Система обробки та аналізу даних у медичній сфері на основі технологій Big Data
Abstrakt
Останніми роками відбулось значне збільшення обсягів даних у сфері охорони здоров’я завдяки впровадженню цифрових технологій, як-от: електронні медичні картки, медична візуалізація та геноміка. Ці дані включають інформацію про пацієнтів, їхні медичні історії, діагностичні результати та лікування. Донедавна обробка даних у сфері охорони здоров’я відбувалася з великими труднощами через їх обсяг та різноманітність. Використання технологій великих даних, як-от машинне навчання, штучний інтелект і розподілені обчислення, відкриває багатообіцяючі перспективи. Впровадження масштабованої та захищеної інфраструктури разом із передовими алгоритмами уможливлює ефективну обробку даних, розпізнавання образів, прогностичне моделювання та аналіз результатів. До того ж включення інтероперабельних систем і стандартизованих протоколів сприяє безперешкодному обміну даними і співпраці між медичними установами. Зміна парадигми охорони здоров’я на основі даних зумовлює необхідність створення комплексної системи обробки й аналізу великих обсягів медичних даних із використанням можливостей технологій великих даних.
Bibliografia
The role of big data in medicine. URL: https://www.mckinsey.com/industries/ life-sciences/our-insights/the-role-of-big-data-in-medicine
24 Examples Of Big Data Analytics In Healthcare That Can Save People. URL: https://www.datapine.com/blog/big-data-examples-in-healthcare/
A Review of the Role and Challenges of Big Data in Healthcare Informatics and Analytics. URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9536942/
Top 10 Challenges of Big Data Analytics in Healthcare. URL: https://healthitanalytics.com/news/top-10-challenges-of-big-data-analytics-inhealthcare
Степанюк О. С., Січко Т. В. Особливості використання реляційних та нереляційних баз даних в Big Data. Комп’ютерні технології обробки даних: матеріали всеукр. наук.-практ. конф., м. Вінниця, 2020. С. 103–106.
