हेल्थकेयर में डेटा साइंस

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आज, डेटा विज्ञान एक तेजी से विस्तारित होने वाला क्षेत्र है जो दुनिया के हर उद्योग को छूता है। हम इस विषय में जानेंगे कि डेटा साइंस स्वास्थ्य सेवा (Data Science in Healthcare)उद्योग को कैसे बदल रहा है। हम जैव प्रौद्योगिकी और चिकित्सा में प्रयुक्त डेटा विज्ञान के कई मौलिक विचारों को समझेंगे। मनुष्य के रूप में हमारे जीवन के दो सबसे महत्वपूर्ण पहलू चिकित्सा और स्वास्थ्य देखभाल हैं। अतीत में, चिकित्सा निर्णय विशेष रूप से डॉक्टरों की सिफारिशों पर किए जाते थे। उदाहरण के लिए, किसी मरीज के लक्षणों के आधार पर, डॉक्टर को उचित उपचार की सिफारिश करने की आवश्यकता होगी।

यह हमेशा सटीक नहीं था, और यह मानवीय भूल का विषय था। हालाँकि, तकनीकी सफलताओं के कारण, विशेष रूप से डेटा विज्ञान के क्षेत्र में, अब सटीक नैदानिक माप प्राप्त करना संभव है। हेल्थकेयर में विषयों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है, जिसमें मेडिकल इमेजिंग, दवा खोज, पूर्वानुमानित निदान, आनुवंशिकी और कई अन्य क्षेत्र डेटा विज्ञान का उपयोग करते हैं। हम उदाहरणों के साथ प्रत्येक क्षेत्र पर व्यक्तिगत रूप से विचार करेंगे।

 

1. डेटा साइंस का उपयोग करके मेडिकल इमेजिंग

मेडिकल इमेजिंग स्वास्थ्य क्षेत्र में डेटा विज्ञान(Data Science) का पहला और प्रमुख अनुप्रयोग है। इमेजिंग के तरीके अलग-अलग होते हैं, जिनमें एक्स-रे, एमआरआई और सीटी स्कैन शामिल हैं। ये सभी विधियाँ मानव शरीर के आंतरिक अंगों को दर्शाती हैं। परंपरागत रूप से, डॉक्टर व्यक्तिगत रूप से इन तस्वीरों की जांच करेंगे और किसी भी विसंगति का पता लगाएंगे। डॉक्टर सटीक निदान नहीं दे सके क्योंकि सूक्ष्म दोषों का पता लगाना अक्सर चुनौतीपूर्ण होता था।

डेटा विज्ञान में गहन शिक्षण उपकरणों ने स्कैन की गई तस्वीरों में ऐसी सूक्ष्म खामियों का पता लगाना संभव बना दिया है। छवि विभाजन स्कैन की गई तस्वीरों में दोष देखने का विकल्प प्रदान करता है। अन्य छवि प्रसंस्करण विधियों में किनारे का पता लगाना, चित्र वृद्धि और पुनर्निर्माण, समर्थन वेक्टर मशीनों का उपयोग करके छवि पहचान, और बहुत कुछ शामिल हैं। परिणामों की सटीकता और तस्वीरों की गुणवत्ता बढ़ाने के लिए अन्य तकनीकों का उपयोग किया जाता है। MapReduce का उपयोग Hadoop जैसे बड़े डेटा प्लेटफ़ॉर्म द्वारा उन मापदंडों को खोजने के लिए किया जाता है जिनका उपयोग विभिन्न कार्यों के लिए किया जा सकता है।

2. जीनोमिक डेटा साइंस

आनुवंशिक अनुक्रमण और विश्लेषण के अध्ययन को जीनोमिक्स के रूप में जाना जाता है। डीएनए और किसी जीव के सभी जीन उसके जीनोम का निर्माण करते हैं। मानव जीनोम परियोजना के पूरा होने के बाद से, अनुसंधान तेजी से आगे बढ़ा है और खुद को बड़े डेटा और डेटा विज्ञान के क्षेत्र में स्थापित किया है। शक्तिशाली कंप्यूटिंग के विकास से पहले, संगठनों ने जीनोम अनुक्रम का विश्लेषण करने में महत्वपूर्ण मात्रा में समय और संसाधनों का निवेश किया। यह एक समय लेने वाली और महंगी प्रक्रिया थी। हालाँकि, अब आधुनिक डेटा विज्ञान तकनीकों की बदौलत काफी कम समय में और बहुत कम लागत पर मानव जीन का विश्लेषण करना और निष्कर्ष निकालना संभव है।

