Biomedical data science
বায়োমেডিক্যাল ডেটা সায়েন্স একটি বহুবিষয়ক ক্ষেত্র যা বায়োমেডিক্যাল উদ্ভাবন এবং আবিষ্কারের প্রচারের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা ব্যবহার করে। বায়োমেডিক্যাল ডেটা সায়েন্স বায়োস্ট্যাটিস্টিক্স, বায়োমেডিকাল ইনফরমেটিক্স এবং মেশিন লার্নিং সহ বিভিন্ন ক্ষেত্র থেকে নেওয়া হয়, যার লক্ষ্য হল জৈবিক এবং চিকিৎসা সংক্রান্ত তথ্য বোঝা। এটিকে বায়োমেডিক্যাল সমস্যা সমাধানের জন্য ডেটা সায়েন্সের অধ্যয়ন এবং প্রয়োগ হিসাবে দেখা যেতে পারে। আধুনিক বায়োমেডিকাল ডেটাসেটগুলির প্রায়শই নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য থাকে যা তাদের বিশ্লেষণকে কঠিন করে তোলে, যার মধ্যে রয়েছেঃ প্রচুর সংখ্যক বৈশিষ্ট্য (কখনও কখনও বিলিয়ন), সাধারণত নমুনার সংখ্যার চেয়ে অনেক বেশি (সাধারণত দশ বা শত) গোলমাল এবং অনুপস্থিত ডেটা গোপনীয়তার উদ্বেগ (যেমন, বৈদ্যুতিন স্বাস্থ্য রেকর্ড গোপনীয়তা) সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী এবং নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলির কাছ থেকে ব্যাখ্যার প্রয়োজনীয়তা অনেক বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্স প্রকল্প এই ধরনের ডেটাসেটগুলিতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করে। এই বৈশিষ্ট্যগুলি, যদিও অনেক ডেটা সায়েন্স অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আরও সাধারণভাবে উপস্থিত থাকে, বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সকে একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে পরিণত করে। বায়োমেডিক্যাল ডেটা সায়েন্স গবেষণার উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছেঃ গণনামূলক জিনোমিক্স গণনামূলক ইমেজিং বৈদ্যুতিন স্বাস্থ্য রেকর্ড ডেটা মাইনিং বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সে বায়োমেডিকাল নেটওয়ার্ক বিজ্ঞান প্রশিক্ষণ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ হেলথ (এন. আই. এইচ)-এর ন্যাশনাল লাইব্রেরি অফ মেডিসিন একটি এন. আই. এইচ-ব্যাপী পর্যালোচনায় মূল বায়োমেডিকাল ডেটা বিজ্ঞানীদের বৈশিষ্ট্যগুলি চিহ্নিত করেছেঃ সাধারণ বায়োমেডিকাল বিষয় জ্ঞান; প্রোগ্রামিং ভাষার দক্ষতা; ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ, মডেলিং এবং মেশিন লার্নিং; দল বিজ্ঞান এবং যোগাযোগ; এবং দায়িত্বশীল ডেটা তত্ত্বাবধান। জন হপকিন্স বিশ্ববিদ্যালয়ের বায়োমেডিকাল ইঞ্জিনিয়ারিং বিভাগ স্নাতক, স্নাতকোত্তর এবং পিএইচডি স্তরে বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্স প্রশিক্ষণ প্রদান করে। এগুলিই প্রথম বিশ্ববিদ্যালয় যা স্নাতক এবং স্নাতক উভয় স্তরে প্রোগ্রাম প্রদান করে। ডার্টমাউথ কলেজের গিজেল স্কুল অফ মেডিসিনে বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্স বিভাগ রয়েছে যেখানে মাস্টার্স এবং পিএইচডি স্তরে কোয়ান্টিটেটিভ বায়োমেডিকাল সায়েন্সেস প্রোগ্রাম পাওয়া যায়। ইম্পেরিয়াল কলেজ লন্ডনের ফ্যাকাল্টি অফ মেডিসিন অ্যান্ড ডেটা সায়েন্স ইনস্টিটিউট বায়োমেডিকাল রিসার্চ (ডেটা সায়েন্স)-এ এম. আর. ই প্রদান করে। মাউন্ট সিনাইয়ের ইকান স্কুল অফ মেডিসিন বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সে মাস্টার অফ সায়েন্স প্রদান করে। স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্স বিভাগ একাধিক বায়োমেডিকাল ইনফরমেটিক্স স্নাতক প্রোগ্রাম (এমএস, পিএইচডি, এবং এমডি/পিএইচডি) প্রদান করে। ইউনিভার্সিটি