Cómo la ciencia de datos es útil en la atención médica

La salud y la medicina son una industria prometedora para implementar soluciones de ciencia de datos. La información médica que se recopila en hospitales y clínicas es masiva en tamaño y velocidad. Los científicos de datos médicos y los expertos en aprendizaje automático de todo el mundo están tratando de recopilar, clasificar y procesar este enorme volumen de datos y también interpretarlo para obtener una mejor comprensión del cuerpo humano. La ciencia de datos y su aplicación pueden revolucionar completamente la industria de la salud.

Desarrollos

Las técnicas de Data Science, así como el aprendizaje automático, se están utilizando en el campo de la atención médica de varias maneras hoy en día, desde registros de pacientes computarizados hasta exploración de enfermedades genéticas y descubrimiento de medicamentos. Se puede usar en el procesamiento de imágenes para detectar anomalías en las resonancias magnéticas o los rayos X. Se pueden escribir algoritmos para detectar enfermedades, el riesgo de enfermedades o incluso el progreso de enfermedades de registros médicos electrónicos. También puede ayudar a prever la vulnerabilidad de las personas a enfermedades terminales mediante el monitoreo de patrones y afecciones médicas preexistentes. Las técnicas de aprendizaje automático pueden aplicarse con éxito para mejorar tanto la atención del paciente como el proceso de atención médica.

Registros médicos

Un registro de salud electrónico (EHR) o registro médico electrónico (EMR) completamente digital y completo es el primer y más esencial paso hacia el logro de una revolución médica a través de la ciencia de la información. Este sería un archivo único que incorpora toda la información actualizada sobre la salud de un paciente a la que se puede acceder y compartir en cualquier red. El archivo debería contener idealmente:

  • Datos estructurados de todos los proveedores de atención médica del paciente, como información personal, recetas, resultados de laboratorio, etc.
  • Datos médicos no estructurados, como notas de médicos, enfermeras, médicos, etc.
  • Datos personales no estructurados, como notas de cuidadores, trabajadores sociales y familiares.
  • Guarde imágenes como imágenes de resonancia magnética y rayos X
  • Datos genómicos

Análisis predictivo

Especialmente para la industria de la salud, la prevención es mejor que curar y también ayuda a ahorrar mucho dinero y esfuerzo. Los datos sobre los detalles de la enfermedad, las visitas previas al hospital y otros aspectos ayudan a determinar el riesgo de reingreso de pacientes individuales. Están clasificados como pacientes de alto riesgo y el personal del hospital se comunicará con ellos regularmente para ayudarles a no enfermarse nuevamente.

Dispositivos de monitorización de pacientes

Dado que el personal de atención médica no puede estar cerca de los pacientes cada minuto, se pueden usar sensores de cuerpo que pueden rastrear cada signo vital. Los dispositivos de monitoreo médico para uso doméstico y aplicaciones móviles están actualmente disponibles. Estos dispositivos no solo registran los datos, sino que también los analizan y dan alertas a tiempo para ayudar a prevenir las crisis médicas.

Modelado y mapeo de enfermedades

Data Science ha sido muy útil recientemente para rastrear y encontrar formas de prevenir enfermedades. El aprendizaje automático se ha aplicado para mapear las incidencias de brotes de asma en áreas que tuvieron niveles más altos de ozono durante largos períodos durante el verano. Además, se han identificado vínculos entre los brotes de malaria y dengue y los cambios en la temperatura local y el clima. Investigaciones similares han llevado a encontrar marcadores genéticos que relacionan el Alzheimer y la diabetes tipo 2.

Dejar respuesta

Please enter your comment!
Please enter your name here