علم داده چگونه میتواند به پزشکان کمک کند؟

تجزیه و تحلیل داده‌ها همیشه نقش مهمی در در پزشکی و بهداشت داشته است و در حال حاضر کلید نوآوری در مراقبت‌های بهداشتی به شمار می‌رود. علم داده فرصت‌های جدیدی را برای مراقبت‌های بهداشتی بهتر و آگاه‌تر ایجاد می‌کند. این دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین در سراسر جهان تلاش می‌کنند راه‌هایی را برای جمع آوری و پردازش حجم زیادی از داده‌های مراقبت‌های بهداشتی برای تفسیر بیشتر و استفاده از آن‌ها برای کشفیات پزشکی بیابند. پس اگر بخواهیم راه‌های ممکن برای کمک علم داده به پزشکان باید به مسائل مختلفی توجه کنیم. ما در این مقاله می‌خواهیم چندین حوزه مختلف را بررسی کنیم تا دیدگاه مناسبی از این موضوع پیدا کنیم که که علم داده چگونه میتواند به پزشکان کمک کند. اما ابتدا اجازه دهید به چند سوال مهم بپردازیم.

چرا داده‌ها در بهبود سلامت عمومی مهم هستند؟

امروزه کمک علم داده به پزشکان بیشتر از هر زمان دیگری قابل توجه است. برنامه‌های یادگیری ماشین به پزشکان کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و بهترین درمان ممکن را تجویز کنند. به عنوان مثال، بیماران می‌توانند از وسایل پوشیدنی نظیر دستبندهای سلامت هوشمند استفاده کنند. این وسایل به پزشکان اجازه می‌دهد تا تصویر کاملی از بیماری داشته باشند و به طور خودکار وضعیت بیمار را نه تنها در زمان معاینه بیمار بلکه بین ویزیت‌ها نیز ارزیابی کنند.

در نهایت، همه نوآوری‌ها در مراقبت‌های بهداشتی برای بهبود کیفیت و کاهش هزینه مراقبت‌های پزشکی مورد نیاز است. علم داده به پزشک اجازه می‌دهد زمان بیشتری را برای ارزیابی وضعیت بیمار در اختیار داشته باشد، در حالی که دستگاه مجموعه داده‌ها را سریع و دقیق تجزیه و تحلیل می‌کند. بنابراین نتیجه می‌گیریم یادگیری راه‌های استفاده از فناوری‌های ممکن به وسیله علم داده برای پیشرفت در علم پزشکی مهم است. یکی از مهم‌ترین مراجع آموزشی کشور برای آموزش علم داده‌ها را می‌توان نیک آموز دانست. شما می‌توانید برای مشاهده و خرید محصولات نیک آموز به آدرس https://nikamooz.com  مراجعه کنید.

علم داده‌های سلامت: چه کسی از خط مقدم جلوتر است؟

از جمله غول‌های فناوری، Google Health و IBM هستند. IBM خطی از راه حل‌ها را با نام تجاری IBM Watson ایجاد کرده است، که اکنون به طور فعال در مراقبت‌های بهداشتی مورد استفاده قرار می‌گیرد. یکی از مهم‌ترین مثال‌هایی که می‌توان برای کمک علم داده به پزشکان را نام برد، جعبه ابزار IBM Watson Health است. این جعبه ابزاری بسترهایی برای تجزیه و تحلیل سرطان، قلب، رادیولوژی و سایر زمینه‌های پزشکی را فراهم کرده است. از طرف دیگر، Google Health برای ایجاد منبعی از سوابق و داده‌های سلامت به منظور اتصال مستقیم پزشکان، بیمارستان‌ها و داروخانه‌ها طراحی شده است. برای اطلاع بیشتر در این زمینه و یادگیری روش‌های استفاده از این ابزارها می‌توانید به منابع آموزشی موجود در وب سایت نیک آموز به آدرس https://nikamooz.com/ مراجعه کنید.

کمک علم داده به پزشکان: تجزیه و تحلیل تصویر پزشکی

یکی از نمونه‌های کمک علم داده به پزشکان را می‌توان امکان تفسیر تصویر پزشکی به بهترین شکل دانست.

استفاده از علم داده در این زمینه روش‌های بی‌شماری را برای تعیین تفاوت در روش، ابعاد تصاویر و وضوح ارائه می‌دهد. این موارد شامل اشعه ایکس، توموگرافی کامپیوتری، تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI) و ماموگرافی است. بسیاری از ابزارهای جدید برای ارائه ابزارهای بسیار دقیق به منظور استخراج داده‌ها از تصاویر با بالاترین کیفیت مورد استفاده قرار می‌گیرند. الگوریتم‌های یادگیری عمیق با تفسیر شایسته تشخیص‌های دقیق را ارائه می‌دهند.

