Blog
/
Category
/
Details
হেলথ কেয়ার সেক্টরে ডাটা সায়েন্স এর ব্যবহার
আমরা যদি হেলথ কেয়ার সেক্টরের দিকে লক্ষ করি তাহলে সেক্ষেত্রে বেশ কিছু পরিবর্তন দেখতে পাচ্ছি হেলথ কেয়ার সেক্টর থেকে যে ধরনের ডেভেলপ সার্ভিস পাচ্ছি, তা সম্ভব হচ্ছে একমাত্র ডাটা সায়েন্সের ইউজের জন্য। কেননা আমরা সকলেই জানি ডাটা সাইন্সের টেকনোলজি যত অ্যাডভান্স হবে, তার সকলেরই উপকার হবে।
রিসার্চ অনুযায়ী, সুস্থ স্বাভাবিক হিউম্যান বডিক প্রতিদিন প্রায় ২ টেরাবাইট ডাটা জেনারেট করে। এই ডাটার মধ্যে রয়েছে ব্রেইন অ্যাক্টিভিটি এবং স্ট্রেস লেভেল থেকে শুরু করে ব্লাড সুগার ও হার্ট রেট পর্যন্ত সবকিছুই। এই বিশাল এমাউন্টের এই ইনফরমেশন ম্যানেজ ও অ্যানালিসিস করতেই ডাটা সায়েন্স এগিয়ে আসে, হেলথ কেয়ার সেক্টরে ট্রান্সফরমেটিভ রোল প্লে করে।
ট্রেডিশনালি যদি বলতে হয়, আপনি কীভাবে হেলথ ফ্যাসিলিটি পেয়ে থাকেন? একটু গভীরভাবে চিন্তা করলেই কিন্তু বলা যায়, হেলথ কেয়ার সেক্টরে আপনি যখন সার্ভিস নিতে যান, আপনার রোগের হিস্ট্রি, ফিজিক্যাল টেস্ট এবং লিমিটেড ডায়গোনস্টিক টুলের উপর ডিপেন্ড করেই আপনাকে আপনার রোগের জন্য ট্রিটমেন্ট দেয়া হয়। এই হিস্ট্রি, টেস্ট রিপোর্ট ও টুলসগুলো যাচাই করেই কিন্তু ডাক্তাররা আমাদের হেলথ কেয়ার দিয়ে থাকেন। এক্ষেত্রে ডাটা সায়েন্স পেশেন্টের হেলথ ট্রেন্ড ট্র্যাক করতে, পটেনশিয়াল ডিজিসগুলো আরও প্রাইমারি স্টেজে আইডেন্টিফাই করতে এবং এমনকি দূর থেকে রোগীদের মনিটর করতে কালেক্ট করা ইনফরমেশন কাজে লাগিয়ে হেলথ কেয়ার প্রফেশনালদের এম পাওয়ার করে। ডাটা সায়েন্সের সাথে হেলথ কেয়ারের এই ইন্ট্রিগেশনের অসংখ্য সুবিধা রয়েছে।
- আর্লি ডিজিজ ডিটেকশন এবং ডায়াগনোসিস ইম্প্রোভমেন্ট
ডাটা সায়েন্সের হেলথ কেয়ার সেক্টরে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ এপ্লিকেশনগুলোর মধ্যে রয়েছে কোন রোগকে প্রাইমারি স্টেজে আইডেন্টিফাই করার এবিলিটি। মেডিকেল রেকর্ড, জেনেটিক ইনফরমেশন, এবং ওয়ারএবল সেন্সর ডেটার বিশাল ডেটাসেট এ্যানালিসিস করে, ডাটা সায়েন্সের অ্যালগোরিদমগুলো এমন প্যাটার্ন এবং অস্বাভাবিকতা আইডেন্টিফাই করতে পারে যা সাধারণত একজন ডাক্তারের পক্ষে খালি চোখে লক্ষ্য করা সম্ভব নয়। তাই ডাটা সায়েন্স এটি আরও দ্রুত ইন্টারভেনশন এবং ট্রিটমেন্টের সাজেশন দেয়, ফলে পেশেন্টের আউটকাম উল্লেখযোগ্যভাবে ইম্প্রুভ করে।
যেমন, ডাটা সায়েন্সের অ্যালগোরিদমগুলো হিস্টরিক্যাল ইনফরমেশনের পাশাপাশি পেশেন্টের ব্লাড টেস্টের রেজাল্ট অ্যানালিসিস করতে পারে এবং এমন সূক্ষ্ম পরিবর্তন আইডেন্টিফাই করতে পারে যা রোগের প্রাইমারি স্টেজকে ইন্ডিকেট করতে পারে। একইভাবে, হার্টরেট, ব্লাড প্রেশার, এবং ঘুমের ধরণ ট্র্যাক করে এমন ওয়ারএবল ডিভাইসগুলো ক্রমাগত ডেটা স্ট্রিম প্রোভাইট করতে পারে যা এ্যানালিসিস করা হয়, ফলে হার্ট কন্ডিশন বা স্লিপিং ডিসঅর্ডার আরও আগে আইডেন্টিফাই করা যায়। এভাবেই ডাটা সায়েন্স কোন রোগকে প্রাথমিক স্টেজে আইডেন্টিফাই করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখে।
