DATA SCIENCE CAMP FOR TEEN

Data Science for Health Care คืออะไร มารู้จักบทบาทของ Data Science (วิทยาการข้อมูล) ในวงการดูแลรักษาสุขภาพกันครับ


ในอุตสาหกรรมสาธารณสุขจะมีอะไรที่สำคัญไปกว่าผลลัพธ์ด้านสุขภาพ? ในทุกวันผู้ให้บริการด้านสาธารณสุขทั่วโลกต่างพยายามค้นหาวิถีทางที่จะปรับปรุงคุณภาพชีวิตของผู้คน แต่ก็นั่นแหละปัจจุบันโลกได้เปลี่ยนไปพูดได้ว่าโลกเปลี่ยนแปลงไปเร็วเกินกว่าที่เราจะตามทันด้วยซ้ำ การทำงานคนเดียวคงมิอาจปรับปรุงคุณภาพชีวิตคนไข้ได้อีกต่อไปเพราะจำนวนข้อมูลด้านสาธารณสุขได้เติบโตอย่างรวดเร็วเรียกได้ว่า เพิ่มขึ้นทุกๆ วินาทีก็ว่าได้ ซึ่งนั่นมันทำให้เพิ่มความยากในการค้นหารูปแบบที่เหมาะสมกับข้อมูล ข้อมูลขนาดใหญ่หรือที่เรียกกันว่า Big Data ไม่ใช่สิ่งที่น่าเย้ายวนนักหรอก เพราะมันสามารถเป็นพรอันประเสริฐหรือเป็นสาเหตุของความหายนะก็ได้ในเวลาเดียวกัน มันมีความเป็นไปได้ทั้งสองทางไม่ว่าจะเป็นทำให้เราเข้าใจอย่างลึกซึ้งหรือเป็นม่านหมอกที่คอยบดบังทาง
ความจริงแล้ว Data Science (วิทยาการข้อมูล) ได้กำลังปรับปรุงผลลัพธ์ในทางที่ดีขึ้นจนเรียกได้ว่าไม่อาจประเมินค่าได้ เนื่องจากได้สร้างความความเป็นอัตโนมัติมากมายที่ทำให้พัฒนาการต่างๆดีขึ้นตามลำดับ ทั้งความเร็ว ความสามารถในการย่อและขยายข้อมูล รวมถึงความถูกต้องแม่นยำ สิ่งที่ควรพิจารณาอย่างยิ่งคือการมองไปที่ความสามารถในการพยากรณ์โรคระบาด ความก้าวหน้าในการรักษา และการทำให้คนไข้พักรักษาตัวในโรงพยาบาลอย่างสะดวกสบายและปลอดภัย โดยในทางสาธารณสุขแล้ว Data Science ควรจะถูกพิจารณาความเป็นอัจฉริยะในแง่คุณประโยชน์มากกว่าการเป็นเพียงปัญญาประดิษฐ์เท่านั้น ซึ่งแผนการเตรียมการในการเพิ่มบริการเหล่านี้แก่ผู้เชี่ยวชาญทางสาธารณสุขได้เริ่มขึ้นแล้ว

