سلامت دیجیتال نحوه ارائه خدمات توسط پزشکان متخصص، اقدامات بیماران برای دریافت خدمات و همچنین نحوه عملکرد سیستم های مراقبت بهداشتی را تغییر می دهد. از پیشنهاداتی که برای خرید آنلاین از طریق ماشین لرنینگ می بینیم تا سرمایه‌گذاری‌های مالی خودکار با استفاده از هوش مصنوعی، انقلاب دیجیتال بسیاری از روش‌های کار، زندگی و بازی ما را تغییر داده است. شاید حیاتی‌ترین تغییراتی که توسط فناوری‌های دیجیتال ایجاد می‌شود، در روش‌هایی باشد که مراقبت‌های بهداشتی دریافت می‌کنیم و نیازهای سلامتی خود را برآورده می‌کنیم. در این مطلب می خواهیم درباره اینکه چگونه این حوزه می تواند تاثیر گذاری بالایی در سیستم بهداشت و درمان داشته باشد را بررسی کنیم.

خلاصه ای از مزایای سلامت دیجیتال:

سلامت دیجیتال از ابزارها و پلتفرم‌های دیجیتالی برای بهبود نتایج مراقبت‌های بهداشتی استفاده می‌کند. این بهبود نتایج از طریق ارائه مراقبت شخصی از بیمار و گسترش دسترسی بیمار به مراقبت های بهداشتی از طریق اپلیکیشن هایی که در تلفن های همراه داریم میسر است. این تغییرات به همین جا محدود نمی شود و سلامت دیجیتال می تواند از طریق استفاده از شبکه های عصبی برای تشخیص بیماری ها نیز بهره ببرد. سلامت دیجیتال از قدرت فناوری های دیجیتال مانند تجزیه و تحلیل پیشرفته برای دستیابی به اهداف مراقبت های بهداشتی استفاده می کند. در نتیجه، این زمینه این فرصت را دارد که تأثیر مثبتی بر همه افراد از بیماران گرفته تا ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و متخصصان داشته باشد. برخی از رایج ترین مزایا عبارتند از:

- دسترسی گسترده به مراقبت های بهداشتی برای جوامع به حاشیه رانده شده

- کاهش هزینه های مراقبت های بهداشتی هم برای بیماران و هم برای ارائه دهندگان

- بهبود نتایج سلامت بیمار از طریق برنامه های درمانی شخصی

- افزایش کارایی عملیات در مراکز بهداشتی، مانند بیمارستان ها

- تشخیص های بهبود یافته از طریق الگوریتم های ماشین لرنینگ

سلامت دیجیتال چیست؟

سلامت دیجیتال استفاده از فناوری های دیجیتال برای اهداف مراقبت های بهداشتی است. این رشته طیف گسترده‌ای از فناوری‌ها و زیرشاخه‌های سلامت دیجیتال را شامل می‌شود. از جمله این حیطه ها می توان به فناوری اطلاعات سلامت (IT)، انفورماتیک سلامت، نرم افزارهایی به عنوان دستگاه های پزشکی SaMD و پزشکی شخصی سازی شده اشاره کرد. جای تعجب نیست که این رشته به سرعت در حال رشد باشد. طبق یک مطالعه در سال 2021 که توسط Statista منتشر شد، پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی سلامت دیجیتال از 175 میلیارد در سال 2019 به نزدیک به 660 میلیارد در سال 2025 افزایش یابد. این گسترش تصاعدی گواهی بر نیاز روزافزون به مراقبت های بهداشتی با کیفیت و گسترش روزافزون فناوری های دیجیتال است.

مشاغل مرتبط با سلامت دیجیتال:

همگام کردن فناوری دیجیتال با مراقبت های بهداشتی به متخصصان متعددی نیاز دارد. برخی از رایج ترین مشاغل در فضای مراقبت های بهداشتی دیجیتال عبارتند از:

1. مهندسان نرم افزار

2. توسعه دهندگان وب

3. دانشمندان داده

4. مهندسان محصول

5. مهندسان زیست پزشکی

6. طراحان UX

نمونه هایی از سلامت دیجیتال:

چه بدانیم و چه ندانیم؛ بسیاری از ما هر روز از فناوری های سلامت دیجیتال استفاده می کنیم. به‌عنوان مثال، دستگاه‌هایی مانند Fitbits یا ساعت‌های هوشمند، به‌روزرسانی‌های مداوم در مورد فعالیت‌های خود، مانند تعداد قدم‌ها یا ضربان قلب، به کاربران ارائه می‌دهند. این فناوری اطلاعات بهداشتی مهمی را در اختیار کاربران قرار می دهد که پتانسیل بهبود سلامت فردی آن ها را دارد.

