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La science des données dans le secteur de la santé : Avantages, stratégies, applications, outils et tendances futures.

La science des données dans le secteur des soins de santé : avantages, stratégies, applications, outils et tendances futures.

La science des données dans le secteur de la santé : Avantages, stratégies, applications, outils et tendances futures.

Vous êtes curieux de savoir comment la science des données peut aider le secteur des soins de santé ? Ce blog explique tout sur la science des données technologie avec 13 cas d'utilisation de la science des données pour le secteur de la santé.

La science des données est un domaine multidisciplinaire qui utilise
des méthodes scientifiques, des techniques d'exploration de données, des algorithmes d'apprentissage automatique et le big data pour extraire des connaissances et des idées d'un large éventail de données structurées et non structurées.

Le secteur des soins de santé produit des quantités massives de données précieuses sur les caractéristiques démographiques des patients, les plans de traitement, les résultats des examens médicaux, les assurances, etc. La science des données et l'analyse du big data peuvent fournir des informations pratiques et aider à la prise de décisions stratégiques en matière de soins de santé. Elle contribue à l'élaboration d'une image complète des patients, des clients et des cliniciens. La prise de décision fondée sur les données ouvre de nouvelles voies pour améliorer les soins de santé.

L'article examine l'état actuel et les perspectives de la science des données dans le secteur des soins de santé. dans les soins de santé, en soulignant les avantages, en décrivant les cadres et les techniques utilisés, en résumant les défis actuels et en discutant des solutions viables.

Commençons.

Importance de la science des données pour le secteur de la santé

Pourquoi la science des données est-elle importante pour le secteur des soins de santé ?

Selon une étude,
chaque corps humain génère 2 téraoctets de données par jour.
Ces informations comprennent l'activité cérébrale, le stress, le sucre, le rythme cardiaque et bien d'autres choses encore. Pour gérer et conserver des quantités aussi massives de données, nous disposons désormais de technologies plus avancées, dont l'une est la science des données. Il permet de suivre la santé des patients en utilisant les données enregistrées.

Grâce aux applications de la science des données dans le domaine de la santé, il est désormais possible de détecter les symptômes des maladies à un stade précoce.
e.
Les médecins peuvent également surveiller l'état des patients à distance grâce au développement de divers outils et technologies révolutionnaires.

Auparavant, les médecins et l'administration hospitalière ne pouvaient pas gérer un grand nombre de patients en même temps. Et faute d'un traitement approprié, l'état du patient s'est détérioré.

Avec lesapplications de la science des données dans les soins de santé
,
la situation a changé. Les applications de science des données et d'apprentissage automatique peuvent notifier aux médecins l'état de santé des patients via des dispositifs portables. L'administration de l'hôpital peut envoyer des médecins, des assistants ou du personnel infirmier junior au domicile de ces patients.

Les hôpitaux peuvent également installer divers équipements et dispositifs de diagnostic pour ces patients. Ces appareils basés sur la science des données peuvent collecter des données sur les patients telles que le rythme cardiaque, la pression sanguine, la température, etc. Les mises à jour et les notifications dans les applications mobiles fournissent aux médecins des données en temps réel sur la santé des patients. Ils peuvent ensuite diagnostiquer les affections et aider les médecins ou les infirmières en herbe à administrer des traitements spécifiques aux patients à leur domicile. C'est ainsi que la science des données peut contribuer à la prise en charge des patients en utilisant la technologie.

Avantages de la science des données dans le secteur de la santé

Pour les soins de santé, la science des données est désormais un élément essentiel et déterminant qui a changé le secteur. De nombreux équipements et processus ont progressé grâce à la science des données, aux outils du savoir-faire technologique et aux techniques. Elle a accéléré le traitement et le diagnostic. En conséquence, le flux de travail du dispositif de soins de santé s'améliore. Voici les avantages de la science des données dans les soins de santé :

  1. Il aide à gérer correctement les situations d'urgence.
  2. Il raccourcit la durée du traitement pour les patients.
  3. Il fournit un traitement rapide et approprié.
  4. Il améliore l'efficacité du flux des soins de santé.
  5. Il permet de réduire le risque d'échec lors du traitement d'une personne atteinte.

Pourquoi les organisations devraient-elles commencer à penser à un service de données ?

