医疗保健行业是最重要的行业之一。毕竟，健康对我们的生活质量甚至生存至关重要！这就是将数据科学和人工智能融入医疗保健行业如此重要的原因。这种组合可以为人类做出很多贡献，从创造新药到甚至找到许多疾病的治疗方法。数据科学通过改进医学图像分析、提供预测性药物、创建全球病历数据库等，正在以多种方式改变医疗保健行业。
而这只是开始！谁知道这种数据科学和医疗保健的整合在未来会走向何方。因此，让我们看看如何使用数据科学在医疗保健中实施所有这些方法，因为它们无疑需要具备生物学和技术详细知识的高技能科学家。
1. 医学影像分析
图像分析是医疗保健中非常重要的一部分。这可能包括使用MRI、X 射线、乳房 X 光检查、CT 扫描等拍摄的图像。通常，有训练有素的医疗保健专业人员会阅读这些图像，并使用分辨率、模式、这些图像的色调、尺寸等。然而，基于深度学习的算法可用于分析由数百万张这些图像组成的数据，并找到更好的诊断方法。这些可以减少检测肿瘤、器官勾画、动脉狭窄等方面的人为错误，并且还可以更快地提供结果，这可能是生与死的区别。例如，一家名为 Aidence 的阿姆斯特丹公司开发了一种人工智能系统，可以帮助放射科医生检测、量化和报告 CT 扫描中的肺部病变，以便尽快进行有效的治疗。
2. 遗传学和基因组学
更好地了解我们的基因可能是更好地了解疾病以及如何诊断和治疗个体疾病的途径。因此，将数据科学与DNA 研究相结合，可以让科学家更好地了解个人健康和健康如何与我们的基因联系在一起，以及 DNA、疾病和治疗它们的化学物质之间的关系是什么。数据科学使科学家能够收集和分析个体因疾病和药物而发生的遗传问题的数据，以及如何更好地管理它们。 Deep Genomics 是一家利用人工智能、数据科学和生物学，将各种药物对细胞生物学中疾病生物标志物的影响评估到 DNA 和 RNA 水平的公司，以便他们获得最大利益的药物。
3. 药物的创造
创造新药的过程需要大量时间反复试验，直到这些药物被认为足以公开发布。在美国，获得 FDA 批准的药物可能需要大约 12 年的时间。然而，数据科学和人工智能可以大大缩短这个过程，让最好的药物尽快在市场上免费获得。这个想法是，机器学习算法可以使用数学建模和模拟以足够高的准确度预测药物在体内的行为，而无需在实际实验室中进行所有实验。人工智能算法还可以根据所有可能的细胞类型、基因突变等的数据综合测试化合物，这将提供比使用真正有价值的实验更清晰的画面。
4. 患者虚拟辅助
医疗保健行业有很多患者，但医疗保健专业人员不足。此外，许多患者确实患有非常严重的疾病，只需要一些支持。这可以使用数据科学和人工智能驱动的移动应用程序来完成，这些应用程序通常使用聊天机器人为患者提供一对一的个人服务。这些聊天机器人可以使用将症状与原因联系起来的数据网络提供常见症状的基本诊断，回答常见问题，为更严重的病例预约医生，并提醒患者按时服药。这将通过解决患者的常见问题来减轻医生的压力，并使他们能够专注于真正危急且急需支持的病例。例如，Your.MD 是一个流行的医疗应用程序，它提供了许多现有条件的健康提示、详细信息和症状，以及最终看医生的选项。它使用自然语言处理和语音识别等技术在个人层面上与患者互动，并提供更好的互动性。
5. 患者的预测性药物治疗
数据科学和人工智能可用于为患者创建预测性药物或治疗。这意味着算法可以使用临床笔记、患者数据、症状类型、习惯、疾病、常见前因等各种形式的数据，尝试根据症状找出问题所在，或者准确的反应应该是什么。 .快速干预或PRIORI应用程序的预测个人结果就是一个很好的例子。它可以预测双相情感障碍患者的情绪波动，以便对他们进行相应的管理。这是可能的，因为未来情绪波动的迹象之一是患者言语模式的变化。因此，PRIORI 可以在语音模式发生变化时识别它们，并警告双相情感障碍患者及其家人即将发生情绪波动。这可以通过应用程序上的语音提示来完成，上面写着“也许你应该尽快和你的医生谈谈”。
6. 管理患者数据
现代数据科学技术可以创建患者数据的全面记录，医疗专业人员可以访问这些记录以了解患者的整个病史。然后，各种机器学习算法将能够使用这一庞大的患者数据存储，通过与表现出相似症状的患者进行比较来帮助诊断疾病。已经利用了这一点的技术是 CancerLinQ。它使用大数据分析从美国各地收集匿名患者数据，以便从每个人身上学习统一的最佳实践。这允许不同的癌症诊所将他们的治疗与其他人进行比较，并在必要时进行改进。 CancerLinQ 还将这些数据提供给研究人员，以便他们能够永久地根除癌症。
需要指出的是，这些并不是数据科学改变医疗保健行业的唯一方式。数据科学和机器学习用于肿瘤学训练算法，这些算法可以在微观层面以与训练有素的医生相同的准确度识别癌组织。此外，这些技术还可用于病理学，通过分析血液和尿液等体液来诊断各种疾病。各种罕见疾病可能表现在身体特征上，并且可以通过对患者照片进行面部分析来识别其早期阶段。因此，数据科学及其相关技术在医疗保健行业的全面实施，只能提升医学专家的诊断能力，最终带动全球医疗质量的全面提升。