công nghệ học nhằm tìm ra những thuật toán đúng đắn nhất dự đoán xu thế nhập viện trong tương lai.
Tổng hợp sản phẩm của tất cả công việc này, đội khoa học dữ liệu đã cải cách và phát triển giao diện người dùng dựa trên web dự đoán lượng người bệnh và giúp đồ mưu hoạch phân bổ nguồn lực bằng cách sử dụng trực quan tiền hóa tài liệu trực con đường để giành được mục tiêu nâng cao việc chăm sóc bệnh nhân tổng thể.
2) hồ nước sơ sức khỏe điện tử
Đây là ứng dụng rộng thoải mái nhất của Big Data trong y học. Mỗi bệnh dịch nhân đều phải sở hữu hồ sơ tiên tiến nhất của riêng mình, bao hàm nhân khẩu học, lịch sử vẻ vang bệnh, dị ứng, công dụng xét nghiệm trong chống thí nghiệm, ... Hồ sơ được share qua hệ thống thông tin an ninh và tất cả sẵn cho các nhà cung cấp từ cả quanh vùng công và tư nhân. Phần nhiều hồ sơ đều gồm 1 tệp có thể sửa đổi, tức là bác sĩ hoàn toàn có thể thực hiện nay các thay đổi theo thời hạn mà không nên thủ tục giấy tờ và không có nguy cơ xào nấu dữ liệu.
Hồ sơ sức khỏe điện tử cũng rất có thể kích hoạt cảnh báo và thông báo khi bệnh dịch nhân phải làm xét nghiệm bắt đầu trong phòng nghiên cứu hoặc theo dõi những đơn thuốc để thấy liệu bệnh dịch nhân bao gồm tuân theo chỉ định của chưng sĩ giỏi không.
3) Cảnh báo thời gian thực
Các ví dụ không giống về phân tích dữ liệu trong âu yếm sức khỏe tất cả chung một công dụng quan trọng - cảnh báo thời hạn thực. Trong những bệnh viện, phần mềm hỗ trợ Quyết định Lâm sàng (CDS) phân tích dữ liệu y tế tại chỗ, hỗ trợ cho những bác sĩ y tế lời khuyên khi họ đưa ra những quyết định theo đơn.
Tuy nhiên, những bác sĩ ước ao bệnh nhân kiêng xa khám đa khoa để tránh việc điều trị tại nhà tốn kém. Thiết bị treo tay sẽ liên tiếp thu thập dữ liệu sức mạnh của người mắc bệnh và gửi dữ liệu này lên đám mây.
Ngoài ra, tin tức này vẫn được truy cập vào cơ sở tài liệu về tình trạng sức mạnh của fan dân, chất nhận được các bác sĩ so sánh dữ liệu này trong bối cảnh kinh tế xã hội cùng sửa đổi những chiến lược trưng bày cho phù hợp. Những tổ chức và các nhà quản ngại lý quan tâm sẽ sử dụng các công gắng tinh vi để theo dõi mẫu dữ liệu kếch xù này với phản ứng lại từng khi công dụng bị xáo trộn.
Ví dụ: ví như huyết áp của người bị bệnh tăng xứng đáng báo động, hệ thống sẽ gửi lưu ý theo thời hạn thực cho bác bỏ sĩ, sau đó sẽ thực hiện hành động tiếp cận người bị bệnh và triển khai các biện pháp để bớt huyết áp.
4) tăng cường sự thâm nhập của bệnh nhân
Nhiều bệnh nhân đã lưu ý đến các máy thông minh đánh dấu mọi cách họ thực hiện, nhịp tim, kinh nghiệm ngủ, ... Của họ một cách thường xuyên. Tất cả thông tin quan trọng đặc biệt này có thể được kết hợp với các dữ liệu rất có thể theo dõi khác để xác minh các nguy cơ tiềm ẩn sức khỏe tiềm ẩn đang rình rập. Ví dụ, mất ngủ mãn tính cùng nhịp tim tăng cao hoàn toàn có thể báo hiệu nguy cơ mắc bệnh về tim trong tương lai. Người bị bệnh trực tiếp thâm nhập vào bài toán theo dõi sức mạnh của chủ yếu họ và các ưu đãi từ bảo đảm y tế hoàn toàn có thể thúc đẩy họ gồm lối sống an lành (ví dụ: trả lại tiền cho những người sử dụng đồng hồ thông minh).