L'avenir de chaque entreprise est axé sur les données. Les données sont l'une des ressources les plus précieuses pour toute organisation et le pétrole dont vous avez besoin pour gérer l'ensemble de l'entreprise. Mais pourquoi avez-vous besoin d'un service de données ? Que fera un service de données qu'un service informatique ne fait pas déjà ? Ce blog explique toutes vos questions.

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5 stratégies pour faire progresser le big data et la science des données dans le secteur de la santé.

Le secteur des soins de santé est l'une des industries les plus riches en données, avec plus de 2 000 milliards de dollars de données générées chaque année. Le secteur des soins de santé est également l'un des plus avancés en matière de big data et d'analytique.

Le big data et l'analytique sont désormais essentiels à la réussite de toute entreprise, et notamment des entreprises de santé. Voici cinq stratégies que vous pouvez utiliser pour faire progresser le big data et la science des données dans le secteur de la santé :

5 stratégies pour faire progresser la science des données dans le secteur des soins de santé

1. Mise à l'échelle de votre infrastructure analytique

Le principal défi pour toute organisation qui souhaite utiliser le big data et l'analytique est de savoir comment faire évoluer ses solutions. Plus la quantité de données analysées augmente, plus le besoin de ressources informatiques puissantes se fait sentir. Cela signifie que vous aurez besoin de plus de serveurs et d'espace de stockage que vous ne l'aviez prévu initialement, afin de pouvoir suivre toutes les nouvelles données qui arrivent chaque jour dans votre système.

2. Utiliser des analyses avancées pour prédire les résultats

L'une des choses les plus importantes que vous puissiez faire pour faire progresser le big data et la science des données dans le secteur de la santé est d'utiliser des analyses avancées pour prédire les résultats. C'est un élément clé pour déterminer le meilleur traitement ou plan de soins pour vos patients. En combinant les dossiers individuels avec les données historiques, vous pouvez déterminer comment les individus réagissent aux traitements et, en fin de compte, améliorer les résultats des patients.

3. Gestion de grands ensembles de données

Une autre stratégie importante pour faire progresser le big data et la science des données dans le secteur de la santé est la gestion des grands ensembles de données. Les grands ensembles de données vous permettent d'analyser plus en détail l'état de chaque patient, ce qui vous permet de poser de meilleurs diagnostics et de fournir de meilleurs traitements. Il vous permet également de voir des schémas de progression de la maladie qui étaient auparavant invisibles.

4. Analyse des données des patients par des algorithmes d'apprentissage automatique

L'une des utilisations les plus prometteuses du big data est l'amélioration de la qualité des soins fournis aux patients. Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux professionnels de la santé d'élaborer des diagnostics précis à partir de certains modèles dans les dossiers médicaux des patients. Ces algorithmes aident également à identifier les tendances des maladies et à prédire les résultats futurs en matière de santé, ce qui permet aux médecins de prendre de meilleures décisions en matière de traitement. Par exemple, des chercheurs de l'université de Stanford ont mis au point un algorithme capable de prédire quels patients répondraient bien à un médicament expérimental en analysant leur profil génétique. Les chercheurs ont ensuite testé leurs prédictions sur plus de 600 patients atteints de différents types de cancer. Les résultats du test se sont avérés extrêmement précis : seul un patient sur 1 000 qui ne répondrait pas bien au médicament a fini par le recevoir quand même.

5. Intégrer les soins de santé aux technologies de l'information

L'intégration des soins de santé aux technologies de l'information vous aidera à analyser les données relatives aux patients afin d'améliorer la qualité des soins dispensés par les médecins, les infirmières et les autres professionnels de la santé travaillant dans les hôpitaux ou les cliniques. Cela peut se faire en introduisant des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) dans les systèmes hospitaliers qui analysent les dossiers des patients et les notes cliniques à la recherche de signes de maladie ou d'affection.

Cette approche permettrait de réduire les erreurs commises par les médecins, car ils pourraient obtenir des informations précises sur l'état de santé de leurs patients à partir de leurs dossiers, au lieu de devoir se fier à des suppositions ou à leur expérience personnelle lorsqu'ils prennent des décisions concernant leurs plans de traitement. Elle permettrait également aux hôpitaux ou aux cliniques d'adapter les traitements en fonction des antécédents médicaux d'une personne, afin de pouvoir traiter les problèmes médicaux existants avant qu'ils ne deviennent des problèmes graves nécessitant des soins d'urgence.

