درمان بیماران با استفاده از علم داده

چرا علم داده در حوزه بهداشت و درمان مورد استفاده قرار می‌گیرد؟

طبق یک مطالعه، داده‌هایی که روزانه توسط بدن انسان تولید می‌شود، در حدود ۲ ترابایت است. این داده‌ها شامل فعالیت‌های مغزی، میزان استرس، ضربان قلب، میزان قند خون و موارد دیگر است. در حال حاضر، برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها، فناوری‌های پیشرفته‌ای وجود دارد که یکی از آن‌ها علم داده است.

این علم به نظارت و بررسی سلامتی بیماران با استفاده از داده‌هایی که ثبت می‌شود، کمک شایان توجهی می‌کند. امروزه استفاده از علم داده در حوزه بهداشت و درمان، تشخیص علائم بیمار‌ی در مراحل اولیه را امکان‌پذیر کرده است. همچنین با پدید آمدن ابزار‌ها و فناوری‌های مختلف، پزشکان می‌توانند شرایط بیماران را به صورت ریموت نیز تحت نظر داشته باشند.

در گذشته پزشکان و سایر پرسنل بیمارستان‌ها، معمولا قادر به رسیدگی به تعداد زیادی از بیماران به صورت همزمان نبودند و به دلیل عدم درمان مناسب، شرایط بیماران بدتر می‌شد. اما امروزه اوضاع تغییر کرده است. پزشکان می‌توانند به کمک پیشرفت‌هایی که در حوزه‌ی علم داده و یادگیری ماشین به وجود آمده، از وضعیت سلامتی بیماران مطلع شوند و در صورت لزوم مدیریت بیمارستان‌ها، پزشکان، پرستاران و یا دستیاران خود را  به خانه‌های بیماران بفرستند.

بیمارستان‌ها می‌توانند تجهیزات و دستگاه‌های مختلفی برای تشخیص بیماری افراد نصب کنند. این تجهیزات که بر اساس علم داده ساخته شده‌اند، قادر به جمع‌آوری داده مانند ضربان قلب، فشار خون، دمای بدن و غیره‌ از بیماران هستند. پزشکان این اطلاعات را به صورت real-time از طریق اپلیکیشن‌های موبایل دریافت می‌کنند.

 این داده‌ها در تشخیص بیماری به پزشکان و پرستاران کمک می‌کنند تا بتوانند درمان‌های مربوطه را در حتی در خانه نیز به بیماران ارائه دهند. بنابراین این گونه است که علم داده به درمان و مراقبت از بیماران با استفاده از تکنولوژی کمک می‌کند.

مزایای علم داده در حوزه بهداشت و درمان

علم داده به پیشبرد توسعه‌ی امکانات و فرآیند‌های مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کند که در نهایت باعث افزایش بهره‌وری در تشخیص و درمان در سیستم بهداشت و درمان می‌شود. اهداف نهایی سیستم بهداشت و درمان به شرح زیر است:

• سهولت مراقبت‌های بهداشتی و درمانی
• کاهش ریسک شکست‌های درمانی
• ارائه‌ی راهکار‌های درمانی در زمان مناسب
• کاهش زمان انتظار بیماران برای شروع روند درمانی

نقش دانشمندان علم داده در حوزه‌ بهداشت و درمان

نقش دانشمند علم داده، پیاده‌سازی تکنیک‌های علم داده و ادغام آن‌ها در نرم‌افزار‌های حوزه‌ی سلامت است. دانشمندان علم داده، به استخراج مفاهیم و ویژگی‌های مفیدی از داده‌ها برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده می‌پردازند. به طور کلی مسئولیت‌های دانشمند علم داده در حوزه بهداشت و درمان به شرح زیر است:

• جمع‌آوری داده از بیماران
• تجزیه و تحلیل نیاز‌های بیمارستان‌ها
• ساختار‌بندی و مرتب‌سازی داده‌ها جهت استفاده
• تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از ابزار‌های مختلف
• پیاده‌سازی الگوریتم‌های گوناگون بر روی داده‌ها
• ایجاد مدل‌های پیش‌بینی به همراه تیم توسعه‌دهنده

تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی

علم پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی حوزه‌هایی هستند که بسیار امیدوار‌کننده به استفاده از پیشرفت‌های تکنولوژیکی می‌پردازند و از پیشرفت‌های علم داده در جنبه‌های مختلف استفاده می‌کنند. یکی از این جنبه‌ها، تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی است.