7 Ways Data Science Is Reshaping Healthcare


1. Using wearables data to monitor and prevent health problems ใช้ช้อมูลจากอุปกรณ์ที่ใส่ติดตัวในการติดตามและป้องกันปัญหาสุขภาพ ปริมาณข้อมูลที่มนุษย์สร้างขึ้นทุกวันเท่ากับ 2 terabytes ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้เราสามารถรวบรวมข้อมูลส่วนใหญ่ได้รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับอัตราการเต้นของหัวใจรูปแบบการนอนหลับระดับน้ำตาลในเลือดระดับความเครียดและแม้แต่การทำงานของสมอง ด้วยข้อมูลด้านสุขภาพจำนวนดังกล่าวนักวิทยาศาสตร์หาวิธีในการตรวจสอบติดตามภาวะสุขภาพโดยใช้ข้อมูลเหล่านั้น
Machine Learning Algorithm สามารถใช้เพื่อตรวจจับและติดตามสภาวะสุขภาพที่พบบ่อยเช่นโรคหัวใจหรือระบบทางเดินหายใจ การรวบรวมและวิเคราะห์อัตราการเต้นของหัวใจและรูปแบบการหายใจ โดยเทคโนโลยีสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงตัวชี้วัดสุขภาพของผู้ป่วย และทำนายความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้นได้ ดังเช่นในประเทศสหรัฐอเมริกา มีมากกว่า 600,000 คนต้องเผชิญกับภาวะหัวใจหยุดเต้นกะทันหันทุกปี การมีโอกาสคาดการณ์ปัญหาและส่งการแจ้งเตือนอย่างทันท่วงทีสามารถช่วยชีวิตคนได้หลายพันคนปัญหาด้านการดูแลสุขภาพอีกประการหนึ่งคือ โรคเรื้อรัง เช่น โรคอ้วนที่มีอัตราสูงมาก (30 เปอร์เซ็นต์และสูงกว่าใน 25 รัฐ) จำนวนของโรคเรื้อรังที่อาจเป็นอันตรายเช่นโรคเบาหวานและความดันโลหิตสูงได้กลายเป็นปัจจัยเสี่ยงที่สำคัญสำหรับประชากรในสหรัฐอเมริกา
Omada Health ได้พัฒนาการรักษาแบบดิจิทัลรายแรก เป็นโปรแกรมเวชศาสตร์ป้องกันโดยใช้ข้อมูลโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเปลี่ยนวิถีชีวิตของผู้ป่วยและช่วยควบคุมน้ำหนักให้อยู่ภายใต้การควบคุมและหลีกเลี่ยงผลกระทบที่เป็นอันตรายของโรคอ้วนต่อสุขภาพ ผลิตภัณฑ์นี้ได้รับการยอมรับจากบุคคลและธุรกิจ ว่าเป็นชุดเครื่องมือที่สมบูรณ์ซึ่งมุ่งเป้าไปที่การลดความเสี่ยงของปัญหาสุขภาพที่สามารถป้องกันได้
การใช้อุปกรณ์อัจฉริยะเช่นเครื่องชั่งน้ำหนักและเครื่องนับก้าว จาก Omada จะเก็บข้อมูลเพื่อประมวลผลข้อมูลพฤติกรรมของผู้ป่วยเพื่อสร้างโปรแกรมที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการสำหรับผู้ป่วยทุกคน และให้ข้อมูลแก่โค้ชด้านสุขภาพส่วนบุคคล ในการรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสุขภาพของผู้ป่วยและปรับโปรแกรมไปพร้อมกัน นอกจากนี้อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยตนเองยังได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเนื่องจากแหล่งข้อมูลผู้ป่วยจากระบบมากขึ้น
2. Improving diagnostic accuracy and efficiency ปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพในการวินิจฉัย จากผลการวิจัยล่าสุดของ National Academy of Sciences, Engineering, and Medicine พบว่าประมาณ 5 เปอร์เซ็นต์ของผู้ป่วยผู้ใหญ่ ในประเทศสหรัฐอเมริก ได้รับการวินิจฉัยผิดพลาดในแต่ละปี มีจำนวนรวมกว่า 12 ล้านคน ยิ่งไปกว่านั้นผลการวิจัยผลการชันสูตรศพแสดงให้เห็นว่าความผิดพลาดในการวินิจฉัยทำให้ผู้ป่วยเสียชีวิตประมาณ 10 เปอร์เซ็นต์
