हेल्थकेयर डेटा आज दुनिया में उत्पादित सबसे जटिल और स्वैच्छिक डेटा है। हेल्थकेयर डेटा के इस विशाल ढेर के बीच झूठ बोलना अनमोल अंतर्दृष्टि है जो मानव जीवन की गुणवत्ता को सीधे प्रभावित और सुधार सकता है। जबकि हमारे पास इस डेटा का विश्लेषण करने के साधनों का अभाव था, हाल ही में एक दशक पहले तक, बिग डेटा एनालिटिक्स में प्रगति ने हेल्थकेयर एनालिटिक्स को आज एक अलग वास्तविकता बना दिया है!
इस ब्लॉग पोस्ट में, हम उन समस्याओं की जांच करते हैं जो बिग डेटा एनालिटिक्स हेल्थकेयर डोमेन में हल कर सकती हैं। आइए हम हेल्थकेयर में बिग डेटा एनालिटिक्स के एप्लिकेशन और उपयोग किए जाने वाले टूल के कुछ मामलों का अध्ययन भी करते हैं।
हेल्थकेयर में बिग डेटा एनालिटिक्स क्यों?
स्वास्थ्य सेवा में बिग डेटा एनालिटिक्स को लागू करने के सबसे प्रमुख लाभ हैं:
- महामारी की प्रारंभिक खोज और जाँच
- उन बीमारियों का सटीक पता लगाना और उनका इलाज करना, जिनमें उपचार की सफलता कम है
- जीनोमिक्स और रोगी प्रोफाइलिंग के आधार पर नए उपचारों की खोज
- बीमा और मध्यस्थता धोखाधड़ी की रोकथाम
- स्वास्थ्य सेवा संस्थानों की लाभप्रदता में वृद्धि
पहनने योग्य उपकरणों के आगमन ने स्वास्थ्य सेवा के आंकड़ों के संग्रह को पहले से आसान बना दिया है। फिटनेस डेटा के ट्रैकिंग से लेकर जराचिकित्सा देखभाल और गहन देखभाल तक, पहनने योग्य तकनीक ने स्वास्थ्य सेवा में डेटा संग्रह में क्रांति ला दी है। वास्तव में, ग्लोबल कनेक्टेड हेल्थ मार्केट 2016-2020 की रिपोर्ट 2016-2020 की अवधि के दौरान 26.54% की सीएजीआर से बढ़ने के लिए वैश्विक जुड़े स्वास्थ्य बाजार का अनुमान लगाती है!
एकत्र किए गए डेटा को Hadoop का उपयोग करके संग्रहीत किया जा सकता है और MapReduce और Spark का उपयोग करके विश्लेषण किया जा सकता है।
हेल्थकेयर में बिग डेटा - केस का उपयोग करें
हाल के दिनों में हेल्थकेयर में बिग डेटा के सबसे प्रसिद्ध कार्यान्वयनों में से एक आईबीएम वाटसन है, जो हेल्थकेयर एनालिटिक्स के लिए एक शक्तिशाली संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म है। यह चिकित्सा पेशेवरों का समर्थन करने के लिए प्राकृतिक भाषा क्षमताओं, परिकल्पना पीढ़ी और साक्ष्य-आधारित सीखने से लैस है क्योंकि वे निर्णय लेते हैं।
जावा में स्ट्रिंग को तारीख में बदलें
यह है कि कैसे एक चिकित्सक वाटसन का उपयोग रोगियों के निदान और उपचार में सहायता के लिए कर सकता है:
स्टेप 1 : रोगी और संबंधित कारकों के लक्षणों का वर्णन करते हुए चिकित्सक एक क्वेरी देता है।
चरण 2: वाटसन प्रासंगिक कारकों जैसे कि परिवार के स्वास्थ्य के इतिहास, दवाओं, परीक्षण रिपोर्ट आदि के लिए उपलब्ध रोगी डेटा खनन द्वारा पार्स करता है और डॉक्टर के नोट्स, नैदानिक अध्ययन, शोध लेख और ऐसे अन्य डेटा पर भी विचार करता है।
चरण 3: वाटसन संगत अंक के साथ निदान की एक सूची डालता है जो प्रत्येक परिकल्पना के लिए आत्मविश्वास के स्तर को दर्शाता है। इससे डॉक्टर को - और रोगी - अधिक सूचित और सटीक निर्णय लेने में मदद मिलती है।
साक्ष्य-आधारित निदान - कार्यान्वयन:
आईबीएम वाटसन के प्रसिद्ध अनुप्रयोगों में से एक-है ऑन्कोलॉजी के लिए वाटसन 'आवेदन जो आईबीएम ने न्यूयॉर्क के मेमोरियल स्लोन केटरिंग कैंसर सेंटर (MSK) के साथ साझेदारी में विकसित किया।
- परिसर: मूल आधार जिस पर एप्लिकेशन बनाया गया है वह यह है - एमएसके ऑन्कोलॉजिस्ट कुछ प्रकार के कैंसर के विशेषज्ञ हैं। यदि आईबीएम वॉटसन को उनकी विशेषज्ञता पर लेने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है, तो ज्ञान दुनिया के किसी भी कोने से किसी भी डॉक्टर के लिए उपलब्ध हो सकता है।
- कार्यक्रम: वॉट्सन फॉर ऑन्कोलॉजी ऐप एलीट कैंसर देखभाल के लिए वन-स्टॉप एप्लिकेशन है जो आईपैड या अन्य टैबलेट पर चल सकता है।
- आवेदन: आइए एक रोगी के काल्पनिक मामले को एशिया के दूर के कोने में ले जाएं, जो फेफड़ों के कैंसर के एक दुर्लभ रूप से पीड़ित है जो आनुवंशिक रूप से जुड़ा हुआ है। अस्पताल में डॉक्टर जहां मरीज का इलाज कर रहे हैं, उनके पास फेफड़ों के कैंसर के इस विशिष्ट तनाव का इलाज करने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता नहीं हो सकती है, लेकिन वॉटसन फॉर ऑन्कोलॉजी एमएसके कैंसर सेंटर के डेटा की मदद से करती है।
इस ऐप का महत्व दूरगामी है क्योंकि दुनिया में कहीं से भी कोई भी डॉक्टर प्रोग्राम के लिए लाइसेंस प्राप्त करके ऐप का उपयोग कर सकता है और अपने मरीजों को विश्वस्तरीय कैंसर के इलाज की सुविधा दे सकता है। हेल्थकेयर में बिग डेटा की पहुंच से पैदा हुई हेल्थकेयर एनालिटिक्स का जादू ऐसा है!
