کاربرد Data Mining در حوزه بهداشت و درمان
داده کاوی پزشکی مجموعه ای از روش ها و ابزارهای علم داده است که برای تولید اطلاعات پزشکی مبتنی بر شواهد مورد استفاده قرار می گیرد که پزشکان و دانشمندان می توانند به آن اعتماد کنند. تکنیک های داده کاوی مراقبت های بهداشتی در بسیاری از زمینه های مرتبط با سلامت از جمله بیوتکنولوژی، تحقیقات دارویی و علوم پزشکی استفاده می شود.
از دهه 1990، کسب و کارها از داده کاوی برای مواردی مانند امتیازدهی اعتبار و کشف تقلب استفاده کرده اند. با افزایش دسترسی به مقادیر زیادی از داده های بیمار برای ارائه دهندگان امروزه، استفاده از داده کاوی در مراقبت های بهداشتی توسط سازمان ها با تمرکز بر بهینه سازی کارایی و کیفیت تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده آنها اتخاذ شده است.
داده کاوی چیست؟
هدف از داده کاوی، چه در مراقبت های بهداشتی و چه در تجارت استفاده شود، شناسایی الگوهای مفید و قابل درک با تجزیه و تحلیل مجموعه های بزرگ داده است. این الگوهای داده به پیش بینی روند صنعت یا اطلاعات کمک می کند و سپس تعیین می کند که در مورد آنها چه باید کرد.
به طور خاص در صنعت مراقبت های بهداشتی، داده کاوی را می توان برای کاهش هزینه ها با افزایش کارایی، بهبود کیفیت زندگی بیمار و شاید مهمتر از همه، نجات جان بیماران بیشتر مورد استفاده قرار داد.
اهمیت سلامت
طبق آمار، بخش سلامت چهارمین بخش بزرگ مالی در جهان است. امروزه با الکترونیک مراقبت های بهداشتی، این صنعت داده های عظیمی تولید می کند. پرستاران اطلاعات بیمار و نتایج معاینات خود را وارد سیستم می کنند و این داده ها فرصتی برای داده کاویان می شود تا آن را به اطلاعات و دانش تبدیل کنند. این دانش که با روش ها و الگوریتم های داده کاوی استخراج می شود، بعداً توسط پزشکان برای درمان بهتر بیمار مورد استفاده قرار می گیرد و نقش مهمی در پزشکی از راه دور ایفا می کند.
در این راستا نیاز زیادی به استفاده از داده های بیمار برای روش های درمانی بهتر وجود دارد و داده کاوی می تواند نقش بسیار مهمی در این زمینه داشته باشد. برای این منظور می توان از الگوریتم ها و روش های داده کاوی استفاده کرد و اطلاعات بیماران را به فرصتی برای درمان آنها تبدیل کرد.
امروزه در حوزه بهداشت جهانی، جمع آوری داده های بیماران و جمع آوری داده ها در مورد بیماری های مختلف بسیار مهم است. مراکز پزشکی این داده ها را برای اهداف مختلف جمع آوری می کنند. هر بیماری که درمان می شود، آزمایش ها و فرآیندهای مختلفی را طی می کند. در این آزمایش ها و کارآزمایی ها، داده های خام زیادی از این بیمار جمع آوری می شود. هدف داده کاوی در سلامت جستجوی این داده ها و به دست آوردن نتایج و مدل های مفید در رابطه با بیماری ها است.
نمونه های داده کاوی در مراقبت های بهداشتی
داده کاوی در بسیاری از صنایع برای بهبود تجربه و رضایت مشتری و افزایش ایمنی و قابلیت استفاده محصول مورد استفاده قرار گرفته است. Data Mining در مراقبت های بهداشتی در زمینه هایی مانند پزشکی پیش بینی کننده، مدیریت ارتباط با مشتری، تشخیص تقلب و سوء استفاده، مدیریت مراقبت های بهداشتی و اندازه گیری اثربخشی درمان های خاص موثر است.
در اینجا یک تفکیک کوتاه از دو برنامه داده کاوی مراقبت های بهداشتی با نمونه های واقعی استفاده از آنها آورده شده است.
اندازه گیری اثربخشی درمان
این کاربرد داده کاوی مراقبت های بهداشتی شامل مقایسه و تضاد علائم، علل و دوره های درمانی برای یافتن موثرترین اقدام برای یک بیماری یا شرایط خاص است. به عنوان مثال، گروه‌های بیمارانی که با رژیم‌های دارویی مختلف درمان می‌شوند را می‌توان مقایسه کرد تا مشخص شود کدام برنامه‌های درمانی بهتر عمل می‌کنند و بیشترین صرفه‌جویی در هزینه را دارند. علاوه بر این، استفاده مداوم از این نرم افزار داده کاوی می تواند به استانداردسازی یک روش درمانی برای بیماری های خاص کمک کند، بنابراین فرآیند تشخیص و درمان را سریع تر و آسان تر می کند.
