Свяжитесь с нами
Роль больших данных и аналитики в медицине: как предсказать эпидемии и улучшить лечение
11 ноября 2024
По мнению многих исследователей и специалистов в области высоких технологий аналитика больших данных или Big Data позволит совершить прорыв в области медицины и здравоохранения. Такие технологии могут стать основой для оптимизации лечения, более точной диагностики, а также персонифицированного подхода к каждому пациенту, но обо всем по порядку.
Big Data или Большие данные — термин, который описывает объемы данных, которые не могут быть обработаны стандартными методами и инструментами.
Информация, составляющая объемы Больших данных, существует повсеместно — от электронных медицинских систем и документов до поисковых систем и социальных сетей.
Информация, составляющая объемы Больших данных, существует повсеместно — от электронных медицинских систем и документов до поисковых систем и социальных сетей.
Роль аналитики в развитии медицины и здравоохранении
Почему же именно в медицинской отрасли прогнозируют прорыв, благодаря аналитике Больших данных? Данная технология способна улучшить несколько аспектов:
- Постановка более точных диагнозов и обеспечение безопасности пациентов: обучение искусственного интеллекта (ИИ) на основании больших массивов данных для диагностики заболеваний может помочь в выявлении заболеваний на ранней стадии и прогноз их развития. Также И И способен обучаться на данных о врачебных ошибках и нежелательных событиях в медицинской практике, что позволяет прогнозировать риски и их избегать.
- Индивидуальный подход к пациенту: анализ данных не только о симптомах заболевания, но и об образе жизни пациента, его генетике, клинической картине и других индивидуальных характеристиках позволяет сделать лечение более персонифицированным и эффективным.
- Разработка лекарственных препаратов и улучшение качества проводимых медицинских исследований. Благодаря большим объемам структурированных данных можно выявлять взаимосвязи, тренды и паттерны, недоступные до этого момента.
- Эффективное управление здравоохранения: анализ данных также помогает фиксировать вспышки заболеваний, а также прогнозировать пандемии, что позволяет грамотно распределять ресурсы отрасли и оптимизировать затраты.
Основные типы аналитики
Что произошло? Описательная аналитика позволяет составить картину о событиях и тенденциях в прошлом. Зачастую описательная аналитика — это первый этап глубокой аналитической работы, который становится базисом для следующих шагов.
Почему это произошло? Диагностическая аналитика помогает понять причинно-следственные связи произошедших событий. Данный этап аналитического процесса понять проблемы, которые возникают, и находить пути их решения.
Что произойдет? Предсказательная аналитика позволяет прогнозировать возможные будущие сценарии развития событий, основываясь на событиях и причинно-следственных связях прошлых и текущих событий с помощью машинного обучения. Данный этап позволяет спрогнозировать риски и заранее разработать сценарии их разрешения.
Что делать? Прописательная аналитика помогает ответить на прогнозируемые события действиями, чтобы избежать вероятной проблемы или получить желаемый результат в будущем.
Почему это произошло? Диагностическая аналитика помогает понять причинно-следственные связи произошедших событий. Данный этап аналитического процесса понять проблемы, которые возникают, и находить пути их решения.
Что произойдет? Предсказательная аналитика позволяет прогнозировать возможные будущие сценарии развития событий, основываясь на событиях и причинно-следственных связях прошлых и текущих событий с помощью машинного обучения. Данный этап позволяет спрогнозировать риски и заранее разработать сценарии их разрешения.
Что делать? Прописательная аналитика помогает ответить на прогнозируемые события действиями, чтобы избежать вероятной проблемы или получить желаемый результат в будущем.
Практическое применение аналитики Big Data
Существуют широкие возможности применение высоких технологий в медицине: от диагностики заболеваний, сканирования снимков МРТ, УЗИ и других исследований до анализа вспышек заболеваемости и прогнозирования пандемий.