- পার্সনালাইজ মেডিকেশন
ডেটা সায়েন্স পার্সোনালাইজ মেডিসিনের পথ দেখাচ্ছে, এটি একটি রিভলিউশনারি অ্যাপ্রোচ যা একজন ব্যক্তির ইউনিক জেনেটিক মেকাপ, মেডিকেল হিস্টরি এবং লাইফস্টাইল সেক্টরগুলো অ্যানালাইজ করে। এই কম্প্রিহেন্সিভ ডাটা এ্যানালাইজড করে, হেলথ কেয়ার প্রফেশনালরা প্রতি পেশেন্টের জন্য সবচেয়ে ইফেক্টিভ পার্সোনালাইজড ট্রিটমেন্ট প্ল্যান করতে পারেন।
ফলে যেমন ধরুন ক্যান্সার রোগীদের জন্য, ডেটা সায়েন্সের অ্যালগরিদমগুলো টিউমারের জিনগত প্রোফাইল অ্যানালিসিস করতে পারে এবং সবচেয়ে ইফেক্টিভ মেডিসিন বা থেরাপি আইডেন্টিফাই করতে পারে। এটি পেশেন্টের জন্য ইফেক্টিভ ট্রিটমেন্ট অপশন এবং কম পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া এনশিওর করতে হেল্প করে। আর এটি সম্ভব হচ্ছে ডাটা সায়েন্সের জন্যই।
- রিমোট পেশান্ট মনিরটিং এবং কেয়ার ম্যানেজমেন্ট
ডেটা সায়েন্স পেশেন্টদের মনিটরিংয়ে বিপ্লব নিয়ে এসেছে, বিশেষ করে ক্রনিং কন্ডিশনের পেশেন্টের ক্ষেত্রে। ওয়ারেবল ডিভাইস এবং সেন্সরগুলো পেশেন্টের স্বাস্থ্যের গুরুত্বপূর্ণ ডেটা, যেমন হার্টবিট, ব্লাড প্রেশার এবং ব্লাড সুগার লেভেল, রেগুলার কালেক্ট করতে পারে। এই ডেটা রিয়েল-টাইমে ডাক্তারদের কাছে পাঠানো যায়, ফলে ডাক্তার কম্প্লিকেশনগুলো আইডেন্টিফাই করতে এবং প্রয়োজনে স্টেপ নিতে পারে।
ফলে ফলাফল কি পাচ্ছি আমরা তার একটি উদাহরণ দিলেই হেলথ কেয়ার সেক্টরে ডাটা সায়েন্স কতটা গুরুত্বপূর্ণ তা বুঝতে পারবেন। যেমন ধরুন, হৃদ্রোগে আক্রান্ত রোগীরা ওয়ারেবল ডিভাইস পরতে পারেন যা তাদের হার্টবিট এবং ব্লাডপ্রেশার ট্র্যাক করে। এই ডেটা ডাক্তারদের হার্ট ডিজিজের ক্রাইটেরিয়াগুলোর প্রাইমারি কোন লক্ষণ দেখলে প্রয়োজনে ডিসিশন নিতে হেল্প করতে পারে। ফলে বেঁচে যাচ্ছে রোগীদের হেলথ নিয়ে সকল অনিশ্চয়তা।
- অপ্টিমাইজ হেলথকেয়ার অপারেশন এবং রিসোর্স এলোকেশন
ডেটা সায়েন্স হসপিটাল এবং অন্যান্য হেলথ কেয়ার প্রোভাইডারদের তাদের ম্যানেজমেন্ট এবং রিসোর্স অ্যালোকেশন ডেভেলপ করতে হেল্প করতে পারে। পেশেন্টের ডেটা, হসপিটালের ইউটিলাইজেশন এবং ফিন্যান্সিয়াল ডাটা এ্যানালিসিস করতে ডেটা সায়েন্স ইউজ হয়। হেলথ কেয়ার প্রফেশনালরা প্রসেসকে স্ট্রিমলাইন করতে, অপ্রয়োজনীয় খরচ কমাতে এবং রোগীরা সঠিক সময়ে সঠিক যত্ন পাচ্ছে কিনা তা এনশিওর করতেও ডাটা সায়েন্সের হেল্প নিচ্ছে।
যেমন, একটি হসপিটাল ডেটা সায়েন্স ব্যবহার করে রোগীর রি-এডমিশনের রেইট অ্যানালিসিস করতে পারে এবং সম্ভাব্য কারণগুলো আইডেন্টিফাই করতে পারে। এই ইনফরমেশনের উপর বেইজ করে, হাসপাতাল পেশেন্টের ডিসচার্জ প্ল্যানিং ডেভেলপ করতে পারে এবং অন্যান্য ইন্টারভেনশন নিতে পারে যা রি-এডমিশনের রেট কমাতে হেল্প করতে পারে।
- ড্র্যাগ ডিসকভারি এন্ড ডেভেলপমেন্ট
