什么是数据科学？数据科学在医疗方面的应用一览

2023-04-27 19:19:48 作者：2200 2107

自2013年以来，有关“数据科学”的概念在国内的热度只增不减，全球范围内越来越多的领域和行业，逐渐走向数据化的新形态，那么，什么是数据科学?它在医疗领域的应用情况如何?本文将具体介绍。

数据科学

1.数据科学

1974年，著名计算机科学家、图灵奖获得者Naur在其著作《计算机方法的简明调研》(Concise Survey of Computer Methods)[2]中首次明确提出了数据科学(Data Science)的概念，并进一步阐述了术语“数据科学”和“数据学”(Datal-ogy)的区别——前者是处理数据(问题)的科学，而后者侧重于数据处理过程及其在教育领域中的应用。

在数据科学漫长的发展历史中，对其的定义经历了从粗略到逐渐翔实的过程，无论何种研究角度，目前数据科学在国外达成了一致共识，即这一学科是以数据为基础，可以用于解决多样化的问题，在各领域存在的价值都较高。

我国关于数据科学的研究起步相对国外较晚，但我国的学者立足于国外研究成果的基础之上，结合我国大数据的发展情况，经过长期研究提出了较为全面的观点。其中，朝乐门在《数据科学》中的研究较为全面，其对数据科学的定义涵盖了多方面内容，认为数据科学的研究目的是实现数据与其他物质之间的转换，以数据的研究处理形式来提高其他工作的效率，因此，数据科学具有影响、深化、促进其他学科发展的价值。杨旭则认为数据科学是建立在有效、有价值的数据信息积累的基础之上，数据的价值提高是实现数据科学发展的关键所在，积极有效地利用数据科学对社会的发展有着促进作用。

2.数据科学在医疗方面的应用

(1)追踪和预防疾病

数据科学在监测患者的整体健康状况和通知采取必要措施以防止潜在疾病发生方面发挥着重要作用。数据科学家正在使用强大的预测分析工具在早期发现慢性病的征兆。

在大多数情况下，由于疏忽而没有在早期发现疾病。这不仅对患者的健康造成极大危害，而且对患者带来更多的经济损失。随着疾病日益加重，治疗成本也将增加。因此，数据科学在优化医疗卫生支出方面发挥着巨大的作用。

(2)医学影像数据科学

数据科学在健康行业的主要应用是医学成像。各种成像技术(例如如X射线、MRI和CT扫描)可以使人体内部器官可视化。传统上，医生会人工检查这些图像，发现其中的异常之处。而在以前很难发现微小的病变，因此医生难以提出正确的诊断建议。

随着数据科学中深度学习技术的发展，在扫描图像中发现这样的微小病变并不难。通过图像分割，可以搜索扫描图像中存在的病变。

(3)采用数据科学发现药物

由于药物发现被认为是一门高度复杂的学科，制药行业希望依赖数据科学来解决他们的问题，并为人们开发更好的药物。药物发现涉及大量的财政支出和大量的测试。因此，这是一个耗时的过程。数据科学和机器学习算法正在彻底改变这一过程，并为优化预测成功率提供广泛的见解。

制药商使用来自患者信息的见解，例如突变谱和患者元数据。这些信息确实有助于研究人员开发模型，并找到多个属性之间的统计关系。

因此，这些厂商可以设计和开发解决基因序列中关键突变的药物。深度学习算法可以找到人类系统中疾病发展的概率。数据科学算法还可以帮助模拟药物在人体中的作用方式，从而无需进行长时间的实验。

(4)基因组学的数据科学