आप इस तरह के उपयोग के मामलों को पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण और साक्ष्य-आधारित उपचारों से जोड़ सकते हैं यहाँ ।
हेल्थकेयर एनालिटिक्स में Hadoop की भूमिका
Hadoop एक अंतर्निहित तकनीक है जो कई स्वास्थ्य देखभाल विश्लेषिकी प्लेटफार्मों में उपयोग की जाती है। ऐसा इसलिए है, क्योंकि अपाचे Hadoop विशाल और जटिल हेल्थकेयर डेटा को संभालने के लिए सही फिट है और हेल्थकेयर इंडस्ट्री को चुनौती देने वाली चुनौतियों से प्रभावी ढंग से निपटता है। हेल्थकेयर में बिग डेटा के साथ काम करने के लिए Hadoop का उपयोग करने के कुछ तर्क हैं:
जावा में रिटेल श्रृंखला कार्यक्रम
- Hadoop डाटा स्टोरेज को कम खर्चीला और अधिक उपलब्ध बनाता है:
वर्तमान में, सभी स्वास्थ्य संबंधी जानकारी का 80% असंरचित डेटा है। इसमें चिकित्सकों के नोट्स, मेडिकल रिपोर्ट, लैब परिणाम, एक्स-रे, एमआरआई चित्र, विटल्स और वित्तीय डेटा शामिल हैं। Hadoop डॉक्टरों और शोधकर्ताओं को उन डेटा सेटों से जानकारी प्राप्त करने का अवसर प्रदान करता है जिन्हें पहले संभालना असंभव था।
- भंडारण क्षमता और हैंडलिंग:
अधिकांश स्वास्थ्य देखभाल संगठन प्रति रोगी तीन दिन से अधिक के डेटा को स्टोर नहीं कर सकते हैं, उत्पादित डेटा के विश्लेषण के अवसर को सीमित कर सकते हैं। Hadoop डेटा की विनम्र मात्रा को संग्रहीत और संभाल सकता है, जिससे यह नौकरी के लिए आदर्श उम्मीदवार बन सकता है।
- Hadoop एक डेटा आयोजक के रूप में और एक एनालिटिक्स टूल के रूप में भी काम कर सकता है:
Hadoop कई चर, मनुष्यों के लिए एक मुश्किल काम के साथ डेटा सेट में सहसंबंधों को खोजने में मदद करता है। यही कारण है कि यह हेल्थकेयर डेटा के साथ काम करने के लिए सही रूपरेखा है।
यहाँ स्वास्थ्य सेवा में बिग डेटा एनालिटिक्स के अनुप्रयोग के लिए एक डेमो है। यह MapReduce डेमो आपको एक प्रोग्राम लिखने में मदद करेगा जो 100 मिलियन छवियों के डेटाबेस से डुप्लिकेट सीटी स्कैन छवियों को समाप्त कर सकता है। इस वीडियो ट्यूटोरियल में चरण-दर-चरण प्रक्रिया, दृष्टिकोण और समाधान पाया जा सकता है।
जावा फैली और लागू होने के बीच का अंतर
यह कई उदाहरणों में से एक है जहां बिग डेटा विश्लेषण ने स्वास्थ्य संबंधी प्रमुख समस्याओं को हल करने में मदद की है और बीमारियों का पता लगाने और उनकी रोकथाम में प्रभावी योगदान दिया है। पुराने रोगों की रोकथाम और समय पर उपचार के लिए नम्र डेटा सेट के विश्लेषण में हडूप बेहद प्रासंगिक है। हेल्थकेयर में बिग डेटा एनालिटिक्स के उपयोग में एक बड़ा अप्रयुक्त अवसर है और Hadoop पेशेवरों के लिए सही कदम उठाने और चुनौती देने का समय है!
एडुरका के पास बिग डेटा एंड हडोप पर लाइव और इंस्ट्रक्टर के नेतृत्व वाला कोर्स है, जो उद्योग के चिकित्सकों द्वारा सह-निर्मित है।
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