Big Data в медицині

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ УКРАЇНИ ЖИТОМИРСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

 кафедра інженерії

 програмного

забезпечення

Реферат на тему:

“Big Data в медицині”

Виконав:                                                   Матюх В. М.

Перевірив:                                                 Сугоняк І. І.

м. Житомир

2018

ЗМІСТ

ВСТУП        2

РОЗДІЛ 1 ВЕЛИКІ ДАНІ ТА ЇХ ВИКОРИСТАННЯ. МОЖЛИВІ ВИКЛИКИ        3

1.1.        Використання Big Data        3

1.2.        Можливі проблеми застосування великих даних        5

РОЗДІЛ 2. НЕОБХІДНІ КРОКИ ДО ВПРОВАДЖЕННЯ НОВИХ ТЕХНОЛОГІЙ        7

2.1.        Необхідність змінювати дослідницькі підходи        7

2.2.        Індуктивне міркування  та складності досліджень        8

РОЗДІЛ 3. ТЕХНОЛОГІЇ АНАЛІЗУ ДАНИХ ТА СКЛАДНОЩІ АНАЛІЗУ        11

3.1.        Машинне навчання та інші аналітичні технології        11

3.2.        Необхідні знання та інструменти для аналізу даних        12

3.3.        Виклики майбутнього        15

ВИСНОВОК        18

ВСТУП

Концепція великих даних(Big Data), які зазвичай характеризуються обсягом, різноманітністю, швидкістю та достовірністю, виходить далеко за межі типу даних і включає в себе аспекти аналізу даних, такі як генерування гіпотез, а не їх тестування. Великі дані зосереджуються на тимчасовій стійкості асоціації, а не на причинно-наслідкових зв'язках, і припущення про розподіл імовірності часто не потрібні. Великі дані напряму медицини як матеріал для аналізу мають різні особливості, які не тільки відрізняються від великих даних інших дисциплін, але також відрізняються від традиційної клінічної епідеміології. Технології великих даних мають багато сфер застосування у медицині та охороні здоров’я, такі як прогнозуюче моделювання та підтримка клінічних рішень, спостереження за захворюваннями або безпекою, громадське здоров'я та інші дослідження.

Аналіз великих даних часто використовують аналітичні методи, розроблені при пошуку даних, включаючи класифікацію, кластеризацію та регресію. Аналіз великих даних в медицині ускладнюється багатьма технічними проблемами, такими як не заповнені значення, проблеми з розмірністю та контроль за перебігом, і поділяють обмеженість досліджень та спостережень, а саме нездатність перевіряти причинність, що виникає внаслідок залишкової конфліктної та зворотної причин. Останнім часом для подолання цих обмежень були впроваджені аналіз оцінки схильності та аналіз інструментальної змінної, і вони досягли значного результату. Багато проблем, таких як відсутність доказів практичної користі від великих даних, методологічні проблеми, включаючи юридичні та етичні проблеми, а також клінічна інтеграція та корисні проблеми, повинні бути вирішені для реалізації використання великих даних в медицині як джерело постійного навчання систем медичного обслуговування, яка поліпшить результати діагностики пацієнтів та зменшить витрати у різних галузях медицини, включаючи нефрологію.

РОЗДІЛ 1 ВЕЛИКІ ДАНІ ТА ЇХ ВИКОРИСТАННЯ. МОЖЛИВІ ВИКЛИКИ

1. Використання Big Data

Netflix, популярна розважальна компанія, відома тим, що пропонує своїм клієнтам корисні фільмові пропозиції. У 2006 році компанія розпочала проект, спрямований на подальше вдосконалення своєї здатності прогнозувати, які фільми сподобаються її клієнтам. Через відкритий конкурс, Netflix запропонував премію в розмірі 1 мільйон доларів для групи, яка найбільше покращилась у традиційному підході Netflix, який базувався на звичайній статистиці. Стратегія Netflix щодо поліпшення сервісу була цікавою, зокрема, за те, що вона не виконувала. Netflix не найняв психологів для розробки концептуальних моделей факторів, які впливають на переживання людей. Вона не перевіряла гіпотези про теорію вибору чи детермінанти жанрової переваги. Вона не виконувала випадково згенерованих контрольованих досліджень, щоб порівнювати способи подання інформації клієнтам.