کشف تقلب و سوء استفاده
این کاربرد داده کاوی در مراقبت های بهداشتی شامل ایجاد الگوهای عادی، سپس شناسایی الگوهای غیرعادی ادعاهای پزشکی توسط کلینیک ها، پزشکان، آزمایشگاه ها یا دیگران است. همچنین می توان از این اپلیکیشن برای شناسایی ارجاعات یا نسخه های نامناسب و تقلب بیمه ای و ادعاهای جعلی پزشکی استفاده کرد. سیستم تشخیص کلاهبرداری و سوء استفاده تگزاس مدیکید نمونه خوبی از کسب و کاری است که از داده کاوی برای کشف تقلب استفاده می کند. در سال 1998، این سازمان 2.2 میلیون دلار از وجوه سرقت شده را بازیابی کرد و 1400 مظنون را برای تحقیقات شناسایی کرد. سیستم تگزاس برای به رسمیت شناختن موفقیت خود، جایزه ملی را برای استفاده نوآورانه از فناوری دریافت کرد.
آینده داده کاوی در مراقبت های بهداشتی
تغییر سوابق سلامت مکتوب به الکترونیک نقش مهمی در فشار برای استفاده از داده‌های بیماران برای بهبود بخش‌های صنعت مراقبت‌های بهداشتی داشته است. پذیرش پرونده الکترونیک سلامت به متخصصان مراقبت های بهداشتی این امکان را می دهد که دانش را در تمام بخش های مراقبت های بهداشتی توزیع کنند که به نوبه خود به کاهش خطاهای پزشکی و بهبود مراقبت و رضایت بیمار کمک می کند.
همچنین پیش بینی می شود که داده کاوی به کاهش هزینه ها کمک کند. اگر صنعت مراقبت های بهداشتی ایالات متحده به استفاده از داده های بزرگ برای افزایش کارایی و کیفیت ادامه دهد، ارزش آن می تواند قابل توجه باشد. طبق تحقیقات McKinsey and Company، تلاش‌های تجزیه و تحلیل داده‌های گسترده سیستم می‌تواند هزینه‌های کلی مراقبت‌های بهداشتی را بین ۱۲ تا ۱۷ درصد کاهش دهد.
آینده مراقبت‌های بهداشتی ممکن است به استفاده از داده‌کاوی برای کاهش هزینه‌های مراقبت‌های بهداشتی، شناسایی برنامه‌های درمانی و بهترین شیوه‌ها، اندازه‌گیری اثربخشی، کشف بیمه‌های جعلی و ادعاهای پزشکی و در نهایت، بهبود استاندارد مراقبت از بیمار بستگی داشته باشد.
دلایل کندی رشد داده کاوی در حوزه سلامت
همانطور که گفته شد داده کاوی سلامت استعداد زیادی برای رشد و گسترش دارد . اما در کنار این مزایا دارای محدودیت ها و مشکلاتی است که رشد این رشته را کند کرده است. مهمترین دلایل رشد کند داده کاوی سلامت را می توان در عوامل زیر خلاصه کرد:
- علم پزشکی و حوزه سلامت با جان انسان ها سر و کار دارد و حساسیت بالایی را می طلبد.
- جایگاه داده کاوی در سلامت هنوز مشخص نیست.
- حریم خصوصی یک چالش بزرگ است و حفاظت از اطلاعات بیمار در راس تجارت مراقبت های بهداشتی قرار دارد.
در حالی که این مسائل رشد این رشته تحصیلی را کند کرده است. امروزه بخش بهداشت و درمان بیشترین نیاز را به داده کاوی دارد و تغییر از طب سنتی به پزشکی مبتنی بر شواهد یکی از مواردی است که می تواند دلیل اصلی این امر باشد. استخراج دانش از حجم عظیم داده‌های مربوط به سوابق پزشکی و سوابق پزشکی افراد با استفاده از فرآیند داده کاوی می‌تواند منجر به شناسایی قوانین حاکم بر ایجاد، رشد و تسریع بیماری‌ها شود و بینش‌های ارزشمندی در شناسایی علل بیماری‌ها ارائه دهد. بروز بیماری ها تشخیص، پیش‌بینی و درمان بیماری‌ها بر اساس عوامل محیطی غالب در اختیار کارشناسان و ذینفعان سلامت قرار دارد. در نتیجه این مشکل باعث افزایش طول عمر و طول عمر افراد جامعه می شود.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI ، می‌توانید از خدمات ما استفاده نموده و درخواست خود را از طریق فرم زیر ثبت نمایید.