数据科学在医疗领域的四大应用案例

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医疗保健行业有大量的数据在其指尖上。然而,许多人还没有把这些数据用好。 在这里,保罗-里奇,一个 自由职业的数据科学家 关于Kolabtree。 解释了数据科学在医疗保健中的一些使用案例,以及它如何能够改善研究和病人护理。

世界各地的医疗服务正面临着越来越大的压力,以提高工作效率和改善临床结果。数据分析可以用来为临床和操作层面的更好决策提供信息,并帮助该行业满足这些需求。以下是数据科学在医疗保健领域的一些主要应用,以及它对研究的影响。 

1.临床试验

最近的一次 研究 发现,导致药物批准的关键性临床试验的成本中位数为$19万。该行业必须找到提高临床试验效率的方法,以降低这一成本。有几种方法可以利用数据分析来提高临床试验的效率。

较大的样本量。 由于最近在数据分析能力方面的进步,临床试验现在可以有更大的样本量。也更容易在数据中识别有意义的模式,否则可能会被遗漏。作为这些发展的结果,临床试验数据可以更加全面、准确和可靠,这在申请MHRA或其他机构时非常重要。 美国FDA批准.

更好的决策。 数据分析还可以支持临床试验中更好的决策。我们可以研究最近的趋势和预测的结果,以做出更好的决定,提高试验效率,降低成本,并确保更大的病人安全。

回顾性研究。 此外,我们可以利用数据分析来充分利用每一个数据集。在旧的临床试验期间,数据没有像现在这样被彻底分析。通常进行回顾性研究,使用先进的数据分析技术重新分析这些数据,这可以发现最初没有发现的模式。回顾性研究也可以用来测试一个次要的假设--这是一种在不收集更多数据的情况下获得更多药物信息的经济实惠的方法。

专业提示。 临床试验中的选择偏差会使结果无效,所以要确保你的病人样本能公平地代表你所关注的人群。你可以通过比较你的样本的人口统计学和感兴趣的人口的普查数据来避免选择偏差,并确保没有差异。如果你的样本有偏差,也许可以通过给予代表性不足的样本比代表性过高的样本更多的权重来纠正它。

2.实时监测病人

随着我们能用数据做的事情范围的增加,实时监测病人变得更加可行。的应用 可穿戴技术在医疗保健中的应用 可以监测病人的参数,如血压和心率,并在云端将信息传输给医疗专业人士。这可以减少,甚至消除对病人定期访问和测试的需求,从而节省大量成本,提高临床试验效率。

3.公共卫生和流行病学 

自然语言处理技术使数以百万计的医疗数据集的分析自动化,这使得预测和预防疾病变得更加容易。例如,来自药房和全科医生的信息,关于出售的处方和做出的诊断,可以用来检测疾病的爆发,并迅速采取行动,防止它进一步蔓延。

生物统计学家 从事生物和医学数据工作的统计学家)积极设计调查和评估公共卫生方案的影响。统计学家在历史上曾帮助做出影响世界的重要关联--例如,吸烟和肺癌之间的联系。

4.改善病人护理

在未来,电子健康档案(EHR)可能完全数字化,并在云端连接,因此任何有授权的人都可以访问它们。患者可以在预约到期或测试结果出来时收到提醒,医疗专业人士可以远程监控患者的健康状况。然而,要使这一设想成为现实,有各种数据安全和保密问题需要解决。

数据科学家在医疗领域还有其他各种用例,但最终目标是相同的:改善医疗研究和提供,使其更容易获得和负担得起,并加速病人护理和支持。

隐私问题

你可能听说过美国零售商Target如何在一个女孩告诉她父亲之前发现她怀孕的故事。塔吉特公司制定了一项策略,根据其女性顾客购买的商品来预测哪些顾客已经怀孕。然后,它向这些顾客邮寄与婴儿有关的营销材料。当一个来自明尼苏达州的17岁女孩收到这份材料时,她的父母感到震惊,并对塔吉特公司提起诉讼。这个故事的信息是要注意数据分析的潜在意外后果。

数据分析使用不当的另一个例子是最近的剑桥分析公司丑闻。该公司在未经同意的情况下,从数百万人的Facebook档案中获取个人数据,并将其用于政治目的。

医疗保健数据是患者委托政府、私人诊所、医院和医疗保健机构处理的敏感信息。如果你计划分享人们的数据,你必须首先确保他们已经同意按你的意图分享他们的数据。 


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关于作者

Ramya Sriram在世界最大的科学家自由职业平台Kolabtree(kolabtree.com)负责管理数字内容和通信。她在出版、广告和数字内容创作方面有超过十年的经验。

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不,谢谢,我现在不打算雇用。