علم البيانات

أهم 20 نموذجًا وتطبيقاتًا للبيانات الضخمة في الرعاية الصحية

Top 20 Examples Applications Big Data Healthcare

الصفحة الرئيسية علم البيانات أهم 20 نموذجًا وتطبيقاتًا للبيانات الضخمة في الرعاية الصحية بواسطةمهدي حسن فيعلم البيانات 859 1

محتويات

  1. 20 أمثلة على البيانات الضخمة في الرعاية الصحية
    1. 1. توقع العدد المتوقع للمريض
    2. 2. السجلات الصحية الإلكترونية
    3. 3. التنبيه في الوقت الحقيقي
    4. 4. تعزيز مشاركة المريض
    5. 5. منع المواد الأفيونية باستخدام البيانات الضخمة
    6. 6. التخطيط الاستراتيجي باستخدام البيانات الصحية
    7. 7. علاج السرطان باستخدام البيانات الضخمة
    8. 8. التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية
    9. 9. التطبيب عن بعد
    10. 10. الجمع بين البيانات الضخمة والتصوير الطبي
    11. 11. منع زيارات ER المتكررة من خلال البيانات الضخمة
    12. 12. استخدام البيانات الضخمة في الحد من الاحتيال وتعزيز الأمن
    13. 13. تحويل رعاية مرضى السكري باستخدام البيانات الضخمة
    14. 14. تحليلات البيانات الضخمة في توقع النوبات القلبية
    15. 15. إدارة التغذية باستخدام البيانات الضخمة
    16. 16. البيانات الضخمة في طب العيون
    17. 17. معالجة التهاب المفاصل باستخدام البيانات الضخمة
    18. 18. البيانات الضخمة لمنع تفشي حمى الضنك
    19. 19. كشف الإيدز باستخدام البيانات الضخمة
    20. 20. تحسين الصحة في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل
    21. افكار اخيرة

البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية تعمل بشكل جيد. كأشخاص في عصرنا وعصرنا ، نحن نعرف ذلك بالفعل. البيانات الضخمة هائلة ولا يمكن إدارتها بسهولة. إلى جانب التقنيات الأخرى ، تلعب البيانات الضخمة دورًا أساسيًا في فتح أبواب جديدة للإمكانيات. البيانات الطبية حساسة ويمكن أن تسبب مشاكل خطيرة إذا تم التلاعب بها. يمكن لعلم البيانات في الرعاية الصحية حماية هذه البيانات واستخراج العديد من الميزات المهمة لإحداث تغييرات ثورية. التطور الأخير للذكاء الاصطناعي ، التعلم الالي ومعالجة الصور وتقنيات التنقيب عن البيانات متاحة أيضًا للعثور على الأنماط وإنشاء صور مرئية قابلة للتمثيل باستخدام البيانات الكبيرة في الرعاية الصحية.





20 أمثلة على البيانات الضخمة في الرعاية الصحية


أمثلة على البيانات الضخمة في الرعاية الصحيةيساعد التطور الأخير لتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي علماء البيانات على استخدام النهج الذي يركز على البيانات. يمكن تطبيق البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية بسهولة كقواعد بيانات تحتوي على العديد من سجلات المرضى المتوفرة الآن. لذا فلنبدأ بقائمة شاملة لاستخدامات وأمثلة للبيانات الضخمة وعلوم البيانات في مجال الرعاية الصحية.

1. توقع العدد المتوقع للمريض


يستخدم هذا التطبيق التعلم الآلي والبيانات الضخمة لحل إحدى المشكلات الكبيرة في مجال الرعاية الصحية التي يواجهها الآلاف من مديري المناوبات كل يوم. كل عام يموت العديد من المرضى بسبب عدم تواجد الطبيب في الأوقات الحرجة. يتيح هذا التطبيق لمديري الورديات التنبؤ بدقة بعدد الأطباء المطلوبين لخدمة المرضى بكفاءة.





نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يساعد في إيجاد حل لمشكلة التنبؤ بعدد الأطباء المطلوبين في وقت محدد.
  • استخدام 10 سنوات من السجلات من المستشفيات وتطبيق تقنيات تحليل الوقت لقياس معدل القبول في مؤسسات الرعاية الصحية.
  • يركز على تقليل وقت انتظار المرضى وتوسيع جودة خدمات الرعاية الصحية.
  • يوفر نظامًا أساسيًا سهل الاستخدام لجميع أنواع المستخدمين ، بما في ذلك الأطباء ومديري الورديات والممرضات وقريبًا.

2. السجلات الصحية الإلكترونية


السجلات الصحية الإلكترونيةيعد هذا أحد أفضل تطبيقات البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية. منذ المراحل الأولى للخدمة الطبية ، كانت تواجه تحديًا شديدًا يتمثل في تكرار البيانات. يعد تكرار البيانات عملية مفيدة لتخزين البيانات في عدة أنظمة في وقت واحد. لقد حدد هذا التطبيق هذه المشكلة ، ووجد الحل ، وأصبح أحد أكثر تطبيقات البيانات الضخمة شيوعًا حول العالم.



نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يهدف إلى جعل البيانات المهمة للمرضى التي تتضمن التاريخ الطبي والمعلومات العامة متاحة بسهولة للمستخدمين المصرح لهم مثل مؤسسات الرعاية الصحية والحكومة والأطباء.
  • يؤكد على أهمية الحفاظ على البيانات آمنة ومأمونة لمنع أي وصول غير مصرح به.
  • يولد تقارير إحصائية إلكترونية تحتوي على التركيبة السكانية أو تاريخ الحساسية أو الفحوصات الطبية أو الفحوصات الصحية لجميع المرضى.
  • إخطار المرضى إذا احتاجوا إلى أي اختبار روتيني أو إذا كانوا لا يتبعون تعليمات الطبيب.
  • منع الوفيات المؤسفة عن طريق جعل الناس قادرين على تتبع علاجاتهم أو تاريخهم الطبي.

3. التنبيه في الوقت الحقيقي


تم التخطيط لهذا التطبيق لخدمة الأفراد وكذلك المجتمع لتقليل الخسائر في الأرواح في وقت مبكر. يهدف إلى المساعدة في علاج الناس حتى قبل أن يبدأوا في المعاناة. لقد مات العديد من الأشخاص بالفعل نتيجة وصولهم إلى المستشفى في وقت متأخر جدًا. لذلك ، يتتبع هذا التطبيق أي مريض في الوقت الفعلي ويشارك البيانات الضرورية مع الأطباء حتى يتمكنوا من اتخاذ الإجراءات قبل أن يصبح الموقف حرجًا.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يستخدم البيانات المؤثرة التي تم إنشاؤها بواسطة برنامج دعم القرار السريري ويساعد مقدمي الرعاية الصحية على اتخاذ القرار أثناء إنشاء وصفة طبية.
  • يجمع البيانات الصحية للمريض لاستخدامها في تعزيز الوعي الاجتماعي من خلال الأجهزة القابلة للارتداء.
  • يتم تخزين جميع البيانات في التخزين السحابي وتحليلها بواسطة أدوات متطورة. إذا لوحظ أي نشاط غير منطقي ، فإنه يقوم تلقائيًا بتنبيه الموظفين ذوي الصلة.
  • عندما يواجه أي مريض أي حالة خطيرة بسبب ارتفاع ضغط الدم أو الربو ، فإنه يدفع بإخطار الأطباء.
  • إلى جانب ذلك ، يحتوي هذا التطبيق أيضًا على خطة لاستخدام قوة علم البيانات لتحسين عملية العلاج لأمراض معينة.

4. تعزيز مشاركة المريض


أجهزة تتبع الصحة القابلة للارتداءتستخدم هذه التكنولوجيا غير المتطورة لعلوم البيانات في مجال الرعاية الصحية قوة أجهزة التتبع الصحي القابلة للارتداء للتنبؤ بالأمراض التي يمكن أن يعاني منها المريض في المستقبل. يربط النتائج الناتجة عن الأجهزة الصحية مع البيانات الأخرى القابلة للتتبع للقضاء على خطر كونهم مرضى محتملين. إلى جانب ذلك ، فإنه يساعد الطبيب أيضًا في التعرف على أعراض بعض الأمراض لتقديم خدمة أفضل.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يركز على استخدام البيانات الضرورية التي يجمعها المرضى من أجهزة تتبع الصحة القابلة للارتداء مثل معدل ضربات القلب وضغط الدم وما إلى ذلك.
  • يحاول إشراك الناس لتحسين الخدمة الطبية واستخدام تحليلات البيانات لتحديد الأعراض.
  • يخزن البيانات التي تم جمعها من المرضى في خادم حيث يمكن للأطباء التحقق مما إذا كانت حالة أي مريض صحية وتقديم المشورة وفقًا لذلك.
  • المرضى الذين يعانون من ارتفاع ضغط الدم أو الربو أو الصداع النصفي أو غيرها من المشاكل الصحية الحادة ، يمكن للأطباء مراقبة نمط حياتهم وإجراء التغييرات إذا كان ذلك مهمًا.
  • الهدف من هذا التطبيق هو تقليل وتيرة زيارة الأطباء لمشاكل بسيطة من خلال تنظيم الأنشطة اليومية.