Прогнозирование пандемий
Искусственный интеллект имеет большой потенциал в прогнозировании развития вирусов и распространения заболеваний. Например, система на основе ИИ EVEcsape смогла спрогнозировать до половины всех мутаций вируса SARS-CoV-2. Этот показатель выше, чем в любых других лабораторных исследованиях.
Рис. 1 — Результаты прогноза эволюции вируса SARS-CoV-2 ИИ-системой EVEscape в сравнении с лабораторными исследованиями и предыдущей моделью системы
Источник изображения: Artificial Intelligence Index Report 2024. Measuring trends in AI.
Источник изображения: Artificial Intelligence Index Report 2024. Measuring trends in AI.
Кроме того, для отслеживания вспышек заболеваемости и распространения вируса используются данные о поисковых запросах пользователей в Google. Например, в статье Cета Стивенс-Давидовица в The New York Times говорится о корреляции запросов в поисковой системе Google о потере обоняния и вспышках заболеваемости Covid-19 в Нью-Йорке, Нью-Джерси, Луизиане и Мичигане.
Аналогичные системы сбора и анализа данных применимы к социальным сетям, где пользователи рассказывают о происходящим с ними или вокруг них. Все это — информация, которую можно анализировать и использовать как источники для обучения искусственного интеллекта, а также для анализа и прогнозирования будущих пандемий.
Другие возможности искусственного интеллекта в медицине
Диагностика: существуют примеры применения ИИ в диагностике онкологических заболеваний — рака груди, поджелудочной железы, легких, — опухоли головного мозга, а также при выявлении нейродегенеративных заболеваний (болезни Альцгеймера и Паркинсона).
Анализ генетической информации: ИИ используется для картирования генома человека, понимания причин возникновения мутаций и их природы.
Анализ генетической информации: ИИ используется для картирования генома человека, понимания причин возникновения мутаций и их природы.
Уход за пациентами: ИИ предоставляет возможность разработки приложений для отслеживания показателей здоровья в режиме реального времени для большей персонификации лечения пациентов.
Разработка лекарств: системы искусственного интеллекта позволяют находить связи между препаратами и заболеваниями на основании анализа больших объемов биомедицинских данных.
Разработка лекарств: системы искусственного интеллекта позволяют находить связи между препаратами и заболеваниями на основании анализа больших объемов биомедицинских данных.
Рис.2 – Результаты применения модели ИИ AlphaMissense для распознавания миссенс-мутаций
Источник изображения: Artificial Intelligence Index Report 2024. Measuring trends in AI.
Источник изображения: Artificial Intelligence Index Report 2024. Measuring trends in AI.
Более подробно о кейсах применения искусственного интеллекта в медицине мы рассказали в нашей обзорной статье.
Заключение
Анализ больших данных — ключ к развитию медицинской отрасли, уже сейчас применяются системы искусственного интеллекта, которые обучаются на больших объемах биомедицинских данных для диагностики заболеваний, прогнозирования развития болезней, предсказания пандемий и других задач медицины.
Анализ больших данных позволяет:
- Персонифицировать подход к лечению каждого пациента на основании полных данных о нем: клинической картины, генетики, образа жизни и т. д.;
- Повысить эффективность диагностики и выявлять заболевания на ранней стадии развития;
- Повысить безопасность пациентов: за счет обучения ИИ на врачебных ошибках и нежелательных случаях из реальной медицинской практики;
- Ускорить процесс разработки лекарственных препаратов;
- Повысить эффективность управления сферой здравоохранения за счет прогнозирования вспышек заболеваемости и прогнозирования эпидемий и пандемий.
“
Хочется отметить важность грамотного проектирования архитектуры систем для обработки медицинских данных — это один из ключевых шагов на пути к внедрению решений на базе Big Data и AI/ML. Такие системы ускоряют процессы диагностики, делают лечение более персонализированным и позволяют эффективно справляться с растущими нагрузками, что особенно важно в здравоохранении, где любая ошибка может иметь серьезные последствия. В ITentika мы учитываем требования к безопасности и соответствию нормативам и законодательству, чтобы надежно защитить чувствительные данные пациентов.
Другие новости