CIVILICA We Respect the Science
(ناشر تخصصی کنفرانسهای کشور / شماره مجوز انتشارات از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی: ۸۹۷۱)

استفاده از تحلیل های بیگ دیتا برای پیش بینی نتایج سلامت از داده های ژنومی

عنوان مقاله: استفاده از تحلیل های بیگ دیتا برای پیش بینی نتایج سلامت از داده های ژنومی
شناسه ملی مقاله: JR_LONG-2-1_001
منتشر شده در در سال 782
مشخصات نویسندگان مقاله:


خلاصه مقاله:
حجم وسیعی از داده ها در زمینه های مختلف پزشکی تولید می شود که می تواند به بهبود پیش بینی ها و تصمیم گیری های بالینی کمک کند. استفاده از تحلیل های بیگ دیتا در پزشکی، به ویژه در زمینه های مربوط به سلامت و طول عمر، می تواند نقش حیاتی ایفا کند. این مقاله به بررسی کاربردهای بیگ دیتا در پیش بینی نتایج سلامت با استفاده از داده های ژنومی می پردازد. تحلیل های بیگ دیتا در پزشکی می تواند نقش حیاتی در پیش بینی و مدیریت بیماری ها، بهبود تصمیم گیری های بالینی و ارتقاء نتایج سلامت ایفا کند. استفاده از داده های ژنومی در ترکیب با تحلیل های بیگ دیتا می تواند به شناسایی الگوهای پیچیده و ارائه درمان های شخصی سازی شده کمک کند. با توجه به پتانسیل بالای این رویکرد، لازم است تحقیقات بیشتری در این زمینه انجام شود تا بتوان از فرصت های موجود بهره برداری کرد و چالش های موجود را برطرف نمود. حجم وسیعی از داده ها در زمینه های مختلف پزشکی تولید می شود که می تواند به بهبود پیش بینی ها و تصمیم گیری های بالینی کمک کند. استفاده از تحلیل های بیگ دیتا در پزشکی، به ویژه در زمینه های مربوط به سلامت و طول عمر، می تواند نقش حیاتی ایفا کند. این مقاله به بررسی کاربردهای بیگ دیتا در پیش بینی نتایج سلامت با استفاده از داده های ژنومی می پردازد. تحلیل های بیگ دیتا در پزشکی می تواند نقش حیاتی در پیش بینی و مدیریت بیماری ها، بهبود تصمیم گیری های بالینی و ارتقاء نتایج سلامت ایفا کند. استفاده از داده های ژنومی در ترکیب با تحلیل های بیگ دیتا می تواند به شناسایی الگوهای پیچیده و ارائه درمان های شخصی سازی شده کمک کند. با توجه به پتانسیل بالای این رویکرد، لازم است تحقیقات بیشتری در این زمینه انجام شود تا بتوان از فرصت های موجود بهره برداری کرد و چالش های موجود را برطرف نمود.

کلمات کلیدی:
تحلیل های بیگ دیتا, پیش بینی, داده های ژنومی, نتایج سلامت

صفحه اختصاصی مقاله و دریافت فایل کامل: https://civilica.com/doc/2113015/