ヘルスケア分野におけるデータサイエンスの使用例トップ4

のです。 ヘルスケア industry has a plethora of data at its fingertips. However, many are yet to put this data to good use.  Here Paul Ricci, a フリーランスのデータサイエンティスト をKolabtreeに掲載しました。 explains some use cases of データサイエンス in healthcare and how it can improve リサーチ and patient care.

世界中の医療サービスは、より効率的で臨床結果を向上させる必要性の高まりに直面しています。データ分析は、臨床および業務レベルでのより良い意思決定に役立ち、業界がこれらの要求を満たすのに役立ちます。ここでは、ヘルスケア分野におけるデータサイエンスの主な応用例と、その研究への影響をご紹介します。 

1.臨床試験

最近の 研究 の調査によると、医薬品の承認につながる重要な臨床試験にかかる費用の中央値は$1900万円となっています。業界は、このコストを削減するために、臨床試験の効率を上げる方法を見つけなければなりません。臨床試験の効率を高めるために、データ分析を活用する方法はいくつかあります。

サンプルサイズが大きいこと。 近年のデータ解析技術の進歩により、臨床試験のサンプルサイズは格段に大きくなりました。また、他の方法では見落とされる可能性のある、データ中の意味のあるパターンを特定することも容易になっています。これらの開発の結果、臨床試験データは、より徹底して正確で信頼性の高いものとなり、MHRAやその他の機関に申請する際に重要となります。 FDA承認.

より良い意思決定を データアナリティクスは、臨床試験におけるより良い意思決定をサポートすることもできます。最近の傾向と予測される結果を見て、試験の効率を高め、コストを削減し、より高い患者の安全性を確保するためのより良い決定を行うことができます。

レトロスペクティブ研究。 また、データ分析を行うことで、あらゆるデータを最大限に活用することができます。昔の臨床試験では、データは今ほど徹底的に分析されていませんでした。このようなデータを高度なデータ解析技術を用いて再分析するレトロスペクティブ・スタディが一般的に行われていますが、これにより、当初は発見できなかったパターンを発見することができます。また、二次仮説を検証するためにレトロスペクティブ・スタディを実施することもあります。これは、データを多く収集することなく薬剤に関する情報を得るための手頃な方法です。

プロの技。 臨床試験における選択バイアスは結果を無効にする可能性があるため、患者のサンプルが対象となる人口を公平に表していることを確認してください。サンプルの人口統計を対象となる集団の国勢調査データと比較し、矛盾がないことを確認することで、選択バイアスを回避することができます。サンプルに偏りがある場合は、代表性の低いサンプルを代表性の高いサンプルよりも重視することで修正できる場合があります。

2.リアルタイムの患者モニタリング

データを使ってできることの範囲が広がると、リアルタイムでの患者モニタリングが可能になります。のアプリケーションは ヘルスケアにおけるウェアラブル技術 は、血圧や心拍数などの患者のパラメータをモニターし、その情報をクラウド上の医療従事者に送信することができます。これにより、患者の定期的な診察や検査の必要性が減り、あるいは無くなり、大幅なコスト削減と臨床試験の効率化が期待できます。

3.公衆衛生・疫学 

Natural language processing technology automates the analysis of millions of medical data sets, which makes it easier to predict and prevent disease. For example, information from pharmacies and general practitioners, about prescriptions sold and diagnoses made, can be used to detect a disease outbreak and act quickly to prevent it spreading further.

バイオスタティシャン (生物学的、医学的データを扱う統計学者）は、調査を設計したり、公衆衛生プログラムの影響を評価したりしています。統計学者は、喫煙と肺がんの関連性など、歴史的に世界に影響を与えた重要な相関関係の解明に貢献してきました。

4.患者ケアの向上

将来的には、電子カルテ（EHR）が完全にデジタル化され、クラウド上で接続され、認証を受けた誰もがアクセスできるようになるかもしれません。患者さんは、予約時間や検査結果が出たときにアラートを受け取り、医療従事者は患者さんの健康状態を遠隔で監視することができるようになります。しかし、このビジョンを実現するためには、データのセキュリティと機密性に関するさまざまな問題に対処しなければなりません。

ヘルスケアにおけるデータサイエンティストの使用例は他にも様々ありますが、最終的な目標は同じで、ヘルスケアの研究と提供を改善し、よりアクセスしやすく手頃な価格で提供し、患者のケアとサポートを加速することです。

プライバシーへの配慮

米国の小売業者Target社が、ある女性が父親に話す前に妊娠していることを発見したという話をご存知でしょうか。Target社は、女性顧客が購入した商品から妊娠している人を予測する戦略をとりました。そして、その顧客に赤ちゃんに関するマーケティング資料を郵送しました。ミネソタ州の17歳の女性がこの資料を受け取ったとき、彼女の両親は愕然とし、ターゲット社を相手に訴訟を起こしました。この物語のメッセージは、データ分析が意図しない結果をもたらす可能性があることを認識することです。

データ分析の不適切な使用のもう一つの例は、最近のケンブリッジ・アナリティカのスキャンダルです。同社は、何百万人もの人々のFacebookプロフィールから個人データを本人の同意なしに入手し、それを政治的な目的で使用しました。

医療データは、患者さんが政府、個人医院、病院、医療機関に託した機密情報です。人々のデータを共有しようとする場合は、まず、意図したとおりにデータを共有することへの同意を患者から得ていることを確認する必要があります。 

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