5. منع المواد الأفيونية باستخدام البيانات الضخمة


عندما كانت الولايات المتحدة تواجه مشكلة خطيرة تتعلق بالاستخدام المفرط للمواد الأفيونية ، ظهرت فكرة تطوير البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية. وصلت ضرورة معالجة مشكلة استخدام العقاقير الأفيونية التي تشمل الهيروين المخدر غير المشروع والمواد الأفيونية الاصطناعية ومسكنات الألم مثل الأوكسيكودون إلى القمة حيث حل محل حادث الطريق الذي كان مسؤولاً عن معظم الوفيات في الولايات المتحدة. حتى بعد اتخاذ العديد من المبادرات ، لم يتم حل هذه المشكلة حتى قدم هذا التطبيق بيانات ضخمة لاكتشاف المرضى المعرضين لخطر كبير.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يستخدم تقنية المنطق الضبابي لتحديد 742 عاملاً من عوامل الخطر التي يمكن تقييمها للتنبؤ بما إذا كان المريض يسيء استخدام المواد الأفيونية.
  • يجمع البيانات من شركات التأمين والصيدليات ويمزجها مع علم البيانات لتوليد تنبؤ دقيق.
  • لا يحدد فقط المرضى الذين يتعاطون المواد الأفيونية ولكن أيضًا يقدم تقارير إلى أطباء الصحة.
  • إيجاد طرق فعالة باستخدام خوارزمية فورست لمنع الناس من تناول جرعة زائدة من المواد الأفيونية دون وعي.
  • يمزج بين البيانات الكبيرة والرعاية الصحية لمنع المرضى من إهدار الكثير من المال وجعلهم قادرين على عيش حياة أطول.

6. التخطيط الاستراتيجي باستخدام البيانات الصحية


يستخدم هذا التطبيق البيانات المتعلقة بالصحة لإلهام الأشخاص لزيارة مؤسسة رعاية صحية لتلقي العلاج. يجمع أنواعًا مختلفة من البيانات التي تتضمن التركيبة السكانية وعدد السكان ونتائج الفحص وما إلى ذلك. بعد تحليل البيانات الضخمة ، تستخدم النتيجة للتخطيط الاستراتيجي لأداء أنشطة معينة.

عرض ورقتين في وقت واحد تتفوق

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • ينفذ علم البيانات لتحديد المشاكل غير المرئية للوهلة الأولى.
  • يحاول تقييم سلوك المريض من خلال تحليل خريطة الحرارة لموقعه.
  • يحدد الأسباب الكامنة وراء بعض المشاكل مثل النمو السكاني السريع أو انتشار أي أمراض وبائية.
  • يخطر الموظفين ذوي الصلة ، ما إذا كان ينبغي تحديث عملية المعالجة أم لا بعد تحليل نتيجة النهج المتمحور حول البيانات.
  • يؤكد العدد المطلوب من المستشفيات أو الخدمات الطبية. يمكن اتخاذ مثل هذا القرار المهم مثل بناء منظمات رعاية صحية جديدة بناءً على النتيجة.

7. علاج السرطان باستخدام البيانات الضخمة


السرطان مرض ليس له علاج محدد وينتج عن نمو غير طبيعي للخلايا. هذه واحدة من أفضل المبادرات التي تم اتخاذها حتى الآن والتي تستخدم البيانات الضخمة لإيجاد حل لمشكلة خطيرة. يستخدم بيانات المريض ويحللها لابتكار علاج أفضل لعلاج السرطان. لا يزال هذا المشروع في طور التطوير ويمكن أن يجلب ضوءًا جديدًا لمعالجة مشكلة الأمراض الخطيرة الأخرى أيضًا.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يحاول ملاءمة البيانات المعقدة التي تم جمعها من العديد من المصادر. التحدي الأكبر هو واجهة مجموعات البيانات مع بعضها البعض.
  • يجمع كل التقارير السابقة عن الخزعات ، ويمكن للأطباء أخذ المعلومات قبل اتخاذ القرار.
  • ساعد في إيجاد ديسيبرامين الذي يعمل كمضاد للاكتئاب لبعض سرطانات الرئة.
  • إنه يمكّن الأطباء من مقارنة أنظمة الرعاية الصحية المقدمة لتحديد الأفضل وتحقيق نتائج أفضل.
  • يوفر عينات الورم ومعدلات الشفاء وسجلات العلاج. لذلك يمكن للباحثين الطبيين العثور على أفضل اتجاهات العلاج في العالم الحقيقي.

8. التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحية


التحليلات التنبؤية في الرعاية الصحيةهذه سيارة أداة البيانات الضخمة في الرعاية الصحية التي تساعد الطبيب على وصف الأدوية للمرضى في غضون ثانية. لقد سجلت أكثر من 30 مليون سجل صحي إلكتروني تم جمعها من العديد من شركات التأمين والمستشفيات ومراكز التشخيص والمراكز الطبية المجتمعية. يمكن أن يكتشف بسهولة ما إذا كان أي شخص معرض لخطر كبير للإصابة بمرض ما في المستقبل. إلى جانب ذلك ، يمكن استخدام قاعدة البيانات التي تحتوي على بيانات حساسة لتحسين عملية الرعاية الصحية.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يعتزم توجيه الأطباء إلى نهج قائم على البيانات لعلاج المرضى بدون أخطاء هامشية.
  • يستخدم خصائص قاعدة البيانات العلائقية لأدوات التحليلات التنبؤية التي من شأنها تحسين تقديم الرعاية.
  • بعض المرضى لديهم تاريخ طبي حرج للغاية وغير عادي. يتيح هذا التطبيق للأطباء معالجة هؤلاء المرضى بشكل جيد.
  • يمكن علاج أولئك الذين يعانون من أمراض صحية متعددة ومشاكل صحية خطيرة من خلال هذا النظام.
  • أفضل جزء في هذا التطبيق هو أنه يمكن التنبؤ بما إذا كان أي مريض معرض لخطر الإصابة بمرض السكري وغيره من الأمراض المزمنة.

9. التطبيب عن بعد


التطبيب عن بعدربما سمعت بهذا الاسم لأنها تعمل منذ أكثر من 40 عامًا حتى الآن. على الرغم من أنها مرت بالفعل سنوات عديدة في تقديم الرعاية الصحية من خلال المنصات الرقمية ، إلا أنها لم تشهد بعض الأمل إلا بعد مزجها مع البيانات الضخمة والهواتف الذكية والأجهزة القابلة للارتداء. تشجعنا تحليلات البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية على التعمق في مجموعة البيانات واستخراج ما تعلموه ذات مغزى. يضمن هذا التطبيق توفير الرعاية الصحية عن بُعد باستخدام التكنولوجيا.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • مصمم لتقديم العلاجات الأولية ومراقبة المرضى الحرجين عن بعد. كما يقدم التعليم الطبي للمهنيين.
  • يوفر قوة علم البيانات في الرعاية الصحية. إنه يمكّن الأطباء من إكمال العمليات عن بُعد من خلال تسليم البيانات في الوقت الفعلي.
  • يساعد على تتبع حالة المريض من خلال تنظيم خطط العلاج الخاصة به والوقاية من تدهور الحالة الصحية.
  • رقمنة عملية العلاج حيث يمكن للمرضى أخذ المشورة من الأطباء في أي وقت وفي أي مكان.
  • نظرًا لأنه يمكن مراقبة الحالة الصحية للمريض ، فإنه يوفر الكثير من الوقت للمرضى ويضمن تدفق الرعاية الصحية بكفاءة.

10. الجمع بين البيانات الضخمة والتصوير الطبي


أحدث علم البيانات في مجال الرعاية الصحية الكثير من التغييرات التي لم نتمكن من التفكير فيها حتى قبل بضع سنوات. لقد حل هذا التطبيق إحدى المشكلات الكبيرة في مجال الرعاية الصحية ، وهي تخزين الصور الطبية ذات القيمة الدقيقة. الصور الطبية ضرورية لأخصائيي الأشعة لتحديد أي أمراض أو أعراض. يشير هذا التطبيق إلى استبدال الصور بالأرقام وإجراء الخوارزميات لمزيد من البيانات للحصول على نتيجة أفضل.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • تم تصميمه ليحل محل أطباء الأشعة من خلال دمج الخوارزمية. بدلاً من تقييم الصورة فقط ، فإنه يركز على كل بايت وبتات موجودة في البيانات.
  • يولد نتائج المقاييس ويكشف بلا عيب الأنماط المحددة المرتبطة بعلم الأمراض.
  • يمكنه أيضًا حساب عدد العظام والتنبؤ بما إذا كان المريض معرضًا لخطر الكسر أم لا. يساعد الأطباء على اتخاذ القرار.
  • يزيد من كفاءة أطباء الأشعة الحاليين. من خلال هذه العملية ، يمكن لأخصائي الأشعة فحص العديد من الصور أكثر مما يفعل الآن.
  • لديه نية لتعزيز الرعاية الصحية الوقائية وبناء أفضل قرار للاختبارات الطبية.

11. منع زيارات ER المتكررة من خلال البيانات الضخمة


يركز هذا التطبيق على توفير المال والوقت للمريض باستخدام تحليلات البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية. إذا نشأ مثل هذا الظرف عندما تحتاج إلى زيارة ER أكثر من 900 مرة في غضون ثلاث سنوات ، فكيف ستشعر؟ يهدف هذا التطبيق إلى تقليل مبلغ المال لدافعي الضرائب ومؤسسات الرعاية الصحية. كما تحاول ضمان تقديم أفضل رعاية للمرضى.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يفهم ضرورة منع إعادة القبول ويطبق تقنيات علم البيانات لتحديد الأسباب أيضًا.
  • مساعدة شركات التأمين الصحي على تقديم أفضل خدمة وتسهيل اكتشاف أي أنشطة احتيالية لها.
  • عندما يحتاج المريض إلى دفع مقابل نفس الفحص الطبي عدة مرات ، فإن ذلك يتسبب في إهدار المال. يحاول هذا التطبيق منع هذا النوع من المواقف.
  • يحتفظ بسجل العلاجات التي تلقاها مريض واحد ويمكن للاستشاريين التحقق من التاريخ قبل اتخاذ القرار.
  • يجعل البيانات متاحة لمقدمي الرعاية المحليين التي يتم تخزينها في قاعدة بيانات للتحقيق في استخدام قسم الطوارئ ، والقبول في المستشفيات ، ومعدلات إعادة القبول التي يمكن الوقاية منها.