Centre de commandement et de contrôle intégré : pourquoi chaque organisation en a-t-elle besoin ?

Avez-vous déjà imaginé avoir un centre de commande et de contrôle, à portée de main, où vous pourriez voir une vue d'ensemble et un résumé complet à 360 degrés de vos opérations commerciales en temps réel ? Eh bien, aujourd'hui, ce n'est plus nécessaire. C'est une nécessité. Et ce blog a pour but de vous aider à comprendre pourquoi chaque organisation a besoin d'un centre de commande et de contrôle intégré et les avantages d'en avoir un.

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13 Cas d'utilisation et applications de la science des données pour le secteur de la santé

La science des données est utilisée dans divers domaines de la santé, notamment l'imagerie médicale, le développement de médicaments, la génétique, le diagnostic prédictif, et bien d'autres encore. Nous passerons en revue chaque cas d'utilisation de la science des données dans le domaine des soins de santé, avec des exemples.

13 Data Science Use Cases & Applications for the Healthcare Industry

Cas d'utilisation n°1 de la science des données dans le secteur de la santé : imagerie médicale

L'imagerie médicale est la principale et la plus importante application de la science des données dans le domaine des soins de santé. Des techniques d'imagerie telles que la radiographie, l'IRM et le scanner sont disponibles. Toutes ces techniques illustrent le fonctionnement interne du corps humain.

Traditionnellement, les médecins examinaient manuellement ces images à la recherche d'irrégularités. Cependant, il était souvent difficile de détecter les déformations microscopiques, de sorte que les médecins ne pouvaient pas fournir un diagnostic correct.

Les technologies d'apprentissage profond en science des données ont permis de détecter ces déformations microscopiques dans les images scannées. Il est possible de rechercher des défauts dans des images numérisées en utilisant la segmentation d'images.

Cas d'utilisation n° 2 de la science des données dans le secteur de la santé : science des données génomiques

La génomique est l'étude du séquençage et de l'analyse du génome. Un génome comprend l'ADN et tous les gènes d'un organisme. Depuis l'achèvement du projet du génome humain, la recherche a progressé rapidement et a infiltré les domaines de la science des données et du big data.

Avant l'accessibilité de puissants moyens de calcul, les organisations consacraient beaucoup de temps et d'argent à l'analyse des séquences de gènes.

Cependant, grâce à des outils de science des données améliorés et à une science des données de santé avancée, il est désormais possible d'examiner et de tirer des enseignements des gènes humains en beaucoup moins de temps et à un coût bien moindre.

L'objectif premier des chercheurs est d'examiner les brins génomiques à la recherche d'irrégularités et de défauts. Ils recherchent ensuite les liens entre la génétique et la santé d'une personne.

En général, la science des données est utilisée par les chercheurs pour analyser les séquences génétiques et tenter de trouver un lien entre les variables qu'elles contiennent et la maladie.

En outre, la recherche en génomique consiste notamment à trouver le bon médicament, ce qui permet de mieux comprendre comment un médicament réagit à un problème génétique spécifique. La bioinformatique est un domaine relativement nouveau qui intègre la science des données et la génétique.

Cas d'utilisation de la science des données dans le secteur de la santé n° 3 : découverte de médicaments

La découverte de médicaments est un domaine hautement technique. Les entreprises pharmaceutiques s'appuient largement sur la science des données pour résoudre les problèmes et développer des médicaments améliorés pour les patients. La découverte de médicaments s'avère être une procédure longue qui implique également des investissements financiers et des tests importants.

Les algorithmes d'apprentissage automatique et de science des données sont en train de révolutionner ce processus, en fournissant des informations détaillées sur l'optimisation et l'augmentation des taux de réussite des prédictions.

Les entreprises pharmaceutiques utilisent les données des patients, telles que les profils de mutation et les métadonnées des patients. Ces données aident les chercheurs à élaborer des modèles et à déterminer les relations statistiques entre les caractéristiques.