ด้วยเทคโนโลยี Machine Learning บริษัทเอกชนรายหนึ่ง Enlitic ใช้ Data Science (วิทยาการข้อมูล) เพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพของการวินิจฉัย ด้วยการระดมทุน 15 ล้านดอลลาร์ เพื่อ Machine Learning Algorithm ที่สามารถอ่านข้อมูลการถ่ายภาพ (เช่นรังสีเอกซ์การสแกน CT เป็นต้น) และวิเคราะห์ตรวจสอบผลลัพธ์ที่ได้รับเทียบกับฐานข้อมูลรายงานทางคลินิกและการศึกษาในห้องปฏิบัติการ บริษัท กล่าวว่าให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้นถึง 70 เปอร์เซ็นต์เร็วกว่า 50,000 เท่า
บริษัทสัญชาติดัชช์ Bruxlab ใช้ Data Science และ Machine Learning Algorithm ที่คล้ายกันเพื่อวัตถุประสงค์ในการวินิจฉัย ควบคู่ไปกับเทคโนโลยีการจดจำเสียง (Voice Recognition) จะช่วยในการวินิจฉัย และวัดอาการนอนกัดฟัน จากการใช้ตัวอย่างเสียงจำนวนมาก นักวิทยาการข้อมูลได้สอนเครือข่ายประสาทเทียมให้รับรู้และวัดอาการบดฟัน
31 เปอร์เซ็นต์การนอนกัดฟันเป็นโรคที่ค่อนข้างแพร่หลาย แต่ส่วนใหญ่มักถูกมองข้ามเนื่องจากลักษณะที่ปกปิดของอาการ ดังนั้นแอพมือถือที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยี Data Science จึงเป็นโอกาสสำคัญในการวินิจฉัยโรคที่ดีขึ้นและการติดตามโรคที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
3. Turning patient care into precision medicine เปลี่ยนการดูแลผู้ป่วยให้เป็นการรักษาที่แม่นยำการดูแลผู้ป่วยสามารถทำตามโปรแกรมทางคลินิกของผู้ป่วยที่ได้รับการวินิจฉัยได้ เช่นเดียวกับวิธีที่นักวิทยาศาสตร์รวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพเพื่อค้นหาอาการและระบุโรคให้กับแพทย์ การรักษาและดูแลแต่ละบุคคล
การดูแลที่ผู้ป่วยโดยมีระบบข้อมูล โดยเทคโนโลยี Electronic Health Records (EHR) สามารถลดอัตราการเสียชีวิตได้อย่างมากและนำไปสู่ผลลัพธ์ทางการแพทย์ที่คาดเดาได้ นอกเหนือจากนั้นความก้าวหน้าในการจัดลำดับจีโนม เพื่อที่จะระบุรูปแบบที่สอดคล้องกันของอาการ จะช่วยในการสร้างโปรไฟล์ผู้ป่วยที่ถูกต้อง
DNAnexus ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการวิเคราะห์และจัดการข้อมูลบนคลาวด์ สำหรับข้อมูลลำดับดีเอ็นเอได้เขียนไว้ในบทความของเขาสำหรับ Forbes ว่า“ หลักฐานหลัก ... ของการแพทย์ที่มีความแม่นยำ…คือการรวมข้อมูลทางพันธุกรรมข้อมูล EMR และข้อมูลฟีโนไทป์แบบไดนามิกที่สมบูรณ์จะช่วยให้สามารถแบ่งกลุ่มผู้ป่วยได้อย่างซับซ้อนเผยให้เห็นกลุ่มย่อยที่แตกต่างกันทางชีวภาพและชี้ทางไปสู่การรักษาที่ตรงเป้าหมายอย่างแม่นยำ”
ดังนั้นผู้เชี่ยวชาญจึงมองเห็นแนวทางในการรักษาแบบ“ ขนาดเดียวเหมาะกับทุกคน” (one size fits all) ดังนั้นการรักษาที่เหมาะกับแต่ละบุคคลจะทำให้การรักษาโรคภัยไข้เจ็บต่างๆ มีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น การรักษาผู้ป่วยด้วยโรคมะเร็งปอด ที่สามารถระบุอาการเฉพาะของโรค สภาพของผู้ป่วย ประวัติทางการแพทย์ มูลทางพันธุกรรมของผู้ป่วย เพื่อปรับการรักษาให้เหมาะสมและ ช่วยเพิ่มโอกาสสำหรับผลลัพธ์ที่เป็นบวก
อีกตัวอย่างที่ชัดเจนของการใช้ Data Science เพื่อช่วยแพทย์ในการรักษาอย่างมีข้อมูลและการตัดสินใจในการดูแลผู้ป่วยคือ Oncora Medical เริ่มต้นด้านการดูแลสุขภาพ โดยใช้ข้อมูลในอดีต จากศูนย์การรักษาโรคมะเร็งหลายแห่งและข้อมูล EHR ของผู้ป่วยเพื่อให้คำแนะนำในการรักษาเฉพาะบุคคลขึ้นอยู่กับชนิดของมะเร็งประวัติสุขภาพของผู้ป่วยก่อนหน้า
