Наука о данных – Data science. Области применения. Медицина.

Наука о данных – Data science. Области применения. Медицина.

Генетика и геномика.

В области генетики Data science незаменимы в области персонализации лечения. Ученые работают над установлением взаимосвязи здоровья, склонности к развитию патологий и влиянием на них.

Кроме того, ученых интересует влияние ДНК на индивидуальные биологические связи между генетикой, болезнями и реакцией на лекарства и другие способы лечения и профилактики. Методы Науки о данных достигать более глубокого понимания генетических проблем и перспектив.

Виртуальная скорая помощь.

Оптимизация клинического процесса основана на концепции, согласно которой во многих случаях пациенту не обязательно лично посещать врача.

Мобильные приложения на базе искусственного интеллекта могут оказывать базовую медицинскую поддержку. Вы просто описываете свои симптомы или задаете вопросы, а затем получаете ключевую информацию о своем состоянии здоровья, полученную из широкой сети, связывающей симптомы с причинами. Приложения могут напоминать вам о своевременном приеме лекарства и, при необходимости, назначить встречу с врачом.

Такой подход способствует здоровому образу жизни, побуждая пациентов принимать правильные решения, экономит время в очереди на прием и позволяет врачам сосредоточиться на более критических случаях.

Разработка лекарственных препаратов.

Процесс создания лекарств очень сложен и включает множество дисциплин. Самые великие идеи часто связаны с миллиардами тестов, огромными финансовыми и временными затратами. В среднем на подачу официального заявления уходит двенадцать лет.

Приложения для анализа данных и алгоритмы машинного обучения упрощают и сокращают этот процесс в несколько раз.

Такие алгоритмы могут прогнозировать, как соединение будет действовать в организме, используя передовое математическое моделирование и симуляцию вместо «лабораторных экспериментов». Идея, лежащая в основе компьютерного открытия лекарств, заключается в создании компьютерных моделей моделирования в виде биологически релевантной сети, упрощающей предсказание будущих результатов с высокой точностью.

X