Gezondheidszorggegevens behoren tot de meest complexe en omvangrijke gegevens die momenteel ter wereld worden geproduceerd. Tussen deze enorme stapel gezondheidsgegevens liggen kostbare inzichten die de kwaliteit van mensenlevens rechtstreeks kunnen beïnvloeden en verbeteren. Hoewel we tot tien jaar geleden niet over middelen beschikten om deze gegevens te analyseren, heeft de vooruitgang in Big Data Analytics Healthcare Analytics vandaag de dag een aparte realiteit gemaakt!
Laten we in deze blogpost de problemen onderzoeken die Big Data-analyse kan oplossen in de gezondheidszorg. Laten we ook eens kijken naar enkele casestudy's van de toepassing van Big Data Analytics in de zorg en de tools die daarbij worden gebruikt.
Waarom big data-analyse in de gezondheidszorg?
De belangrijkste voordelen van het toepassen van Big Data-analyse in de zorg zijn:
apache spark vergeleken met hadoop mapreduce
- Vroegtijdige ontdekking en controle van epidemieën
- Nauwkeurige detectie en genezing van ziekten met een laag behandelingssucces
- Ontdekking van nieuwe behandelingen op basis van genomics en patiëntprofilering
- Preventie van verzekerings- en medi-claimfraude
- Verhoging van de winstgevendheid van zorginstellingen
Door de komst van draagbare apparaten is het verzamelen van gezondheidsgegevens eenvoudiger dan ooit tevoren. Van het bijhouden van fitnessgegevens tot geriatrische zorg en intensieve zorg, draagbare technologie heeft een revolutie teweeggebracht in het verzamelen van gegevens in de gezondheidszorg. Het rapport Global Connected Health Market 2016-2020 voorspelt zelfs dat de wereldwijde connected health-markt zal groeien met een CAGR van 26,54% in de periode 2016-2020!
De zo verzamelde gegevens kunnen worden opgeslagen met Hadoop en geanalyseerd met MapReduce en Spark.
Big data in de gezondheidszorg - use case
Een van de meest bekende implementaties van Big Data in de gezondheidszorg van de afgelopen tijd is IBM Watson, een krachtig cognitief computerplatform voor analyse van de gezondheidszorg. Het is uitgerust met natuurlijke taalmogelijkheden, het genereren van hypothesen en op bewijs gebaseerd leren om medische professionals te ondersteunen bij het nemen van beslissingen.
Dit is hoe een arts Watson kan gebruiken om te helpen bij het diagnosticeren en behandelen van patiënten:
Stap 1 : De arts stelt een vraag waarin de symptomen van de patiënt en gerelateerde factoren worden beschreven.
Stap 2: Watson analyseert de invoer door beschikbare patiëntgegevens te verzamelen voor relevante factoren zoals familiegeschiedenis, medicatie, testrapporten enz. En houdt ook rekening met doktersaantekeningen, klinische onderzoeken, onderzoeksartikelen en andere dergelijke gegevens.
Stap 3: Watson stelt een lijst met diagnoses op met bijbehorende scores die het betrouwbaarheidsniveau voor elke hypothese aangeven. Dit helpt de arts - en de patiënt - om beter geïnformeerde en nauwkeurige beslissingen te nemen.
Evidence-based diagnose - Implementatie:
Een van de bekende toepassingen van IBM Watson is de ‘ Watson voor oncologie ’Applicatie die IBM heeft ontwikkeld in samenwerking met het Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) in New York.
- Uitgangspunt: Het uitgangspunt waarop de applicatie is gebouwd, is dit: MSK-oncologen zijn bekende experts in bepaalde soorten kanker. Als IBM Watson kan worden opgeleid om hun expertise op zich te nemen, komt de kennis beschikbaar voor elke arts uit elke hoek van de wereld.
- Programma: De Watson for Oncology-app is een one-stop-applicatie voor elite kankerzorg die kan draaien op een iPad of andere tablets.
