Metodolojik açıdan BT ve tıp birbirinden oldukça uzak olmasına rağmen,
Koronavirüs Tıpta Veri Bilimi İçin Nasıl Katalizör Oldu?
Bugün iki önemli yön varVeri Biliminin tıpta - sağlık hizmetleri ve eczacılık - uygulamalı uygulaması. İlk yön, teşhis görevlerini, kliniklerin ve doktorların çalışmalarının optimizasyonunu, ilaç seçimini ve teşhise dayalı tedavileri içerir. Bu küresel sorunların her birinde kullanılan çözümler, veri analizine ve makine öğrenimi algoritmalarına dayanmaktadır. Birikmiş tıbbi veriler ilaç geliştirmede aktif olarak kullanılmaktadır. Hem etken madde araştırmalarında kullanılmasından hem de ilaçların hayvanlar ve insanlar üzerinde test edilmesinden bahsediyoruz.
Veri Bilimi teknolojilerinin geliştirilmesinde özel bir rolkoronavirüs pandemisi tarafından oynandı. Koronavirüsün gelecekteki yayılımı hakkında daha doğru veriler sağlayabilecek öngörücü modellere duyulan ihtiyaç keskin bir şekilde arttı: hastaneye yatış sayısını, belirli kısıtlayıcı önlemlerin ve aşıların COVID-19 üzerindeki etkisini tahmin etmek. Ve klasik epidemiyolojide bu tür tahminler nispeten basit epidemiyolojik modellere dayanıyorsa, gerçekte bu modeller kendilerini son derece zayıf gösterirken, modern veri bilimi yöntemleri bunların yerini alabilir ve tahminlerin doğruluğunu artırabilir.
Veri Biliminin ana uygulama alanlarıpandemi sırasında tıp aynı kaldı, ancak veri miktarı ve sorunu çözmek için beklenen süre önemli ölçüde değişti. Örneğin, akciğerlerin BT'si ile bir hastalığın teşhis edilmesi görevi uzun süredir çalışılmaktadır, piyasada yeterli sayıda çalışma çözümü vardır. Ancak pandeminin küresel doğası, sürekli veri alışverişi ve kullanılabilirliği sayesinde, COVID-19'un BT ile otomatik teşhisi görevi mümkün olan en kısa sürede çözüldü. Aynısı, mevcut hastane yataklarının sayısını tahmin etmeye yardımcı olabilecek hastalık sonucunun şiddetini tahmin etmek için de geçerlidir. Bu sorunu çözmek için, birçok ülkede paralel olarak büyük miktarda veri toplanır ve analiz edilir. Ancak tıbbın özgüllüğü, yeni çözümlerin getirilmesinin pratik olarak imkansız olduğu şekildedir. Aşılarda olduğu gibi, tıbbi kararlar buna bağlı olmadan önce herhangi bir modelin dikkatli bir şekilde test edilmesi gerekir.
Veri Biliminde çalışmak için hangi temel bilgiler gereklidir:
- Yüksek matematik: lineer cebir, matematiksel analiz, istatistik.
- Makine öğrenimi yöntemleri nasıl çalışır?
Veri Bilimi Kanser, Alzheimer ve Yeni İlaçlarla Mücadeleye Nasıl Yardımcı Oluyor?
Çeşitli uygulama alanlarına bakalımTıpta Veri Bilimi. En umut verici olanlardan biri kanser tanısıdır. Günümüzde veri bilimcileri bu alanda çözümler geliştirmek için çok çeşitli algoritmalar kullanıyor: Belirli bir yöntemin seçimi, eldeki göreve, mevcut verilere ve bu verilerin hacmine bağlıdır. Örneğin, tümör görüntülerini kullanarak teşhis yapabilirsiniz; bu durumda Veri Bilimi uzmanları büyük olasılıkla sinir ağlarını kullanacaktır. Teşhis için, analiz sonuçlarına göre belirli bir göreve daha uygun olan makine öğrenimi yöntemlerinden biri seçilecektir. Örneğin tek hücrelerden elde edilen DNA verilerini analiz etmek için kullanılan spesifik algoritmalar da vardır. Bu tür veriler çoğunlukla grafik algoritmaları kullanılarak analiz edilir. Ancak bu daha ziyade kuralın bir istisnasıdır.
