Использование Data Science в медицине помогает более точно ставить диагнозы, прогнозировать течение заболеваний, персонализировать лечение и многое другое.
Что происходит и будет происходить с этой сферой? На этот вопрос специально для блога Skillfactory отвечает Михаил Кауфман, директор проектов здравоохранения IT-компании «ТехЛАБ».
– Процесс цифровой трансформации охватывает все сферы, и медицина — не исключение, – считает Михаил Кауфман. Он продолжает: Цифровизация медицины ведет к тому, что накапливаются значительные массивы данных, поэтому их уже можно анализировать. Востребованность статистики, машинного обучения, работы с разными типами данных в медицине и здравоохранении с течением времени только растет. Это стало особенно ощутимо в период пандемии. Все в мире следили за графиками распространения коронавирусной инфекции, новых штаммов, за всплесками заражения. Работа с такими данными — это чистый Data Science, шагнувший в публичное пространство.
В публикации Михаил Кауфман также обозначает возможные трудности и пути их преодоления для Data Science в медицине, говорит о ценности консолидации усилий и о перспективах работы с большими данными в сфере здравоохранения.
Подписывайтесь на наш Telegram-канал о цифровом здравоохранении "Записки Галена" и узнавайте первыми о ключевых разработках и достижениях медицины.