Les entreprises peuvent alors concevoir des médicaments ciblant les mutations vitales dans les séquences génétiques. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent également prédire l'incidence des maladies dans le corps humain.

Les systèmes de science des données peuvent également aider à simuler la façon dont les médicaments agiront dans le corps humain, éliminant ainsi la nécessité de longues expériences en laboratoire.

Étude de cas

Conception d'une solution technologique axée sur le patient pour une aide financière en temps réel dans le domaine des soins de santé

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Cas d'utilisation de la science des données dans le secteur des soins de santé n° 4 : analyse prédictive des soins de santé

L'analyse prédictive dans le secteur des soins de santé est l'un des sujets les plus discutés dans ce domaine. Un modèle prédictif utilise des données historiques pour en tirer des enseignements, découvrir des modèles et faire des prédictions précises.

Il découvre des corrélations et des associations entre les symptômes, les habitudes et les maladies et fait des prédictions significatives.

L'analyse prédictive des soins de santé contribue à améliorer les soins aux patients, la gestion des maladies chroniques et l'efficacité des chaînes d'approvisionnement et de la logistique pharmaceutique.

La gestion de la santé de la population est en train de devenir un sujet brûlant dans le domaine de l'analyse prédictive. Il s'agit d'une méthode de prévention des maladies fondée sur les données et axée sur les maladies répandues dans la société.

Avec l'aide de la science des données, les hôpitaux peuvent prédire la détérioration de la santé des patients et proposer des mesures préventives et des traitements précoces, réduisant ainsi le risque de détérioration supplémentaire de la santé des patients.

L'analyse prédictive dans les soins de santé est également utile pour suivre l'approvisionnement logistique des hôpitaux et des départements pharmaceutiques.

Cas d'utilisation de la science des données dans le secteur de la santé n° 5 : suivi de la santé des patients

La science des données est essentielle dans le domaine de l'IdO. (Internet des objets). Ces dispositifs IoT, présents sous forme de dispositifs portables, suivent le rythme cardiaque, la température et d'autres paramètres médicaux des utilisateurs. La science des données dans les soins de santé est utilisée pour analyser les données collectées.

Les médecins peuvent utiliser des outils analytiques pour surveiller le cycle circadien, la tension artérielle et l'apport calorique d'un patient. Un médecin peut surveiller la santé d'un patient à l'aide d'appareils domestiques et de capteurs de surveillance portables. Plusieurs systèmes destinés aux patients souffrant de maladies chroniques suivent leurs mouvements, surveillent leurs paramètres physiques et analysent les modèles dans les données.

Il utilise des analyses en temps réel pour prédire si le patient aura un problème en fonction de son état actuel. En outre, il aide les médecins à prendre les décisions nécessaires pour aider les patients en détresse.

Cas d'utilisation de la science des données dans le secteur des soins de santé n° 6 : surveillance et prévention des maladies

La science des données est essentielle pour surveiller la santé des patients et notifier les mesures nécessaires à prendre pour prévenir l'apparition d'éventuelles maladies. Les scientifiques des données utilisent de puissants l'analyse prédictive des soins de santé pour identifier les maladies chroniques à un stade précoce.

Dans de nombreuses situations extrêmes, les maladies ne sont pas détectées à un stade précoce en raison de leur inéligibilité. Cela a un impact négatif non seulement sur la santé du patient mais aussi sur les coûts économiques. Par conséquent, la science des données en matière de soins de santé joue un rôle important dans l'optimisation des dépenses financières consacrées aux soins de santé.

Dans plusieurs cas, l'IA a joué un rôle important dans l'identification des maladies à un stade initial. Des chercheurs de l'université brésilienne de Campinas ont créé une plateforme d'IA pour détecter le virus Zika à l'aide de marqueurs métaboliques. L'apprentissage automatique est utilisé par plusieurs autres entreprises, dont IQuity, pour détecter les maladies auto-immunes.

Cas d'utilisation n° 7 de la science des données dans le secteur des soins de santé : offrir une assistance virtuelle

Les spécialistes des données ont créé une vaste plateforme virtuelle qui aide les patients à l'aide de la prédiction des maladies.
de données prédictives
.

