Me especializo en big data y quiero desarrollarme en el campo de la medicina. ¿Qué necesito aprender?
En primer lugar, lo que debemos distinguir es que la especialidad que estudiamos es para construir nuestro marco de conocimiento y sistema teórico, y tiene poco que ver con la industria específica en la que participaremos en el futuro. La especialización en big data es una materia interdisciplinaria: estadística, matemáticas e informática son las tres disciplinas de apoyo: biología, medicina, ciencias ambientales, economía, sociología y gestión son las disciplinas de expansión aplicadas. Sólo cuando hayamos dominado los conocimientos profesionales podremos aplicar lo aprendido en el trabajo. A continuación podemos conocer las aplicaciones específicas del big data en el campo médico.
Con la continua expansión de la escala de Internet, los big data están cambiando la mayoría de las industrias o empresas en esta era, y la industria médica no es una excepción. La salud médica se está convirtiendo en un tema clave al que la gente presta atención. , con la informatización médica inteligente caracterizada por la digitalización está en auge, y los tipos de datos en la industria médica también están cambiando a tipos masivos, complejos y diversos.
1. Gestión electrónica de datos médicos
Recopilar registros médicos electrónicos, incluidos el historial médico personal, el historial médico familiar, las alergias y todos los resultados de las pruebas médicas. Compartido en el sistema de información, cada médico puede agregar o cambiar registros en el sistema sin tener que completar trámites que consumen mucho tiempo. Estos registros también pueden ayudar a los pacientes a comprender el estado de su medicación y también son referencias de datos importantes para la investigación médica.
2. Predicción de salud
Construya un modelo de predicción de salud a través de datos de dispositivos portátiles, como relojes inteligentes, que se recopilan continuamente a través de estos dispositivos portátiles y se almacenan en la nube en tiempo real. Informe sobre el estado de salud del paciente. Aplicados a la predicción y análisis de millones de personas y sus diversas enfermedades, los ensayos clínicos del futuro ya no se limitarán a pequeñas muestras sino que incluirán a todos.
3. Imágenes médicas y diagnóstico clínico
Al permitir que los robots de big data identifiquen y recuerden diversas imágenes médicas masivas, como radiografías, resonancias magnéticas, ecografías... ... y varias imágenes. Realice una extracción y un aprendizaje en profundidad de una gran cantidad de casos, capacítelos para diagnosticar videos y, en última instancia, ayude a los médicos a tomar decisiones clínicas, estandarice las rutas de diagnóstico y tratamiento y mejore la eficiencia del trabajo de los médicos.
4. Investigación y desarrollo de fármacos
El uso de big data para el modelado y análisis de datos para predecir los resultados clínicos de los fármacos puede proporcionar referencia para los resultados experimentales en la etapa clínica y ahorrar tiempo en la fase clínica. etapa clínica y optimizar los resultados de los ensayos clínicos. Las empresas farmacéuticas también pueden utilizar el modelado de datos para analizar y producir medicamentos con una mayor tasa de éxito de tratamiento y acortar en gran medida el tiempo desde el desarrollo hasta el mercado.