ডেটা সায়েন্স ড্রাগ ডিসকভারি এবং ডেভেলমেন্ট প্রসেসকে ডেভেলপ করতে এবং আরও ইফেক্টিভ মেডিসিন তৈরি করতে হেল্প করতে পারে। পেশেন্টের ডেটা, জেনেটিক ইনফরমেশন এবং কেমিক্যাল কম্পাউন্ডের ডেটাসেট অ্যানালিসিস করে, ডেটা সায়েন্সের অ্যালগরিদমগুলো নতুন ড্রাগ টার্গেট আইডেন্টিফাই করতে পারে। যার ফলে ডাটা সায়েন্স মেডিসিন ডিসকভারিতে অবদান রাখতে পারে।
যেমন বলা যায়, ডেটা সায়েন্সের অ্যালগরিদমগুলো ক্যান্সার কোষের জেনেটিক প্রোফাইল অ্যানালিসিস করতে পারে এবং নতুন ক্যান্সার মেডিসিনের জন্য টার্গেটগুলো আইডেন্টিফাই করতে পারে। এভাবেই গবেষকদের আরও ইফেক্টিভ এবং কম রিএ্যাকশন সহ নতুন মেডিসিন তৈরি করতে ডেটা সায়েন্স হেল্প করতে পারে।
- চ্যালেঞ্জ এবং কন্সিডারেশন
ডেটা সায়েন্সের হেলথ কেয়ার সেক্টরে অপরিসীম সম্ভাবনা রয়েছে, তবে কিছু চ্যালেঞ্জও রয়েছে যা বিবেচনা করা প্রয়োজন।
- ডাটা প্রাইভেসি এন্ড সিকিউরিটি
পেশেন্টের হেলথ ইনফরমেশন অত্যন্ত সেনসিটিভ, এবং এটি ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশনগুলো ডিসকভার এবং ইমপ্লিকেশনের সময় সর্বোচ্চ ডেটা প্রাইভেসি এবং সিকিউরিটি এনশিওর করা অপরিহার্য।
- ক্লিনিক্যাল ইফিসিসি এন্ড এপ্লিক্যাবিলিটি
ডেটা সায়েন্স অ্যালগরিদমগুলোর ক্লিনিক্যাল সেটিংয়ে ইফিকেসি এবং এ্যাপ্লিকেবিলিটি প্রুভ করা প্রয়োজন। এটির জন্য ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল এবং ইভাল্যুয়েশন প্রয়োজন যা ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশনগুলো পেশেন্টের কেয়ার ডেভেলপ করতে পারে তা এনশিওর করে।
- ইথিক্স এবং ইথিক্যাল কন্সিডারেশন
ডেটা সায়েন্সের ইউজ ইথিকস এবং ইথিক্যাল বিষয় কনসিডার করে যা ডাটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশনের সময় কনসিডার করা প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশনগুলো কীভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে তা এনশিওর করা গুরুত্বপূর্ণ যাতে ডিস্ক্রিমিনিশন, বাইয়াস এবং অন্যান্য ক্রাইম এক্সারসাইজ বৃদ্ধি না পায়।
ডেটা সায়েন্স দ্বারা হেলথ কেয়ার সেক্টরকে ট্রান্সফর্ম করার স্কোপ রয়েছে এবং এটি পেশেন্ট কেয়ারের রেইট ডেভেলপ করতে পারে। তাই চ্যালেঞ্জগুলো অ্যাড্রেস করে এবং প্রিন্সিপালসগুলো অ্যাড্রেস করে, ডেটা সায়েন্স হেলথ কেয়ার সেক্টরকে ডেভেলপ করতে একটি শক্তিশালী হাতিয়ার হতে পারে।
ডেটা সায়েন্সের ডেভেলমেন্টের সাথে সাথে, আমরা হেলথ কেয়ার সেক্টরে আরও উদ্ভাবনী এবং ইফেক্টিভ অ্যাপ্লিকেশন দেখতে পাব বলে আশা করতে পারি। ডেটা সায়েন্সের মাধ্যমে, আমরা সকলের জন্য আরও পার্সোনালাইজড, একুরেট এবং অ্যাক্সেসেবল হেলথ সার্ভিস প্রোভাইট করতে পারবো।
RELATED ARTICLES
টেকনোলজি না জানা কেউ কি DevOps শিখতে পারবে? || Can A Non_IT Person Learn DevOps? (DevOps Guideline for Non-IT Person)
