Quelles sont les applications du big data dans le domaine médical ?

L'application du big data dans le domaine médical : 1. Dossiers médicaux électroniques ; 2. Alarmes sur l'état de santé en temps réel 3. Disposition d'une « file » de personnel médical basée sur les prévisions de la demande des patients ; et l'intelligence artificielle peut complexer les données médicales ; 5. Analyser les images médicales pour aider les médecins à établir des diagnostics.

L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : Système Windows10, ordinateur Dell G3.

Le Big Data change la plupart des secteurs dans le monde, et le secteur médical ne fait pas exception. Grâce à l'analyse des données médicales, les humains peuvent non seulement prédire la tendance des épidémies, éviter les infections, réduire les coûts médicaux, etc., mais également fournir aux patients des services plus pratiques.

Les médecins espèrent souvent collecter autant d'informations que possible sur les patients et détecter les maladies le plus tôt possible. Pour les patients, cela réduit non seulement le risque de dommages à la santé physique, mais réduit également les dépenses médicales.

Jetons un coup d'œil à 5 ​​cas spécifiques d'application de l'analyse de données dans l'industrie médicale.

1. Les dossiers médicaux électroniques

Jusqu'à présent, l'application la plus puissante du Big Data est Collecte de dossiers médicaux électroniques. Chaque patient dispose de son propre dossier électronique, comprenant ses antécédents médicaux personnels, ses antécédents médicaux familiaux, ses allergies et tous les résultats des tests médicaux.

Ces dossiers sont partagés entre différentes institutions médicales via des systèmes d'information sécurisés (on peut se demander si ces dossiers sont sécurisés). Chaque médecin peut ajouter ou modifier des dossiers dans le système sans avoir à effectuer de longues formalités administratives. Ces dossiers peuvent également aider les patients à comprendre leur statut médicamenteux et constituent également des références de données importantes pour la recherche médicale.

Risques de sécurité du réseau

Risques de sécurité (fuite, dommages, falsification, etc.) liés au stockage, à la transmission et à l'utilisation des données par les collecteurs de données ;

Acquisition des données Les risques de sécurité des institutions médicales tierces partagées dans le stockage, la transmission et l'utilisation de ces données.

2. Alertes sur l'état de santé en temps réel

Les appareils portables sont une autre innovation dans l'industrie médicale. L'application d'appareils capables de signaler l'état de santé des patients en temps réel.

Semblables aux logiciels qui analysent les données médicales au sein des hôpitaux, ces nouveaux appareils d'analyse ont les mêmes fonctions, mais peuvent être utilisés en dehors des institutions médicales, réduisant ainsi les coûts médicaux et permettant aux patients de comprendre leur état de santé à domicile. obtenez des suggestions de traitement fournies par des appareils intelligents.

Ces appareils portables collectent en permanence des données de santé et les stockent dans le cloud.

En plus de fournir des informations en temps réel à des patients individuels, la collecte de ces informations peut également être utilisée pour analyser l'état de santé d'un groupe et être utilisée pour la recherche médicale en fonction de la situation géographique, de la population ou du niveau socio-économique. Enfin, des plans de prévention et de traitement des maladies sont formulés et ajustés sur la base de ces études préliminaires.

Un inhalateur pour l'asthme équipé d'un positionnement GPS est un exemple typique. Il observe non seulement l'asthme d'un seul patient, mais trouve également de meilleures solutions adaptées à la zone à partir des schémas d'asthme de plusieurs patients dans la même zone de traitement. choix.

Un autre exemple est un tracker de tension artérielle. Une fois que la tension artérielle atteint la valeur d’avertissement, le tensiomètre alerte le médecin. Après avoir reçu l'alarme, le médecin rappelle immédiatement au patient de recevoir un traitement en temps opportun.

Les appareils portables peuvent être vus partout dans notre vie quotidienne. Podomètres, trackers de poids, moniteurs de sommeil, tensiomètres à domicile, etc. fournissent tous des données clés pour les bases de données médicales.

Dangers liés à la cybersécurité

Les appareils portables sont une petite composante de l'Internet des objets. En plus des informations personnelles telles que le nom, la carte d'identité et le numéro de téléphone, notre santé physique doit également être « obscurcie » et surveillée.

Bien que la collecte de données de santé soit d'une grande importance pour la détection rapide des maladies, si elle n'est pas protégée, une fois les données obtenues par des criminels, le harcèlement téléphonique pour promouvoir des produits médicaux, la fraude dans les télécommunications liée à la santé physique, et le contrôle des impacts négatifs des appareils portables, tels que l'emplacement physique des utilisateurs d'appareils, suivra également.

3. Organisez la « composition » du personnel médical en fonction des prévisions de demande des patients

Médical L'approvisionnement à la demande peut réduire considérablement les coûts médicaux. Ce travail revêt donc une grande importance pour l'industrie médicale mondiale.

Cela peut sembler une tâche impossible, mais le big data a aidé certaines unités « pilotes » à concrétiser cette idée. À Paris, en France, quatre hôpitaux ont utilisé des données provenant de plusieurs sources pour prédire le nombre de patients par hôpital, par jour et par heure.

