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　　【安防展览网 企业关注】鉴于每天产生的大量数据，数据科学被广泛认为是当今各行业领域希望采用的最重要的技术之一。
 

　　•数据科学是当今行业中争论最多的话题之一。多年来，其受欢迎的程度呈指数级增长，很多企业开始采用数据科学技术来发展业务，并提高客户满意度。
 

　　•数据科学是指使用现代工具和技术处理大量数据以发现未知模式、获取有意义的信息，并做出有效业务决策的研究领域。
 

　　•数据科学使用复杂的机器学习算法来构建预测模型。数据科学基本上是各种工具、算法和机器学习原理的混合体，其目标是从给定的原始数据中发现隐藏的模式。
 

　　•用于分析的数据可能来自多个来源，并且能够以各种格式呈现。
 

　　医疗保健行业中的数据科学
 

　　数据科学正在迅速发展，并将广泛应用在当今世界的所有行业领域中。以下将介绍数据科学如何改变医疗保健行业，以及用于医学和生物技术的数据科学的各种基本概念。
 

　　医学和医疗保健是人类生活中最重要的两个部分。传统上，医学治疗完全依赖于医生的经验和判断，例如医生必须根据患者的潜在症状建议合适的治疗方法。
 

　　然而，这并不总是正确的，并且容易出现人为错误。然而，随着计算机特别是数据科学的进步，现在可以获得准确的诊断措施。
 

　　数据科学有助于推进医疗保健设施和流程。它有助于提高诊断和治疗的生产力，并增强医疗保健系统的工作流程。医疗保健系统的最终目标如下：
 

　　•简化医疗保健系统的工作流程。

　　•降低治疗失败的风险。 

　　•及时提供适当的治疗。

　　•避免因没有医生的诊断而造成不必要的紧急情况。 

　　•减少病人的等候时间。
 

　　医疗保健领域有多个领域，例如医学成像、药物发现、遗传学、预测诊断以及其他几个一些数据科学的领域。
 

　　1.采用数据科学发现药物
 

　　由于药物发现被认为是一门高度复杂的学科，制药行业希望依赖数据科学来解决他们的问题，并为人们开发更好的药物。药物发现涉及大量的财政支出和大量的测试。因此，这是一个耗时的过程。数据科学和机器学习算法正在彻底改变这一过程，并为优化预测成功率提供广泛的见解。
 

　　制药商使用来自患者信息的见解，例如突变谱和患者元数据。这些信息确实有助于研究人员开发模型，并找到多个属性之间的统计关系。
 

　　因此，这些厂商可以设计和开发解决基因序列中关键突变的药物。深度学习算法可以找到人类系统中疾病发展的概率。数据科学算法还可以帮助模拟药物在人体中的作用方式，从而无需进行长时间的实验。
 

　　2.追踪和预防疾病
 

　　数据科学在监测患者的整体健康状况和通知采取必要措施以防止潜在疾病发生方面发挥着重要作用。数据科学家正在使用强大的预测分析工具在早期发现慢性病的征兆。
 

　　在大多数情况下，由于疏忽而没有在早期发现疾病。这不仅对患者的健康造成极大危害，而且对患者带来更多的经济损失。随着疾病日益加重，治疗成本也将增加。因此，数据科学在优化医疗卫生支出方面发挥着巨大的作用。
 

　　3.提供虚拟协助
 

　　在疾病预测建模的帮助下，数据科学家可以开发全面的虚拟平台为患者提供帮助。在这些平台的帮助下，患者可以输入症状，并了解各种可能发生的疾病。此外，患有抑郁症、焦虑症和阿尔茨海默氏症等神经退行性疾病等心理问题的患者可以利用虚拟应用程序来帮助他们完成日常询问的问题。
 

　　4.监测患者健康
 

　　数据科学在物联网的应用中发挥着关键作用。各种物联网设备将作为可穿戴设备出现，可以跟踪用户的心跳、温度和其他医疗参数。在数据科学的帮助下分析收集到的数据。在分析工具的帮助下，医生能够跟踪患者的昼夜节律、血压和卡路里摄入量。
 

　　除了可穿戴监测传感器，医生还可以通过家庭设备监测患者的健康状况。对于慢性病患者来说，还有一些系统可以跟踪患者的运动、监测他们的生理参数，并分析数据中存在的模式。
 

　　5.医学影像数据科学
 

　　数据科学在健康行业的主要应用是医学成像。各种成像技术(例如如X射线、MRI和CT扫描)可以使人体内部器官可视化。传统上，医生会人工检查这些图像，发现其中的异常之处。而在以前很难发现微小的病变，因此医生难以提出正确的诊断建议。
 

　　随着数据科学中深度学习技术的发展，在扫描图像中发现这样的微小病变并不难。通过图像分割，可以搜索扫描图像中存在的病变。
 

　　6.基因组学的数据科学
 

　　基因组学是对基因组测序和分析的研究。基因组由DNA和生物体的所有基因组成。自从人类基因组计划编制以来，该研究进展迅速，并在数据科学和大数据领域进行了深入研究。
 

　　在拥有如此强大的计算能力之前，很多研究机构和企业花费了大量时间和费用来分析基因序列。但这是非常昂贵和乏味的过程。
 

　　然而，借助先进的数据科学工具，现在可以在更短的时间内以更低的成本从人类基因中分析并获得见解。还有一些数据科学工具(例如MapReduce、SQL、Galaxy、Bioconductor、MapReduce等)可以处理基因数据，并减少处理基因序列所需的时间。
 

　　7.医疗保健领域的预测分析
 

　　医疗保健行业被广泛认为是预测分析的重要领域，它实际上是健康分析中最受欢迎的主题之一。预测模型使用历史数据，从中学习，发现模式，并从中生成准确的预测。它发现症状的各种相关性和关联，发现习惯和疾病，然后做出有意义的预测和分析。
 

　　预测分析在改善患者护理、慢性病管理以及提高供应链和药品物流效率方面发挥着重要作用。
 

　　借助数据科学，医生可以预测患者健康状况的恶化，并提供预防措施并尽早开始治疗，这将有助于降低患者健康状况进一步恶化的风险。此外，预测分析在监控医院和制药部门的物流供应方面发挥着重要作用。
 

　　结论
 

　　因此可以得出结论，数据科学在医疗保健领域有很多应用，医药和医疗保健行业已经大量有效地利用数据科学来改善患者的生活方式，并在早期预测疾病。
 

　　此外，随着医学图像分析的进步，医生有可能找到以前很难发现的微小肿瘤。因此，数据科学彻底改变了医疗保健行业，并在很多方面提供帮助。如果想学习数据科学，需要参加数据科学课程，掌握SQL、Python等需求量很大的技术以及了解数据探索、回归模型、假设检验的概念。还可以从数据科学专家那里获得指导，为从事数据分析工作做好准备。