4. Advancing pharmaceutical research to find cure for cancer and Ebola การวิจัยทางเภสัชกรรมที่ก้าวหน้า เพื่อค้นหายารักษามะเร็งและอีโบลา โรคมะเร็งเป็นหนึ่งในโรคที่พบบ่อยและเป็นคร่าชีวิตผู้คนมากที่สุดโรคหนึ่ง จำนวนผู้ป่วยมะเร็งเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ นักวิจัยคาดการณ์ว่าผู้ป่วยมะเร็งรายใหม่ 1,735,350 รายจะได้รับการวินิจฉัยในสหรัฐอเมริกาในปี 2561 และ 609,640 รายจะเสียชีวิต
BERG Health ซึ่งเป็น บริษัท สตาร์ทอัพด้านการดูแลสุขภาพในบอสตัน รัฐแมสซาชูเซส ได้พลิกโฉมตลาดยารักษาโรคมะเร็งด้วยการใช้ Data Science อย่างกว้างขวาง ด้วยการใช้ Machine Learning Algorithm ที่มีประสิทธิภาพ บริษัท ได้แยกและวิเคราะห์ตัวอย่างทางชีววิทยาจากผู้ป่วยกว่า 1,000 คน ด้วยจุดข้อมูลมากกว่า 14 ล้านล้านจุดในแต่ละตัวอย่างนั่นเป็นข้อมูลมากมายที่จะป้อนเข้าไปใน AI Algorithm เป็นผลให้ บริษัท ได้พัฒนา BPM 31510 ซึ่งเป็นยาที่ตรวจจับและกระตุ้นการตายตามธรรมชาติของเซลล์ที่ได้รับความเสียหายจากโรค ดังนั้นเซลล์มะเร็งจึงสามารถกำจัดออกจากร่างกายมนุษย์ได้ตามธรรมชาติโดยไม่ต้องใช้ยามากมายและส่งผลเสียต่อสุขภาพของผู้ป่วย
ในขณะที่การพัฒนายาเป็นไปอย่างต่อเนื่อง เทคโนโลยี Data Science และ Machine Learning ช่วยให้เราเห็นศักยภาพของการประยุกต์เทคโนโลยีเหล่านี้ในการค้นคว้าวิจัยยารักษาโรค งานวิจัยเหล่านี้จะนำไปสู่การค้นพบการรักษาโรค ต่างๆ เช่น เอดส์อีโบลาหรือไวรัสซิกา
Atomwise ซึ่งเป็น บริษัท เริ่มต้นเทคโนโลยี AI ได้ค้นหาวิธีการรักษาอีโบลา โดยใช้แบบจำลองเสมือนจริงและโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อประเมินว่ายาที่มีอยู่ 7,000 ชนิดมีปฏิกิริยากับไวรัสอย่างไร เมื่อประมวลผลโดยโปรแกรมที่ใช้ AI การทดลองใช้เวลาประมาณหนึ่งวันแทนที่จะเสร็จสิ้นเป็นเวลาหลายเดือนและส่งผลให้เกิดการค้นพบที่มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น: ยาที่ผ่านการทดสอบสองชนิดได้พิสูจน์แล้วว่าทำให้เซลล์ของมนุษย์สามารถต้านทานไวรัสได้
ผลลัพธ์ในช่วงต้นเหล่านี้จากวิจัยต่างๆ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพอย่างมากของ การประยุกต์ Data Science และ ปัญญาประดิษฐ์ ในการวิจัยยา Alexander Levy, COO ของ Atomwise กล่าวว่า“ ถ้าเราสามารถต่อสู้กับไวรัสร้ายแรงได้เร็วขึ้นหลายเดือนหรือหลายปีนั่นหมายถึงชีวิตนับหมื่น จะมีกี่คนที่รอดชีวิตจากการระบาดครั้งต่อไปเพราะมีเทคโนโลยีอย่าง Atomwise อยู่”
5. Optimizing clinic performance through actionable insights เพิ่มประสิทธิภาพการวินิจฉัย และรักษาคนไข้ ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นเครื่องมือที่มีค่าซึ่งสามารถช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพเพิ่มประสิทธิภาพวิธีการจัดการการดำเนินงานของโรงพยาบาล CognitiveScale ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพในออสติน รัฐเท็กซัส นำ Machine Learning ไปใช้กับกระบวนการทางธุรกิจในหลายอุตสาหกรรมรวมถึงการเงินการค้าปลีกและการดูแลสุขภาพ ด้วยสิทธิบัตรที่ยื่นไว้มากกว่า 60 รายการ Deep Cognition Engine ของ บริษัท ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้นสร้างรากฐานสำหรับการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ที่ชาญฉลาดและปรับปรุงประสิทธิภาพทางธุรกิจ