12. استخدام البيانات الضخمة في الحد من الاحتيال وتعزيز الأمن


منذ تأسيس فكرة التأمين الصحي ، يواجه مقدمو الخدمات مشكلة خطيرة تتعلق بادعاءات كاذبة وضمان خدمات أفضل للمطالبين الحقيقيين. إلى جانب ذلك ، وصلت تهديدات نسخ البيانات والتلاعب بالبيانات الحساسة إلى القمة. يحاول هذا التطبيق تنفيذ علم البيانات في مجال الرعاية الصحية. يحمي البيانات القيمة للعديد من المرضى من المجرمين الذين يمكنهم بيعها في السوق السوداء.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يمثل الأمن السيبراني وحركة مرور الشبكة تهديدات كبيرة لشركات جمع البيانات. يساعد هذا التطبيق الشركات التي تعمل مع البيانات الهامة والحساسة من خلال حمايتها من تهديد أمني.
  • يكتشف مطالبات الاحتيال بنجاح ويمكّن شركات التأمين العلاجي من تقديم عوائد أفضل على طلبات الضحايا الحقيقيين.
  • حماية البيانات القيمة من الوقوع في الأيدي الخطأ ، حيث يمكن للمجرمين استخدامها لخلق مواقف غير سارة.
  • إلى جانب ذلك ، يمكن أن ينتج عنه كشف موثوق للمطالبات غير الدقيقة ويوفر الكثير من المال لشركات التأمين كل عام.

13. تحويل رعاية مرضى السكري باستخدام البيانات الضخمة


في كل عام ، يصبح الكثير من الناس مرضى السكري لدرجة أن مرض السكري قد وصل بالفعل إلى مستويات وبائية. إنه أحد الأسباب الرئيسية التي تؤدي إلى 7 مشاكل صحية تهدد الحياة. يجمع هذا التطبيق البيانات السلوكية والفسيولوجية والسياقية من المرضى لتقييم استخدام البيانات الضخمة لتقديم رعاية أفضل لمرضى السكري.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يجمع البيانات باستخدام الأجهزة الرقمية القابلة للارتداء مثل أجهزة قياس نسبة السكر في الدم وأصفاد ضغط الدم والمقاييس. يعد تخزين البيانات في قاعدة بيانات يمكن الوصول إليها جزءًا من هذا التطبيق أيضًا.
  • يقيم البيانات لاستخراج المعلومات المحتملة عن نمط الحياة ويقدم ملاحظات إذا كان هناك حاجة إلى أي تغيير في نمط الحياة لمن يعانون.
  • بأتمتة عملية توصيل الأنسولين. يستخدم نظام الحلقة المغلقة لمعرفة كيفية استجابة المستخدم للطعام والتمارين الرياضية والأنسولين.
  • يمزج بين قوة الذكاء الاصطناعي والبيانات التي تم جمعها بواسطة العديد من المنتجات القابلة للارتداء. تعمل هذه التقنيات على رفع بيانات الجلوكوز والأنسولين وضغط الدم والنظام الغذائي والوزن في الدم من المستخدمين.
  • يفهم حالة صحة المريض ويطلق الإخطار قبل حدوث أي حالة مدمرة.

14. تحليلات البيانات الضخمة في توقع النوبات القلبية


النوبة القلبية هي واحدة من أكثر المشاكل الصحية فتكًا والتي تسبب حياة العديد من الأشخاص كل عام. إن مواجهة التحدي المتمثل في النوبات القلبية غير المتوقعة ليس بالأمر السهل ويتطلب مجموعة بيانات كبيرة. إلى جانب ذلك ، فإن المقارنة وإقامة العلاقة بين مجموعات البيانات وتطبيق التنقيب في البيانات لاستخراج الأنماط المخفية مطلوبة أيضًا لتكون قادرًا على التنبؤ بفرصة الإصابة بنوبة قلبية حادة. يراقب هذا التطبيق الاتجاه ويخطر ما إذا كان ينبغي اتخاذ الإجراءات اللازمة.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • تهدف إلى تقييم مجموعات البيانات المعقدة للتنبؤ بالأمراض المرتبطة بالقلب مثل النوبات القلبية والوقاية منها وإدارتها وعلاجها.
  • يفحص قواعد البيانات الوطنية والدولية الهائلة لتحقيق هدف تحقيق نتائج أفضل.
  • من خلال تحليل عادات المستخدم الغذائية ونمط حياته وسجلات الوصفات الطبية ، يمكنه التنبؤ بما إذا كان / هي معرضة لخطر الإصابة بأمراض القلب والأوعية الدموية.
  • سجل التتبع الذي تم جمعه من الأجهزة القابلة للارتداء التي يمكنها حساب تدفق خلايا الدم ومعدل ضربات القلب وضغط الدم للتنبؤ بإمكانية حدوث النوبة القلبية في المستقبل. '
  • يستخدم أيضًا التنقيب عن البيانات للتصور والتعمق في مجموعة البيانات.

