데이터 사이언스의 응용 분야——의료 | 세상을 바꾸는 데이터 사이언스

최종 업데이트:2021-8-10

데이터 사이언스는 오늘날 전 세계의 모든 산업을 차지하고 빠르게 성장하고 있습니다. 우리는 데이터 사이언스가 의료 분야를 어떻게 변화시키고 있는지 알아보겠습니다. 우리는 의학 및 생명공학에 사용되는 데이터 사이언스의 다양한 기본 개념을 이해할 것입니다.

출처: FineReport

의학과 건간 관리는 우리 인간의 삶에서 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 의료에는 데이터 사이언스를 활용할 수 있습니다. 각 분야를 하나씩 예를 들어 살펴보도록 하겠습니다.

1. 데이터 사이언스와 의료 영상

데이터 사이언스가 의료업에서 가장 주요하게 응용하는 것은 의학 영상입니다.  X선, MRI, CT 스캔과 같은 다양한 영상 기술이 있습니다. 전통적으로, 의사들은 이러한 이미지들을 수동으로 검사하고 그 안에서 안 좋은 것들을 발견하곤 했습니다. 데이터 사이언스에서 딥러닝 기술의 등장으로 스캔한 이미지에서 그러한 미세한 기형을 발견할 수 있게 되었습니다. 데이터 사이언스를 통해 이미지의 결함을 검색할 수 있습니다. 이 외에도 Support Vector Machine을 사용한 영상 인식, 영상 강화 및 재구성, 에지 감지 등과 같은 다른 영상 처리 기법도 있습니다.

2. 데이터 사이언스와 유전체학

유전체학은 게놈의 염기서열과 분석에 대한 학문입니다. 게놈은 DNA와 유기체의 모든 유전자로 구성되어 있습니다. 인간 게놈 프로젝트 편찬 이후 이 연구는 급속도로 진전되어 왔으며 빅데이터와 데이터 사이언스의 영역에서 응용하고 있습니다.

데이터 사이언스를 응용하기 전에, 조직은 유전자의 배열을 분석하는 데 많은 시간과 돈을 소비했습니다. 이것은 비용이 많이 들고 지루한 과정이었습니다. 그러나 첨단 데이터 사이언스 도구를 사용하여 훨씬 짧은 기간과 훨씬 저렴한 비용으로 인간 유전자에서 통찰력을 분석하고 도출할 수 있습니다.

3. 데이터 사이언스와 약물 발견

약물 발견은 매우 복잡한 일이고 많은 재정 지출과 많은 테스트를 수반하는 시간 소모적인 일입니다. 데이터 사이언스 및 머신 러닝 알고리듬은 이 프로세스를 혁신하고 예측의 성공률을 최적화하고 증가시키는 데 도움을 주고 있습니다. 게다가, 데이터 사이언스를 이용하여, 연구원들은 다른 세포, 유전자 돌연변이 등의 조합에 대항하여 화학 화합물을 분석하고 시험할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리듬을 사용하여, 연구원들은 주어진 변수에서 예측을 계산하는 모델을 개발할 수 있습니다.

4. 데이터 사이언스와 예측 분석

예측 분석은 건강 분석에서 가장 인기 있는 주제 중 하나입니다. 데이터 사이언스를 통해 다양한 상관관계와 증상의 연관성을 찾아내고, 습관과 질병을 찾아낸 다음 의미 있는 예측을 합니다. 예측 분석은 환자 치료, 질환 관리 및 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 인구 건강 관리는 예측 분석에서 점점 더 인기 있는 추세가 되고 있습니다. 데이터 사이언스로 병원은 환자의 건강 악화를 예측하고 예방 조치를 제공하며 환자 건강 악화의 위험을 줄이는 데 도움이 되는 조기 치료를 시작할 수 있습니다.

5. 데이터 사이언스와 건강 모니터링

데이터 사이언스는 사물인터넷(IoT)에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 IoT 장치는 사용자의 심장 박동, 온도 및 기타 의료 파라미터를 추적하는 웨어러블 장치로 제공됩니다. 수집된 데이터는 데이터 사이언스의 도움으로 분석됩니다. 실시간 분석을 사용하여 환자가 현재 상태에 따라 문제에 직면할지 여부를 예측할 수 있습니다.

6. 데이터 사이언스와 질병 예방

데이터 사이언스는 환자의 건강을 모니터링하고 잠재적인 질병의 발생을 방지하기 위해 취해야 할 조치를 통지하는 데 중추적인 역할을 합니다. 데이터 사이언티스는 강력한 예측 분석 도구를 사용하여 만성 질환을 조기에 탐지하고 있습니다. 질병이 커질수록 치료비도 늘어납니다. 따라서 데이터 사이언스는 의료에 대한 경제적 지출을 최적화하는 데 큰 역할을 합니다.

7. 데이터 사이언스와 가상 지원 제공

질병 예측 모델링의 도움으로 데이터 과학자들은 환자에게 도움을 주는 포괄적인 가상 플랫폼을 개발했습니다. 이러한 플랫폼의 도움으로 환자는 입력에 자신의 증상을 입력하고 신뢰율에 따라 다양한 질병에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

마지막으로

우리는 데이터 사이언스가 의료에 많은 응용 분야를 가지고 있다고 결론짓습니다. 이 문장이 의료 데이터 과학자들이 데이터 과학을 어떻게 활용하고 있는지 알아내는 데 도움이 되었으면 합니다.

문장 참고:https://data-flair.training/blogs/data-science-in-healthcare/

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