利用 Snowpark ML 建模 API 進行預測醫療保健分析
已發表: 2023-11-06簡介：醫療保健分析及其重要性
科技能否真正徹底改變我們處理醫療保健的方式，使其更加有效、個人化和高效？ 答案是肯定的！ 醫療保健分析的成長軌跡簡直令人震驚。 根據市場預測，醫療保健分析市場預計將從 2023 年的 378.3 億美元飆升至 2028 年的驚人 1,051.6 億美元，在預測期內複合年增長率達到 22.92%。 這種迅速崛起不僅證明了醫療保健領域不斷進步，也證明了這一點。 它是數據驅動方法如何成為患者護理、預測建模和資源分配的固有組成部分的指標。
自誕生以來，醫療保健分析已經從傳統的紙本記錄發展到當今先進的機器學習模型。 現有的醫療保健資料是結構化、非結構化和時間序列資料的複雜組合。 這種複雜性為整合和分析帶來了挑戰，需要先進的分析工具來獲得實用的見解。 現代分析模型可以利用 Snowpark ML 建模 API 等卓越工具的強大功能來提供精確、即時的見解，從而推動改善醫療保健成果。
本文將透過預測分析引導您了解 Snowpark 的 ML 建模 API 及其在醫療保健中的作用。 此外，它還深入研究了預測演算法的實施，並解決了道德和監管方面的考慮。 它以整體方法探討了 Snowpark 的 ML 建模 API 對病患治療結果和資源分配的影響。
醫療保健領域的 Snowpark ML 建模 API
將 Snowpark ML 建模 API 視為一個強大的鏡頭，可以加深我們對醫療保健分析的理解。 這種多功能工具與現有的電子健康記錄 (EHR) 和所有其他資料儲存庫集成，提供了許多功能。 但是是什麼讓它與眾不同呢？ 它建立在先進的機器學習演算法之上，其能力遠遠超出了單純的資料聚合； 它在預測分析中盛行。 這使得醫療保健提供者能夠預測患者的治療結果、預測疾病爆發並評估藥物需求，同時以無與倫比的精度優化資源分配。
隨著醫療保健和生命科學產業透過數據分析解決方案不斷取得進步，Snowpark 正在透過提供尖端工具和技術來促進轉型，以充分利用這場數據驅動革命的潛力。 利用即時數據處理和分析，一項突出的功能是其可擴展性。 鑑於醫療保健數據本身就很複雜，API 處理大量數據集而不影響效能的能力至關重要。 此功能在資源密集型場景中特別有用，例如追蹤流行病或優化醫院床位分配。
除了多功能性之外，該 API 還提供高水準的客製化和靈活性，讓醫療保健組織可以根據其特定需求自訂分析模型。 API 的另一個重要基石是其強大的資料安全性。 該 API 採用端對端加密和多層身份驗證，可確保遵守健康保險流通與責任法案 (HIPAA) 等醫療保健法規，保護敏感的患者數據，同時促進面向數據的決策。
最佳分析之旅的步驟
資料收集和預處理
在深入研究醫療保健分析中預測演算法的複雜性之前，此分析之旅的初始階段涉及資料收集和預處理。 特別是在醫療保健領域，此過程需要匯總來自不同來源的數據，例如電子病歷、病患調查和實驗室結果。 挑戰不僅在於收集這些數據，還在於數據的清理和分析準備。
讓我們詳細探討這些來源。
EHR（電子健康紀錄）
作為現代醫療保健資料分析的支柱，電子病歷涵蓋結構化和非結構化資料。 它們在互通性和數據品質不規則方面提出了挑戰，但有助於有效的時間洞察。 Snowpark ML 建模 API 提供了強大的方法來清理此類資料、簡化 EHR 的整合和分析並確保資料可靠性。
患者調查
二手資料是從患者調查中獲得的。 與本質上是臨床的電子病歷不同，患者調查通常由結構化資料組成，並提供主觀見解，例如滿意度、患者體驗和感知的護理品質。 這些數據有助於情緒分析並提供患者護理的整體視圖。
實驗室結果
醫療保健分析的關鍵數據組成部分之一是實驗室結果。 它透過提供高度準確、客觀、可量化的數據來補充電子病歷和調查。 Snowpark 的 API 將其與其他來源整合以得出綜合資料集。
既然已經從與醫療保健行業相關的所有潛在來源有效地收集了數據，則需要對其進行預處理。 借助 Snowpark ML 建模 API，醫療保健組織可以利用其現有的資料儲存庫，而無需進行單獨收集的麻煩。 這樣，組織就可以避免 ETL（提取、轉換、載入）過程，使過程簡單明了。
