Welche Anwendungen gibt es von Big Data im medizinischen Bereich?

Anwendungen von Big Data im medizinischen Bereich: 1. Elektronische Krankenakten; kann komplexe medizinische Daten verarbeiten. 5. Analysieren Sie medizinische Bilder, um Ärzten bei der Diagnose zu helfen.

Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 10-System, Dell G3-Computer.

Big Data verändert die meisten Branchen auf der ganzen Welt, und die Medizinbranche bildet da keine Ausnahme. Durch die Analyse medizinischer Daten können Menschen nicht nur den Ausbruchstrend epidemischer Krankheiten vorhersagen, Infektionen vermeiden, medizinische Kosten senken usw., sondern auch Patienten bequemere Dienstleistungen bieten.

Ärzte möchten oft möglichst viele Patienteninformationen sammeln und Krankheiten so früh wie möglich erkennen. Dies verringert für Patienten nicht nur das Risiko körperlicher Gesundheitsschäden, sondern senkt auch die medizinischen Kosten.

Werfen wir einen Blick auf 5 konkrete Anwendungsfälle der Datenanalyse in der medizinischen Industrie.

1. Elektronische Krankenakten

Die bisher leistungsfähigste Anwendung von Big Data ist die Erfassung elektronischer Krankenakten. Jeder Patient verfügt über seine eigene elektronische Akte, einschließlich persönlicher Krankengeschichte, Familiengeschichte, Allergien und aller medizinischen Testergebnisse.

Diese Aufzeichnungen werden über sichere Informationssysteme zwischen verschiedenen medizinischen Einrichtungen ausgetauscht (ob sie sicher sind, ist fraglich). Jeder Arzt kann Datensätze im System hinzufügen oder ändern, ohne sich um zeitaufwändigen Papierkram kümmern zu müssen. Diese Aufzeichnungen können Patienten auch helfen, ihren Medikamentenstatus zu verstehen, und sind außerdem wichtige Datenreferenzen für die medizinische Forschung.

Netzwerksicherheitsrisiken

Sicherheitsrisiken (Leckage, Beschädigung, Manipulation usw.) von Datensammlern bei der Datenspeicherung, -übertragung und -nutzung;

Sicherheitsrisiken bei der Datenspeicherung, -übertragung und -nutzung durch medizinische Dritte Institutionen, die Daten erhalten, teilen Sicherheitsrisiken.

2. Echtzeit-Gesundheitszustandswarnung

Eine weitere Innovation in der Medizinbranche ist der Einsatz tragbarer Geräte, die den Gesundheitszustand von Patienten in Echtzeit melden können.

Ähnlich wie die Software, die medizinische Daten in Krankenhäusern analysiert, verfügen diese neuen Analysegeräte über die gleichen Funktionen, können jedoch außerhalb medizinischer Einrichtungen eingesetzt werden, wodurch die medizinischen Kosten gesenkt werden. Patienten können sich zu Hause über ihren Gesundheitszustand informieren und gleichzeitig Behandlungsempfehlungen erhalten intelligente Geräte.

Diese tragbaren Geräte sammeln kontinuierlich Gesundheitsdaten und speichern sie in der Cloud.

Neben der Bereitstellung von Echtzeitinformationen für einzelne Patienten kann die Sammlung dieser Informationen auch zur Analyse des Gesundheitszustands einer Gruppe und für medizinische Forschung auf der Grundlage des geografischen Standorts, der Bevölkerung oder des sozioökonomischen Niveaus verwendet werden. Abschließend werden auf der Grundlage dieser Vorstudien Krankheitspräventions- und Behandlungspläne formuliert und angepasst.

Ein Asthmainhalator mit GPS-Ortung ist ein typisches Beispiel. Er beobachtet nicht nur das Asthma eines einzelnen Patienten, sondern findet auch einen besseren, für den Bereich geeigneten Behandlungsplan aus den Asthmamustern mehrerer Patienten im selben Bereich.

Ein weiteres Beispiel ist der Blutdruck-Tracker. Sobald der Blutdruck den Warnwert erreicht, alarmiert das Blutdruckmessgerät den Arzt. Nach Erhalt des Alarms erinnert der Arzt den Patienten sofort an eine rechtzeitige Behandlung.