বর্তমান টেক দুনিয়ায় DevOps (Development and Operations) একটি জনপ্রিয় প্রফেশান হিসেবে গড়ে উঠেছে। DevOps মূলত একটি প্রসেস যা সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং আইটি অপারেশনস টিমের মধ্যে কম্বাইন করে, যার ফলে ফাস্ট, রিলায়েবল এবং ইফেক্টিভ সফটওয়্যার ডেলিভারি এনশিউর হয়। DevOps-এ ডেভেলপ মানে কেবল টেকনিক্যাল স্কিল নয়, বরং টিম কোলাবোরেশন, কালচারাল চেঞ্জ এবং ডেভেলপ প্রসেসের ইউজের স্কিলও এতে ইনক্লুডেট। আজ আলোচনা করা হবে, Non-IT বা টেকনোলজিক ফিল্ডে না থাকা কেউ কি DevOps শিখতে পারবে? এবং এই প্রফেশানে সাকসেসফুলল
DevOps শেখা কি সহজ? || Is DevOps Easy to Learn? (DevOps Learning Guideline)
বর্তমান টেক দুনিয়ায় DevOps একটি বহুল আলোচিত ও গুরুত্বপূর্ণ আইডিয়া। সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট ও আইটি অপারেশনের মধ্যে একটি ব্রিজ হিসেবে DevOps-এর ইনোভেশন হয়েছে। এটি সফটওয়্যার ডেভেলমেন্ট ও ডেলিভারির স্পীড বাড়ানোর জন্য অটোমেটিক টুলস ও প্র্যাকটিসের মাধ্যমে কাজ করে। এই DevOps শেখা কি সহজ? এই প্রশ্নের উত্তর অনেকাংশে নির্ভর করে একজন লার্নারের ব্যাকগ্রাউন্ড, এক্সপেরিয়েন্স এবং শেখার ইন্টারেস্টের উপর। আসুন এই বিষয়ে বিস্তারিত আলোচনার আগে আজকের টপিকগুলো জেনে নেই, DevOps কী? DevOps শেখার চ্যালেঞ্জ শেখা
DevOps এর কোন ল্যাঙ্গুয়েজটি বেস্ট? || Which Language is Best for DevOps? || (Best Language For DepOps)
DevOps বর্তমানে সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং আইটি অপারেশনসের কম্বাইন প্রসেস হিসেবে কাজ করছে। এর মূল উদ্দেশ্য হলো সফটওয়্যার ডেলিভারি প্রসেসকে ফাস্ট এবং কারেক্টলি কমপ্লিট করা, যেখানে ডেভেলপার এবং অপারেশন টিম কোলাবোরেটলি কাজ করে। DevOps প্রসেসে DevOps এর জন্য পারফেক্ট প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের সিলেক্ট করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি সিস্টেম অটোমেশন, কনফিগারেশন ম্যানেজমেন্ট, ইনফ্রাস্ট্রাকচার ম্যানেজমেন্ট এবং আরও বিভিন্ন কাজে হেল্পফুল হয়। DevOps-এর কাজের প্রসেসে ইউজ করার মতো বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ল্
পাইথন কি বিগিনারদের জন্য শেখা সহজ? || Is Python Easy to Learn for Beginners || ( Python Guideline for Beginners)
প্রোগ্রামিংয়ের দুনিয়া বিগিনারদের জন্য অনেকটা কঠিন। প্রোগ্রামিংয়ে আগ্রহ থেকে ক্যারিয়ার হিসেবে অনেকেই প্রোগ্রামার হতে চায়। কিন্তু প্রোগ্রামার হওয়ার জার্নিটা এতো সহজ নয়। দিনের পর দিন কোডিং নিয়ে থাকতে থাকতে অনেকেই হাপিয়ে যায়। ঠিক তখন-ই বিগিনারদের এই কোডিংয়ের ঝামেলা থেকে চলে আসে পাইথন। প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের দুনিয়ায় সবচেয়ে সহজ প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ বলা হয় পাইথনকে। কিন্তু এই কথা কি আসলেই সত্যি? * কেন পাইথন শেখা সহজ? ● পাইথনের ইংরেজি সিনট্যাক্স ● পাইথন লজিকে ফোকাস করে ● পাইথন ফ্রি-তে ইউজ করা
Relevant Live Courses for WEB AND APP DEVELOPMENT