Les patients peuvent utiliser ces plateformes pour saisir leurs symptômes et recevoir des informations et des conseils sur les différentes maladies potentielles en fonction de leur taux de confiance. Applications de la science des données dans le domaine des soins de santé aider les patients souffrant de problèmes psychologiques tels que la dépression, l'anxiété et les maladies neurodégénératives comme la maladie d'Alzheimer à utiliser des applications virtuelles pour les aider dans leurs tâches quotidiennes.

Ada, une startup berlinoise qui prédit les maladies en fonction des symptômes de l'utilisateur, est un exemple populaire d'assistant virtuel. Et Woebot, un chatbot développé par l'université de Stanford qui propose des traitements thérapeutiques aux patients souffrant de dépression.

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Cas d'utilisation de la science des données dans le secteur de la santé n°8 : prévenir les erreurs et rationaliser le processus de gestion des dossiers médicaux.

Avec l'augmentation récente des problèmes liés à la santé, de plus en plus d'établissements médicaux ont reconnu l'importance de mettre en place un système pour une gestion adéquate des dossiers médicaux.

Plusieurs organisations proposent des formations à la gestion des dossiers médicaux. La seule chose qui compte, c'est que la formation que vous recevez provient d'une organisation authentique et réputée et qu'elle vous aidera, vous et votre personnel, à remplir efficacement vos fonctions. Les programmes de formation durent généralement six semaines. Vous devez être extrêmement attentif à ce que toutes les informations et tous les protocoles que vous avez appris soient correctement mis en œuvre dans votre hôpital ou votre clinique.

Lorsque vous disposez d'un dossier médical électronique, vous comprenez mieux les besoins de vos patients. L'état de santé actuel des patients, les prescriptions de médicaments et les informations actualisées peuvent être centralisés. Lorsque les dossiers médicaux sont sous forme électronique, il est également plus facile pour les autres médecins et infirmiers de les consulter. Lorsque les dossiers médicaux sont sous forme électronique, il est également plus facile pour les autres médecins et infirmiers de les vérifier.

Appliquer La science des données dans le secteur des soins de santé vous aidera dans vos tâches de tenue de dossiers en organisant vos dossiers médicaux. Chacun d'entre eux peut être téléchargé sur Internet et installé sur votre ordinateur ou votre portable. C'est l'une des méthodes les plus élémentaires pour éviter la mauvaise gestion des dossiers médicaux. Ces programmes ont des caractéristiques différentes, il faut donc les comparer attentivement pour choisir le logiciel le plus approprié pour votre institut de santé.

Cas d'utilisation de la science des données dans le secteur des soins de santé n° 9 : détection automatique des maladies par le biais de dispositifs portatifs

La quantité de données générées par le corps humain chaque jour est de deux téraoctets. Grâce aux progrès technologiques, nous pouvons désormais recueillir la plupart de ces informations, notamment sur le rythme cardiaque, les habitudes de sommeil, la glycémie, le niveau de stress et même l'activité cérébrale. Avec une telle quantité de données sur la santé à leur disposition, les scientifiques repoussent les limites de la surveillance de la santé.

Des pathologies plus courantes, telles que les maladies cardiaques ou respiratoires, peuvent être détectées et suivies à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique. La technologie peut détecter les plus petits changements dans les indicateurs de santé d'un patient et prédire les troubles potentiels en recueillant et en surveillant le rythme cardiaque et les schémas respiratoires. Alors que 600 000 personnes meurent chaque année d'un arrêt cardiaque soudain aux États-Unis, la capacité de prévoir le problème et d'envoyer des alertes en temps utile pourrait sauver d'innombrables vies.

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Lisez notre blog pour découvrir des stratégies efficaces pour renforcer la qualité des logiciels de santé. Vous voulez des applications logicielles pour les organismes de santé, contactez-nous !

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Dixième cas d'utilisation de la science des données dans le secteur de la santé : mise au point de médicaments plus efficaces

À mesure que la population mondiale augmente, de nouveaux problèmes liés au corps humain apparaissent régulièrement. Une telle situation peut se produire en raison d'un manque d'alimentation adéquate, d'une anxiété chronique, de la pollution, de maladies physiques ou d'autres facteurs. Trouver des médicaments ou des vaccins pour des maladies en temps voulu est devenu une tâche difficile pour les instituts de recherche médicale. Comme les chercheurs doivent comprendre les caractéristiques de l'agent causal pour trouver la formule d'un médicament, des millions de cas d'essai peuvent être nécessaires. Les chercheurs doivent ensuite effectuer des tests supplémentaires sur la formule après l'avoir découverte.

