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NLP-Jobs entdeckenEiner Studie zufolge kann der menschliche Körper Daten in Höhe von 2 Terabyte alle Tag. Diese Daten können Aktivitäten im Zusammenhang mit Gehirn, Herz, Stress, Zuckerspiegel und mehr. Aber um solche großen Datenmengen zu verarbeiten, Es werden fortschrittliche Technologien benötigt, und hier kommen die öffentliche Gesundheit und Datenwissenschaft konvergiert.
Die vielfältige Verbreitung der Datenwissenschaft in nahezu allen Lebensbereichen
Big Data und Datenwissenschaft verändern das öffentliche Gesundheitswesen Sektor, der die Art und Weise, wie selbst die grundlegendsten Verfahren wie die Überwachung der Herzgesundheit werden durchgeführt. Und das alles wird von Informationen aus oft unstrukturierten/rohen Daten ziehen und sie interpretieren Es.
Allerdings ist die Datenwissenschaft im Bereich der öffentlichen Gesundheit nicht gerade ein völlig neues Konzept als Datenanalyse im Gesundheitswesen wurde eher genutzt umfassend in allen Bereichen von der Ferndiagnose und elektronischen Krankenakten bis hin zu KI-gestützte medizinische Beratung und Rezepte. Aber erst nach der Pandemie begann die Datenwissenschaft wirklich, sich zu entfalten.
Durch die verschiedenen Anwendungen der Datenwissenschaft im öffentlichen Gesundheitswesen Ärzten und Gesundheitsdienstleistern ist es nun möglich, die Symptome einer Reihe von Krankheiten und das schon in einem relativ frühen Stadium. Mit dem Aufkommen spezifischer Technologien in den Bereichen Datenwissenschaft und Öffentliche Gesundheit, Ärzte können bestimmte Gesundheitszustände überwachen von abgelegene Standorte. Tatsächlich sind wir an einem Punkt angelangt, an dem verschiedene Daten und Messwerte können über Patienten gesammelt werden, indem sie ein tragbares Gerät, das wichtige Daten direkt an die Geräte des Arztes senden kann – somit entfällt die Notwendigkeit, Klinikbesuche zu vereinbaren, es sei denn, Sie werden als unbedingt notwendig erachtet (z. B. wenn eine Operation erforderlich ist).
Vor vielen Jahren waren Krankenhäuser einfach nicht in der Lage, mehr als eine eine bestimmte Anzahl von Patienten. Darüber hinaus wurden die Werkzeuge und Technologien bei weitem nicht dort, wo sie heute sind, was den Zustand der Patienten verschlechtert.
Das Blatt hat sich nun sozusagen gewendet, und die Datenwissenschaft im Bereich der öffentlichen Gesundheit hat in dieser Hinsicht eine richtungsweisende Rolle zu spielen. Beispielsweise ist die Datenwissenschaft und ML (Machine Learning)-Anwendungen haben Ärzten geholfen, über den Gesundheitszustand ihrer jeweiligen Patienten informiert durch tragbare Geräte, wie wir gerade besprochen haben. Wenn diese Patienten eine Vor-Ort-Check-up kann das Management der Gesundheitseinrichtung bequem Entsenden Sie Assistenten, Krankenschwestern oder Assistenzärzte, um sich um die Patienten zu kümmern. Dies kann besonders nützlich sein, wenn ältere Patienten, z. Beispielsweise können sich Personen möglicherweise nicht frei bewegen.
Viele Krankenhäuser haben schnell die Daten des öffentlichen Gesundheitswesens genutzt Wissenschaftliche Revolution, Installation von Spezialgeräten und Vorrichtungen, um zu helfen Patienten melden gesundheitliche Symptome entweder von zu Hause oder von einem dafür vorgesehenen Point/Kiosk in einer Gesundheitseinrichtung in der Nähe. Diese Geräte - mit Daten Wissenschaft, die alle Informationen im Kern liefert - kann Daten sammeln nahtlos von Patienten, wie Blutdruck, Herzfrequenz, Körper Temperatur usw.