Data Science และ Machine Learning สามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางเวลาของเจ้าหน้าที่คลินิกและลดเวลาในการรจัดการวัสดุสิ้นเปลือง และการบัญชี และสร้างโปรแกรมปฏิบัติการที่มีประสิทธิภาพสำหรับโรคระบาด เช่น การระบาดของไข้หวัดตามฤดูกาล
6. Taking the risk out of prescription medicine กำจัดความเสี่ยงการสั่งยาMedAware สร้างระบบตรวจสอบใบสั่งยา เพื่อขจัดข้อผิดพลาดเกี่ยวกับใบสั่งยา โดยใช้ระบบซอฟต์แวร์ Machine Learning ที่เรียนรู้ได้ด้วยตนเอง จะตรวจสอบใบสั่งยาทั้งหมดกับ เคสการเจ็บป่วยที่คล้ายคลึงกันในฐานข้อมูล และแจ้งให้แพทย์ทราบเมื่อใบสั่งยามีความเบี่ยงเบนจากแผนการรักษาโดยทั่วไป MedAware กล่าวว่าเครื่องมือสามารถช่วยให้โรงพยาบาลประหยัดเงินได้ถึง 5.6 ล้านดอลลาร์ ลดความเสี่ยงผลลัพธ์ที่ร้ายแรง
7. Reducing hospital readmissions to cut healthcare costs ลดอัตราการต้องเข้าโรงพยาบาลซ้ำและลดค่าใช้จ่ายการรักษาพยาบาลการใช้ดิจิตอลทั้งระบบสามารถนำไปสู่การประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก คิดเป็นร้อยละ 17.9 ของ GDP สหรัฐฯ ในปี 2016 ค่ารักษาพยาบาลสูงถึง 3.3 ล้านล้านดอลลาร์ คาดการณ์ว่าจะเติบโตสูงถึง 5.2 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2020 ค่าใช้จ่ายด้านการรักษาพยาบาลถือเป็นค่าใช้จ่ายที่สูงมากสำหรับเศรษฐกิจสหรัฐฯ ระบบการวิเคราะห์การใช้ยาเชิงป้องกัน (Analytic-based preventive medicine) ถูกนำมาใช้เป็นตัวช่วยลดค่าใช้จ่ายในการรักษาสุขภาพอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
ตัวอย่างเช่น บริษัท Clover Health เป็นบริษัทประกันสุขภาพที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหลัก (Data-Driven) ใช้ Smart Algorithm เพื่อระบุหา คนไข้ที่มีความเสี่ยงสูง และช่วยประสานงานด้านการรักษาพยาบาลที่จำเป็น รายงานว่า การเข้ารักษาในโรงพยาบาลลดลงมากกว่า 50 เปอร์เซ็นต์ และอัตราการเข้ารับการรักษาซ้ำลดลงถึง 34 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งทำให้บริษัทประหยัดค่าใช้จ่ายมากถึง โรงพยาบาลละ 10,000 เหรียญสหรัฐ ต่อการเข้ารับการรักษา หนึ่งครั้ง
นอกจากนี้การใช้เครื่องมือประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้แพทย์สามารถตัดสินใจมีประสิทธิภาพมากขึ้น ส่งผลให้ประหยัดได้มาก ตัวอย่างเช่นการวิเคราะห์ข้อมูลที่นำไปใช้กับการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการเปลี่ยนข้อเข่าช่วยให้ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพประหยัดเงินได้กว่า 1.2 ล้านดอลลาร์ภายในหนึ่งปีการนำกลยุทธ์ด้าน Data Science มาใช้สามารถก่อให้เกิดประโยชน์มากมายต่อองค์กร อย่างไรก็ตามการค้นหานักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพอาจกลายเป็นหนึ่งในความท้าทายหลักสำหรับการจัดการ
ที่มา : altexsoft.com

