I dati sanitari sono tra i dati più complessi e voluminosi prodotti oggi nel mondo. Tra questo enorme mucchio di dati sanitari ci sono informazioni preziose che possono avere un impatto diretto e migliorare la qualità della vita umana. Sebbene fino a dieci anni fa non disponessimo dei mezzi per analizzare questi dati, i progressi nell'analisi dei Big Data hanno reso l'Healthcare Analytics una realtà distinta oggi!
In questo post del blog, esaminiamo i problemi che l'analisi dei Big Data può risolvere nel dominio sanitario. Vediamo anche alcuni casi di studio dell'applicazione della Big Data Analytics in ambito sanitario e degli strumenti utilizzati.
Perché l'analisi dei Big Data nel settore sanitario?
I principali vantaggi dell'applicazione dell'analisi dei Big Data in ambito sanitario sono:
- Scoperta precoce e controllo delle epidemie
- Rilevamento e cura accurati di malattie con scarso successo terapeutico
- Scoperta di nuovi trattamenti basati sulla genomica e sulla profilazione del paziente
- Prevenzione delle frodi assicurative e dei sinistri medi
- Aumento della redditività delle istituzioni sanitarie
L'avvento dei dispositivi indossabili ha reso la raccolta di dati sanitari più semplice che mai. Dal tracciamento dei dati di fitness all'assistenza geriatrica e alla terapia intensiva, la tecnologia indossabile ha rivoluzionato la raccolta dei dati nel settore sanitario. Infatti, il rapporto 2016-2020 del mercato globale della salute connessa prevede che il mercato globale della salute connesso crescerà a un CAGR del 26,54% durante il periodo 2016-2020!
I dati così raccolti possono essere archiviati utilizzando Hadoop e analizzati utilizzando MapReduce e Spark.
Big Data nel settore sanitario - Caso d'uso
Una delle implementazioni più note di Big Data in Healthcare negli ultimi tempi è IBM Watson, una potente piattaforma di cognitive computing per l'analisi sanitaria. È dotato di capacità di linguaggio naturale, generazione di ipotesi e apprendimento basato sull'evidenza per supportare i professionisti medici nel prendere decisioni.
Ecco come un medico può utilizzare Watson per assistere nella diagnosi e nel trattamento dei pazienti:
Passo 1 : Il medico pone una domanda che descrive i sintomi del paziente e i fattori correlati.
Passo 2: Watson analizza gli input estraendo i dati dei pazienti disponibili per fattori rilevanti come la storia della salute familiare, i farmaci, i rapporti sui test, ecc. E considera anche le note del medico, gli studi clinici, gli articoli di ricerca e altri dati simili.
Passaggio 3: Watson presenta un elenco di diagnosi con punteggi corrispondenti che indicano il livello di confidenza per ciascuna ipotesi. Questo aiuta il medico - e il paziente - a prendere decisioni più informate e accurate.
Diagnosi basata sull'evidenza - Implementazione:
Una delle ben note applicazioni di IBM Watson è stata ' Watson per l'oncologia 'Che IBM ha sviluppato in collaborazione con il Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) di New York.
- Premessa: La premessa di base su cui si basa l'applicazione è questa: gli oncologi MSK sono noti esperti in alcuni tipi di cancro. Se IBM Watson può essere addestrato ad assumere la loro esperienza, allora la conoscenza diventa disponibile per qualsiasi medico da qualsiasi angolo del mondo.
- Programma: L'app Watson for Oncology è un'applicazione one-stop per la cura del cancro d'élite che può essere eseguita su un iPad o altri tablet.
- Applicazione: Prendiamo un caso ipotetico di un paziente in un angolo lontano dell'Asia che soffre di una rara forma di cancro ai polmoni geneticamente collegato. I medici dell'ospedale in cui il paziente viene curato potrebbero non avere le competenze necessarie per trattare questo specifico ceppo di cancro ai polmoni, ma Watson for Oncology lo fa con l'aiuto dei dati dell'MSK Cancer Center.
Il significato di questa app è di vasta portata in quanto qualsiasi medico di qualsiasi parte del mondo può accedere all'app solo ottenendo una licenza per il programma e dare ai propri pazienti l'accesso a cure contro il cancro di livello mondiale. Questa è la magia dell'analisi sanitaria nata dall'accesso ai Big Data in ambito sanitario!
È possibile trovare altri casi d'uso simili collegati all'analisi predittiva e ai trattamenti basati sull'evidenza Qui .
Ruolo di Hadoop nell'analisi sanitaria
Hadoop è la tecnologia sottostante utilizzata in molte piattaforme di analisi dei dati sanitari. Questo perché Apache Hadoop è la soluzione giusta per gestire i dati sanitari enormi e complessi e affrontare efficacemente le sfide che affliggono il settore sanitario. Alcuni argomenti a favore dell'utilizzo di Hadoop per lavorare con i Big Data in ambito sanitario sono:
- Hadoop rende l'archiviazione dei dati meno costosa e più disponibile:
Attualmente, l'80% di tutte le informazioni sanitarie sono dati non strutturati. Ciò include note del medico, referti medici, risultati di laboratorio, raggi X, immagini MRI, dati vitali e finanziari tra gli altri. Hadoop offre a medici e ricercatori l'opportunità di trovare approfondimenti da set di dati che prima erano impossibili da gestire.
- Capacità di stoccaggio e movimentazione:
La maggior parte delle organizzazioni sanitarie può archiviare non più di tre giorni di dati per paziente, limitando l'opportunità di analisi dei dati prodotti. Hadoop può archiviare e gestire enormi quantità di dati, rendendolo il candidato ideale per il lavoro.
- Hadoop può fungere da organizzatore di dati e anche da strumento di analisi:
Hadoop aiuta i ricercatori a trovare correlazioni in set di dati con molte variabili, un compito difficile per gli esseri umani. Questo è il motivo per cui è il framework giusto per lavorare con i dati sanitari.
Ecco una demo per l'applicazione di Big Data Analytics in ambito sanitario. Questa demo di MapReduce ti aiuterà a scrivere un programma in grado di eliminare le immagini di scansione TC duplicate da un database di 100 milioni di immagini. La procedura passo passo, l'approccio e la soluzione possono essere trovati in questo video tutorial.
Questo è solo uno dei tanti casi in cui l'analisi dei Big Data ha aiutato a risolvere i principali problemi sanitari e ha contribuito al rilevamento e alla prevenzione efficaci delle malattie. Hadoop è estremamente rilevante nell'analisi di enormi set di dati per la prevenzione e il trattamento tempestivo delle malattie croniche. C'è un'enorme opportunità non sfruttata nell'utilizzo di Big Data Analytics in ambito sanitario e il momento è giusto per i professionisti Hadoop per farsi avanti e accettare la sfida!
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