Ärzte greifen auf diese Patientendaten durch Aktualisierungen und/oder Benachrichtigungen zu ihre mobilen Geräte. Dies hilft ihnen, Erkrankungen schnell zu diagnostizieren, ohne dass man Patienten anrufen oder Termine vereinbaren muss und Nachuntersuchungen in der Klinik. Im Gegenzug hilft es auch Krankenschwestern oder Junior Ärzte, an die der Hausarzt Nachsorgemaßnahmen delegieren kann, Zur Behandlung müssen die Patienten in ihren Räumlichkeiten aufgesucht werden.
Dies ist nur ein Beispiel dafür, wie öffentliche Gesundheit und Datenwissenschaft zusammentreffen. Wir unterstützen beide Gesundheitseinrichtungen dabei, die bestmögliche Pflege zu gewährleisten möglich und die Patienten erhalten eine qualitativ hochwertige Versorgung bequem von ihrem heim.
Es gibt viele Faktoren, die die Datenwissenschaft im öffentlichen Gesundheitswesen ausmachen absolut unverzichtbar in der heutigen Zeit, wobei das Wichtigste für Gesundheitsdienstleister und Krankenhäuser ist die Möglichkeit des Zugangs sehr wertvolle Informationen, die ihnen gemeinsam helfen können Optimieren Sie Ihre Abläufe und verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil.
Die Erfassung von Patientendaten über die richtigen Kanäle kann dramatisch dazu beitragen, das Niveau der Pflege und zusätzliche Dienstleistungen zu verbessern Gesundheitsdienstleister können Patienten etwas bieten. Jeder, von Ärzten und Krankenkassen, Institutionen und andere Interessengruppen sind abhängig über die Erhebung von Sachdaten und deren Richtigkeit sowie die rechtzeitige Analyse - um strategische und fundierte Entscheidungen zu treffen über Patienten-Ergebnisse.
Heute können Krankheiten durch Datenwissenschaft viel früher vorhergesagt werden. öffentliche Gesundheit, was bessere Behandlungen und Heilungschancen bedeutet. Der zusätzliche Vorteil besteht darin, dass all dies aus der Ferne erfolgen kann durch Geräte, die auf KI (künstlicher Intelligenz) und ML basieren (maschinelles Lernen). Mobile Apps und Smart Devices können programmiert oder „trainiert“, um Patientendaten wie Blutdruck, Herzfrequenz, Körpertemperatur, Temperatur, Blutzuckerspiegel usw. und übermittelt diese an Ärzte in in Echtzeit, der ohne Verzögerung einen Behandlungsplan erstellen kann. Dies allein ist ein Wettbewerbsvorteil, den Gesundheitseinrichtungen, Kliniken und Krankenhäuser können es sich nicht länger leisten, dies zu ignorieren.
Es gibt eine Reihe von Anwendungsfällen für die öffentliche Gesundheit und Daten Wissenschaft, sei es die Entdeckung neuer Arzneimittel zur Verbesserung Behandlungen und Ergebnisse oder die Rationalisierung des Krankenhausbetriebs und der Patienten Pflege:
Die Datenwissenschaft hat bedeutende Beiträge zur Pharmaindustrie geleistet in den letzten Jahren und legte damit den Grundstein für die Entwicklung von bahnbrechende Medikamente durch KI. Prozesse wie Mutationsprofilierung und Patientenmetadaten werden zur Entwicklung neuer Medikamente und Wirkstoffe genutzt, die den statistischen Zusammenhang zwischen verschiedenen Attribute. Das bedeutet, dass KI vorhersagen kann, wie effektiv ein neues Medikament sein wird und wie verschiedene Patienten darauf reagieren könnten, oder was die Allgemeine Nebenwirkungen werden beispielsweise sein.
Prädiktive Modelle werden für die Arzneimittelentwicklung eingesetzt und helfen Pharmaunternehmen Unternehmen verstehen die Bedürfnisse der Patienten besser und wissen, welche Art von Pflege Sie benötigen eine schnelle Wiederherstellung, während trainierte Algorithmen helfen Unternehmen zu verstehen, ob eine bestimmte Art von Arzneimittel oder Medizin gefragt oder nicht.