विश्लेषण अनुसंधान वैज्ञानिकों का उद्देश्य है। खामियों और असामान्यताओं को देखने के लिए आनुवंशिक किस्में। फिर, वे किसी व्यक्ति की आनुवंशिक संरचना और उनके स्वास्थ्य के स्तर के बीच संबंध खोजते हैं। आमतौर पर, डेटा विज्ञान का उपयोग (Use of Data Science)शोधकर्ताओं द्वारा डीएनए अनुक्रमों का विश्लेषण करने और वहां पाई जाने वाली विशेषताओं और बीमारी के बीच संबंध खोजने के लिए किया जाता है। आदर्श दवा ढूँढना भी जीनोमिक अनुसंधान में योगदान देता है क्योंकि यह इस बात की गहरी समझ प्रदान करता है कि उपचार एक निश्चित आनुवंशिक समस्या पर कैसे प्रतिक्रिया करता है। जैव सूचना विज्ञान एक अपेक्षाकृत नया क्षेत्र है जो आनुवंशिकी और डेटा विज्ञान का मिश्रण है।

कई डेटा विज्ञान उपकरण मौजूद हैं, जिनमें MapReduce, SQL, Galaxy, Bioconductor और अन्य शामिल हैं। आनुवंशिक डेटा को MapReduce का उपयोग करके संसाधित किया जाता है, जो आनुवंशिक अनुक्रमों के प्रसंस्करण को भी गति देता है। हम रिलेशनल डेटाबेस भाषा SQL का उपयोग करते हैं। जीनोमिक डेटाबेस पर क्वेरी निष्पादित करने और डेटा प्राप्त करने के लिए। गैलेक्सी एक मुफ़्त, जीयूआई-आधारित बायोमेडिकल अनुसंधान कार्यक्रम है जो आपको विभिन्न तरीकों से जीनोम में हेरफेर करने में सक्षम बनाता है। 

ओपन-सोर्स प्रोग्राम बायोकंडक्टर आनुवंशिक डेटा के विश्लेषण और समझ के लिए बनाया गया था। किए गए शोध के बावजूद, कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान और जैव सूचना विज्ञान के क्षेत्र में अभी भी बहुत सारे अज्ञात क्षेत्र हैं। जीन अभिव्यक्ति भविष्यवाणी और आनुवंशिक जोखिम भविष्यवाणी जैसे उन्नत अनुशासन अभी भी जांच के दायरे में हैं।

 

3. नई दवाओं की खोज के लिए डेटा साइंस का उपयोग करना

दवा की खोज अध्ययन का एक बहुत ही कठिन क्षेत्र है। डेटा विज्ञान फार्मास्युटिकल उद्योग द्वारा समस्याओं का समाधान करने और उपभोक्ताओं के लिए बेहतर उपचार विकसित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक प्रमुख उपकरण है। नई दवाओं की खोज की प्रक्रिया में लंबा समय लगता है, बहुत अधिक लागत आती है और व्यापक परीक्षण की आवश्यकता होती है।

डेटा साइंस में मशीन लर्निंग  (Machine Learning in Data Science)एल्गोरिदम द्वारा इस पद्धति में क्रांति ला दी जा रही है, जो पूर्वानुमानों की सफलता दर को सुधारने और बढ़ाने के बारे में पर्याप्त अंतर्दृष्टि भी प्रदान कर रहे हैं। फार्मास्युटिकल व्यवसाय अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए उत्परिवर्तन प्रोफाइल और रोगी मेटाडेटा सहित रोगी डेटा का उपयोग करते हैं। शोधकर्ता इस जानकारी के उपयोग से मॉडल बना सकते हैं और विशेषताओं के बीच सांख्यिकीय लिंक की पहचान कर सकते हैं। कंपनियां तब ऐसी दवाएं बना सकती हैं जो इस तरह से मुख्य आनुवंशिक अनुक्रम उत्परिवर्तन को लक्षित करती हैं। गहन शिक्षण प्रणालियाँ मानव शरीर के भीतर बीमारी के उभरने की संभावना भी निर्धारित कर सकती हैं। मानव शरीर में दवाएं कैसे व्यवहार करेंगी, इसका अनुमान लगाने के लिए डेटा साइंस एल्गोरिदम(Data Science Algorithms) का उपयोग भी लंबे प्रयोगशाला परीक्षणों से बचने में मदद कर सकता है।