درک مفهوم سلامت دیجیتال:

فناوری دیجیتال ارائه مراقبت های بهداشتی و نتایج را بهبود بخشیده است و همچنین صنعت مراقبت های بهداشتی را به طور کلی تغییر داده است. در این چشم انداز جدید، کارآفرینان و توسعه دهندگان با مقررات جدیدی که توسط FDA تحمیل شده است مواجه شده اند و متخصصان مراقبت های بهداشتی مجبور به انطباق با فناوری های جدید شده اند. سازمان غذا و داروی ایالات متحده (FDA) دستورالعمل های سختگیرانه ای برای محصولات مراقبت های بهداشتی دارد. در طول دهه گذشته، FDA دستورالعمل‌های مربوط به فناوری دیجیتال در مراقبت‌های بهداشتی را اصلاح کرده است تا بتواند از بابت کارآمد تر بودن به روز رسانی ها و نرم افزار ها اطمینان حاصل کند. با این وجود، کارآفرینان و متخصصان فناوری که به دنبال ورود به این حوزه هستند باید آماده باشند تا هنگام پیوستن به این حوزه، با مقررات برخورد کنند.

محیط مراقبت های بهداشتی:

متخصصانی که امروزه در بخش مراقبت‌های بهداشتی کار می‌کنند باید انتظار داشته باشند که با فناوری‌های دیجیتال جدید به‌طور روتین‌تری نسبت به گذشته آشنا شوند. در حالی که برخی از متخصصان ممکن است تمایلی به اتخاذ چنین ابزارهای جدیدی نداشته باشند، برخی دیگر ممکن است آن را فرصتی برای بهبود خدمات بهداشتی خود و برنامه های درمانی بیماران خود بدانند.

کاوش در دنیای سلامت دیجیتال:

مراقبت های بهداشتی یک حوزه رو به رشد و همیشه در حال تغییر است. اگر قصد دارید وارد این حوزه شوید و به صورت حرفه ای در آن مشغول شوید یا همین امروز به عنوان یک متخصص در این حوزه فعالیت دارید می تواند بهتر باشد که یک دوره آنلاین و کاربردی را برای به دست آوردن مهارت های مرتبط برای جلوتر ماندن از این پیشرفت در نظر بگیرید. برای مثال سلامت دیجیتال امپریال کالج لندن، یادگیرندگان را با نقش و کاربرد فناوری های دیجیتال در بهداشت عمومی و مراقبت های بهداشتی در سطح جهانی و طراحی، توسعه، اجرا و ارزیابی مداخلات سلامت دیجیتال آشنا می کند. از سوی دیگر، Northeastern، مهارت های پیشرفته ای را آموزش می دهد که می تواند دانشجویان دوره را به عوامل تغییر دیجیتالی با تاثیر بالا تبدیل کند که منجر به نوآوری به عنوان یک مدیر در زمینه مراقبت های بهداشتی می شود.

منظور از سلامت انفورماتیک(Health informatics)چیست؟

انفورماتیک سلامت مراقبت های بهداشتی را با تجزیه و تحلیل داده ها ترکیب می کند. انفورماتیک سلامت ابزارها و روش های تجزیه و تحلیل داده ها را با سیستم ها و اهداف صنعت مراقبت های بهداشتی ترکیب می کند. انفورماتیک سلامت چه در بهبود مراقبت از بیمار، نوسازی برنامه‌های درمانی یا مهار شیوع بیماری‌های عمومی باشد؛ می توان گفت که از بزرگترین تغییرات دو دهه گذشته است.

