Contoh Penerapan Data Science di Dunia Kesehatan

Contoh Penerapan Data Science di Dunia Kesehatan

Yovita 19-November-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/a4e2b3aecd58026a3bf7941fb214225e_100_persen.jpg

Contoh Data Science akan sering kamu temukan di dunia kesehatan. Kedokteran dan perawatan kesehatan adalah industri revolusioner dan menjanjikan untuk mengimplementasikan solusi Data Science. Analisis data memindahkan ilmu kedokteran ke tingkat yang baru, dari mengkomputerisasi catatan medis hingga penemuan obat dan eksplorasi penyakit genetik. Dan ini baru permulaan.


Perawatan kesehatan dan Data Science sering kali dihubungkan melalui keuangan karena industri berusaha mengurangi pengeluarannya dengan bantuan data dalam jumlah besar. Data Science dan kedokteran berkembang pesat, dan penting bahwa keduanya maju bersama.

Artikel berikut membahas kasus penggunaan Data Science dengan dampak tertinggi dan potensi paling signifikan untuk pengembangan kedokteran dan perawatan kesehatan di masa mendatang.


1. Analisis Foto Medis

Sektor kesehatan mendapatkan manfaat yang besar dari aplikasi Data Science dalam pencitraan medis. Ada banyak penelitian di bidang ini, dan salah satu studi utamanya adalah Big Data Analytics in Healthcare, yang diterbitkan di BioMed Research International. Menurut penelitian tersebut, teknik pencitraan yang populer termasuk magnetic resonance imaging (MRI), sinar-X, computed tomography, mamografi, dan sebagainya. Berbagai metode digunakan untuk mengatasi perbedaan dalam modalitas, resolusi, dan dimensi gambar-gambar ini. Banyak lagi yang sedang dikembangkan untuk meningkatkan kualitas gambar, mengekstrak data dari gambar dengan lebih efisien, dan memberikan interpretasi yang paling akurat. Algoritme berbasis pembelajaran mendalam meningkatkan akurasi diagnostik dengan belajar dari contoh sebelumnya dan kemudian menyarankan solusi perawatan yang lebih baik.


Teknik pemrosesan gambar yang paling populer berfokus pada peningkatan, segmentasi, dan denoising yang memungkinkan analisis mendalam tentang anatomi organ, dan deteksi berbagai kondisi penyakit.


Aplikasi yang paling menjanjikan bertujuan untuk mendeteksi tumor, stenosis arteri, penggambaran organ, dll. Metode dan kerangka kerja yang berbeda berkontribusi pada pencitraan medis dalam berbagai aspek. Hadoop, kerangka kerja analitik populer, menggunakan MapReduce untuk menemukan parameter optimal untuk tugas-tugas seperti klasifikasi tekstur paru-paru. Ini menerapkan metode pembelajaran mesin, mesin vektor dukungan (SVM), pengindeksan citra medis berbasis konten, dan analisis wavelet untuk klasifikasi tekstur padat.


Contoh lain termasuk iDASH (mengintegrasikan data untuk analisis, anonimisasi, dan berbagi) yang digunakan untuk komputasi biomedis, HAMSTER / MPI GraphLab untuk memproses gambar besar, dan banyak lagi.


Baca Juga : Belajar Data Scientist: Asah Kemampuan Komunikasi Data Kamu dengan Teknik Data Storytelling


2. Genetika dan Genomik

Penelitian dalam genetika dan genomik memungkinkan personalisasi pengobatan tingkat lanjut. Tujuannya adalah untuk memahami dampak DNA pada kesehatan kita dan menemukan hubungan biologis individu antara genetika, penyakit, dan respons obat. Teknik Data Science memungkinkan integrasi berbagai jenis data dengan data genomik dalam penelitian penyakit, yang memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang masalah genetik dalam reaksi terhadap obat dan penyakit tertentu. Mari kita tinjau teknik dan kerangka kerja paling populer.


MapReduce memungkinkan membaca pemetaan urutan genetik dan mempersingkat waktu untuk pemrosesan data yang efisien. SQL berkontribusi untuk mengambil data genomik, manipulasi file BAM, dan komputasi. Deep Genomics membuat dampak yang luar biasa dalam memprediksi efek molekuler dari variasi genetik yang penting untuk interpretasi DNA. Database mereka memungkinkan para ilmuwan untuk memahami bagaimana variasi genetik dapat mempengaruhi kode genetik.


Terlepas dari kemajuan yang signifikan dalam mengembangkan teknologi pengurutan DNA dalam beberapa tahun terakhir, masih banyak yang tersisa untuk dieksplorasi, dan perspektifnya tampak menggembirakan. Banyak tantangan tetap karena interaksi berkelanjutan antara gen dan variabel eksternal. Segera setelah kami memperoleh data genom pribadi yang andal, kami akan mencapai pemahaman yang lebih dalam tentang DNA manusia. Prediksi risiko genetik lanjutan akan menjadi langkah besar menuju perawatan yang lebih individual.


3. Bantuan virtual untuk pasien dan dukungan pelanggan

Optimalisasi proses klinis didasarkan pada konsep bahwa dalam banyak kasus, pasien sebenarnya tidak perlu mengunjungi dokter secara langsung. Menggunakan aplikasi seluler dapat memberikan solusi yang lebih efektif dengan “membawa dokter kepada pasien”. Aplikasi seluler yang didukung AI dapat memberikan dukungan perawatan kesehatan dasar, biasanya sebagai chatbot. Anda cukup menjelaskan gejala Anda, atau mengajukan pertanyaan, dan kemudian menerima informasi penting tentang kondisi medis Anda yang diperoleh dari jaringan luas yang menghubungkan gejala dengan penyebab. Aplikasi dapat mengingatkan Anda untuk minum obat tepat waktu, dan jika perlu, buat janji dengan dokter. Pendekatan ini mempromosikan gaya hidup sehat dengan mendorong pasien untuk membuat keputusan yang sehat, menghemat waktu mereka untuk mengantre janji, dan memungkinkan dokter untuk fokus pada kasus yang lebih kritis.


Algoritme pembelajaran mesin menggunakan pemrosesan dan pembuatan bahasa alami untuk memberikan informasi yang benar, membuat peta kompleks tentang kondisi pengguna, dan memberikan pengalaman yang dipersonalisasi. Aplikasi paling populer saat ini adalah Your.MD, Babylon Health, Ada, dan sebagainya.


Dengan cara ini, dukungan pelanggan yang paling tepat dibuat yang jelas tidak dapat sepenuhnya bergantung pada mesin dalam perawatan kesehatan. Jadi, tugas utama pembelajaran mesin adalah menemukan keseimbangan sempurna antara dokter dan komputer. Kuncinya adalah mengotomatiskan rutinitas sederhana, seperti yang baru saja kami jelaskan, dan memberi profesional kemampuan untuk berkonsentrasi pada masalah yang lebih rumit.


Baca Juga : Teknik Belajar Data Science: Yuk Belajar Bahasa Pemrograman Python Bersama DQLab untuk Memulai Karir Sebagai Data Scientist


4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Data Science Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

  4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis : Jihar Gifari

Editor : Annissa Widya

Share

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!