 

डेटा-विज्ञान सक्षम दवा खोज में सुधार के कारण दवा विकास प्रक्रिया में सहायता के लिए ऐतिहासिक डेटा एकत्र करने में सुधार करना अब संभव है। इस क्षेत्र में नवीन प्रगति प्रदान करने के लिए जेनेटिक्स और ड्रग-प्रोटीन बाइंडिंग डेटाबेस का संयोजन में उपयोग किया जा सकता है। शोधकर्ता डेटा विज्ञान का उपयोग करके विभिन्न प्रकार की कोशिकाओं, आनुवंशिक उत्परिवर्तन आदि के विरुद्ध रासायनिक यौगिकों की जांच और मूल्यांकन भी कर सकते हैं। शोधकर्ता ऐसे मॉडल बना सकते हैं जो मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके आपूर्ति किए गए चर से भविष्यवाणी की गणना करते हैं।

 

4. हेल्थकेयर और पूर्वानुमानित विश्लेषण

स्वास्थ्य सेवा उद्योग में पूर्वानुमानित विश्लेषण महत्वपूर्ण है। यह स्वास्थ्य विश्लेषण में सबसे अधिक पसंद किए जाने वाले विषयों में से एक है। एक पूर्वानुमानित मॉडल पिछले डेटा का उपयोग करके, उससे सीखकर और पैटर्न की पहचान करके सटीक पूर्वानुमान बनाता है।

यह विविध लक्षण कनेक्शनों और संघों की पहचान करता है, व्यवहार और बीमारियों को उजागर करता है, और फिर व्यावहारिक भविष्यवाणियां तैयार करता है। रोगी देखभाल को बढ़ाना, पुरानी बीमारियों का प्रबंधन करना, और आपूर्ति श्रृंखलाओं और फार्मास्युटिकल लॉजिस्टिक्स की प्रभावशीलता को बढ़ाना, ये सभी पूर्वानुमानित विश्लेषण द्वारा संभव हो गए हैं। प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स में जनसंख्या स्वास्थ्य प्रबंधन के क्षेत्र में रुचि बढ़ रही है। यह एक डेटा-संचालित रणनीति है जो समाज में अक्सर प्रचलित विकारों पर ध्यान केंद्रित करती है।

अस्पताल डेटा विज्ञान का उपयोग करके रोगी के स्वास्थ्य की गिरावट का अनुमान लगा सकते हैं और निवारक कार्रवाई की पेशकश कर सकते हैं। रोगी के स्वास्थ्य के और अधिक बिगड़ने की संभावना को कम करने में मदद के लिए शीघ्र उपचार शुरू करें। इसके अलावा, भविष्य कहनेवाला विश्लेषण की बदौलत अस्पतालों और फार्मास्युटिकल विभागों की रसद आपूर्ति पर बारीकी से नजर रखी जाती है।

 

5. रोगी स्वास्थ्य ट्रैकिंग

डेटा विज्ञान इंटरनेट ऑफ थिंग्स (Internet Of Things) के लिए आवश्यक है। ये पहनने योग्य इंटरनेट ऑफ थिंग्स डिवाइस उपयोगकर्ताओं के दिल की धड़कन, तापमान और अन्य चिकित्सा जानकारी की निगरानी करते हैं। डेटा साइंस की सहायता से एकत्रित डेटा की जांच की जाती है। डॉक्टर विश्लेषणात्मक उपकरणों की सहायता से अपने मरीजों के रक्तचाप, सर्कैडियन लय और कैलोरी सेवन की निगरानी कर सकते हैं। पहनने योग्य निगरानी सेंसर के अलावा अन्य उपकरणों का उपयोग करके घर पर एक डॉक्टर द्वारा मरीज के स्वास्थ्य की निगरानी भी की जा सकती है। उन रोगियों के लिए ऐसी कई प्रणालियाँ हैं जो लंबे समय से अस्वस्थ रोगियों के शारीरिक मापदंडों की निगरानी करती हैं, उनकी गतिविधियों पर नज़र रखती हैं और डेटा में पैटर्न की तलाश करती हैं।