 علم داده در حوزه‌ی تشخیص تصاویر به پزشکان کمک می‌کند تا یک استراتژی درمانی موثری ارائه دهند. تصاویر پزشکی شامل اشعه‌ی ایکس، سونوگرافی، MRI، سی تی اسکن و موارد دیگر است. تجزیه و تحلیل مناسب و به موقع این تصاویر به پزشکان کمک می‌کند تا بتواند درمان بهتری را در اختیار بیماران قرار دهند.

مواردی که گفته شد روش‌های بسیار معمول و رایج تصویربرداری هستند. اما ظهور و مشارکت علم داده در حوزه بهداشت و درمان باعث شده است که این تکنیک‌های تصویربرداری، تحول عظیمی در پزشکی و مراقبت‌های بهداشتی-درمانی ایجاد کنند. دانشمندان علم داده همواره برای ایجاد تکنیک‌های پیشرفته‌تر در راستای بهبود کیفیت تجزیه و تحلیل تصاویر تلاش می‌کنند تا داده‌های مربوط به بیماران را به طور موثر‌تری استخراج کنند.

اخیرا مطالعه‌ای توسط Google AI در زمینه‌ی تشخیص بیماری‌های پوستی با استفاده از یادگیری ژرف (Deep Learning) منتشر شده است. مدل یادگیری ژرف به گونه‌ای آموزش داده شده است که می‌تواند ۲۶ بیماری پوستی را با دقت ۹۷ درصد تشخیص دهد. تشخیص با استفاده از شبکه‌های عصبی ژرف، یادگیری ماشین و علم داده انجام می‌شود. اکنون اجازه دهید نگاهی داشته باشیم به سه الگوریتم رایج مورد استفاده در تجزیه و تحلیل تصاویر پزشکی:

• الگوریتم تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection Algorithm): این الگوریتم به تشخیص شرایطی مانند شکستگی و در‌رفتگی استخوان‌ها کمک می‌کند.
• الگوریتم پردازش تصویر (Image Processing Algorithm): الگوریتم پردازش تصویر به آنالیز تصاویر، بهبود کیفیت آن‌ها و همینطور حذف نویز موجود کمک می‌کند.
• الگوریتم تشخیص تصویر توصیفی (Descriptive Image Recognition Algorithm): به استخراج داده از تصاویر، تفسیر آن‌ها و استفاده از آن‌ها برای ایجاد یک تصویر بزرگتر می‌پردازد.

آنالیز داده‌ها و پیش‌بینی در حوزه بهداشت و درمان

در دنیای امروز، اطلاعات یکی از فاکتور‌های اساسی تجزیه و تحلیل در حوزه‌ی سلامت است. اگر اطلاعات مناسبی در مورد بیمار وجود نداشته باشد، تجزیه و تحلیل با مشکل مواجه خواهد شد. بنابراین، اطلاعات یا داده‌های مربوط به بیمار باید به صورت موثر و کارایی جمع‌آوری شود. این داده‌ها می‌تواند فشار خون بیمار، دمای بدن، سطح قند خون و یا موارد دیگر باشد.

 بعد از جمع‌آوری، این داده‌ها با هدف پیدا شدن یک سری الگو مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرند. این فرآیند سعی می‌کند علائم یک بیماری، مراحل بیماری، میزان آسیب و موارد بسیار دیگری را شناسایی کند تا مدل پیش‌بینی‌کننده بتواند وضعیت بیمار را پیش‌بینی ‌کند و در نهایت استراتژی‌های درمان مناسب به بیمار ارائه شود. بنابراین آنالیز داده‌ها و پیش‌بینی، یک تکنیک بسیار مفید است و نقش مهمی در حوزه‌ی بهداشت و درمان ایفا می‌کند.