15. إدارة التغذية باستخدام البيانات الضخمة


نحن نعيش في عصر المعلومات. علم البيانات في الرعاية الصحية هو أثمن الأصول. يستخدم هذا التطبيق البيانات الضخمة لتحديد خطة تغذية للأشخاص الذين يمكن أن يعانون من العديد من الأمراض في المستقبل. تتوفر بياناتنا على وسائل التواصل الاجتماعي لدينا ، وسجل المتصفح ، وحتى بعض التقنيات الأكثر تقدمًا يمكنها تتبع بياناتنا وتخزينها بكميات كبيرة. يحاول هذا التطبيق تطوير الرعاية الصحية من خلال خطة التغذية المناسبة باستخدام هذه البيانات الحيوية المتوفرة بسهولة من حولنا.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • مخصص لاستخدام البيانات الضخمة لإطلاق العنان لآلاف الاحتمالات التي يمكن أن تجعل التغذية أفضل.
  • يجمع البيانات من الأجهزة القابلة للارتداء مثل عداد الخطوات ، ومراقبة معدل ضربات القلب ، والساعة الذكية ، وحتى الهواتف المحمولة لتقييم رؤى جمع المعلومات للتغذية.
  • الوزن الزائد يمكن أن يسبب الحياة. يراقب هذا التطبيق الحياة اليومية والعادات الغذائية وسلوك الأشخاص لمساعدتهم على زيادة الوزن.
  • كما أنه يستخدم مستشعرات الهاتف الذكي لتجميع البيانات للتنبؤ بأعراض الأمراض المرتبطة بالتغذية وتقييمها.
  • يجمع البيانات من محلات السوبر ماركت ويقيم الفواتير لإطلاق إخطارات للمستخدمين لمنع السمنة عند تقييم التسوق الغذائي.

16. البيانات الضخمة في طب العيون


ينتج مركز التصوير لطب العيون حجمًا هائلاً من البيانات التي يمكن الإشارة إليها باسم البيانات الضخمة. مع القوة الجذرية للذكاء الاصطناعي ، والصور ، ومعالجة اللغة الطبيعية ، والتعلم الآلي ، تعمل البيانات الضخمة على تغيير العالم من خلال توفير خدمة أكثر موثوقية في كل جانب من جوانب حياتنا اليومية. يحاول هذا التطبيق استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي والهياكل التي تمت مراجعتها بشكل منهجي لتشخيص أمراض العيون.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يستخدم البيانات الضخمة لتمكين الذكاء الاصطناعي من إنشاء تقرير تشخيص ذكي ومثالي لتوفير رعاية صحية أفضل.
  • يأخذ البيانات من معالجة الصور ، والتي تُستخدم لتشخيص وخلق انطباع سريري ملحوظ من خلال التكامل العميق لطب العيون.
  • يحاول الحصول على نمط باستخدام الجبر الجديد في التعلم الآلي وخلطه مع البيانات الضخمة للتنبؤ بالاتجاهات المستقبلية.
  • نظرًا لعدم وجود فقدان للبيانات الطبية ، فإن معدل التنبؤ بمخاطر عالية أو تصوير الحالة الحالية للعين يكاد يكون دقيقًا.
  • خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ويمكن للبيانات المتاحة من مجموعة بيانات EyePAC و Messidor و Kaggle إحداث تغييرات غير مسبوقة في مشاكل طب العيون.

17. معالجة التهاب المفاصل باستخدام البيانات الضخمة


معالجة التهاب المفاصل باستخدام البيانات الضخمةيحاول هذا التطبيق التعرف على العلاقة بين أمراض اللثة والتهاب المفاصل الروماتويدي. من المفهوم بالفعل أن الأسباب الكامنة وراء أمراض اللثة يمكن أن تؤدي أيضًا إلى الإصابة بالتهاب المفاصل. نظرًا لتوفر مجموعات بيانات شاملة الآن ، يحاول هذا التطبيق عرض الأدلة الكامنة وراء هذا الاتصال والعثور عليها.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • ركز على إيجاد الآليات التي تربط بين أمراض اللثة والتهاب المفاصل الروماتويدي.
  • يقيم ما إذا كان العلاج الفعال الذي يمكن أن يساعد في أمراض اللثة يمكن أن يساعد في تخفيف المعاناة من التهاب المفاصل.
  • يتم تحليل أنواع مختلفة من البيانات ، بما في ذلك التركيبة السكانية ، وأكواد التشخيص ، وزيارات العيادات الخارجية ، ودخول المستشفيات ، وطلبات المرضى ، والعلامات الحيوية ، والاختبارات المعملية.
  • يتحقق من تاريخ العلاج الذي تلقاه المريض طوال حياته لتحديد العلاجات الأفضل.
  • يتم أيضًا أخذ التركيبة السكانية ، والعمر ، والسلوك ، والتقارير الطبية ، ودخول المستشفيات في الاعتبار من أجل تحقيق نتائج أفضل.