Các thiết bị treo mới đang được phát triển, theo dõi và quan sát các xu thế sức khỏe rõ ràng và chuyển bọn chúng lên đám mây nơi những bác sĩ có thể theo dõi. Bệnh nhân bị hen suyễn hoặc tiết áp có thể được thụ hưởng từ nó, với trở nên hòa bình hơn một chút và giảm những chuyến thăm khám chưng sĩ không đề nghị thiết.
5) áp dụng dữ liệu sức khỏe để lập planer chiến lược
Việc thực hiện Big Data trong quan tâm sức khỏe được cho phép lập kế hoạch chiến lược nhờ nắm rõ hơn về hộp động cơ của con người. Tín đồ quản lý quan tâm có thể phân tích công dụng kiểm tra giữa những người thuộc những nhóm nhân khẩu học không giống nhau và xác minh những nguyên tố nào ko khuyến khích hầu hết người tiếp tục điều trị.
Đại học tập Florida đã sử dụng Google Maps và dữ liệu sức khỏe cộng đồng miễn giá tiền để lập bản đồ nhiệt độ nhắm vào các vấn đề, chẳng hạn như tăng dân sinh và những bệnh mãn tính. Sau đó, các học giả đối chiếu dữ liệu này với sự sẵn có của các dịch vụ y tế ở phần nhiều các khu vực nóng. Thông tin chi tiết thu thập được từ việc này được cho phép họ để mắt tới lại chiến lược phân phối của chính mình và bổ sung thêm những đơn vị chăm lo cho các khoanh vùng có vấn đề nhất.
Một trong số những thử thách to nhất bây giờ đối với xã hội AI nói chung, Xử lý hình ảnh y tế nói riêng đó là việc thiếu những bộ tài liệu quy tế bào lớn, được dán nhãn và chuẩn hóa. Nhằm tháo gỡ trở ngại này, bài viết dưới đây đang tổng đúng theo 10 kho tài liệu mở trong nghành nghề xử lý ảnh y tế, mong muốn sẽ là nền móng giúp các bạn huấn luyện và reviews mô hình học đồ vật thành công.
1, Cơ sở dữ liệu 100.000 hình ảnh X-quang lồng ngực của Viện Y tế tổ quốc Hoa Kỳ (NIH): bao gồm hình ảnh, tài liệu lâm sàng, nhãn dán và chẩn đoán, bộ dữ liệu được tổng hòa hợp từ rộng 30.000 người bị bệnh tại Trung trung ương Lâm sàng NIH, vào đó có tương đối nhiều bệnh nhân mắc các bệnh phổi tiến triển nặng.
2, đại lý dữ liệu hình ảnh y tế về các bệnh ung thư – The Cancer Imaging Archive (TCIA): Trước là cơ quan lưu trữ Hình ảnh Y sinh giang sơn Hoa Kỳ (NBIA). Trên đây cung ứng bộ dữ liệu hình ảnh chụp X-quang phổi, MRI vú, PET/CT phổi, MRI thần kinh, nội soi đại tràng ảo,…Định dạng chủ yếu được thực hiện là DICOM. Một trong những dữ liệu cung cấp có liên quan đến hình ảnh y tế như hiệu quả của căn bệnh nhân, chi tiết điều trị, cỗ gen với phân tích chuyên viên cũng được cung cấp khi tất cả sẵn.
3, Cơ sở tài liệu Med
Pix của thư viện Y học nước nhà Mỹ: cỗ dữ liệu bao hàm hơn 59.000 hình ảnh y tế tích lũy từ hơn 12.000 bệnh nhân. Tư liệu được thu xếp theo địa điểm tổn yêu mến (hệ cơ quan); loại dịch lý; hồ sơ dịch nhân; hoặc theo phân nhiều loại hình hình ảnh và ghi chú hình ảnh.
4, OASIS: OASIS-3 là phiên phiên bản mới nhất, được cho phép truy cập miễn phí những bộ tài liệu hình ảnh thần kinh cho xã hội khoa học. Nhị bộ tài liệu được xây cất trước đó là OASIS-Cross-sectional với OASIS-Longitudinal. Những bộ dữ liệu này đều cung cấp hình hình ảnh thần kinh đã xử trí trên phổ nhân khẩu học, nhấn thức cùng di truyền, nhằm cung cấp các nghiên cứu về thần kinh, lâm sàng, triệu chứng lão hóa thông thường và hiện tượng lạ suy sút nhận thức.