پس بنابراین؛ انفورماتیک سلامت یک حوزه چند رشته ای است که از تجزیه و تحلیل داده ها برای توسعه بینش و ایجاد نوآوری در صنعت مراقبت های بهداشتی استفاده می کند. متخصصان در این زمینه از داده های بزرگ و هوش مصنوعی از طریق دیجیتالی کردن سوابق، سیستم ها و فرآیندهای مراقبت های بهداشتی برای بهبود مراقبت از بیمار، سلامت عمومی و نتایج کلی سلامت استفاده می کنند. انفورماتیک مراقبت های بهداشتی علاوه بر استفاده برای بهبود پورتال های بیماران، ایجاد سیستم های مراقبت بهداشتی مبتنی بر ابر و شخصی سازی برنامه های درمانی، برای توسعه فناوری جدید پزشکی و طراحی استراتژی های بهداشت عمومی نیز استفاده می شود. علاوه بر این، حوزه انفورماتیک سلامت نیز قرار است با بهینه‌سازی ارائه مراقبت‌های بهداشتی و متمرکز کردن اطلاعات مهم مانند سوابق پزشکی، نتایج بهتری برای بیماران ارائه دهد و سیستم‌های مراقبت بهداشتی را کارآمدتر کند.

بیشتر بخوانید: هند ماهواره های سنگاپوری را به فضا برد

الگوریتم ماشین لرنینگ چیست؟

الگوریتم های یادگیری ماشینی بسیاری از خدمات را در جهان امروز تامین می کنند. یادگیری ماشینی (ML) می‌تواند همه کارها را  از تجزیه و تحلیل اشعه ایکس گرفته تا پیش‌بینی قیمت‌های بازار سهام تا توصیه برنامه‌های تلویزیونی پر ارزش انجام دهد. با چنین طیف وسیعی از کاربردها، پیش‌بینی می‌شود که رشد بازار جهانی یادگیری ماشین از 21.7 میلیارد دلار در سال 2022 به 209.91 میلیارد دلار تا سال 2029 افزایش یابد. در هسته یادگیری ماشینی الگوریتم‌هایی قرار دارند که برای تبدیل شدن به مدل‌های یادگیری ماشینی مورد استفاده قرار می‌گیرند تا برخی از تاثیرگذارترین نوآوری‌ها در جهان امروز را تقویت کنند. در این مقاله، با هفت مورد از مهم‌ترین الگوریتم‌های ML آشنا می‌شوید که هنگام شروع سفر یادگیری ماشین خود و کشف سبک‌های مختلف یادگیری مورد استفاده برای تبدیل الگوریتم‌های ML به مدل‌های ML، باید بدانید. برترین الگوریتم های یادگیری ماشینی عبارتند از:

- رگرسیون خطی

رگرسیون خطی یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است که برای پیش‌بینی مقادیر در یک محدوده پیوسته مانند اعداد فروش یا قیمت‌ها استفاده می‌شود. رگرسیون خطی که از آمار سرچشمه می گیرد، یک کار رگرسیونی را انجام می دهد، که یک شیب ثابت را با استفاده از یک مقدار ورودی (X) با یک خروجی متغیر (Y) برای پیش بینی یک مقدار یا کمیت عددی ترسیم می کند. رگرسیون خطی از داده‌های برچسب‌گذاری شده برای پیش‌بینی با ایجاد خطی با بهترین تناسب یا «خط رگرسیون» استفاده می‌کند که از نمودار پراکندگی نقاط داده تقریبی می‌شود. در نتیجه، رگرسیون خطی برای مدل‌سازی پیش‌بینی به جای دسته‌بندی استفاده می‌شود.

- رگرسیون لجستیک

رگرسیون لجستیک یا "رگرسیون لاجیت" یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است که برای طبقه بندی باینری استفاده می شود، مانند تصمیم گیری در مورد اینکه آیا یک تصویر در یک کلاس یا کلاس دیگر قرار می گیرد یا خیر. رگرسیون لجستیک که از آمار سرچشمه می گیرد، احتمال دسته بندی یک ورودی را در یک کلاس اولیه واحد از نظر فنی پیش بینی می کند. با این حال، در عمل، می توان از این برای گروه بندی خروجی ها به یکی از دو دسته ("کلاس اولیه" یا "کلاس غیر اولیه") استفاده کرد. این امر با ایجاد محدوده ای برای طبقه بندی باینری به دست می آید، مانند هر خروجی بین 0.49 در یک گروه و هر خروجی بین 0.50 - 1.00 در گروهی دیگر قرار می گیرد. در نتیجه، رگرسیون لجستیک در یادگیری ماشین معمولاً برای دسته‌بندی باینری به جای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده استفاده می‌شود.