مزایای عمده‌ی آنالیز داده‌ها و پیش‌بینی در حوزه‌ی سلامت در ادامه بیان شده است:

• به مدیرت و کنترل بیماری‌های مزمن کمک می‌کند.
• وضعیت بیمار را پیش‌بینی می‌کند و اقدامات پیشگیرانه‌ای پیشنهاد می‌دهد.
• داکیومنت کردن سریع داده‌های بیمارستانی را میسر می‌کند.
• به استفاده‌ی مؤثر و حداکثری از پزشکان و سایر منابع کمک بسیار زیادی می‌کند.

کاربرد علم داده در تحقیقات دارویی

با افزایش جمعیت جهان، بدن انسان با بیماری‌های مختلفی رو‌به‌رو می‌شود که ممکن است به علت فقدان غذای مناسب، اضطراب، آلودگی و غیره باشد. در حال حاضر یکی از چالش‌هایی که مؤسسات تحقیقاتی با آن مواجه هستند این است که بتوانند در مدت زمان کوتاهی دارو و یا واکسن مربوط به بیماری‌های مختلف را کشف کنند.

 برای یافتن فرمول دارویی، محققان باید ویژگی‌های عامل بیماری را پیدا کنند که این امر مستلزم تعداد بسیار زیادی آزمایش است. بعد از پیدا شدن فرمول دارویی نیز نیاز است که آزمایش‌های بیش‌تری روی فرمول انجام شود. سال‌ها قبل این روند ۱۰ الی ۱۲ سال به طول می‌انجامید اما در حال حاضر به کمک علم داده و کاربرد‌های مختلفی که در حوزه‌ی بهداشت و درمان دارد، این کار بسیار ساده‌تر و سریع‌تر شده است و می‌توان داده‌های میلیون‌ها آزمایش را طی چند ماه یا چند هفته پردازش کرد و واکسن یا دارو‌ها را در کمتر از یک سال تولید نمود. همه‌ی این‌ها با کمک یادگیری ماشین و علم داده امکان‌پذیر است. می‌توان این دو حوزه، تحقیقات و توسعه‌ی صنعت دارویی را به صورت بسیار گسترده‌ای متحول کرده‌اند. در ادامه کاربرد علم داده در ژنومیک را بررسی خواهیم کرد.

کاربرد علم داده در ژنومیک

ژنومیک یکی از حوزه‌های جذاب در علوم پزشکی است. این علم به تعیین توالی و بررسی ژنوم‌هایی که از ژن‌ها و DNA موجودات زنده تشکیل شده‌اند، می‌پردازد. تحقیق بر روی ژن‌های موجودات زنده، درمان‌های سطح بالا را تسهیل می‌کند. هدف از مطالعه‌ی ژنومیک، یافتن ویژگی‌ها و بی‌نظمی‌ها در DNA است.

همچنین به یافتن ارتباط بین یک بیماری، علائم و وضعیت سلامتی فرد مبتلا کمک می‌کند. پیش از این یعنی قبل از ظهور تکنیک‌های قدرتمند آنالیز داده، مطالعه‌ی ژنومیک کاری بسیار وقت‌گیر بود. اما امروزه استفاده از علم داده در حوزه بهداشت و درمان، این کار را آسان‌تر کرده است. با کمک ابزار‌های مختلف علم داده و کلان داده، می‌توان ژن‌های انسان را با تلاش و زمان کمتری تجزیه و تحلیل کرد.

 این ابزار‌ها بررسی مسائل ژنتیکی خاص و یافتن بهترین پاسخ دارویی برای نوع خاصی از ژن‌ها را تسهیل می‌کنند. Mapreduce، SQL، Galaxy و Bioconductor از جمله ابزار‌هایی هستند که در این زمینه مورد استفاده قرار می‌گیرند.

سخن آخر- آینده‌‌ی علم داده در حوزه بهداشت و درمان

شکی نیست که کاربرد علم داده در آینده، ارزشمند‌تر نیز خواهد شد و پزشکان از کمک‌های کافی برخوردار خواهند شد و بیماران نیز درمان‌های کامل‌تری دریافت خواهند کرد. در نهایت به شما پیشنهاد می‌کنیم برای کسب اطلاعات بیش‌تر در مورد علم داده و کاربرد‌های مختلف آن به سایت نیک آموز مراجعه کنید.