Il fallait auparavant 10 à 12 ans pour parcourir les données de millions de cas de test. Toutefois, à l'aide de diverses méthodes dapplications de la science de l'ata dans les soins de santéle processus est devenu beaucoup plus facile. Il est possible de produire des données à travers des millions de cas de test en quelques mois, voire quelques semaines. Elle permet de déterminer l'efficacité d'un médicament grâce à l'analyse des données. Par conséquent, un vaccin ou un médicament efficace peut être mis sur le marché en moins d'un an. Ceci est rendu possible par cas d'utilisation de la science des données dans les soins de santé et l'apprentissage automatique. Tous deux ont révolutionné les secteurs de la recherche et du développement de l'industrie pharmaceutique. Nous verrons ensuite comment la science des données est utilisée en génomique.

Cas d'utilisation de la science des données dans le secteur de la santé n° 11 : Améliorer le diagnostic des maladies grâce à l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique a le potentiel de transformer la prise de décision et le pronostic cliniques. L'objectif d'un médecin en matière de diagnostic médical est d'expliquer les symptômes d'un patient en évaluant les maladies qui en sont la cause. D'autre part, les approches d'apprentissage automatique existantes pour le diagnostic sont uniquement associatives, identifiant les conditions qui sont fortement corrélées avec les symptômes d'un patient. Cette incapacité à faire la distinction entre corrélation et causalité peut conduire à des diagnostics sous-optimaux ou dangereux. Reformuler le diagnostic comme une tâche d'inférence contrefactuelle et développer des algorithmes de diagnostic contrefactuels pour contourner ce problème.

Cas d'utilisation de la science des données dans le secteur de la santé n° 12 : les pharmacies numériques automatisent les programmes d'observance des patients

Avant tout, essayons de définir l'automatisation des pharmacies. Il automatise les tâches routinières mais fastidieuses d'une pharmacie, telles que la distribution, le conditionnement, le suivi, la mise à jour et la récupération des médicaments. Elle comprend également la gestion des informations sur les clients, des antécédents médicaux et des interactions médicamenteuses. Cette avancée apportée par les inventions et innovations de la science des données automatise des tâches que les pharmaciens effectuent manuellement depuis longtemps.

Ces solutions automatisées, adoptées par la plupart des pharmaciens, ont contribué à améliorer l'expérience du patient, à éviter des erreurs coûteuses et potentiellement dangereuses, et à permettre aux pharmaciens indépendants de travailler plus efficacement. Vous pouvez libérer du temps pour vous concentrer sur la santé de vos patients en automatisant la santé de votre entreprise. Tout le monde y gagnera, des patients aux pharmaciens responsables en passant par les techniciens.

Cas d'utilisation de la science des données dans le secteur de la santé n° 13 : Surveillance à distance des patients

Les applications créées avec l'assistance virtuelle sont un excellent exemple de la science des données dans les soins de santé. Les scientifiques des données ont créé des plateformes complètes qui offrent aux patients des expériences personnalisées. Basé sur la science des données applications médicales (Healthcare apps) aider les patients à identifier les maladies en analysant les symptômes. Il suffit au patient de saisir ses symptômes pour que l'application prédise sa maladie et son état. Il recommandera des précautions, des médicaments et un traitement en fonction de l'état du patient.

La surveillance à distance des patients, c'est-à-dire la gestion à distance des patients ou RPM, est une méthode de prestation de soins de santé qui utilise les avancées les plus récentes de la science des données de santé pour recueillir des données sur les patients en dehors des établissements de santé traditionnels. Toutefois, ne vous laissez pas égarer par l'accent mis sur la technologie : les systèmes de surveillance à distance des patients les plus efficaces s'appuient sur les produits technologiques personnels de soins de santé de la science des données, élégants et conviviaux, plutôt que sur les équipements médicaux froids, isolants et chargés de fils du passé.

Quel est le rôle de l'apprentissage automatique dans la science des données ?

Quel est le rôle de l'apprentissage automatique dans la science des données ?