Ayrıca uygulanan birkaç yöntem vardır.görüntüleri iyileştirmek ve sonucun doğruluğunu artırmak için. Büyük veri platformları (Hadoop gibi), örneğin çeşitli görevlerde kullanılabilecek parametreleri bulmak için MapReduce'u kullanır. Bu alanda kendi ürününü geliştirecek olanlar veya sadece meraklılar için birkaç açık beyin görüntüleme veri seti var: BrainWeb, IXI Dataset, fastMRI ve OASIS.
Diğer bir durum ise organ modellemesidir.insan, en zor teknik görevlerden biridir. Ayrıca, şu veya bu çözümü geliştirirken, uzman organın neden ve hangi karmaşıklık düzeyinde modellendiğini tam olarak anlamalıdır. Örneğin, gen ekspresyonu ve sinyal yolakları düzeyinde belirli bir tümörün modelini yapabilirsiniz. Bugün Insilico Medicine şirketi bu tür sorunları çözüyor. Bu yaklaşım, Veri Bilimi yöntemleri de dahil olmak üzere terapinin hedefini bulmak için kullanılır. Bu tür modeller esas olarak bilimsel araştırmalar için kullanılmaktadır; hala pratik uygulamadan uzaktırlar.
Gen dizisi analizi - bütünVeri Bilimi olmadan gelişimi imkansız olan bir tıp yönü. Python programlama becerileri Veri Biliminde son derece önemliyse, o zaman genlerle çalışmak ayrıca R programlama dili ve spesifik biyoinformatik araçları - DNA ve protein dizileriyle çalışma programları hakkında bilgi gerektirir. Bu programların çoğu Unix işletim sisteminde çalışır ve çok kullanıcı dostu değildir. Bunlarda ustalaşmak için en azından moleküler biyoloji ve genetiğin temellerini anlamanız gerekir. Ne yazık ki, bugün tıp fakültelerinde bile bununla ilgili büyük sorunlar var ve çoğu doktor aslında gen dizilerinin nasıl çalıştığı konusunda zayıf bir fikre sahip. Rusya'da bu alanda iki şirket faaliyet gösteriyor - Atlas ve Genotech. Bireysel genlerin mutasyonları için analizler de günümüzde popülerdir. Çoğu büyük tıbbi analiz şirketi bu tür hizmetleri sağlar. Örneğin hastalar, Angelina Jolie ile aynı genlerde meme kanserine yatkınlıklarının olup olmadığını öğrenebilirler. Bu alan, uygun bir eğitim alabileceğiniz sadece birkaç yer olduğundan, personel sıkıntısı ile karakterizedir. Ayrıca birçoğu ya bilimde çalışmak için kalıyor ya da yurt dışına gidiyor. Böyle bir analizi öğrenebileceğiniz birkaç Rusça çevrimiçi kaynak var. Genellikle doktorlara veya biyologlara yöneliktir ve yalnızca programlama ve temel veri işlemeyi öğretir. Bu alana erişim ile daha uygulama odaklı bir eğitim almak için GeekBrains Tıpta Veri Bilimi Fakültesi'nde bir kursu tamamlayabilirsiniz.
Bugün piyasada birkaç tane varbu alandaki veri analizine yönelik araçlar: MapReduce, SQL, Galaxy, Bioconductor. MapReduce genetik verileri işler ve genetik dizilerin işlenmesi için gereken süreyi azaltır.
SQL, kullandığımız ilişkisel veritabanı dilidir.genomik veritabanlarından verileri sorgulamak ve almak için kullanılır. Galaxy, açık kaynaklı bir GUI tabanlı biyomedikal araştırma uygulamasıdır. Genomlar ile çeşitli işlemler yapmanızı sağlar.
Son olarak, Bioconductor, genomik verilerin analizi için tasarlanmış açık kaynaklı bir yazılımdır.
Önemli ticari ve aynı zamandaaraştırma yönü - yeni nesil ilaçların yaratılması. Farmasötik uzmanlar, terapötik hedefleri ve biyobelirteçleri aramak için makine öğrenimini kullanıyor. Elbette ne birincisi ne de ikincisi uyuşturucunun kendisi değil. Hedefler, ilacın vücutta etkileşime girdiği moleküllerdir ve biyobelirteçler, doktora ilacı kimin kullanması gerektiğini söyleyen moleküllerdir. Bu nedenle, hedefi ve biyobelirteçleri bilinmeyen hastalıklara yönelik ilaç geliştiren Novartis, Merck, Roche ve Rus BIOCAD gibi şirketlerin neredeyse tamamı makine öğrenimini kullanıyor. Bunlar öncelikle kanser ve otoimmün hastalıklar, Alzheimer hastalığıdır. Buna yeni antibiyotik arayışları da dahildir.