Tragbare Geräte sind überall in unserem täglichen Leben zu finden. Schrittzähler, Gewichtstracker, Schlafmonitore, Blutdruckmessgeräte für zu Hause usw. liefern wichtige Daten für medizinische Datenbanken.

Cyber-Sicherheitsrisiken

Tragbare Geräte sind ein kleiner Bestandteil des Internets der Dinge. Neben persönlichen Informationen wie Name, Personalausweis und Telefonnummer muss auch unser körperlicher Gesundheitszustand „getrübt“ und überwacht werden.

Obwohl die Erhebung von Gesundheitsdaten für die rechtzeitige Erkennung von Krankheiten von großer Bedeutung ist, werden die Daten, wenn sie nicht geschützt sind, von Kriminellen, telefonischer Belästigung zur Förderung medizinischer Produkte, Telekommunikationsbetrug im Zusammenhang mit der körperlichen Gesundheit und der Kontrolle erfasst der Benutzer tragbarer Geräte werden auch negative Auswirkungen wie den physischen Standort haben.

3. Stellen Sie eine „Aufstellung“ von medizinischem Personal auf der Grundlage von Prognosen zur Patientennachfrage zusammen.

Der bedarfsgerechte Einsatz medizinischer Ressourcen kann die medizinischen Kosten erheblich senken, daher ist diese Arbeit für die globale Medizinbranche von großer Bedeutung.

Es mag wie eine unmögliche Aufgabe erscheinen, aber Big Data hat einigen „Pilot“-Einheiten dabei geholfen, diese Idee zu verwirklichen. In Paris, Frankreich, verwendeten vier Krankenhäuser Daten aus mehreren Quellen, um die Anzahl der Patienten pro Krankenhaus, Tag und Stunde vorherzusagen.

Sie verwendeten eine Technik namens „Zeitreihenanalyse“, um Patientenaufnahmeaufzeichnungen der letzten 10 Jahre zu analysieren. Diese Studie kann Forschern helfen, Muster bei Patientenaufnahmen zu entdecken und maschinelles Lernen zu nutzen, um Algorithmen zu finden, die zukünftige Aufnahmemuster vorhersagen können.

Diese Daten werden schließlich den Krankenhausmanagern zur Verfügung gestellt, um ihnen dabei zu helfen, die „Aufstellung“ des medizinischen Personals, das sie in den nächsten 15 Tagen benötigen werden, vorherzusagen, den Patienten „gezieltere“ Dienstleistungen anzubieten, ihre Wartezeit zu verkürzen und so weiter Gleichzeitig trägt es dazu bei, die Arbeitsbelastung des medizinischen Personals möglichst sinnvoll zu gestalten.

Netzwerksicherheitsrisiken

Sobald die Daten manipuliert werden, gerät die Planungsverwaltung des medizinischen Personals ins Chaos, was den normalen Betrieb des Krankenhauses beeinträchtigt und sogar die rechtzeitige Behandlung von Patienten verzögert.

4. Big Data und künstliche Intelligenz

Eine weitere Anwendung von Big Data in der Medizinbranche ist auf den Aufstieg der KI zurückzuführen.

Einfach ausgedrückt verwendet die Technologie der künstlichen Intelligenz Algorithmen und Software, um komplexe medizinische Daten zu analysieren und so das Ziel zu erreichen, die menschliche Wahrnehmung anzunähern. KI ermöglicht es Computeralgorithmen daher, Schlussfolgerungen ohne direkte menschliche Eingabe vorherzusagen.

Beispiel:

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KI-gestützte Gehirn-Computer-Schnittstellen können dabei helfen, grundlegende menschliche Erfahrungen wiederherzustellen, wie z. B. Sprach- und Kommunikationsfunktionen, die aufgrund neurologischer Erkrankungen und neurologischer Traumata verloren gegangen sind.

Die Schaffung einer direkten Schnittstelle zwischen dem menschlichen Gehirn und einem Computer ohne Verwendung einer Tastatur, eines Monitors oder einer Maus wird die Lebensqualität von Patienten mit ALS oder Schlaganfallverletzungen erheblich verbessern.

