ヘルスケアデータは、今日世界で作成されている最も複雑で膨大なデータの1つです。この膨大な医療データの山の中にあるのは、人間の生活の質に直接影響を与え、改善することができる貴重な洞察です。 10年前までこのデータを分析する手段がありませんでしたが、ビッグデータ分析の進歩により、今日のヘルスケア分析は明確な現実となっています。
このブログ投稿では、ビッグデータ分析がヘルスケア分野で解決できる問題を調べてみましょう。また、ヘルスケアにおけるビッグデータ分析のアプリケーションと使用されるツールのいくつかのケーススタディを見てみましょう。
ヘルスケアにおけるビッグデータ分析はなぜですか？
ヘルスケアにビッグデータ分析を適用することの最大の利点は次のとおりです。
- エピデミックの早期発見とチェック
- 治療の成功率が低い病気の正確な検出と治療
- ゲノミクスと患者プロファイリングに基づく新しい治療法の発見
- 保険およびメディクレーム詐欺の防止
- 医療機関の収益性の向上
ウェアラブルデバイスの出現により、ヘルスケアデータの収集がこれまでになく簡単になりました。フィットネスデータの追跡から老人医療や集中治療まで、ウェアラブル技術はヘルスケアのデータ収集に革命をもたらしました。実際、グローバルコネクテッドヘルスマーケット2016-2020レポートは、グローバルコネクテッドヘルスマーケットが2016-2020年の期間中に26.54％のCAGRで成長すると予測しています！
そのように収集されたデータは、Hadoopを使用して保存し、MapReduceとSparkを使用して分析できます。
ヘルスケアのビッグデータ–ユースケース
最近のヘルスケアにおけるビッグデータの最もよく知られている実装の1つは、ヘルスケア分析のための強力なコグニティブコンピューティングプラットフォームであるIBMWatsonです。自然言語機能、仮説生成、および証拠に基づく学習を備えており、医療専門家が意思決定を行う際にサポートします。
C ++でのオーバーロードとオーバーライドの違い
これは、医師がワトソンを使用して患者の診断と治療を支援する方法です。
ステップ1 ： 医師は、患者の症状と関連する要因を説明する質問をします。
ステップ2： Watsonは、家族の健康履歴、投薬、テストレポートなどの関連要因について利用可能な患者データをマイニングすることによって入力を解析し、医師のメモ、臨床研究、研究記事などのデータも考慮します。
ステップ3： Watsonは、各仮説の信頼水準を示す対応するスコアとともに診断のリストを作成します。これは、医師と患者がより多くの情報に基づいた正確な決定を下すのに役立ちます。
エビデンスに基づく診断–実装：
IBM Watsonのよく知られたアプリケーションの1つは、「 腫瘍学のためのワトソン IBMがニューヨークのメモリアルスローンケタリングキャンサーセンター（MSK）と提携して開発したアプリケーション。
- 前提： アプリケーションが構築される基本的な前提はこれです– MSK腫瘍学者は、特定の種類の癌の専門家として知られています。 IBM Watsonが専門知識を身に付けるようにトレーニングできれば、その知識は世界中のあらゆる医師が利用できるようになります。
- プログラム： Watson for Oncologyアプリは、iPadまたはその他のタブレットで実行できるエリートがん治療のためのワンストップアプリケーションです。
- 応用： 遺伝的に関連しているまれな形態の肺がんに苦しんでいる、アジアのはるか隅にいる患者の架空のケースを考えてみましょう。患者が治療を受けている病院の医師は、この特定の肺がん株を治療するために必要な専門知識を持っていない可能性がありますが、Watson forOncologyはMSKがんセンターのデータの助けを借りています。
このアプリの重要性は広範囲に及びます。世界中のどこからでも、プログラムのライセンスを取得するだけでアプリにアクセスでき、患者に世界クラスのがん治療へのアクセスを提供できるからです。これが、ヘルスケアにおけるビッグデータへのアクセスから生まれたヘルスケア分析の魔法です。
予測分析とエビデンスに基づく治療に関連するこのようなユースケースをさらに見つけることができます ここに 。
ヘルスケア分析におけるHadoopの役割
Hadoopは、多くのヘルスケア分析プラットフォームで使用されている基盤となるテクノロジーです。これは、Apache Hadoopが、巨大で複雑な医療データを処理し、医療業界を悩ませている課題に効果的に対処するのに最適だからです。 Hadoopを使用してヘルスケアのビッグデータを操作するためのいくつかの議論は次のとおりです。
配列内の最大数を見つける
- Hadoopは、データストレージをより安価で利用しやすくします。
現在、すべての医療情報の80％は非構造化データです。これには、医師のメモ、医療レポート、検査結果、X線、MRI画像、バイタルサイン、財務データなどが含まれます。 Hadoopは、以前は処理できなかったデータセットから洞察を見つける機会を医師と研究者に提供します。
- ストレージ容量と処理：
ほとんどの医療機関は、患者1人あたり3日以内のデータしか保存できないため、生成されたデータを分析する機会が制限されます。 Hadoopは膨大な量のデータを保存および処理できるため、この仕事の理想的な候補になります。
- Hadoopは、データオーガナイザーとしても、分析ツールとしても機能します。
Hadoopは、研究者が多くの変数を持つデータセット内の相関関係を見つけるのに役立ちます。これは人間にとって難しい作業です。これが、医療データを処理するための適切なフレームワークである理由です。
これは、ヘルスケアにおけるビッグデータ分析のアプリケーションのデモです。このMapReduceデモは、1億枚の画像のデータベースから重複するCTスキャン画像を排除できるプログラムを作成するのに役立ちます。ステップバイステップの手順、アプローチ、および解決策は、このビデオチュートリアルにあります。
大学院卒業証書と修士号
これは、ビッグデータ分析が主要な医療問題の解決に役立ち、病気の効果的な検出と予防に貢献した多くの事例の1つにすぎません。 Hadoopは、慢性疾患の予防とタイムリーな治療のための膨大なデータセットの分析に非常に関連しています。ヘルスケアでのビッグデータ分析の使用には未開拓の大きなチャンスがあり、Hadoopの専門家がステップアップして挑戦する時が来ています！
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