Die Datenwissenschaft im öffentlichen Gesundheitswesen wird auch eingesetzt, um die Effektivität klinischer Studien durch Automatisierung bestimmter Prozesse, Dies führt zu geringeren Kosten und höherer Genauigkeit.
Erinnern Sie sich, wie wir besprochen haben, dass der typische menschliche Körper 2 Terabyte an Daten pro Tag? Die Fortschritte in der Datenwissenschaft im öffentlichen Gesundheit haben zur Entwicklung tragbarer Geräte geführt, die es ermöglichen Ärzte sammeln spezifische Patientendaten – Stresslevel, Blutzucker
Natural language processing
Werte, Gehirnaktivität, Schlafmuster, Herzfrequenz usw. Mithilfe von Mithilfe von ML-Algorithmen und spezifischen Data Science-Tools können Ärzte schnell Erkennen und verfolgen Sie häufige Gesundheitszustände bei ihren Patienten, wie Atemwegs- und Herzerkrankungen oder neurologische Störungen.
Tatsächlich können die neuesten Fortschritte in der Datenwissenschaft im Bereich der öffentlichen Gesundheit helfen Ärzte erkennen selbst kleinste Veränderungen im Gesundheitszustand ihrer Patienten Indikatoren, die die Vorhersage möglicher Störungen einfacher und effizient. Als Teil eines IoT-Netzwerks (Internet of Things) können mehrere tragbare Geräte und Haushaltsgeräte können jetzt Echtzeitanalysen, um schnell vorherzusagen, ob ein Patient wahrscheinlich mit Gesundheitsproblem oder Notfall, basierend auf ihrem gegenwärtigen Zustand oder Vital Statistiken.
Das IoT-Phänomen hat sich als wahrer Segen erwiesen in Datenwissenschaft im Bereich der öffentlichen Gesundheit - die Möglichkeit für Ärzte, aus der Ferne zu verfolgen die Gesundheitsdaten der Patienten und können sofort Behandlungen verschreiben, ist etwas, das Gesundheitsunternehmen nicht als selbstverständlich betrachten sollten und ohne nachzudenken daraus Kapital schlagen.
Hochmoderne tragbare Geräte und Sensoren kann sogar Veränderungen an Augen, Mund, Haut und Zähnen vorhersagen, so dass Spezialisten, um die entsprechende Behandlung effizient durchzuführen, bevor sich die Symptome eines Patienten verschlimmern.
Die von diesen tragbaren Geräten und/oder Sensoren generierten Daten sind heute ein Eckpfeiler der Datenanalyse im Gesundheitswesen und der öffentlichen Gesundheit, mit Technologien wie ML, KI, Big Data Intelligence und IoT arbeiten an der Kern, um die erforderlichen Informationen zu liefern. Es gab viele erfolgreich Ergebnisse durch die Nutzung solcher Daten in verschiedenen Bereichen der Medizin, einschließlich Chirurgie, Radiologie, Geriatrie, Neurologie, Kardiologie und Onkologie.
Heute helfen Chatbots und KI-Plattformen, die von Datenwissenschaftlern entwickelt wurden, Menschen bekommen eine viel bessere Vorstellung von ihrer Gesundheit, wenn sie spezifische Gesundheitsinformationen in Apps, um genaue Diagnosen zu erhalten. Diese Plattformen helfen Patienten sogar dabei, einen besseren Lebensstil zu wählen und zu verstehen, was ihre Krankenversicherungspolicen abdecken.
Die interaktive Gesundheitsfürsorge gewinnt mit virtuellen Assistenten und Chatbots, die sich auf bestimmte Aufgaben konzentrieren – wie zum Beispiel eine für die Terminverschiebung und eine andere für die Bereitstellung von 24/7 Antworten auf COVID-bezogene Fragen. Dies hat die Anrufannahme und Terminplanung belasten Krankenhäuser und Ärzte in der Regel wenn sie täglich Hunderte von Anfragen bearbeiten müssen.
