질병 진단에 빅 데이터를 통합하는 방법 - 전세계의 인형

비디오: [엑셈 웨비나] 빅데이터 분석 기획 & 방법론 2024

전 세계적으로 건강 관리를위한 큰 데이터 소스를 만들고 기존 프로세스에 통합 할 수 있습니다. 임상 시험 데이터, 유전학 및 유전자 변이 데이터, 단백질 치료 데이터 및 기타 많은 새로운 정보 소스를 수집하여 일상적인 의료 프로세스를 개선 할 수 있습니다.

소셜 미디어는 기존 데이터 및 프로세스를 보완하여 치료 및 치료법에 대한보다 개인화 된 견해를 제공 할 수 있고 사용할 수 있습니다. 새로운 의료 기기는 실시간 및 기타 종류의 분석을 위해 치료를 제어하고 원격 측정 데이터를 전송합니다. 앞으로의 과제는 이러한 새로운 데이터 소스를 이해하고 새로운 큰 데이터 유형으로 기존 데이터 및 프로세스를 보완하는 것입니다.

그렇다면 환자 건강을 확인하고 관리하는 운영 프로세스에 큰 데이터가 도입되면서 의료 프로세스는 어떻게 생겼을까요? 미래가 어떻게 생길지에 대한 예가 있습니다:

우리가 해결하고자하는 문제를 이해하십시오:
- 특정 유형의 암 환자를 치료할 필요가 있습니다.
관련된 과정을 식별하십시오:
< ! (유전자 변이 확인)
- 치료 옵션, 임상 시험 분석, 유전 분석, 단백질 분석 등의 결과 분석
- 유전자 또는 단백질을 포함하는 치료 프로토콜의 정의 치료
- 맞춤형 치료 제공 및 모니터링을 위해 새로운 무선 장치를 사용하여 환자를 모니터링하고 필요에 따라 치료를 조정하십시오. 환자는 전반적인 경험을 문서화하기 위해 소셜 미디어를 사용합니다.
- 혈액, 조직, 검사 결과 등
치료 옵션의 통계 결과
- 임상 시험 데이터
- 유전학 데이터
- 단백질 데이터
- 소셜 미디어 데이터
- 데이터 수집, 처리 및 결과 분석
- 치료 시작
- 환자 모니터링 및 필요에 따라 치료 조정
큰 데이터 통합을 지원하기 위해 새로운 프로세스를 만들 필요가없는 최적의 사례를 나타냅니다. 프로세스가 비교적 변경되지 않은 동안, 기본 기술에는 데이터 양, 다양한 데이터 소스 및이를 처리하는 데 필요한 속도 또는 속도를 포함하여 큰 데이터의 특성에 대한 영향을 수용하기 위해 변경해야하는 응용 프로그램이 포함됩니다 데이터. 의료 관리 프로세스에 대용량 데이터를 도입하면 향후 의료 서비스를 진단하고 관리하는 데 큰 효과가 있습니다.이 동일한 운영 접근 프로세스는 다양한 산업에 적용될 수 있습니다. 운영 프로세스에 큰 데이터를 성공적으로 적용하는 데 필요한 핵심 요소는 무엇입니까? 다음은 고려해야 할 가장 중요한 문제 중 일부입니다.
- 현재 프로세스를 완전히 이해합니다.
- 정보가 부족한 부분을 완전히 이해합니다.