為了進行預處理，API 對不同來源的資料進行標準化和標準化，估算缺失值以確保資料集中的一致性，並支援特徵工程以進行細緻和全面的分析。 此外，它還可以保護敏感數據，提供額外的數據安全層。
實施預測演算法
在醫療保健分析中實施預測演算法是一項多方面的工作，需要採取細緻的方法來確保準確性和可靠性。 收集並預處理資料後，下一階段就是演算法開發。 部署特定演算法的選擇取決於醫療保健項目的要求。 以下是演算法開發技術的主要類型。
決策樹
這種技術很有用，特別是對於分類問題。 它們易於解釋，並且可以無縫處理分類資料和數值資料。 該技術通常用於根據一組變數診斷疾病和預測患者結果。
邏輯迴歸
用於分析包含一個或多個決定結果的自變數的資料集的統計技術。 此方法廣泛應用於醫療保健領域，用於預測和分類任務，例如預測特定治療的成功率、患者再入院或特定治療成功的可能性。
神經網路
該技術非常有用，特別是對於處理高維度資料中的複雜關係。 它通常用於 MRI 或 X 光影像分析等影像辨識任務，但也可用於預測疾病進展。
隨機森林
一種用於複雜診斷任務的整合方法，具有高精度。 它在訓練期間創建多個決策樹，並透過組合結果得出結果。
模型訓練和驗證
實施預測演算法的下一階段是模型訓練和驗證。 根據具體要求選擇演算法開發技術後，下一階段就是使用可用資料的子集來訓練模型。 在此階段，演算法學習給定資料集中的模式和關係並做出預測。 一旦獲得訓練集，就必須使用各種資料子集來驗證其效能。 此步驟確保模型的預測是可概括的，而不僅僅是適合選定的數據。
為了有效地驗證模型，評估指標很少； 同樣，指標的選擇取決於要解決的特定醫療保健問題。 以下是一些常用的指標。
- 準確度：評估正確預測佔預測總數的比例。
- 精確度：表示有多少被識別為陽性的預測實際上是陽性的。
- 召回率：評估有多少實際陽性病例被正確識別。
- F1 Score：這個評估指標取得了平衡，同時考慮了精確率和召回率。
- AUC-ROC 曲線：這是分類問題的效能評估指標，顯示模型區分正面結果和負面結果的程度。 較高的分數表示模型的表現可信度。
模型部署
預測演算法經過訓練和驗證後，最後階段是將模型部署到醫療保健系統中。 該模型可以透過兩種主要方式部署：
即時分析
這種方法直接將模型整合到醫療保健系統的工作流程中。 當新資料可用時，它可以立即提供預測或分類。 這種部署方式適合需要敏捷決策的緊急醫療狀況。
例如，在大流行期間，即時分析將是非常寶貴的。 預測演算法可以整合到醫院的醫療保健系統中，以立即評估入院患者的風險程度。 一旦患者入院，演算法就能夠利用各種數據點，例如症狀、旅行史和其他既往病史。 然後他們會分析這些數據來預測嚴重結果的可能性。 此外，該方法可以有效地幫助醫院確定哪些患者需要立即採取醫療行動。
批量分析
在這種方法中，模型可以定期對一批收集的資料運行。 這用於患者風險評估、資源分配規劃和識別患者結果的長期趨勢或模式等任務。
使用 Snowpark ML 建模 API 預測疾病爆發的演練
在深入研究了 Snowpark 在應對醫療保健挑戰和了解各種 ML 建模策略方面的能力後，讓我們透過實際操作來探索 Snowpark 如何使用假設資料集有效預測疾病爆發。
- 患者 ID：每個患者的唯一識別碼。
- 患者性別：男、女、其他
- 年齡：患者的年齡。
- 報告的各種症狀：咳嗽、發燒、疲倦等症狀。
- 住院日期：病人入院的具體日期
- 旅行史：患者過去一個月去過的地方。
- 過去健康狀況：任何現有的健康狀況，如糖尿病、高血壓等。
步驟 1： 與 Snowpark 的資料集成
利用 Snowpark 的整合功能，資料集 Florida_Healthdata_2023 應載入至 Snowpark 中。 然後，Snowpark 無縫整合提供的各種資料來源，確保其已做好分析準備。
步驟2：預處理
在訓練資料集模型之前，必須使用 Snowpark 預處理資料。 讓我們對資料進行預處理：
- 處理缺失值，並根據資料中的模式來維持它們。
- 將分類資料（例如咳嗽症狀）轉換為適合建模的格式。
- 標準化數字資料（例如年齡）以保持一致的縮放比例。
第三步：特徵工程