Neben der Entlastung der Ärzte ist die Anwendung datenwissenschaftlicher Chatbots und virtuelle Assistenten haben zu einer deutlichen Reduzierung geführt Pflegekosten, kürzere Wartezeiten, zeitgerechtere medizinische Beratung, verbesserte Skalierbarkeit ohne Kompromisse bei den Kosten der Versorgungsqualität und erhöhte Patientenzufriedenheit.
Die Fähigkeit, ein sehr hohes Volumen an Anfragen zu bewältigen, die Patienten Ergebnisse, geben Antworten auf eine diskrete Art und Weise, wo die persönlichen Daten sind immer gut geschützt - hat nicht nur zu Kosteneinsparungen geführt und verbesserte Patientenerfahrung, sondern auch ein Wettbewerbsvorteil für das Gesundheitswesen Anbieter, die Chatbots und virtuelle Assistenten voll nutzen.
Die Diagnose ist ein integraler und entscheidender Bestandteil der medizinischen Versorgung in allen Bereiche der Medizin, können durch Data Science einfacher und schneller gemacht werden Anwendungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit. Die Analyse von Patientendaten kann nicht nur helfen, gesundheitliche Probleme frühzeitig zu erkennen, aber auch medizinische Heatmaps im Zusammenhang mit bestimmten demografischen Mustern, die bei Bedarf schnell zubereitet.
KI-basierte Techniken wie ML und DL (Deep Learning) im öffentlichen Gesundheitswesen Datenwissenschaft sind zur Erkennung von Haut-, Leber- und Herzerkrankungen eingesetzt, um im frühesten Stadium der Entdeckung behandelt werden. Tatsächlich kann KI jetzt sogar geschult in bevölkerungsspezifischer Demographie und Umweltfaktoren, um besser verstehen, wie hoch die Krankheitshäufigkeit in bestimmten Gebieten oder Patientendemografie sowie die Erkennung von Hochrisikoverhalten, das zu gesundheitlichen Problemen führen.
Wir sind an einem Punkt angelangt, an dem KI Gesundheitsdienstleister in verschiedenen Arten der Patientenversorgung und intelligente Gesundheitssysteme - nämlich mit ML und DL für Arzneimittelentdeckung, Krankheitsdiagnose und Patientenrisiko Identifizierung. Durch die Nutzung von Daten aus mehreren medizinischen Ressourcen können diese Anwendungen kann Krankheiten nahezu „perfekt“ diagnostizieren, indem sie KI-basierte Techniken verwendet wie Computertomographie (CT), Genomik, Mammographie, Magnetresonanz Bildgebung, Ultraschall usw.
Im Gesundheitswesen werden verschiedene Bildgebungsverfahren eingesetzt (MRT, Röntgen und CT-Scan), um das Körperinnere besser zu verstehen und zu visualisieren Organe und Systeme. DL-basierte Bilderkennungstechnologien im öffentlichen Die Gesundheitsdatenwissenschaft kann helfen, selbst sehr kleine Deformationen in der gescannte Bilder, die Ärzten und Spezialisten helfen, mehr zu finden wirksame Behandlungsstrategien.
Zu den im Gesundheitswesen zur Bildanalyse verwendeten gängigen ML-Algorithmen gehören:
denoising of images
and displacement
interpretation of data from images, as well as merging multiple
images to help doctors see the bigger picture
Datenwissenschaftler im Bereich der öffentlichen Gesundheit arbeiten auch hart an der Entwicklung weiterer fortschrittliche Techniken, die die medizinische Bildanalyse weiter verbessern werden. Beispielsweise in einer Veröffentlichung von Toward Data Wissenschaft ab 2021 wurde die Azure ML-Plattform genutzt, um zu trainieren und Optimierung eines Modells, mit dessen Hilfe das Vorhandensein gemeinsamer Hirnfunktionen nachgewiesen werden konnte Tumoren wie Gliom, Meningiom und Hypophyse.
KI wird heute immer häufiger eingesetzt, um die Bildanalyse zu verbessern und Interpretation in der medizinischen Bildgebung. Durch das Training spezifischer KI-Algorithmen Spezialisten können medizinische Bilder analysieren, um Anomalien oder kleinere Veränderungen, die sonst für den Menschen nur sehr schwer zu erkennen sind (selbst durch den Einsatz moderner medizinischer Geräte). Dies hat zu genaueren und effiziente Diagnose sowie Behandlung verschiedener Gesundheitszustände.