18. البيانات الضخمة لمنع تفشي حمى الضنك


تمامًا مثل الأمراض الوبائية الأخرى مثل الملاريا ، في أوينزا ، شيكونغونيا ، فيروس زيكا ؛ أصبحت حمى الضنك واحدة من أكثر الفيروسات شهرة في العالم والتي تتسبب في وفاة العديد من الأشخاص كل عام. البعوض الزاعجة ينشر حمى الضنك. حاليا ، لا يوجد علاج مقترح لهذا المرض. القضاء على البعوض هو الحل الوحيد الذي يمكن أن ينقذنا من الوضع المدمر في حالة تفشي حمى الضنك. يحاول تطبيق البيانات الضخمة هذا في مجال الرعاية الصحية تقديم أداة رقمية تعالج البيانات باستخدام KDT و ML لتوليد النتيجة. وهي تسعى جاهدة لتمكين الحكومات من مواجهة هذا الوضع بقوة حتى تظل مسيطر عليها.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • لا يوجد لقاح متوفر حتى الآن لمكافحة فيروس حمى الضنك. يقدم هذا التطبيق نهج علم البيانات لمعالجة مشكلة هذا المرض الوبائي.
  • يأخذ البيانات من الشبكات الاجتماعية مثل Twitter ويمزجها مع البيانات الضخمة للتنبؤ بما إذا كانت هناك أي فرصة لوضع مدمر بسبب حمى الضنك.
  • يحاول العثور على الأسباب وتقييم كيفية انتشار حمى الضنك. ويحدد أيضًا كيف يمكن أن تؤثر البيئة والرطوبة على البعوض الزاعج وخلق حالة مناسبة له.
  • يتم إنشاء قاعدة البيانات مباشرة من تفاعل المستخدم مع أصدقائهم وعائلاتهم.
    يتم تنفيذ خوارزميات التصنيف والتنقيب عن النص لاستخراج معلومات ذات مغزى.

19. كشف الإيدز باستخدام البيانات الضخمة


يجمع هذا التطبيق بين البيانات الضخمة والرعاية الصحية. حاولت العديد من التطبيقات بالفعل تضمين البيانات الضخمة في الرعاية الصحية. الإيدز هو مرض غير قابل للشفاء ويقضي على جهاز المناعة في جسم الإنسان. يركز هذا التطبيق على اكتشاف فيروس نقص المناعة البشرية في المراحل المبكرة. يتوفر قدر هائل من البيانات في العديد من قواعد البيانات ومتاح للموظفين الحقيقيين في عالم اليوم. يتم تنفيذ تحليلات البيانات الضخمة في الرعاية الصحية ، ويتم تطبيق التنقيب عن البيانات لاستخراج الخصائص المخفية للبيانات.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يركز على تخزين كمية كبيرة من البيانات ويضمن الإدارة المناسبة لتوظيف تحليلات البيانات الضخمة في الرعاية الصحية.
  • يستخدم أسلوب التجميع لاستخراج البيانات لاستخراج المعلومات المطلوبة من السجلات الطبية لمرضى الإيدز.
  • عندما تمر مجموعة البيانات بعملية التصنيف ، يمكنها تحديد ما إذا كان الشخص طبيعيًا أم غير طبيعي.
  • تنتقل مجموعة البيانات إلى خطوة الكشف ، ثم يتم الكشف عن فيروس نقص المناعة البشرية.
  • يقترح ويهدف للوصول إلى المجتمعات التي لا يستطيع مقدمو الرعاية الصحية التقليدية الوصول إليها.

20. تحسين الصحة في البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل


يمثل توفير الرعاية الصحية لعدد كبير من الناس تحديًا كبيرًا وجهدًا مشتركًا على المستويين الشخصي والمجتمعي. هذه البيانات الضخمة هي أحد الأصول ، على الرغم من أنها لا تؤخذ في الاعتبار في كثير من الأحيان لرعاية كبيرة. مرة أخرى ، في البلدان منخفضة الدخل ، عادة ما تُهدر البيانات ، ولا تُبذل أي محاولة لتقييم المعلومات الضرورية. لذلك ، يتم إنشاء فجوة بين مقدمي الرعاية الصحية والمرضى. يحاول هذا التطبيق إنشاء جسر بين الطرفين. يأخذ في الاعتبار البيانات بعناية لاتخاذ الإجراءات المناسبة للتغلب على أي مشكلة متعلقة بالصحة.

