Warum ist die Datenanalyse wichtig für die öffentliche Gesundheit?

Datenanalyse war nicht das erste, was uns in den Sinn kam, wenn wir an öffentliche Gesundheit dachten. Aber die Pandemie hat das geändert. Wir begannen, nach Statistiken, Zuwachs- und Abnahmeraten zu suchen, um Sicherheiten und Schätzungen darüber zu erhalten, wann wir loslegen sollten und wann nicht.

Einige politische Entscheidungsträger und Ärzte waren früher der Meinung, dass Daten mit ihren Sicherheits- und Datenschutzbedenken nicht einmal für die Lösung medizinischer Probleme analysiert werden sollten. Doch jetzt sind selbst sie davon überzeugt, dass die Analyse von Daten Lösungen für einfache und komplexe Gesundheitsprobleme gleichermaßen aufzeigt.

Wir brauchen die Datenanalyse, jetzt mehr denn je.

Die Welt von heute ist so komplex, dass der menschliche Verstand sie mit tausend Augenpaaren aus tausend Perspektiven betrachten muss. Vernetzte Welten, fragile Volkswirtschaften, dicht besiedelte Metropolen, eine riesige Bevölkerung - diese neuen Herausforderungen für die Gesundheitssysteme werden mit der Zeit nur noch komplexer. Unser Leben, unsere Wirtschaft, unsere Technologien und unsere medizinischen Probleme verändern sich mit den verschiedenen Viren- und Grippebedrohungen. Medizinische Forscher können die gewaltige Aufgabe, mit den schnellen Mutationen Schritt zu halten und Krankheiten wirksam zu bekämpfen, nicht ohne die Hilfe von Daten bewältigen. Nach all den Wellen der globalen Corona-Virus-Pandemie wissen wir das jetzt besser.

Dieser Blog zeigt, wie wichtig Big Data ist, um die richtigen Lösungen für globale und lokale Gesundheitsprobleme zu finden und uns bei der Entwicklung von Strategien zur Bekämpfung von Gesundheitskrisen zu unterstützen.

Vor ein paar Jahrzehnten verließen sich die Forscher auf Daten von Menschen, die medizinische Hilfe erhielten, wie sie von Ärzten und Diagnosezentren gemeldet wurden. Die Extrapolation der Lösungen auf Menschen, die keine medizinische Hilfe in Anspruch nehmen, auf Menschen mit unterschiedlichem finanziellem Status, unterschiedlicher ethnischer Zugehörigkeit und unterschiedlicher geografischer Lage, war eine große Herausforderung. Die manuelle Erfassung und Meldung komplexer Daten ist nicht machbar.

Mit den neuesten Datenanalysen, technologischen Fortschritten, der breiten Nutzung des Internets und vernetzten Geräten ist es möglich, sowohl medizinische als auch nicht-medizinische Daten vieler Bevölkerungsgruppen zu sammeln. Zu diesen Daten gehören medizinische Daten aus diagnostischen Laborberichten oder nicht-medizinische Daten wie der Suchverlauf, die Analyse sozialer Medien usw. Obwohl die Vorhersage der Zukunft durch diese Methode immer noch eine Fehlerspanne aufweist, die sich im globalen Umgang mit der aktuellen Pandemie zeigt, versuchen Wissenschaftler schnell, diese deutlich zu verringern.

Deep Learning braucht Big Data

Unsere KI-Systeme (Künstliche Intelligenz) basieren meist auf Deep Learning, das für genaue Analysen und Vorhersagen große Datenmengen benötigt. Je mehr Daten in ein KI-System eingespeist werden, desto genauer kann es die Arten, Gruppen und Namen der Daten identifizieren. Die KI-Systeme, die im Gesundheitswesen zur Identifizierung von Krebszellen eingesetzt werden, untersuchen zum Beispiel eine riesige Anzahl von Bildern von Zellen vieler Menschen unterschiedlicher Ethnien. Diese KI-Systeme, die Anomalien erkennen, helfen nicht nur bei der Diagnose, sondern auch bei der Vorhersage von Krebs und bei der Suche nach einer Heilung. Ähnliche Systeme, die Entzündungen oder andere Veränderungen in Körperzellen aufspüren, werden zur Erforschung, Vorbeugung und Heilung vieler anderer Krankheiten eingesetzt.

KI-Systeme in Scannern, Röntgengeräten und intelligenten Geräten, die in Krankenhäusern und Diagnoselabors eingesetzt werden, werden aufgebaut, indem sie mit einer großen Anzahl von Bildern der Dinge gefüttert werden, die die Geräte erkennen. Je genauer und ausgefeilter die Systeme werden sollen, desto mehr Daten müssen sie analysieren.

Datenanalyse - Große Bedenken und Heilung

Auch wenn Big Data und KI vielversprechend sind, machen wir uns alle Sorgen über eine übermäßige, nicht autorisierte Überwachung. Sie können eine Bedrohung für die nationale und persönliche Sicherheit darstellen. Diese von der Technologie geschaffenen Probleme können jedoch durch den Einsatz von Technologie und durch entsprechende politische Maßnahmen gelöst werden. Kritiker schlagen vielleicht vor, sich nicht auf die Technologie zu verlassen und andere Mittel zur Kontrolle zu finden. Aber viele in diesem Bereich sind der Meinung, dass es unmöglich ist, die Technologie nicht zu nutzen und diese Gesundheitskrisen in der heutigen Welt wirksam zu bekämpfen. Daher ist es äußerst wichtig, zuverlässige und sichere Software zu entwickeln.