- Toepassing: Laten we een hypothetisch geval nemen van een patiënt in een verre uithoek van Azië die lijdt aan een zeldzame vorm van longkanker die genetisch met elkaar is verbonden. De artsen in het ziekenhuis waar de patiënt wordt behandeld, hebben misschien niet de nodige expertise om deze specifieke vorm van longkanker te behandelen, maar Watson for Oncology doet dat wel met behulp van MSK Cancer Center-gegevens.
sql server tutorial voor beginners
De betekenis van deze app is verreikend, aangezien elke arts van overal ter wereld toegang heeft tot de app door gewoon een licentie voor het programma te krijgen en hun patiënten toegang te geven tot kankerbehandeling van wereldklasse. Dat is de magie van gezondheidsanalyses die voortkomen uit toegang tot Big Data in de gezondheidszorg!
U kunt meer van dergelijke use-cases vinden die verband houden met voorspellende analyse en op feiten gebaseerde behandelingen hier .
Rol van Hadoop in Healthcare Analytics
Hadoop is de onderliggende technologie die wordt gebruikt in veel analyseplatforms voor de gezondheidszorg. Dit komt omdat Apache Hadoop de juiste persoon is om de enorme en complexe gezondheidsgegevens te verwerken en effectief om te gaan met de uitdagingen waarmee de gezondheidszorg te maken heeft. Enkele argumenten om Hadoop te gebruiken om met Big Data in de gezondheidszorg te werken, zijn:
- Hadoop maakt gegevensopslag goedkoper en meer beschikbaar:
Momenteel bestaat 80% van alle zorginformatie uit ongestructureerde data. Dit omvat onder meer de aantekeningen van artsen, medische rapporten, laboratoriumresultaten, röntgenfoto's, MRI-beelden, vitale gegevens en financiële gegevens. Hadoop biedt artsen en onderzoekers de mogelijkheid om inzichten te vinden uit datasets die voorheen onmogelijk te hanteren waren.
- Opslagcapaciteit en behandeling:
De meeste zorginstellingen kunnen niet meer dan drie dagen aan gegevens per patiënt opslaan, waardoor de mogelijkheid voor analyse van de geproduceerde gegevens wordt beperkt. Hadoop kan een enorme hoeveelheid gegevens opslaan en verwerken, waardoor het de ideale kandidaat voor de baan is.
- Hadoop kan dienen als gegevensorganisator en ook als analysetool:
Hadoop helpt onderzoekers correlaties te vinden in datasets met veel variabelen, een moeilijke taak voor mensen. Daarom is het het juiste kader om met zorgdata te werken.
Hier is een demo voor de toepassing van Big Data Analytics in de zorg. Deze MapReduce-demo helpt u bij het schrijven van een programma dat de dubbele CT-scanafbeeldingen uit een database van 100 miljoen afbeeldingen kan verwijderen. De stapsgewijze procedure, aanpak en oplossing vindt u in deze videotutorial.
Dit is slechts een van de vele gevallen waarin Big Data-analyse heeft bijgedragen aan het oplossen van grote gezondheidsproblemen en heeft bijgedragen aan effectieve detectie en preventie van ziekten. Hadoop is uitermate relevant bij de analyse van gigantische datasets voor preventie en tijdige behandeling van chronische ziekten. Er is een enorme onbenutte kans in het gebruik van Big Data Analytics in de gezondheidszorg en de tijd is rijp voor Hadoop-professionals om de stap te zetten en de uitdaging aan te gaan!
Edureka heeft een live en door een instructeur geleide cursus over Big Data & Hadoop, mede ontwikkeld door praktijkmensen uit de sector.
Heeft u een vraag voor ons? Vermeld het in het opmerkingengedeelte en we nemen contact met u op.
Gerelateerde berichten:
10 populairste technische vaardigheden om te beheersen in 2016
java declareren array met objecten