در واقع روش‌های ریاضی و یادگیری ماشین به ساده‌سازی و تسریع تشخیص، به ویژه در مراحل اولیه کمک خواهد کرد. تشخیص‌ها دقیق‌تر در زمان کوتاه تر، به معنای شانس بیشتری برای نجات سلامت و زندگی بیمار است.

استفاده از هوش مصنوعی در بهبود ارزیابی تصویر را می‌توان در رادیولوژی مشاهده کرد. هر روز پزشکان از تجربیات و دانش خود برای نتیجه گیری مناسب از تصاویر پزشکی استفاده می‌کنند. در واقع باید آن‌ها هزاران تصویر که توسط یک متخصص مراقبت‌های بهداشتی پردازش و علامت‌گذاری شده‌اند را بررسی کنند، دانشمندان داده می‌توانند شبکه عصبی را برای تشخیص انحراف در تصاویر جدید آموزش دهند. یک مدل شبکه عصبی که روی مجموعه عظیم تصاویر از پایگاه داده آموزش دیده است می‌تواند تصویر را تجزیه و تحلیل کرده و در صورت وجود بیماری به سرعت نتیجه گیری کند.

کمک علم داده به پزشکان: استفاده از فناوریهای پوشیدنی‌ها هوشمند

هر انسانی روزانه ترابایت داده را تولید می‌کند، فناوری می‌تواند به ما اجازه دهد تا این داده‌ها را جمع آورده کرده و از آن‌ها استفاده کنیم. به این ترتیب، دانشمندان به حجم زیادی از داده‌ها مانند ضربان قلب، کالری سوخته، فشار خون، سطح گلوکز و موارد دیگر دسترسی پیدا می‌کنند. این اطلاعات به طور موثری نقش مهمی در نظارت بر سلامت نوآورانه ایفا می‌کند. یادگیری ماشین به تجزیه و تحلیل ضربان قلب یا الگوهای تنفس کمک می‌کند و می‌تواند تغییرات را تشخیص داده، انحراف را پیش بینی کرده و آن‌ها را به بیمارستان‌ها منتقل کند. پوشیدنی‌ها همچنین کلید پیشگیری از بیماری‌های مزمن هستند.

دستگاه‌های هوشمند داده‌های رفتاری را برای ایجاد و تنظیم برنامه‌های بهداشت فردی جمع آوری و پردازش می‌کنند. به طور مثال بعد از همه گیری ویروس کرونا داده‌های استخراج شده از ساعت‌های هوشمند به افراد زیادی کمک کرد تا خیلی زود متوجه علائم بیماری در خود شوند و به بیمارستان‌ها و مراکز سلامتی مراجعه کنند. پس می‌توان گفت کمک علم داده به پزشکان باعث می‌شود تا قبل از اینکه وضعیت بیماران وخیم شود، آن‌ها را نجات دهند.

علم داده به معنای کشف دارو

یادگیری ماشین فرصتی عالی برای صنایع بیوشیمیایی و دارویی فراهم کرده است. به طور سنتی، یک فرمول واحد قبل از تأیید، چندین آزمایش را پشت سر می‌گذارد. در بیشتر موارد، فرمول با وجود تمام وقت، تلاش و پول سرمایه‌گذاری رد می‌شود.

یکی از موارد کمک علم داده به پزشکان را می‌توان کوتاه و کارآمدتر کردن این فرآیند دانست. الگوریتم‌های یادگیری ماشین گام‌هایی را برای غربالگری اولیه هر جزء اضافه می‌کند و می‌تواند میزان موفقیت را بر اساس عوامل بیولوژیکی مختلف پیش بینی کند. در واقع به جای انتخاب آزمایش‌های آزمایشگاهی، از فناوری برای ایجاد شبیه‌سازی و توسعه مدل‌های ریاضی برای تجزیه و تحلیل استفاده می‌شود.

کمک علم داده به پزشکان: ژنتیک و ژنومیک

یکی از نقش‌های مهمی که می‌توان برای کمک علم داده به پزشکان نام برد، تاثیر داده‌های بزرگ در پیشرفت علم ژنتیک و ژنومیک است.

پیشرفت در ژنتیک و ژنومیک روشهای زیادی را برای درمان افراد ایجاد می‌کند. ما می‌توانیم تأثیر DNA و واکنش داروهای مختلف بر سلامت فرد را با توجه به ترکیبات بیولوژیکی آن‌ها تجزیه و تحلیل کنیم.

