医療分野におけるビッグデータの応用にはどのようなものがあるのでしょうか?

医療分野におけるビッグデータの活用: 1. 電子医療記録; 2. リアルタイムの健康状態アラーム; 3. 患者の需要予測に基づく医療スタッフの「ラインナップ」の配置; 4.ビッグデータと人工知能は、複雑な医療データを可能にします; 5. 医師の診断を支援するために医療画像を分析します。

このチュートリアルの動作環境: Windows 10 システム、Dell G3 コンピューター。

ビッグデータは世界中のほとんどの業界を変えており、医療業界も例外ではありません。医療データの分析を通じて、人間は流行病の発生傾向を予測し、感染症を回避し、医療費を削減することができるだけでなく、患者により便利なサービスを提供することもできます。

医師は患者の情報をできるだけ多く収集し、病気をできるだけ早期に発見したいと考えていますが、これは患者にとって、身体的健康被害のリスクを軽減するだけでなく、医療費の削減にもつながります。

医療業界で適用されるデータ分析の具体的な 5 つの事例を見てみましょう。

1. 電子医療記録

これまでのところ、ビッグ データの最も強力なアプリケーションは電子医療記録の収集です。各患者は、個人の病歴、家族の病歴、アレルギー、すべての医療検査結果を含む独自の電子記録を持っています。

これらの記録は、安全な情報システムを通じてさまざまな医療機関間で共有されます (安全かどうかは議論の余地があります)。各医師は、時間のかかる事務作業を行うことなく、システム内の記録を追加または変更できます。これらの記録は、患者が自分の服薬状況を理解するのにも役立ち、医学研究のための重要なデータ参照でもあります。

#ネットワーク セキュリティ リスク

データの保存、送信、使用におけるデータ収集者のセキュリティ リスク (漏洩、損傷、改ざんなど);

データを共有する第三者の医療機関によるデータの保存、送信、使用における潜在的なセキュリティ リスク。

2. リアルタイムの健康状態アラート

医療業界におけるもう 1 つの革新は、リアルタイムの健康状態を提供できるウェアラブル デバイスのアプリケーションです。患者さんへの健康状態の報告。

これらの新しい分析装置は、病院内で医療データを分析するソフトウェアと同様の機能を持ちながら、医療機関の外でも利用できるため、医療費の削減や自宅での健康状態の把握が可能になります。スマートデバイスから提供される治療提案も受け取ります。

これらのウェアラブル デバイスは、健康データを継続的に収集し、クラウドに保存します。

個々の患者にリアルタイムの情報を提供することに加えて、この情報の収集を使用してグループの健康状態を分析したり、地理的位置、人口、または社会経済レベルに基づいた医学研究に使用したりすることもできます。 。最後に、これらの予備研究に基づいて、病気の予防および治療計画が策定および調整されます。

GPS測位機能を搭載した喘息吸入器はその代表例であり、一人の患者の喘息を観察するだけでなく、同じ地域にいる複数の患者の喘息パターンからより適切な地域を見つけることができます。 . 治療計画。

もう 1 つの例は、血圧トラッカーです。血圧が警告値に達すると、血圧モニターが医師に警告します。アラームを受信した後、医師は患者にタイムリーな治療を受けるよう直ちに通知します。

ウェアラブル デバイスは日常生活のどこにでもあり、歩数計、体重追跡装置、睡眠モニター、家庭用血圧計などはすべて、医療データベースの重要なデータを提供します。

ネットワーク セキュリティ上の危険

ウェアラブル デバイスは、モノのインターネットの小さなコンポーネントです。名前、IDカード、電話番号などの個人情報に加えて、私たちの健康状態も「クラウド化」して監視する必要があります。

健康データの収集は病気をタイムリーに発見するために非常に重要ですが、それが保護されていない場合、データが犯罪者によって取得されると、医療製品を宣伝するための電話による嫌がらせ、身体の健康に関連する通信詐欺などが発生します。 、取得できる情報 ウェアラブルデバイス利用者の物理的な位置などのマイナス影響も追随します。

3. 患者の需要予測に基づいて医療スタッフの「ラインナップ」を手配する

医療リソースのオンデマンド展開により、大幅なコスト削減が可能になります。したがって、この研究は世界の医療業界にとって非常に重要です。

これは不可能な仕事のように思えるかもしれませんが、ビッグ データは一部の「パイロット」部隊がこのアイデアを実現するのに役立ちました。フランスのパリでは、4 つの病院が複数の情報源からのデータを使用して、病院ごとの 1 日および時間ごとの患者数を予測しました。