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KI ist ein wichtiger Bestandteil der neuen Generation von Bestrahlungsgeräten und hilft bei der Analyse des gesamten Tumors durch eine „virtuelle Biopsie“ anstelle einer kleinen invasiven Biopsieprobe. Die Anwendung von KI im Bereich der Strahlenmedizin kann bildbasierte Algorithmen nutzen, um die Eigenschaften von Tumoren auszudrücken.

Vor allem in Entwicklungsländern herrscht ein Mangel an medizinischem Personal, das sich in Radiologie, Ultraschall und anderen Bereichen auskennt. KI kann diagnostische Verhaltensweisen vervollständigen, die ursprünglich die Beteiligung des Menschen bis zu einem gewissen Grad erfordern. Beispielsweise können KI-Bildgebungstools Röntgenaufnahmen untersuchen, wodurch in der Praxis weniger ein spezieller Radiologe erforderlich ist.

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KI kann auch die Effizienz der elektronischen Krankenaktenerfassung verbessern. Die elektronische Erfassung von Patienteninformationen erfordert viel Zeit und Energie.

Derzeit ist es möglich, den Arztbesuch jedes Patienten in Form eines Videos aufzuzeichnen, und KI und maschinelles Lernen können durch den Abruf der Informationen im Video wertvollere Informationen erhalten.

Darüber hinaus können virtuelle Assistenten wie Amazon Alexa in Echtzeit Informationen am Krankenbett des Patienten eingeben oder dem medizinischen Personal bei der Bearbeitung routinemäßiger Patientenanfragen helfen, etwa bei der Ergänzung von Medikamenten oder der Benachrichtigung über Testergebnisse.

Kurz gesagt kann KI den Verwaltungsaufwand von medizinischem Personal deutlich reduzieren.

Netzwerksicherheitsrisiken

Da Maschinen von guten Menschen zum Nutzen der Menschheit eingesetzt werden können, können sie auch von bösen Menschen kontrolliert und dazu genutzt werden, die soziale Stabilität zu untergraben. Die Sicherheitsrisiken in der künstlichen Intelligenz beschränken sich nicht mehr nur auf Daten. Was uns beunruhigt, ist, dass diese Maschinen, die Menschen imitieren, von böswilligen Hackern kontrolliert werden und Handlungen durchführen, die gegen die Ethik verstoßen.

5. Anwendung von Big Data in der medizinischen Bildgebung

Zur medizinischen Bildgebung gehören Röntgenstrahlen, MRT, Ultraschall usw., die wichtige Verbindungen im medizinischen Prozess sind.

Radiologen müssen oft jedes Untersuchungsergebnis einzeln überprüfen, was nicht nur einen enormen Arbeitsaufwand verursacht, sondern auch die optimale Behandlungszeit des Patienten verzögern kann. Aber Big Data kann die Art und Weise, wie Daten analysiert werden, völlig verändern.

Zum Beispiel können Hunderttausende Bilder verwendet werden, um einen Algorithmus zu erstellen, der Muster in Bildern erkennt. Diese Modelle können wiederum ein Nummerierungssystem bilden, das Ärzten bei der Diagnosestellung hilft. Die Anzahl der Bilder, die der Algorithmus untersuchen kann, übersteigt die des menschlichen Gehirns bei weitem, und es ist für einen Radiologen unmöglich, in seinem Leben mit der Geschwindigkeit und Leistung der Maschine mitzuhalten.

Netzwerksicherheitsrisiken

Wenn die Probendaten im Informationssystem gestohlen oder manipuliert werden, stellen Ärzte aufgrund falscher Analyseergebnisse falsche Diagnosen und gefährden so das Leben der Patienten.

Am Ende geschrieben

Die oben genannten fünf Anwendungspraktiken veranschaulichen zutiefst den unerschütterlichen Status von Big Data in der Medizinbranche.

Big Data hat die medizinische Erfahrung von Patienten auf der ganzen Welt erheblich verbessert und auch die Diagnose- und Behandlungseffizienz und -genauigkeit medizinischer Einrichtungen erheblich optimiert.

Es ist nur ein Segen und ein Fluch. Big Data ist auch unvermeidlich, und darin lauert eine Geißel – die Netzwerksicherheit. Ohne Verteidigung und Zurückhaltung wird dieses Biest früher oder später aufwachen.

Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie in der Spalte „FAQ“!

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