نظرة ثاقبة لهذا التطبيق

  • يوفر حلاً لتوليد وتحليل وتطبيق البيانات السريرية. إلى جانب ذلك ، فإنه يركز أكثر على البلدان المنخفضة والمتوسطة الدخل.
  • تحفيز الحكومات المرتبطة على تطبيق التكنولوجيا لتقديم أفضل خدمة.
  • يشارك التحديات اللوجستية والفنية والأخلاقية والحوكمة التي يمكن حلها.
  • يجعل الأنشطة أكثر كفاءة ومثالية لمواجهة المواقف الرهيبة الناشئة عن فيروس نقص المناعة البشرية ، والسل ، والملاريا ، والتهابات أخرى.
  • يمكّن الحكومات من تتبع كل شخص ، وبالتالي ، يضمن سياسات التأمين العلاجية للأسر ذات الدخل المنخفض.
  • يزيل الحاجز ويتأكد كما لو أن كل مواطن يمكنه الحصول على أفضل علاج.
  • يمكن للبيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية أن تتعقب وتتنبأ بأي فقدان للنظام ، ومرض وبائي ، وحالة حرجة. نتيجة لذلك ، يمكن للحكومة اتخاذ الإجراءات اللازمة.

افكار اخيرة


مكنت تحليلات البيانات الضخمة في مجال الرعاية الصحية الأطباء من محاربة الأمراض المروعة مثل السرطان والإيدز. علم البيانات له تأثير هائل على قطاع الصحة. يمكن لعلم البيانات في الرعاية الصحية أن يحل المشكلات الصحية ، ويمكن أن ينقذ الأرواح ، ويمنحنا الوقت الكافي لاتخاذ الاحتياطات. سيوفر أموالاً طائلة وأثمن وقت أيضًا.

  • العلامات
  • البيانات الكبيرة
  • تحليلات البيانات
يشارك موقع التواصل الاجتماعي الفيسبوك تويتر بينتيريست ال WhatsApp ريديت برقية فايبر

    1 تعليق

    1. مهغول قريشي 19 فبراير 2020 الساعة 16:51

      هذا بالتأكيد مقال تفصيلي للغاية وهو بالضبط ما كنت أبحث عنه. لقد ساعدني هذا كثيرًا في مشروعي البحثي وآمل أن يكون قد ساعد الآخرين أيضًا. شكرا لك

      رد

    اترك رد إلغاء الرد

    التعليق: الرجاء إدخال تعليقك! الاسم: * الرجاء إدخال اسمك هنا البريد الإلكتروني: * لقد أدخلت عنوان بريد إلكتروني غير صحيح! الرجاء إدخال عنوان بريدك الإلكتروني هنا الموقع:

    احفظ اسمي ، بريدي الإلكتروني ، والموقع الإلكتروني في هذا المتصفح لاستخدامها المرة المقبلة في تعليقي.

    بقعة_صورة

    آخر مشاركة

    ذكري المظهر

    أفضل 10 تطبيقات Face Swap لأجهزة Android و iOS

    نظام التشغيل Windows

    كيفية جدولة Windows 10 لإفراغ سلة المحذوفات تلقائيًا

    ذكري المظهر

    أفضل 10 تطبيقات للفواتير لجهاز Android للحصول على مدفوعات سريعة

    نظام التشغيل Windows

    أفضل 10 برامج قياس أداء GPU لجهاز الكمبيوتر الخاص بك

    يجب أن يقرأ

    علم البيانات

    أهم 10 خوارزميات للتعلم العميق يجب أن يعرفها كل عشاق الذكاء الاصطناعي

    علم البيانات

    أفضل 20 أداة تخطيط لنظام Linux لإنشاء الرسوم البيانية العلمية

    علم البيانات

    أفضل 30 دورة وشهادات وبرامج تدريبية في علوم البيانات

    علم البيانات

    10 اتجاهات التعلم العميق الناشئة التي يجب مراقبتها في المستقبل القريب

    منشور له صلة

    أفضل 10 أفكار لمشاريع التعلم العميق للمبتدئين والمحترفين

    10 اتجاهات التعلم العميق الناشئة التي يجب مراقبتها في المستقبل القريب

    أهم 10 خوارزميات للتعلم العميق يجب أن يعرفها كل عشاق الذكاء الاصطناعي

    لغة البرمجة R - أداة إحصائية للحوسبة والرسوم البيانية

    أفضل 25 ملفًا صوتيًا لعلوم البيانات يجب أن تستمع إليه

    البيانات الضخمة مقابل علم البيانات: الاختلافات الخمسة عشر الرئيسية التي يجب معرفتها



    ^