5, Cơ sở tài liệu hình ảnh về căn bệnh Alzheimer (ADNI): cỗ dữ liệu bao hàm hình ảnh MRI với PET, xét nghiệm gen với nhận thức, dịch óc tủy (CSF), lốt ấn sinh học tập máu (blood biomarkers) từ những bệnh nhân mắc bệnh dịch Alzheimer, đối tượng người tiêu dùng suy sút nhận thức nhẹ và bạn cao tuổi.
6, Cơ sở dữ liệu về gặp chấn thương não – FITBIR: cỗ dữ liệu cung cấp hình hình ảnh MRI, PET và những dữ liệu không giống về một loạt những tình trạng chấn thương sọ não, được tích lũy và tiến hành bởi Viện Y tế non sông phối hợp với Bộ Quốc phòng Mỹ
7, Cơ sở tài liệu từ Trung trung ương Trí tuệ nhân tạo trong Y học và Xử lý hình ảnh, ĐH Stanford: Đây là khu vực đang tàng trữ và chia sẻ nhiều bộ tài liệu quy mô lớn về ảnh X-quang, CT cùng MRI lồng ngực, não, xương khớp. Tính riêng bộ Che
Xpert đã hỗ trợ 224,316 ảnh X-quang lồng ngực trường đoản cú 65,240 bệnh nhân. Lân cận đó, Echo
Net-Dynamic là tập tài liệu gồm rộng 10.000 cực kỳ âm tim dạng hình ảnh tĩnh hoặc đoạn phim được tiến hành bởi các chuyên gia tim mạch mặt hàng đầu.
8, Cơ sở tài liệu về nhũ ảnh tuyến vú: từng hình ảnh đều có kích thước 1024 × 1024 pixel. Cỗ dữ liệu tin báo về đặc điểm của mô vú (như mô link – tế bào vú đặc cùng mô mỡ – tế bào vú không đặc), những loại bất thường, mức độ cực kỳ nghiêm trọng của không bình thường (lành tính tuyệt ác tính), tọa độ và bán kính gần đúng (tính bằng pixel) của vùng tổn thương.
9, Cơ sở dữ liệu về thoái hóa khớp gối – sáng tạo độc đáo về xương khớp OAI: xơ hóa khớp gối là giữa những nguyên nhân phổ biến nhất tạo tàn tật ở fan trưởng thành. Bên trên trang OAI, người dùng rất có thể truy cập dữ liệu lâm sàng, phân tích mẫu sinh học, phân tích hình ảnh định lượng, hình hình ảnh X quang quẻ và cùng hưởng từ bỏ (MRI) của bệnh dịch nhân. Oai nghiêm cũng cung cấp các review và đo lường và tính toán theo theo hướng dọc từ 4.796 đối tượng, với dữ liệu từ rộng 431.000 lượt thăm khám lâm sàng với gần 26.626.000 hình hình ảnh trong kho lưu lại trữ.
10, Bộ tài liệu X-quang lồng ngực, X-quang xương cột sống và cung xương sườn đặc thù của người việt – Vin
Dr: thu thập từ những bệnh viện lớn, đồng thời dán nhãn bởi những bác sĩ đầu ngành trên Việt Nam, bộ dữ liệu cung cấp 18,000 ảnh X-quang lồng ngực cùng X-quang đôi mươi cung xương sườn. Cạnh bên đó, Vin
Bigdata cũng cải cách và phát triển Vin
Dr Lab – ứng dụng mã nguồn mở đến phép làm chủ và dán nhãn dữ liệu hình ảnh y tế. Hiện Vin
Dr Lab đã hỗ trợ ảnh y khoa định hình X-quang phổi, vú, xương.
Xem thêm: Máy tính cá nhân apple macbook pro dành cho người dùng di động cấp cao
Hy vọng với 10 bộ tài liệu mở nhắc trên, chúng ta quan chổ chính giữa đến ứng dụng của ai trong chẩn đoán hình ảnh y tế hoàn toàn có thể tự tin nghiên cứu, trở nên tân tiến và hoàn thiện các giải pháp, sản phẩm có độ đúng mực và công dụng cao, góp phần cải thiện chất lượng khám trị bệnh, từ đó cải thiện sức khỏe cộng đồng.