Os dados de saúde estão entre os dados mais complexos e volumosos produzidos no mundo hoje. Entre essa enorme pilha de dados de saúde estão insights preciosos que podem impactar e melhorar diretamente a qualidade de vidas humanas. Embora não tivéssemos meios de analisar esses dados até uma década atrás, o progresso no Big Data Analytics tornou o Healthcare Analytics uma realidade distinta hoje!
Nesta postagem do blog, vamos examinar os problemas que a análise de Big Data pode resolver no domínio da saúde. Vejamos também alguns estudos de caso da aplicação de Big Data Analytics em saúde e as ferramentas que são utilizadas.
Por que Big Data Analytics na área de saúde?
Os principais benefícios da aplicação da análise de Big Data na saúde são:
- Descoberta precoce e verificação de epidemias
- Detecção precisa e cura de doenças que têm baixo sucesso no tratamento
- Descoberta de novos tratamentos com base na genômica e perfis de pacientes
- Prevenção de seguro e fraude médica
- Aumento da lucratividade das instituições de saúde
O advento dos dispositivos vestíveis tornou a coleta de dados de saúde mais fácil do que nunca. Do rastreamento de dados de condicionamento físico a cuidados geriátricos e intensivos, a tecnologia vestível revolucionou a coleta de dados na área de saúde. Na verdade, o relatório Global Connected Health Market 2016-2020 prevê que o mercado global de saúde conectado crescerá a uma CAGR de 26,54% durante o período 2016-2020!
Os dados coletados podem ser armazenados usando Hadoop e analisados usando MapReduce e Spark.
Big Data em saúde - caso de uso
Uma das implementações mais conhecidas de Big Data em Saúde nos últimos tempos é o IBM Watson, uma poderosa plataforma de computação cognitiva para análises de saúde. É equipado com recursos de linguagem natural, geração de hipóteses e aprendizado baseado em evidências para apoiar os profissionais médicos na tomada de decisões.
É assim que um médico pode usar o Watson para auxiliar no diagnóstico e tratamento de pacientes:
Passo 1 : O médico faz uma consulta que descreve os sintomas do paciente e fatores relacionados.
Passo 2: O Watson analisa as entradas, extraindo dados disponíveis do paciente para fatores relevantes, como histórico de saúde da família, medicamentos, relatórios de testes, etc. e também considera notas médicas, estudos clínicos, artigos de pesquisa e outros dados semelhantes.
Etapa 3: O Watson apresenta uma lista de diagnósticos com pontuações correspondentes que indicam o nível de confiança de cada hipótese. Isso ajuda o médico - e o paciente - a tomar decisões mais informadas e precisas.
Diagnóstico baseado em evidências - Implementação:
Um dos aplicativos mais conhecidos do IBM Watson foi o ‘ Watson para Oncologia 'Aplicativo que a IBM desenvolveu em parceria com o Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) de Nova York.
- Premissa: A premissa básica sobre a qual o aplicativo é construído é esta - os oncologistas da MSK são especialistas conhecidos em certos tipos de câncer. Se o IBM Watson puder ser treinado para assumir seu conhecimento, o conhecimento ficará disponível para qualquer médico de qualquer canto do mundo.
- Programa: O aplicativo Watson for Oncology é um aplicativo completo para tratamento de câncer de elite que pode ser executado em um iPad ou outros tablets.
- Inscrição: Vejamos o caso hipotético de um paciente em um canto distante da Ásia que sofre de uma forma rara de câncer de pulmão geneticamente ligada. Os médicos do hospital onde o paciente está sendo tratado podem não ter o conhecimento necessário para tratar essa cepa específica de câncer de pulmão, mas o Watson for Oncology tem com a ajuda de dados do MSK Cancer Center.
A importância deste aplicativo é de longo alcance, pois qualquer médico de qualquer lugar do mundo pode acessar o aplicativo apenas obtendo uma licença para o programa e dando aos seus pacientes acesso a um tratamento de câncer de classe mundial. Essa é a magia da análise de saúde que nasce do acesso a Big Data na área de saúde!
Você pode encontrar mais casos de uso vinculados a análises preditivas e tratamentos baseados em evidências Aqui .
Papel do Hadoop na análise de saúde
Hadoop é a tecnologia subjacente usada em muitas plataformas de análise de saúde. Isso ocorre porque o Apache Hadoop é a escolha certa para lidar com os enormes e complexos dados de saúde e efetivamente lidar com os desafios que assolam o setor de saúde. Alguns argumentos para usar o Hadoop para trabalhar com Big Data na área de saúde são:
- O Hadoop torna o armazenamento de dados mais barato e mais disponível:
Atualmente, 80% de todas as informações de saúde são dados não estruturados. Isso inclui anotações médicas, relatórios médicos, resultados de laboratório, raios-X, imagens de ressonância magnética, sinais vitais e dados financeiros, entre outros. O Hadoop fornece aos médicos e pesquisadores a oportunidade de encontrar insights de conjuntos de dados que antes eram impossíveis de controlar.
- Capacidade de armazenamento e manuseio:
A maioria das organizações de saúde não pode armazenar mais de três dias de dados por paciente, limitando a oportunidade de análise dos dados produzidos. O Hadoop pode armazenar e lidar com uma quantidade enorme de dados, tornando-o o candidato ideal para o trabalho.
- O Hadoop pode servir como um organizador de dados e também como uma ferramenta analítica:
O Hadoop ajuda os pesquisadores a encontrar correlações em conjuntos de dados com muitas variáveis, uma tarefa difícil para humanos. É por isso que é a estrutura certa para trabalhar com dados de saúde.
para método de string em java
Aqui está uma demonstração da aplicação de Big Data Analytics na área de saúde. Esta demonstração MapReduce o ajudará a escrever um programa que pode eliminar as imagens duplicadas de tomografia computadorizada de um banco de dados de 100 milhões de imagens. O procedimento passo a passo, abordagem e solução podem ser encontrados neste tutorial em vídeo.
Este é apenas um dos muitos casos em que a análise de Big Data ajudou a resolver os principais problemas de saúde e contribuiu para a detecção e prevenção eficazes de doenças. O Hadoop é extremamente relevante na análise de enormes conjuntos de dados para prevenção e tratamento oportuno de doenças crônicas. Há uma grande oportunidade inexplorada no uso de Big Data Analytics na área de saúde e é o momento certo para os profissionais do Hadoop se apresentarem e enfrentarem o desafio!
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