- Naive Bayes

Naive Bayes مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری تحت نظارت است که برای ایجاد مدل‌های پیش‌بینی برای طبقه‌بندی باینری یا چند طبقه‌بندی استفاده می‌شود. بر اساس قضیه بیز، بیز ساده بر روی احتمالات شرطی عمل می کند که مستقل از یکدیگر هستند اما احتمال طبقه بندی را بر اساس عوامل ترکیبی آنها نشان می دهد. به عنوان مثال، برنامه ای که برای شناسایی گیاهان ایجاد شده است ممکن است از یک الگوریتم ساده بیز برای دسته بندی تصاویر بر اساس عوامل خاص مانند اندازه، رنگ و شکل استفاده کند. در حالی که هر یک از این عوامل مستقل از یکدیگر هستند، الگوریتم با استفاده از عوامل ترکیبی، احتمال اینکه یک شی یک گیاه خاص باشد را یادداشت می کند.

- درخت تصمیم یا Decision tree

درخت تصمیم یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است که برای طبقه بندی و مدل سازی پیش بینی استفاده می شود. درخت تصمیم شبیه یک فلوچارت گرافیکی با یک گره ریشه شروع می شود که یک سوال خاص از داده ها را می پرسد و سپس بسته به پاسخ آن را یک شاخه می فرستد. این شاخه ها هر کدام به یک گره داخلی منتهی می شوند، که به نوبه خود یک سوال دیگر از داده ها را قبل از هدایت آن به سمت شاخه دیگری بسته به پاسخ می پرسد. این کار تا زمانی ادامه می‌یابد که داده‌ها به یک گره انتهایی که گره برگ نیز نامیده می‌شود، برسد که دیگر منشعب نمی‌شود. درخت‌های تصمیم در یادگیری ماشینی رایج هستند زیرا می‌توانند مجموعه داده‌های پیچیده را با سادگی نسبی مدیریت کنند.

الگوریتم جنگل تصادفی یا Random forest

یک الگوریتم جنگل تصادفی از مجموعه ای از درختان تصمیم برای طبقه بندی و مدل سازی پیش بینی استفاده می کند. در یک جنگل تصادفی، بسیاری از درختان تصمیم (گاهی اوقات صدها یا حتی هزاران) هر کدام با استفاده از یک نمونه تصادفی از مجموعه آموزشی آموزش داده می شوند (روشی به نام "کیسه بندی"). پس از آن، محققان داده های مشابهی را در هر درخت تصمیم در جنگل تصادفی قرار داده و نتایج نهایی آنها را محاسبه می کنند. سپس متداول ترین نتیجه به عنوان محتمل ترین نتیجه برای مجموعه داده انتخاب می شود. اگرچه ممکن است پیچیده شوند اما جنگل تصادفی می تواند مشکل رایج " زیاد بودن " درخت های تصمیم گیری را حل کند.

الگوریتم KNN

K-nearest neighbor یک الگوریتم یادگیری نظارت شده است که برای طبقه بندی و مدل سازی پیش بینی استفاده می شود. الگوریتم های KNN مطابق با نام خود، یک خروجی را بر اساس مجاورت با سایر خروجی های یک نمودار طبقه بندی می کنند. به عنوان مثال، اگر خروجی نزدیک‌ترین نقطه به خوشه‌ای از نقاط آبی در نمودار باشد تا خوشه‌ای از نقاط قرمز، آنگاه به عنوان عضوی از گروه آبی طبقه‌بندی می‌شود. این رویکرد به این معنی است که الگوریتم های KNN می توانند برای طبقه بندی نتایج شناخته شده یا پیش بینی ارزش نتایج ناشناخته استفاده شوند.

منابع :

https://www.coursera.org/articles/what-is-health-informatics

https://www.coursera.org/articles/digital-health?trk_ref=relatedArticlesCard

https://www.coursera.org/articles/machine-learning-algorithms