Big Data dans le secteur de la santé: comment Hadoop révolutionne l'analyse de la santé

Les technologies Hadoop et Big Data révolutionnent l'analyse des soins de santé. Ce blog sur le Big Data dans le secteur de la santé explique comment l'analyse du Big Data peut améliorer les soins médicaux.

«80% de toutes les informations sur les soins de santé sont des données non structurées qui sont si volumineuses et complexes qu'il est urgent de disposer d'un outil et de méthodes spécialisés pour les traiter et tirer des informations à partir des données.»

Les données de santé sont parmi les données les plus complexes et les plus volumineuses produites dans le monde aujourd'hui. Parmi cette énorme pile de données sur les soins de santé se trouvent des informations précieuses qui peuvent avoir un impact direct et améliorer la qualité de la vie humaine. Bien que nous manquions de moyens d'analyser ces données jusqu'à il y a dix ans encore, les progrès de l'analyse des données massives ont fait de l'analyse des soins de santé une réalité distincte aujourd'hui!

Dans cet article de blog, examinons les problèmes que l'analyse Big Data peut résoudre dans le domaine de la santé. Regardons également quelques études de cas sur l'application du Big Data Analytics dans le domaine de la santé et des outils utilisés.





Pourquoi l'analyse du Big Data dans le secteur de la santé?

Les principaux avantages de l'application de l'analyse Big Data dans les soins de santé sont les suivants:

  • Découverte précoce et contrôle des épidémies
  • Détection et guérison précises des maladies qui ont un faible succès de traitement
  • Découverte de nouveaux traitements basés sur la génomique et le profilage des patients
  • Prévention de la fraude à l'assurance et aux réclamations médicales
  • Augmentation de la rentabilité des établissements de santé

L'avènement des appareils portables a rendu la collecte de données de santé plus facile que jamais. Du suivi des données de remise en forme aux soins gériatriques et aux soins intensifs, la technologie portable a révolutionné la collecte de données dans le domaine de la santé. En fait, le rapport Global Connected Health Market 2016-2020 prévoit une croissance du marché mondial de la santé connectée à un TCAC de 26,54% au cours de la période 2016-2020!



Les données ainsi collectées peuvent être stockées à l'aide de Hadoop et analysées à l'aide de MapReduce et Spark.

Big Data dans le secteur de la santé - Cas d'utilisation

L'une des implémentations les plus connues du Big Data dans le secteur de la santé ces derniers temps est IBM Watson, une puissante plateforme de calcul cognitif pour l'analyse des soins de santé. Il est doté de capacités de langage naturel, de génération d'hypothèses et d'apprentissage fondé sur des preuves pour aider les professionnels de la santé à prendre des décisions.

Voici comment un médecin peut utiliser Watson pour aider au diagnostic et au traitement des patients:



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Étape 1 : Le médecin pose une question décrivant les symptômes du patient et les facteurs connexes.

Étape 2: Watson analyse les entrées en explorant les données disponibles sur les patients pour trouver des facteurs pertinents tels que les antécédents de santé de la famille, les médicaments, les rapports de test, etc. et prend également en compte les notes du médecin, les études cliniques, les articles de recherche et d'autres données similaires.

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Étape 3: Watson publie une liste de diagnostics avec des scores correspondants qui indiquent le niveau de confiance pour chaque hypothèse. Cela aide le médecin - et le patient - à prendre des décisions plus éclairées et plus précises.

Diagnostic factuel - Mise en œuvre:

L’une des applications bien connues d’IBM Watson est le Watson pour l'oncologie 'Application développée par IBM en partenariat avec le Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) de New York.

  • Prémisse: Le principe de base sur lequel l'application est construite est le suivant: les oncologues MSK sont des experts reconnus dans certains types de cancers. Si IBM Watson peut être formé pour acquérir son expertise, les connaissances deviennent alors disponibles pour n'importe quel médecin de n'importe quel coin du monde.
  • Programme: L'application Watson for Oncology est une application unique pour les soins d'élite contre le cancer qui peut fonctionner sur un iPad ou d'autres tablettes.
  • Application: Prenons le cas hypothétique d’un patient dans un coin reculé de l’Asie, qui souffre d’une forme rare de cancer du poumon génétiquement lié. Les médecins de l'hôpital où le patient est traité n'ont peut-être pas l'expertise nécessaire pour traiter cette souche spécifique de cancer du poumon, mais Watson for Oncology le fait avec l'aide des données du MSK Cancer Center.

L'importance de cette application est considérable, car tout médecin de n'importe où dans le monde peut accéder à l'application en obtenant simplement une licence pour le programme et en donnant à ses patients l'accès à un traitement anticancéreux de classe mondiale. Telle est la magie de l'analyse de la santé née de l'accès au Big Data dans le domaine de la santé!

Vous pouvez trouver d'autres cas d'utilisation liés à l'analyse prédictive et aux traitements fondés sur des preuves Ici .

Rôle de Hadoop dans l'analyse des soins de santé

Hadoop est la technologie sous-jacente utilisée dans de nombreuses plates-formes d'analyse des soins de santé. En effet, Apache Hadoop est la solution idéale pour gérer les données de santé énormes et complexes et relever efficacement les défis qui affligent le secteur de la santé. Voici quelques arguments en faveur de l'utilisation de Hadoop pour travailler avec le Big Data dans le secteur de la santé:

  1. Hadoop rend le stockage de données moins coûteux et plus disponible:

Actuellement, 80% de toutes les informations de santé sont des données non structurées. Cela comprend les notes des médecins, les rapports médicaux, les résultats de laboratoire, les rayons X, les images IRM, les données vitales et financières, entre autres. Hadoop offre aux médecins et aux chercheurs la possibilité de trouver des informations à partir d'ensembles de données auparavant impossibles à gérer.

  1. Capacité de stockage et manutention:

La plupart des établissements de santé ne peuvent pas stocker plus de trois jours de données par patient, ce qui limite la possibilité d’analyser les données produites. Hadoop peut stocker et gérer une quantité énorme de données, ce qui en fait le candidat idéal pour le poste.

  1. Hadoop peut servir d'organisateur de données et également d'outil d'analyse:

Hadoop aide les chercheurs à trouver des corrélations dans des ensembles de données comportant de nombreuses variables, une tâche difficile pour les humains. C'est pourquoi c'est le bon cadre pour travailler avec les données de santé.

Voici une démo pour l'application de Big Data Analytics dans les soins de santé. Cette démo de MapReduce vous aidera à écrire un programme qui peut éliminer les images de tomodensitométrie en double d'une base de données de 100 millions d'images. La procédure, l'approche et la solution étape par étape se trouvent dans ce didacticiel vidéo.

Ce n'est que l'un des nombreux cas où l'analyse Big Data a aidé à résoudre des problèmes de santé majeurs et a contribué à la détection et à la prévention efficaces des maladies. Hadoop est extrêmement pertinent dans l'analyse d'énormes ensembles de données pour la prévention et le traitement rapide des maladies chroniques. Il existe une énorme opportunité inexploitée dans l'utilisation de Big Data Analytics dans le secteur de la santé et le moment est venu pour les professionnels de Hadoop de se mobiliser et de relever le défi!

Edureka a un cours en direct et dirigé par un instructeur sur le Big Data et Hadoop, co-créé par des praticiens de l'industrie.

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