KI wird weiterhin zur Automatisierung von Routineaufgaben in der Medizin eingesetzt Bildgebung, einschließlich Qualitätskontrolle, Datenmanagement und der eigentlichen Bildverarbeitung. Durch die Automatisierung dieser Aufgaben wird KI helfen Verbesserung der Genauigkeit und Effizienz der medizinischen Bildgebung, Verbesserung der Qualität der Patientenversorgung.
Darüber hinaus kann KI im Management und in der Organisation von riesige Mengen medizinischer Bilddaten, was es viel einfacher macht für Gesundheitsdienstleister können täglich auf die Daten zugreifen und sie analysieren. Dies wird definitiv dazu beitragen, die Genauigkeit und Effizienz beider zu verbessern Diagnose und Behandlung, da die Gesundheitsdienstleister eine weitaus Umfassende Ansicht der Krankengeschichte und Bilddaten der Patienten.
Es ist jedoch anzumerken, dass KI zwar dabei helfen kann, Routinearbeiten zu automatisieren, Aufgaben in der medizinischen Bildgebung und reduzieren die Arbeitsbelastung der Krankenhäuser sowie Verbesserung der Qualität der Patientenversorgung - die Algorithmen müssen so entwickelt werden, verantwortungsbewussten und ethischen Ansatz, wobei die Privatsphäre der Patienten streng gewahrt bleibt und Sicherheit.
Bei einem prädiktiven Analysemodell werden historische Daten verwendet, um suchen nach bestimmten Mustern, mit deren Hilfe hochpräzise Vorhersagen. Diese Daten können sich um alles drehen, von der Blutzuckerspiegel an ihren Blutdruck oder ihre Körpertemperatur anpassen.
Die Funktionsweise von Vorhersagemodellen in der Datenwissenschaft besteht darin, dass sie korrelieren und verknüpfen Sie jeden Datenpunkt mit bestimmten Symptomen, Gewohnheiten und Krankheiten. Dies kann Erkenntnisse liefern, wie zum Beispiel, in welchem Stadium sich die Krankheit befindet derzeit in, das Ausmaß des Schadens, den es angerichtet hat, und die ideale Behandlung Maßnahmen zu ergreifen. Darüber hinaus Predictive Analytics in öffentlichen Das Gesundheitswesen kann helfen bei:
Umgang mit chronischen Erkrankungen
Überwachung und Analyse der aktuellen Nachfrage nach pharmazeutischen
logistics
Vorhersage zukünftiger Gesundheitskrisen für Patienten
Schnellere Dokumentation von Krankenhausdaten
Wie Sie vielleicht aus den obigen Beispielen erraten haben, innerhalb der öffentlichen Im Kontext der Gesundheitsdatenwissenschaft nutzen Predictive Analytics Big Data und KI, um Lösungen finden – Zusammenführung riesiger Datenmengen aus elektronischen Patientenakten (Elektronische Gesundheitsakten), Verwaltungsdokumente, Versicherungsansprüche, medizinisches Bildmaterial usw., um es nach Mustern zu verarbeiten. Dies kann Ärzten helfen und Spezialisten decken verschiedene Arten von patientenbezogenen Daten auf, wie als:
Die Art der Krankheiten, die ein bestimmter Patient wahrscheinlich entwickeln wird
Die Erfolgschancen, wenn der Patient auf
different treatments
appointments
facility within 30 days following a discharge
Gesundheitsdienstleister können daher von prädiktiven Analysen profitieren in auf verschiedene Weise, darunter:
no-shows and readmission charges
submission of insurance claims
cyberattacks by analysing current transactions and assigning them
with unique risk scores
Proaktive Vorbereitung auf kommende Trends im Bereich der Bevölkerungsgesundheit
Neue Patienten durch personalisiertere Kampagnen gewinnen
Aus den obigen Beispielen und Anwendungsfällen können wir sofort einige Vorteile:
Der wichtigste Nutzen der Datenwissenschaft im Bereich der öffentlichen Gesundheit ist zweifellos Reduzierung menschlicher Behandlungsfehler durch genauere Rezepte und prädiktive Analysen, um die Zukunft besser zu verstehen Ergebnisse.