利用 Snowpark 的 ML 建模 API，我們創建一個與預測疾病爆發相關的新功能。 考慮基於患者旅行歷史的「recent_travel_to_Miami」（高風險區域）等功能。
第四步：模型訓練
準備好資料並準備好所需的功能後，使用 Snowpark 來訓練預測模型。 為了堅持預測疾病爆發的目標，時間序列預測模型或分類模型是適當的。
第 5 步：模型驗證和測試
訓練模型後，使用 Snowpark 的工具將資料集劃分為訓練和測試子集，以驗證模型的效能。 這確保了模型對訓練資料的預測是準確的，並且可以推廣到新的未見過的資料。
第 6 步：預測洞察
現在，可以部署該模型以根據 Florida_Healthdata_2023 資料集中的最新條目預測可操作的見解。
經過訓練的模型可以在以下領域提供幫助。
- 疾病熱點：Snowpark 可以分析患者的旅行史，並將其與症狀出現相關聯，以識別佛羅裡達州潛在的疾病熱點。 例如，如果最近訪問過邁阿密的大量患者表現出症狀，則可以將其標記為潛在的爆發地區。
- 趨勢預測：Snowpark可以預測疾病的軌跡趨勢。 這包括時間趨勢、症狀分析、比較局部性分析和預測圖。 例如，透過分析資料集中的「住院日期」字段，Snowpark 可以繪製時間序列圖。 如果過去兩週奧蘭多的住院人數增加，則可能表示出現了局部疫情。
- 資源分配：根據模型的預測，可以向醫療機構發出有關潛在激增的警報。 這使得醫院能夠提前規劃並更有效地分配資源，確保為病患湧入做好準備。
- 預防措施：利用可行的見解，公共衛生官員可以發起意識計畫和活動。 例如，如果坦帕處於潛在風險區，活動可以針對居民並建議他們採取預防措施來遏制疫情爆發。
本演練再次強調了 Snowpark 建模在醫療保健領域的變革力量。 就像預測疾病爆發一樣，它可以有效地幫助解決各種醫療保健挑戰，使其成為現代醫療保健領域不可或缺的工具。
道德和監管考慮
在探討了預測模型在醫療保健領域的實施後，問題出現了：變革性分析和現有醫療保健法規能否和諧共存？ 答案是肯定的。 透過 Snowpark 的 API 部署預測分析不僅涉及利用資料；還涉及利用資料。 它還需要密切關注相關的道德和監管因素。 讓我們深入研究其中的一些面向：
資料隱私和安全
由於醫療保健數據本質上極其敏感，因此確保其隱私和安全至關重要。 Snowpark 遵守 HIPAA 等現有法規是朝著正確方向邁出的一步。 然而，醫療保健組織實施額外的措施將加強資料完整性。
知情同意書
在使用患者資訊時，在將患者納入任何預測模型之前獲得患者的同意既符合道德又透明。 如果不這樣做可能會導致法律後果。
演算法偏差
機器學習模型可能會無意中延續偏見，導致不公平待遇。 定期審核演算法是否存在偏差並進行必要的調整至關重要。
遵守監管規定
除了 HIPAA 之外，醫療保健組織還必須遵守國家和地方管理機構的規定，例如歐洲的 GDPR。 不遵守規定可能會導致罰款和聲譽受損。
未來展望
醫療保健分析的未來非常有希望，尤其是在 Snowpark ML 建模 API 的推動下。 隨著這項技術的成熟，它有可能重新定義預測準確性和資源最佳化。 機器學習是塑造醫療診斷和治療未來、徹底改變醫療保健服務並為數據驅動的個人化醫療解決方案新時代奠定基礎的關鍵。
結論
由 Snowpark ML API 提供支援的預測分析透過提高患者護理準確性和資源優化正在徹底改變醫療保健。 醫療保健組織可以利用這項技術來顯著改善病患健康和工作流程效率。 借助 Snowpark ML 建模 API，醫療保健行業正處於數據驅動護理方面無與倫比的進步的風口浪尖。
Indium Software 在 Snowpark 解決方案方面的專業知識
Indium Software 利用先進的統計和機器學習解決方案來精確預測醫療保健分析的未來。 Indium Software 專注於 Snowpark 解決方案並利用 Snowpark 的 ML 建模 API，改變了醫療保健組織進行預測分析、資料安全和資源分配的方式。 Indium Software 在 ML 建模 API 方面的強大能力有助於交付數據驅動的解決方案，從而提高患者治療效果和營運效率。