रोगी के वर्तमान स्वास्थ्य के आधार पर, वास्तविक समय विश्लेषण का उपयोग यह पूर्वानुमान लगाने के लिए किया जाता है कि क्या रोगी को कोई समस्या होगी। इसके अतिरिक्त, यह संकटग्रस्त रोगियों की सहायता के लिए चिकित्सकों को उचित विकल्प चुनने में सहायता करता है।

 

6. बीमारियों की निगरानी और रोकथाम

मरीजों के स्वास्थ्य की निगरानी और संभावित बीमारियों को रोकने के लिए किए जाने वाले आवश्यक कार्यों की अधिसूचना डेटा विज्ञान के महत्वपूर्ण कार्य हैं। पुरानी बीमारियों की शुरुआती पहचान करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक शक्तिशाली भविष्य कहनेवाला विश्लेषणात्मक तरीकों का उपयोग करते हैं। ऐसी कई विषम परिस्थितियाँ हैं जहाँ लापरवाही के कारण प्रारंभिक अवस्था में बीमारियों का पता नहीं चल पाता है। यह मरीज़ के स्वास्थ्य के साथ-साथ संबंधित वित्तीय परिणामों के लिए बेहद हानिकारक है। जैसे-जैसे बीमारी फैलती है, इलाज की लागत बढ़ती जाती है। इस वजह से, स्वास्थ्य देखभाल खर्च को अधिकतम करने के लिए डेटा विज्ञान महत्वपूर्ण है।

एआई (Artificial Intelligence)कई स्थितियों में रोग का शीघ्र पता लगाने में बेहद प्रभावी साबित हुआ है। ब्राजील में कैम्पिनास विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा एक एआई प्लेटफॉर्म विकसित किया गया था जो चयापचय संकेतकों का उपयोग करके जीका वायरस की पहचान कर सकता है। IQuity की तरह, कई अन्य व्यवसाय ऑटोइम्यून विकारों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं।

 

7. ऑनलाइन सहायता की पेशकश

डेटा वैज्ञानिकों ने एक व्यापक वर्चुअल प्लेटफ़ॉर्म बनाया है जो रोगियों को रोग पूर्वानुमानित मॉडलिंग की सहायता से मदद करता है। ये प्रणालियाँ रोगियों को अपने लक्षण प्रस्तुत करने में सक्षम बनाती हैं और, आत्मविश्वास के स्तर के आधार पर, मौजूद कई बीमारियों के बारे में जानकारी प्राप्त करती हैं। इसके अतिरिक्त, जो लोग अल्जाइमर जैसे न्यूरोडीजेनेरेटिव विकारों और निराशा और चिंता जैसे मनोवैज्ञानिक मुद्दों से जूझते हैं, उन्हें वर्चुअल एप्लिकेशन का उपयोग करने से लाभ हो सकता है। उनके नियमित कार्य में लोकप्रिय आभासी सहायकों में बर्लिन स्थित व्यवसाय एडा शामिल है जो उपयोगकर्ता के लक्षणों के आधार पर बीमारियों का निदान करता है। इसके अतिरिक्त, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में बनाया गया एक चैटबॉट वोएबोट अवसाद से पीड़ित लोगों को चिकित्सा सेवाएं प्रदान करता है। तो, इस प्रकार स्वास्थ्य सेवा उद्योग डेटा विज्ञान का उपयोग करता है।

 

सारांश

 अंत में, हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि स्वास्थ्य सेवा उद्योग में डेटा विज्ञान के विभिन्न उपयोग हैं। चिकित्सा और स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रों ने रोगी की जीवनशैली में सुधार लाने और बीमारियों की शीघ्र पहचान करने के लिए डेटा विज्ञान का व्यापक उपयोग किया है। इसके अतिरिक्त, चिकित्सा छवि विश्लेषण में विकास के कारण, चिकित्सक अब छोटे ट्यूमर का पता लगाने में सक्षम हैं जिन्हें पहले पहचानना मुश्किल था। परिणामस्वरूप, डेटा विज्ञान ने चिकित्सा और स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रों को बदल दिया है। एक बड़े पैमाने पर।