Eine beträchtliche Menge an Patientendaten, einschließlich ihrer Krankengeschichte, wird von Datenwissenschaftlern gesammelt, gespeichert und zur Identifizierung verwendet Symptome und Krankheiten durch das Studium spezifischer Muster und Trends. All dies kann zu einer genaueren Diagnose und Krankheit/Krankheit führen Prävention in der Zukunft.
Dadurch wurden auch die Behandlungsmöglichkeiten individueller, das Niveau der Die Versorgung ist besser informiert und die Sterberate ist niedriger.
Um den Patienten eine qualitativ hochwertige Betreuung und Behandlung zu bieten, ist es wichtig für Ärzte und Gesundheitsdienstleister, bestimmte Fähigkeiten, die dabei helfen können, eine genauere Diagnose zu stellen. Durch Mithilfe von Predictive Analytics ist es beispielsweise möglich, vorherzusagen, ob Patienten ein höheres Risiko haben, an einer bestimmten Krankheit zu erkranken, und wie Gesundheitsfachkräfte am besten eingreifen können, um die oft schreckliche Nebenwirkungen der besagten Krankheit/Erkrankung.
Die Entwicklung von Medikamenten ist ein sehr zeitaufwändiger Prozess, der intensive Forschung, klinische Tests und die Beantragung der Zulassung durch geeignete Stelle. Durch die Datenwissenschaft im Bereich der öffentlichen Gesundheit können diese Bemühungen können beschleunigt werden - durch die Verwendung von medizinischen Daten aus der Vergangenheit, Labortests Ergebnisse, Fallstudienberichte und die Auswirkungen von Medikamenten in klinischen Versuche, die alle in ML-Algorithmen eingespeist werden, um schnell vorherzusagen ob das Medikament positive Auswirkungen auf den menschlichen Körper hat oder nicht.
Mithilfe von EHRs können medizinische Datenwissenschaftler schnell die Gesundheitsmuster der Patienten und verhindert so unnötige Einweisungen oder Krankenhausbehandlungen, was geringere Betriebskosten für Gesundheitseinrichtungen.
Wir erleben im 21. Jahrhundert einige sehr bemerkenswerte Entwicklungen wo der intensive Einsatz von Datenwissenschaften im Bereich der öffentlichen Gesundheit zur Optimierung beiträgt Operationen, Patientendiagnose und -versorgung sowie interne Betriebsabläufe sowie Patientenergebnisse und Genesungsverläufe.
Abgesehen von den technologischen Fortschritten im Bereich der öffentlichen Gesundheit und private Gesundheitsversorgung sowie die zunehmende Digitalisierung der Lebensstile in fast allen Bevölkerungsgruppen, wird die Datenwissenschaft zweifellos Krankenhäusern und Gesundheitsdienstleistern zu helfen, effizienter zu arbeiten, indem Senkung der Betriebskosten und Behandlungskosten, Bereitstellung hochwertiger medizinischer Versorgung und Annehmlichkeiten für alle.
Die oben genannten Data Science-Anwendungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit sind nur einige der Beispiele, die uns einfallen, um Ihnen zu zeigen, wie wir in naher Zukunft Wir sehen eine Menge Big Data, Analytik, KI und ML im öffentlichen Gesundheitswesen Sektor – der letztlich dabei helfen wird, eine breite Palette von Reihe von Krankheiten wirksamer und hilft auch dem Gesundheitswesen Anbieter arbeiten kostengünstiger.
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**Metabeschreibung: Datenwissenschaft im öffentlichen Gesundheitswesen: Häufige Anwendungen wissen**
Wie wird die Datenwissenschaft im öffentlichen Gesundheitswesen eingesetzt? Können öffentliche Gesundheit und Data Science ergänzen sich? Dies zusammen mit gemeinsamen Anwendungen und mehr.
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