Doktorlar Neden Veri Bilimi Uygulamasını Teşvik Etmiyor?
Son yıllarda Veri Bilimitıpta, örneğin proteinlerin uzaysal yapısını belirlemek için sinir ağlarının uygulanmasında, öngörücü ve analitik modeller endüstrisinin motorudur. Ancak pandemi, birçok ülkede klinik kaynaklarının optimizasyonu ve personel eksikliği ile ilgili küresel bir sorunu ortaya çıkardı. Geçen yıl boyunca, birçok şirket bu sorunlara Veri Bilimi ile çözümler sunmaya başladı. Veri kullanımı, tıbbi hizmetleri daha ucuz hale getirdiği için özel klinikler için büyük bir atılım haline geldi. Pandemi ortamında, makine öğrenimi algoritmalarının yaygın olarak kullanıldığı teletıp hizmetlerine olan talep de arttı. Ön tanı, analizler ile çalışma ve sohbet botları oluşturma için teletıp hizmetleri talep edilmektedir.
Teknolojik sınırlamalar açısındanBilgisayarlı görme ve makine öğreniminin uygulanmasında neredeyse hiçbir engel yoktur. Algoritmaların ve hizmetlerin daha derin uygulanması, kliniklerin ve doktorların Veri Bilimi yöntemlerini uygulama arzusuna bağlıdır. Eğitim verileri konusunda da ciddi bir eksiklik var ve bu sadece ticari sağlık kurumları için değil, aynı zamanda devlet için de bir sorun: hükümetler, geliştirme şirketlerinin modern ürünler yaratabilmesi için kamu hastanesi verilerine erişimi demokratikleştirmeli.
Bir programı bile öğrenmek çok şey gerektirirkaliteli veri. Bir tümörün bir çerçevede nasıl ayırt edileceğini öğrenmek için program, hastaların binlerce manuel olarak analiz edilmiş görüntüsünü gerektirir ve analize deneyimli doktorlar dahil edilmelidir.
Doktor önce tümörü bulmalı, sonranerede olduğunu göster. Tahmin edebileceğiniz gibi, deneyimli doktorların daha yapacak çok işi var. Ancak pandemi, garip bir şekilde, bazı bölgelere yardımcı oldu. Örneğin, diş hekimliğinde görüntüleri analiz etmek için bilgisayar vizyonunu kullanan bir Rus girişimi olan DiagnoCat, bir karantina sırasında görüntüleri analiz etmeleri için boş doktorları çekmeyi başardı. Kliniklerin ve doktorların isteksizliğine gelince, doktorlar bu tür teknolojilere güvenmiyorlar. İyi bir doktor, program yanlış teşhis koyduğunda, deneyimsiz bir doktor, programın her şeyi ondan daha iyi yapacağından korktuğunda mutlaka böyle bir durum bulacaktır. Sonuç olarak, hasta ve yasal yönlere dikkat ederek kendinizi her zaman haklı çıkarabilirsiniz.
Veri Bilimi ve Medikal Teknolojilerin Sinerjisikanser, otoimmün ve nörodejeneratif hastalıkların teşhisine yönelik çözümlerin geliştirilmesinde şimdiden bir sıçramaya izin verdi. Veri analizi ve makine öğrenimi tarafından desteklenen hizmetler, virüslerin yayılmasını tahmin edebilir ve yeni nesil ilaçlar arayabilir. Klasik tıp eğitiminin bugün endüstrinin karşı karşıya olduğu zorlukların gerisinde kalmasına rağmen, iki bilim alanının - Veri Bilimi ve Tıp - kavşağında çalışan modern bir uzman olmak gerçek. Ve bir yol, GeekBrains Tıpta Veri Bilimi Fakültesi'ndeki çevrimiçi kurstur.
Ayrıca bakınız:
Bulutsular, kuyruklu yıldızlar ve yıldız yuvaları: yılın en iyi astrofotoğrafını gösteriyor
Casus uydulardan elde edilen veriler, Asya'daki buzulların erimesinin nedenini bulmaya yardımcı oldu
Bir mağarada koronavirüs: 2012'de garip zatürreden muzdarip Çinli madenciler hakkında her şey