In einem solchen Szenario, in dem Daten gesammelt werden müssen, um neue Lösungen für Gesundheitsprobleme zu entwickeln, ist es wichtig, eine gemeinsame ethische Grundlage zu finden, der die Beteiligten zustimmen und an die sie sich halten. Auch die Regierungen sollten die Systeme sorgfältig prüfen, um den Missbrauch von Daten zu regulieren und einzudämmen. Das Problem liegt eher in der Politik als in technischen Mängeln.

Einige erfolgreiche Softwaretechnologie-Lösungen

Hier sind einige technologische Lösungen für Gesundheitsprobleme, die uns davon überzeugen, warum Softwaretechnologie für die Bewältigung von Gesundheitskrisen unverzichtbar geworden ist.

• https://nextstrain.org/ , https://www.meningitis.org - Diese Websites präsentieren analysierte Genomdaten von Krankheitserregern, die ihnen helfen, evolutionäre Veränderungen bei verschiedenen Erregern wie SARS, Ebola, Meningitis usw. zu verstehen.
• Gesundheits-Apps in Smartphones werden verwendet, um die Mobilität und die körperliche Fitness der Nutzer zu verfolgen, um Störungen des Lebensstils in der meist städtischen Bevölkerung vorherzusagen. Aber seit Smartphones tiefer in die ländlichen Gebiete vorgedrungen sind, haben sich die Daten, die diese Apps sammeln, um ein Vielfaches erhöht. Die Daten können besser genutzt werden, um Veränderungen vorherzusagen und verschiedene Krankheiten zu analysieren. So können gesundheitliche Ungleichheiten erkannt und verringert werden.
• Leiten Sie Gesundheitsdaten von Fokusgruppen aus Webplattformen ab, um technologiegestützte Lösungen zu entwickeln. Umfragen und Trends auf Social-Media-Plattformen können uns Aufschluss über Ernährungsgewohnheiten und den Gesundheitszustand verschiedener ethnischer und geografischer Gruppen geben. Durch die Herstellung von Beziehungen zwischen den gesammelten Daten können Gesundheitsprofile erstellt und Trends sowie die Wirksamkeit von Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit eingeschätzt werden. Sie können die Häufigkeit und Intensität von Krankheiten messen, Krankheiten vorhersagen und Regierungen bei der Planung von Strategien für die öffentliche Gesundheit unterstützen. Andererseits kann es Unternehmen im Gesundheitssektor, die effektive Lösungen für die Gesundheitsversorgung anbieten möchten, sichere Wachstums- oder Investitionsmöglichkeiten auf der Grundlage von Forschungsergebnissen aufzeigen.
• Software zur Ermittlung von Kontaktpersonen wurde früher zur Überwachung von Kriminellen eingesetzt, um die nationale Sicherheit zu schützen. Nach COVID-19 werden digitale Kontaktverfolgungssysteme mit Hilfe von Apps in großem Umfang eingesetzt, um festzustellen, ob eine Person einen Patienten getroffen hat und wie lange sie mit ihm in Kontakt war. Sie sind in fast allen Ländern weit verbreitet und werden wahrscheinlich auch in Zukunft eingesetzt werden, um eine mögliche Epidemie oder die Ausbreitung anderer Viren wie Ebola, Vogelgrippe usw. zu überwachen und zu verhindern.
• Wir können den Erfolg verschiedener Maßnahmen im Bereich der öffentlichen Gesundheit mit Algorithmen des maschinellen Lernens messen. So schätzten Forscher beispielsweise den Erfolg von Arogyasri, einem Gesundheitsprogramm der Regierung von Telangana, Indien, für wirtschaftlich zurückgebliebene Bürger. Die Forschung half der Regierung, verdiente Menschen besser zu erreichen und das erforderliche Budget zuzuweisen. Dies ist nun eine gängige Praxis auf der ganzen Welt.

Fazit:

Innovationen in der Softwaretechnologie waren nie auf Mobiltelefone und Smart TVs beschränkt. Softwareprodukte in wichtigen Sektoren wie dem Gesundheitswesen werden schon seit Jahrzehnten eingesetzt. Solche Softwaresysteme für das Gesundheitswesen müssen jedoch regelmäßig aktualisiert werden, um Veränderungen der Gesundheitsprofile und Situationen wie die Pandemie genau zu verfolgen. Darüber hinaus finden Big Data-Analysen breite Anwendung in der medizinischen Forschung, der Diagnose, der Bewertung und Vorhersage von Veränderungen und in der Forschung zur Heilung von Krankheiten wie AIDS, COVID und Krebs. Ein KI-System kann auf die Anwendung in verschiedenen Sektoren abgestimmt werden. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Unternehmen, die im Gesundheitssektor tätig sind, und Softwareexperten sowie politischen Entscheidungsträgern, um sicherzustellen, dass die Daten, die die Systeme verwenden, so genau wie möglich sind.

Während ich diesen Blog schreibe, ebbt die Pandemie hier in Indien langsam ab. Ich danke den Softwareprodukten und -systemen in den Bereichen Logistik, Gesundheitswesen und Management-Systeme, die uns geholfen haben, diese Welle zu überstehen. Es war eine sehr stressige Phase, aber es war auch eine Phase des schnellen Lernens. Diese Lehren werden unsere Software-Gesundheitssysteme formen und sie in Zukunft genauer machen.

Für weitere Informationen über sichere Datenanalysesysteme und zukunftsweisende Softwareprodukte für den Gesundheitssektor schreiben Sie uns bitte an info@comakeit.com