Investissez-vous dans le ML et recrutez-vous davantage de data scientists et d'ingénieurs en apprentissage automatique ? Y a-t-il un manque de clarté sur le rôle de l'apprentissage automatique et sa place dans le cycle de vie d'un projet de science des données ? Voici une tentative pour résoudre cette incertitude.

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Outils de science des données pour le secteur de la santé

Outils de science des données dans le domaine des soins de santé aident les spécialistes des données de santé à les utiliser et à interpréter des informations qui peuvent contribuer à de nouvelles inventions. Voici quelques exemples de certains des meilleurs outils de science des données pour le secteur des soins de santé.

  • Hadoop par Apache

Hadoop est principalement utilisé pour le traitement parallèle de données distribuées sur plusieurs canaux. Parce qu'il s'agit d'un système de fichiers distribué, cette science des données dans le domaine des soins de santé a la possibilité d'analyser les données provenant de plusieurs nœuds. La plupart des organismes de soins de santé utilisent cet outil de science des données de santé car il s'agit d'un logiciel libre.

  • Système d'analyse statistique

Statistical Analysis System est l'un des systèmes d'analyse statistique les plus populaires. les applications de la science des données dans le domaine des soins de santé en raison de sa représentation visuellement attrayante de l'analyse des données. Les évaluations minutieuses de grands ensembles de données sur les soins de santé et le filtrage des résultats les plus bénéfiques permettent aux scientifiques des données sur les soins de santé de travailler sur les problèmes qui se présentent à eux.

Tendances futures de la science des données dans le secteur de la santé

Maintenant que nous avons fait un tour détaillé de la différence que la science des données a apportée dans le secteur des soins de santé à travers le monde, jetons maintenant un coup d'œil aux quatre facteurs qui sont à l'origine d'une amélioration spectaculaire dans le secteur des soins de santé :

  • Innovations technologiques
  • Nécessité de la numérisation
  • Coûts de traitement élevés
  • La nécessité de s'occuper d'une grande population

Le secteur des soins de santé est également confronté à des défis en termes d'adoption des technologies et de rentabilité. Les organismes de soins de santé ont utilisé diverses technologies telles que les dossiers médicaux électroniques (DME) et les portails de patients. Pourtant, ces technologies n'ont pas été en mesure de tenir leurs promesses en raison de leurs coûts élevés, de la complexité des processus de mise en œuvre, du manque d'interopérabilité entre les systèmes, etc.

L'avenir de la science des données dans les soins de santé sera porté par
l'essor de l'intelligence artificielle (IA) et de la technologie d'apprentissage machine (ML)
. Ces deux technologies révolutionnent déjà de nombreux secteurs, de la finance à la vente au détail, il n'est donc pas surprenant qu'elles trouvent également leur place dans le secteur des soins de santé.

Top 10 des tendances de la science des données pour 2022

Conclusion

Les applications de la science des données dans les soins de santé profitent déjà à la société, et il ne fait aucun doute qu'elles seront encore plus précieuses dans l'ère à venir. Il fera progresser le secteur des soins de santé. Les médecins seront bien servis et les patients bénéficieront d'une expérience unique et de traitements optimaux.

Le big data peut aider à réaliser des visions à long terme pour l'autogestion, l'amélioration des soins aux patients et les traitements. La science des données peut fournir des analyses prédictives en temps réel qui peuvent être utilisées pour obtenir des informations sur divers processus pathologiques et fournir des soins centrés sur le patient. Il contribuera à faire progresser les capacités scientifiques des chercheurs, les études épidémiologiques, la médecine personnalisée, etc. D'autre part, la précision de la prédiction dépend fortement de l'efficacité de l'analyse.
intégration des données
obtenues de diverses sources pour être généralisées.

Enfin, si vous cherchez de l'aide pour mettre en œuvre l'un des cas d'utilisation susmentionnés en utilisant des modèles d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond, nous pouvons vous aider. Quels que soient vos besoins, nous pouvons vous aider avec nosservices de science et d'analyse des donnéeset devenir votre partenaire fiable. Vous voulez en savoir plus ?Parlez à l'un de nos experts.

Janaha Vivek

I write about fintech, data, and everything around it | Senior Marketing Specialist @ Zuci Systems.