彼らは、「時系列分析」と呼ばれる手法を使用して、過去 10 年間の患者の入院記録を分析しました。この研究は、研究者が患者の入院パターンを発見し、機械学習を使用して将来の入院パターンを予測できるアルゴリズムを見つけるのに役立ちます。

このデータは最終的に病院管理者に提供され、今後 15 日間に必要な医療スタッフの「ラインナップ」を予測し、より「的を絞った」サービスを患者に提供し、待ち時間を短縮するのに役立ちます。また、医療スタッフの仕事量を可能な限り合理的に調整することにも役立ちます。

ネットワーク セキュリティ リスク

データが改ざんされると、医療スタッフのスケジュール管理が混乱に陥り、病院の通常業務に影響を与え、さらには患者のタイムリーな治療が遅れてしまいます。

4. ビッグ データと人工知能

AI の台頭により、医療業界におけるビッグ データのもう 1 つの応用が見られます。

簡単に言うと、人工知能テクノロジーはアルゴリズムとソフトウェアを使用して複雑な医療データを分析し、人間の認知を近似するという目的を達成します。したがって、AI により、人間が直接入力しなくてもコンピューター アルゴリズムが結論を予測できるようになります。

例:

01

AI を活用したブレイン コンピューター インターフェイスは、神経疾患や神経外傷によって失われた発話や音声などの人間の基本的な経験を復元するのに役立つ可能性があります。関数。

キーボード、モニター、またはマウスを使用せずに人間の脳とコンピューターの間に直接インターフェイスを作成できれば、ALS または脳卒中損傷を持つ人々の生活の質が劇的に向上します。

02

AI は新世代の放射線ツールの重要な部分であり、少量の侵襲的な生検サンプルの代わりに「仮想生検」を通じて腫瘍全体を分析するのに役立ちます。放射線医学分野における AI の応用では、画像ベースのアルゴリズムを使用して腫瘍の特徴を表現できます。

特に発展途上国では、放射線科や超音波などの分野に精通した医療スタッフが不足しています。本来人間の関与が必要な診断行為をAIがある程度完結させることができます。たとえば、AI 画像ツールは X 線をスクリーニングできるため、実際には専任の放射線科医の必要性が軽減されます。

03

AIは電子カルテの入力効率も向上させることができます。患者情報の電子入力には多くの時間と労力がかかります。

現在、すべての患者の診察をビデオ形式で記録することが可能であり、AI と機械学習はビデオ内の情報を取得することで、より価値のある情報を取得できます。

さらに、Amazon の Alexa のような仮想アシスタントは、患者のベッドサイドでリアルタイムの情報を入力したり、医療スタッフが薬の補充や検査結果の通知などの日常的な患者のリクエストに対応したりするのを支援できます。

つまり、AIは医療従事者の管理業務を大幅に軽減できるのです。

ネットワーク セキュリティの危険

マシンは善良な人々によって人類に利益をもたらすために使用される可能性があるため、悪しき人々によって制御され、社会の安定を損なうために使用される可能性もあります。人工知能のセキュリティリスクはもはやデータだけにとどまらず、私たちが懸念しているのは、人間を模倣した機械が悪意のあるハッカーによって制御され、倫理に反する行為を行うことです。

5. 医療画像処理におけるビッグデータの応用

医療画像処理には X 線、MRI、超音波などが含まれます。医療プロセスにおける重要なリンク。

放射線科医は各検査結果を個別に確認する必要があることが多く、これにより多大な作業負荷が生じるだけでなく、患者にとって最適な治療時間が遅れる可能性があります。しかし、ビッグデータはその分析方法を完全に変える可能性があります。

たとえば、何十万もの画像を使用して、画像内のパターンを認識するアルゴリズムを構築できます。これらのモデルは、医師が診断を行うのに役立つ番号付けシステムを形成できます。アルゴリズムが研究できる画像の数は人間の脳の数をはるかに超えており、放射線科医は一生かけてもこの機械の速度と能力に匹敵することはできません。

ネットワークセキュリティリスク

情報システム内のサンプルデータが盗まれたり改ざんされたりすると、医師が誤った分析結果に基づいて誤った診断を下し、患者の命を危険にさらすことになります。 。

最後に記載

上記の 5 つのアプリケーション実践は、医療業界におけるビッグデータの揺るぎない地位を深く示しています。

ビッグデータは、世界中の患者の医療体験を大幅に改善し、医療機関の診断と治療の効率と精度を大幅に最適化しました。

それはまさに祝福と呪いです。ビッグ データも避けられませんが、そこにはネットワーク セキュリティという災いが潜んでいます。防御と抑制がなければ、この獣は遅かれ早かれ目覚めるでしょう。

さらに関連する知識については、FAQ 列をご覧ください。

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