AUDIO
Sağlıkta Veri Bilimi, matematik, istatistik, epidemiyoloji ve bilişimi birleştiren yeni bir disiplindir.
Klinisyenlerin, translasyonel araştırmalarda ve tıpta sağlık sonuçlarını ve bakım kalitesini artıran teknolojik gelişmelerde belirgin bir avantaja sahiptir. Sağlık hizmetlerinde büyük veri analitiğinin ve yapay zekâ gibi en son teknolojilerin sürekli kullanımı, yalnızca hasta bakımında devrim yaratmakla kalmaz, aynı zamanda veri odaklı keşifler için muazzam olanaklar sunar.
Klinisyen veri bilimcileri olarak da bilinen, veri biliminde bilgili klinisyen-bilim adamları, dijital sağlık çağında büyük veri analitiği ve en son tıbbi teknolojiyi kullanmak için gereklidir.
Derinlemesine klinik bilgiyi veri bilimi becerileriyle birleştiren klinisyen veri bilimcileri, dijital dönüşümle ilişkili sağlık hizmeti zorluklarını tanımlamak, ilgili metodolojileri uygulamak, anlamlı bilimsel çalışmalara öncülük etmek, disiplinler arasında iletişim kurmak ve kritik değerlendirmeler ve yorumlar üretmek için iyi donanımlı olmalıdırlar.
Hastaların Elektronik Sağlık Kayıtları (EHR), reçeteler, klinik raporlar, ilaç alımı ile ilgili bilgiler, sağlık sigortası ile ilgili veriler, araştırmalar ve laboratuvar raporları gibi sağlık sektöründen üretilen çok miktarda klinik veri nedeniyle, bunları en son teknolojileri kullanarak analiz etmek ve incelemek için muazzam bir fırsat bulunmaktadır. Büyük hacimli veriler bir araya getirilebilir ve makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak etkili bir şekilde analiz edilebilir.
Ayrıntıları analiz etmek ve verilerdeki kalıpları anlamak, daha iyi bir hasta bakımı kalitesiyle sonuçlanabilecek daha iyi kararlar vermek için yardımcı olabilir. Tıbbi bakımın sonucunu, yaşam beklentisini, erken teşhisi ve hastalığın ilk aşamada tanımlanmasını ve uygun bir maliyetle gerekli tedaviyi yapma eğilimlerini anlamaya yardımcı olabilir.
Sağlık hizmetleri verileri üzerinde görüntü işleme teknolojileri, anatomi ve organ fonksiyonu hakkında değerli bilgiler sağlamanın yanı sıra hastalık ve hasta sağlığı koşullarını belirlemek için önemli bir fırsat yaratmaktadır. Güncel uygulamalar arasında organ tanımlama, akciğer tümörlerinin tanımlanması, spinal deformite tanısı, arteriyel darlığın saptanması ve anevrizmaların saptanması gibi uygulamalar yer almaktadır.
Görüntü işlemede yapay zekanın kullanılması, tarama, tanı ve prognoz gibi sağlık hizmetlerinin yönlerini iyileştirecek ve tıbbi görüntülerin diğer veri türleri ve genomik verilerle entegrasyonu doğruluğu artıracak ve erken hastalık teşhisini kolaylaştıracaktır.
Klinik ortamlarda giderek yaygınlaşan karar destek sistemleri, hasta bilgileri ve ilgili klinik veriler sağlayarak tıbbi kararları iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Bu sistemler genellikle büyük miktarda gerçek dünya verisi ile geliştirilir ve sıkı bir gözetime tabidir. Örneğin, bir hastanın doktor ziyaretini takip eden hafta içinde kalp yetmezliği geçirme riskini tahmin edebilen algoritmalara tanımlanmıştır. Bu sistemler bakım kalitesini iyileştirmeye, maliyetini düşürmeye ve hasta güvenliğini artırmaya yardımcı olması planlanmıştır.
Araştırmacılar, klinik karar destek sistemi tahminlerinin doğruluğunun, geleneksel istatistiksel modellerin özel nöral ağ mimarileri ve makine öğrenme teknikleriyle değiştirilmesiyle önemli ölçüde artırılabileceğini göstermiştir.
Daha büyük hasta veri kümeleri, hastane, laboratuvar, genomik, görüntüleme ve elektronik sağlık kayıtlarından elde edilen verileri içeren kuruluşlarından elde edilebilir.
Veri Bilimi, çeşitli hastalık süreçlerine ilişkin içgörüler elde etmek ve hasta merkezli tedavi sunmak için kullanılabilecek anında tahmine dayalı analitik sağlayabilir.
Bilim alanındaki araştırmacıların yeteneklerini, epidemiyolojik çalışmaları, kişiselleştirilmiş tıbbı geliştirmeye yardımcı olacaktır. Bununla birlikte, tahmine dayalı doğruluk, genelleştirilmesini sağlamak için farklı kaynaklardan elde edilen veri entegrasyonuna büyük ölçüde bağlıdır.
Modern sağlık kuruluşları, biyomedikal ve sağlık verilerini entegre ederek tıbbi terapi ve kişiselleştirilmiş tıpta devrim yaratabilir. Veri bilimi, kapsamlı tıbbi bakımda yeni yollar oluşturarak büyük verileri etkili bir şekilde işleyebilir, değerlendirebilir ve yorumlayabilir.