Ils ont utilisé une technique appelée « analyse de séries chronologiques » pour analyser les dossiers d'admission des patients au cours des 10 dernières années. Cette étude peut aider les chercheurs à découvrir des modèles d’admissions de patients et à utiliser l’apprentissage automatique pour trouver des algorithmes capables de prédire les futurs modèles d’admission.

Ces données seront à terme fournies aux gestionnaires d'hôpitaux pour les aider à prévoir la « file d'attente » du personnel médical nécessaire dans les 15 prochains jours, à offrir aux patients des services plus « ciblés » et à réduire leur temps d'attente. permet également d’organiser le plus raisonnablement possible la charge de travail du personnel médical.

Risques de sécurité du réseau

Une fois les données falsifiées, la gestion des horaires du personnel médical tombera dans le chaos, affectant le fonctionnement normal de l'hôpital et retardant même le traitement rapide des patients.

4. Big data et intelligence artificielle

Une autre application du big data dans l'industrie médicale. Les applications sont dues à la montée en puissance de l’IA.

En termes simples, la technologie de l'intelligence artificielle utilise des algorithmes et des logiciels pour analyser des données médicales complexes afin d'atteindre l'objectif de rapprochement de la cognition humaine. L’IA permet donc aux algorithmes informatiques de prédire des conclusions sans intervention humaine directe.

Exemple :

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Les interfaces cerveau-ordinateur alimentées par l'IA peuvent aider à restaurer les expériences humaines de base, telles que les fonctions de parole et de communication perdues en raison de maladies neurologiques et de traumatismes neurologiques.

Créer une interface directe entre le cerveau humain et un ordinateur sans utiliser de clavier, de moniteur ou de souris améliorerait considérablement la qualité de vie des patients atteints de SLA ou d'accidents vasculaires cérébraux.

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L'IA est un élément important de la nouvelle génération d'outils de radiothérapie, aidant à analyser la tumeur entière par une « biopsie virtuelle » au lieu d'un petit échantillon de biopsie invasive. L’application de l’IA dans le domaine de la médecine radiologique peut utiliser des algorithmes basés sur l’image pour exprimer les caractéristiques des tumeurs.

Surtout dans les pays en développement, il y a une pénurie de personnel médical compétent en radiologie, en échographie et dans d'autres domaines. L’IA peut compléter des comportements de diagnostic qui nécessitent à l’origine dans une certaine mesure la participation humaine. Par exemple, les outils d’imagerie IA peuvent filtrer les rayons X, réduisant ainsi le besoin d’un radiologue dédié dans la pratique.

03

L'IA peut également améliorer l'efficacité de la saisie électronique des dossiers médicaux. La saisie électronique des informations sur les patients nécessite beaucoup de temps et d'efforts.

Il est actuellement possible d'enregistrer la visite médicale de chaque patient sous forme de vidéo. L'IA et l'apprentissage automatique peuvent obtenir des informations plus précieuses en récupérant les informations contenues dans la vidéo.

De plus, des assistants virtuels comme Amazon Alexa peuvent saisir des informations en temps réel au chevet du patient ou aider le personnel médical à gérer les demandes courantes des patients, telles que l'ajout de médicaments ou la notification des résultats de tests.

En bref, l'IA peut réduire considérablement la charge de travail de gestion du personnel médical.

Risques pour la sécurité des réseaux

Étant donné que les machines peuvent être utilisées par de bonnes personnes au profit de l'humanité, elles peuvent également être contrôlées par des personnes malveillantes et utilisées pour saper la stabilité sociale. Les risques de sécurité liés à l’intelligence artificielle ne se limitent plus aux données. Ce qui nous inquiète, c’est que ces machines qui imitent les humains soient contrôlées par des pirates malveillants et commettent des actions contraires à l’éthique.

5. Application du big data à l'imagerie médicale

L'imagerie médicale comprend les rayons X, IRM, échographie, etc., ce sont des maillons clés du processus médical.

Les radiologues doivent souvent examiner chaque résultat d'examen individuellement, ce qui non seulement crée une énorme charge de travail, mais peut également retarder la durée optimale du traitement du patient. Mais le Big Data peut complètement changer la façon dont ils l’analysent.

Par exemple, des centaines de milliers d'images peuvent être utilisées pour créer un algorithme qui reconnaît les modèles dans les images. Ces modèles peuvent à leur tour former un système de numérotation pour aider les médecins à poser des diagnostics. Le nombre d’images qu’un algorithme peut étudier dépasse de loin celui du cerveau humain, et aucun radiologue ne pourrait égaler la vitesse et la puissance de la machine au cours de sa vie.

Risques pour la sécurité des réseaux

Si les échantillons de données du système d'information sont volés ou falsifiés, les médecins poseront de mauvais diagnostics sur la base de résultats d'analyse erronés, mettant ainsi en danger la vie des patients.

Écrit à la fin

Les cinq pratiques d'application ci-dessus démontrent profondément le rôle du Big Data dans les soins médicaux Une position inébranlable dans l'industrie.

Le Big Data a considérablement amélioré l'expérience médicale des patients du monde entier et a également optimisé dans une large mesure l'efficacité et la précision du diagnostic et du traitement des institutions médicales.

C'est juste une bénédiction et une malédiction. Le Big Data est également inévitable, et il y a un fléau qui s'y cache : la sécurité des réseaux. Sans défense ni retenue, cette bête se réveillera tôt ou tard.

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