DATA SCIENCE FOR HEALTH CARE

วิทยาการข้อมูล สำหรับการดูแลสุขภาพ - อา.4 ก.ย.65


เรียนรู้แนวคิดเกี่ยวกับวิทยาการข้อมูล (Data Science) ออกแบบการเก็บ วิเคราะห์ และประยุกต์ใช้ข้อมูล เพื่อเพิมประสิทธิภาพในการทำงาน
  • หลักการพื้นฐานของวิทยาการข้อมูล
  • สร้าง Model ที่ใช้งาน Data Science
  • Model Analyzation, Evaluation and Selection
  • ทำ Data Manipulation, Data Cleansing และ Data Visualization
  • เรียนรู้การนำผลที่ได้ไปประยุกต์ใช้"

สำหรับนักเรียนระดับ ม.4-6 ต้องการเพิ่มวิสัยทัศน์ทางด้านเทคโนโลยีการดูแลสุขภาพ และวิทยาการข้อมูล
สถานที่ Tree Learning อาคารซีพีทาวเวอร์ 3 พญาไท ชั้น 1 อาคารบี เรียนสด ค่าใช้จ่าย 2,500 บาทเรียนคอร์สวีดีโอ N/Aวันอาทิตย์4 ก.ย.65 เวลา 9.00-16.00 (รวมอาหารกลางวัน)
สิ่งที่ต้องเตรียบมาComputer Notebook which use windows
สถานที่ Tree Learning อาคารซีพีทาวเวอร์3พญาไท (BTS พญาไท) รับเกียรติบัตร และรูปถ่ายทำกิจกรรม รูปถ่ายกิจกรรมโหลดได้ที่ www.facebook.com/treelearningx
ข้อมูลเพิ่มเติมโทร 095-505-5665 แอดไลน์ @treelearning

BASIC ENGINEEING SKILLS

INNOVATIVE TECH & SCEINCE

A.I. CAMP FOR TEEN

iOT & SMART SYSTEM

ROBOTICS BUILDING

MACHINE LEARNING