Data perawatan kesehatan adalah salah satu data paling kompleks dan banyak yang diproduksi di dunia saat ini. Di antara tumpukan besar data perawatan kesehatan ini terdapat wawasan berharga yang dapat berdampak langsung dan meningkatkan kualitas hidup manusia. Meskipun kami kekurangan sarana untuk menganalisis data ini hingga satu dekade yang lalu, kemajuan dalam Big Data Analytics telah menjadikan Analisis Kesehatan menjadi kenyataan yang berbeda saat ini!
Dalam posting blog ini, mari kita periksa masalah yang dapat diselesaikan oleh analisis Big Data di domain perawatan kesehatan. Mari kita lihat juga beberapa studi kasus penerapan Big Data Analytics dalam perawatan kesehatan dan alat yang digunakan.
Mengapa Big Data Analytics dalam Perawatan Kesehatan?
Manfaat utama dari penerapan analitik Big Data dalam perawatan kesehatan adalah:
- Penemuan awal dan pemeriksaan epidemi
- Deteksi akurat dan penyembuhan penyakit dengan keberhasilan pengobatan rendah
- Penemuan perawatan baru berdasarkan genomik dan profil pasien
- Pencegahan asuransi dan penipuan medi-klaim
- Peningkatan profitabilitas institusi kesehatan
Munculnya perangkat yang dapat dikenakan telah membuat pengumpulan data perawatan kesehatan lebih mudah dari sebelumnya. Dari pelacakan data kebugaran hingga perawatan geriatrik dan perawatan intensif, teknologi yang dapat dikenakan telah merevolusi pengumpulan data dalam perawatan kesehatan. Faktanya, laporan Global Connected Health Market 2016-2020 memperkirakan pasar kesehatan terhubung global akan tumbuh pada CAGR sebesar 26,54% selama periode 2016-2020!
Data yang dikumpulkan dapat disimpan menggunakan Hadoop dan dianalisis menggunakan MapReduce dan Spark.
Big Data dalam Perawatan Kesehatan - Kasus Penggunaan
Salah satu implementasi Big Data dalam Perawatan Kesehatan yang paling terkenal belakangan ini adalah IBM Watson, platform komputasi kognitif yang kuat untuk analitik perawatan kesehatan. Ini dilengkapi dengan kemampuan bahasa alami, pembuatan hipotesis, dan pembelajaran berbasis bukti untuk mendukung profesional medis saat mereka membuat keputusan.
Beginilah cara seorang dokter dapat menggunakan Watson untuk membantu dalam mendiagnosis dan merawat pasien:
Langkah 1 : Dokter mengajukan pertanyaan yang menjelaskan gejala pasien dan faktor terkait.
Langkah 2: Watson mem-parsing input dengan menambang data pasien yang tersedia untuk faktor-faktor yang relevan seperti riwayat kesehatan keluarga, obat-obatan, laporan tes, dll. Dan juga mempertimbangkan catatan dokter, studi klinis, artikel penelitian, dan data lain semacam itu.
Langkah 3: Watson mengeluarkan daftar diagnosis dengan skor yang sesuai yang menunjukkan tingkat kepercayaan untuk setiap hipotesis. Ini membantu dokter - dan pasien - membuat keputusan yang lebih tepat dan akurat.
Diagnosis Berbasis Bukti - Penerapan:
Salah satu aplikasi terkenal dari IBM Watson adalah ' Watson untuk Onkologi 'Aplikasi yang dikembangkan IBM dalam kemitraan dengan Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) New York.
- Premis: Premis dasar di mana aplikasi dibangun adalah ini - ahli onkologi MSK dikenal ahli dalam jenis kanker tertentu. Jika IBM Watson dapat dilatih untuk menggunakan keahlian mereka, maka pengetahuan tersebut tersedia untuk dokter mana pun dari sudut mana pun di dunia.
- Program: Aplikasi Watson untuk Onkologi adalah aplikasi satu atap untuk perawatan kanker elit yang dapat berjalan di iPad atau tablet lain.