در واقع کمک علم داده به پزشکان در این زمینه در حال حاضر را می‌توان ترویج ادغام داده‌های مختلف دانسن. چنین تجزیه و تحلیل عمیقی امکان تحقیقات کارآمد بیماری‌ها را فراهم می‌کند. یک مثال خوب برای استفاده از علم داده در این زمینه Deep Genomics است، این پروژه به عنوان پروژه‌ای که درمانهای ژنتیکی نجات دهنده را ایجاد می‌کند، شناخته می‌شود. این پروژه سهم قابل توجهی در پیش بینی اثرات مولکولی تفسیرهای مختلف ژنتیکی و DNA داشته است. به این ترتیب می‌توان گفت علم داده به محققان امکان پیش بینی تأثیر تغییرات ژنتیکی بر کد ژنتیکی را می‌دهد.

یافته‌های بیماری اتفاقی

یکی از مهم‌ترین موارد کمک علم داده به پزشکان را می‌توان کمک به کشف بیماری تشخیص داده نشده دانست. پزشکان معمولاً آزمایش‌ها و تصاویر را با توجه به مشکلی که بیمار با آن مواجه شده است در نظر می‌گیرند. یک دستگاه می‌تواند سایر بیماری‌ها و ناهنجاری‌ها را در نظر بگیرد. به عنوان مثال، می‌تواند سرطان ریه را در تصویری از شکستگی دنده تشخیص دهد. اساساً، یادگیری ماشینی در مراقبت‌های بهداشتی‌ای به پزشکان کمک می‌کند تا بیمار را از نظر همه بیماری‌های احتمالی پس از تنها یک ویزیت معاینه کنند.

علم داده در MRI

قابلیت‌های هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در تصویربرداری رزونانس مغناطیسی استفاده می‌شود. ارزیابی تصاویر بدست آمده با این روش می‌تواند زمان بر باشد. به طور معمول روزانه پزشکان ده‌ها تصویر را باید بررسی کنند. به منظور کمک به پزشک برای تجزیه و تحلیل این داده‌ها، دانشمندان هوش مصنوعی را در اسکنرهای MR در هم می‌آمیزند، که کیفیت تصاویر را ارزیابی کرده و نتایج را با شاخص‌های قبلی مقایسه می‌کند تا احتمال وجود بیماری را شناسایی کند.

اتو مورفولوژی

در سرطان‌شناسی، تشخیص دقیق را می‌توان تنها به روش تجزیه و تحلیل بافت از طریق میکروسکوپ انجام داد. برای کمک به آسیب‌شناسان، دانشمندان داده‌ها الگوریتم‌هایی را برای پردازش تصاویر سلولی به خدمت می‌گیرند. بگذارید برای شما مثالی بیاوریم مواردی که الگوریتم‌ها افراد و و اشیاء موجود در تصاویر را شناسایی می‌کنند را می‌توان شبیه بررسی و ارزیابی نتایج اتومورفولوژی با استفاده از الگوریتم‌ها دانست. در واقع علم داده باعث ایجاد سیستم‌های تصمیم گیری پزشکی تخصصی می‌شود که سلول‌های آسیب دیده را شناسایی و طبقه‌بندی می‌کنند. علاوه بر این، متخصص بلافاصله اطلاعات اضافی مانند غلظت سلول‌ها، مرحله بیماری، ویژگی‌های فرآیندهای درون سلولی و موارد دیگر را دریافت می‌کند، که در تشخیص بسیار کمک می‌کند.

پشتیبانی مجازی از بیماران

پس از همه گیری ویروس کرونا، سازمان جهانی بهداشت تصمیم گرفت تا تلاش‌هایی را برای محدود کردن مراجعه بیماران به بیمارستان انجام دهد و همه چیز را به بسترهای مجازی منتقل کند. با استفاده از ابزارهای Al-Integrated، بیماران می‌توانند به صورت مجازی به پزشک مراجعه کرده و از طریق تماس‌های صوتی و تصویری به صورت آنلاین با درمانگران خود ارتباط برقرار کنند. بسیاری از بیماری‌های مزمن را می‌توان به صورت مجازی و با سطح کارایی مناسب کنترل کرد. بیماران می‌توانند با چت بات‌های هوش مصنوعی ارتباط برقرار کرده و راه حل‌های کارآمد سلامتی را دریافت کنند.

سخن آخر

اگر بخواهیم به این سوال جواب بدهیم که علم داده چگونه می‌تواند به پزشکان کمک کند، می‌توان گفت راه‌های متنوعی برای کمک علم داده به پزشکان وجود دارد. برای همین یادگیری علم داده در واقع کلید پیشرفت پزشکان در دنیای امروز است. شما می‌توانید برای یادگیری مناسب در این زمینه به وب سایت نیک آموز به آدرس https://nikamooz.com/ مراجعه کنید.