- Aplikasi: Mari kita ambil kasus hipotetis seorang pasien di sudut jauh Asia yang menderita bentuk langka kanker paru-paru yang terkait secara genetik. Para dokter di rumah sakit tempat pasien dirawat mungkin tidak memiliki keahlian yang diperlukan untuk mengobati jenis kanker paru-paru tertentu ini, tetapi Watson untuk Onkologi melakukannya dengan bantuan dari data Pusat Kanker MSK.
Pentingnya aplikasi ini sangat luas karena dokter mana pun dari mana pun di dunia dapat mengakses aplikasi hanya dengan mendapatkan lisensi untuk program tersebut dan memberikan pasien mereka akses ke perawatan kanker kelas dunia. Begitulah keajaiban analitik perawatan kesehatan yang lahir dari akses ke Big Data dalam perawatan kesehatan!
Anda dapat menemukan lebih banyak kasus penggunaan serupa yang terkait dengan analisis prediktif dan perawatan berbasis bukti sini .
Peran Hadoop dalam Analisis Perawatan Kesehatan
Hadoop adalah teknologi dasar yang digunakan di banyak platform analisis perawatan kesehatan. Ini karena, Apache Hadoop sangat tepat untuk menangani data perawatan kesehatan yang besar dan kompleks dan secara efektif menangani tantangan yang mengganggu industri perawatan kesehatan. Beberapa argumen untuk menggunakan Hadoop untuk bekerja dengan Big Data di Healthcare adalah:
- Hadoop membuat penyimpanan data lebih murah dan lebih tersedia:
Saat ini, 80% dari semua informasi perawatan kesehatan adalah data tidak terstruktur. Ini termasuk catatan dokter, laporan medis, hasil lab, sinar-X, gambar MRI, data vital dan keuangan antara lain. Hadoop memberikan kesempatan kepada dokter dan peneliti untuk menemukan wawasan dari kumpulan data yang sebelumnya tidak mungkin ditangani.
- Kapasitas penyimpanan dan penanganan:
Sebagian besar organisasi perawatan kesehatan dapat menyimpan data tidak lebih dari tiga hari per pasien, sehingga membatasi kesempatan untuk menganalisis data yang dihasilkan. Hadoop dapat menyimpan dan menangani data dalam jumlah besar, menjadikannya kandidat yang ideal untuk pekerjaan itu.
- Hadoop dapat berfungsi sebagai pengatur data dan juga sebagai alat analitik:
Hadoop membantu peneliti menemukan korelasi dalam kumpulan data dengan banyak variabel, tugas yang sulit bagi manusia. Inilah mengapa ini adalah kerangka kerja yang tepat untuk bekerja dengan data perawatan kesehatan.
Berikut adalah demo penerapan Big Data Analytics di bidang kesehatan. Demo MapReduce ini akan membantu Anda menulis program yang dapat menghilangkan duplikat gambar CT scan dari database 100 juta gambar. Prosedur, pendekatan, dan solusi langkah demi langkah dapat ditemukan dalam tutorial video ini.
Ini hanyalah salah satu dari banyak contoh di mana analisis Big Data telah membantu memecahkan masalah perawatan kesehatan utama dan berkontribusi pada deteksi dan pencegahan penyakit yang efektif. Hadoop sangat relevan dalam analisis kumpulan data yang sangat besar untuk pencegahan dan pengobatan penyakit kronis yang tepat waktu. Ada peluang besar yang belum dimanfaatkan dalam penggunaan Big Data Analytics dalam perawatan kesehatan dan waktu yang tepat bagi para profesional Hadoop untuk melangkah dan menghadapi tantangan!
cara install hadoop di linux
Edureka memiliki kursus langsung dan dipimpin instruktur tentang Big Data & Hadoop, yang dibuat bersama oleh praktisi industri.
Ada pertanyaan untuk kami? Harap sebutkan di bagian komentar dan kami akan menghubungi Anda kembali.
Posting terkait:
10 Keterampilan Teknologi Terpanas untuk Dikuasai di 2016