অফ এক্সেটারস কলেজ অফ হেলথকেয়ার অ্যান্ড মেডিসিন স্বাস্থ্য তথ্য বিজ্ঞানে এম. এসসি প্রদান করে। বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্স রিসার্চ ইন একাডেমিয়া স্কলারলি জার্নালস বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সের জন্য নিবেদিত প্রথম জার্নালটি 2018 সালে প্রকাশিত হয়েছিল-বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সের বার্ষিক পর্যালোচনা। "বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সের বার্ষিক পর্যালোচনা বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সে ব্যাপক বিশেষজ্ঞ পর্যালোচনা প্রদান করে, বায়োমেডিকাল ডেটা এবং জ্ঞান সংরক্ষণ, পুনরুদ্ধার, বিশ্লেষণ এবং সংগঠিত করার জন্য উন্নত পদ্ধতির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। জার্নালের পরিধি বায়োইনফরমেটিক্স, কম্পিউটশনাল বায়োলজি, বায়োমেডিকাল ইনফরমেটিক্স, ক্লিনিকাল এবং ক্লিনিকাল রিসার্চ ইনফরমেটিক্স, বায়োস্ট্যাটিস্টিক্স এবং ইমেজিং ইনফরমেটিক্সের উপ-ক্ষেত্রগুলি সহ বায়োমেডিকাল ডেটার তথ্যবিজ্ঞান, গণনামূলক এবং পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিকে অন্তর্ভুক্ত করে। জার্নালটির লক্ষ্য হল বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সের উদীয়মান এবং প্রতিষ্ঠিত উভয় ক্ষেত্র এবং এই ক্ষেত্রগুলির নেতাদের চিহ্নিত করা। "অন্যান্য জার্নালগুলির বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্সের চেয়ে বেশি সাধারণ সুযোগ রয়েছে, তবে নিয়মিতভাবে বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্স গবেষণা যেমন হেলথ ডেটা সায়েন্স এবং নেচার মেশিন ইন্টেলিজেন্স প্রকাশ করে। কিউরেটেড ডেটাসেট ছাড়া ডেটা সায়েন্সের অস্তিত্ব থাকত না এবং এই ক্ষেত্রটি এমন জার্নালগুলির উত্থান দেখেছে যা এই জাতীয় ডেটাসেটগুলি বর্ণনা এবং বৈধ করার জন্য নিবেদিত, যার মধ্যে কয়েকটি বৈজ্ঞানিক ডেটা, বায়োমেডিকাল ডেটা এবং ডেটা সহ বায়োমেডিকাল অ্যাপ্লিকেশনের জন্য দরকারী। উদাহরণ হিউম্যান জিনোম প্রজেক্ট (এইচজিপি), যা মানুষের জিন গঠনের ডিএনএ সিকোয়েন্স আবিষ্কার করেছিল, বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্স ছাড়া সম্ভব হত না। এইচ. জি. পি-তে তথ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য উল্লেখযোগ্য গণনামূলক সম্পদের প্রয়োজন ছিল, কারণ মানব জিনোমে 6 বিলিয়নেরও বেশি ডি. এন. এ বেস জোড়া রয়েছে। বিজ্ঞানীরা ডি. এন. এ-র ছোট ছোট টুকরোগুলি একত্রিত করে জিনোম তৈরি করেছিলেন এবং শুধুমাত্র এই ক্রমগুলির মধ্যে ওভারল্যাপ গণনা করতে 10,000 সিপিইউ ঘন্টারও বেশি সময় লেগেছিল। এই বিশাল ডেটা স্কেলে, বিজ্ঞানীরা গুণগত মানের নিয়ন্ত্রণের জন্য সিকোয়েন্স অ্যাসেম্বলি এবং সিকোয়েন্স অ্যালাইনমেন্টের মতো ডেটা প্রসেসিং পদক্ষেপগুলি সম্পাদনের জন্য উন্নত অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করেছিলেন। এর মধ্যে কয়েকটি অ্যালগরিদম, যেমন ব্লাস্ট, এখনও আধুনিক বায়োইনফরমেটিক্সে ব্যবহৃত হয়। এইচ. জি. পি-র বিজ্ঞানীদের ডি. এন. এ পড়ার ত্রুটি এবং গবেষণার বিষয়গুলির গোপনীয়তার অধিকারের মতো কোলাহলপূর্ণ তথ্য সহ প্রায়শই বায়োমেডিকাল ডেটার সাথে সম্পর্কিত জটিলতাগুলিও সমাধান করতে হয়েছিল। 2004 সালে সম্পন্ন হওয়া এইচজিপি জৈবিকভাবে, মানব বিবর্তনের উপর আলোকপাত করে এবং চিকিৎসাগতভাবে, বায়োইনফরমেটিক্সের ক্ষেত্র চালু করে এবং জেনেটিক স্ক্রিনিং এবং জিন থেরাপির মতো প্রযুক্তির দিকে পরিচালিত করে প্রচুর প্রভাব ফেলেছে। তথ্যসূত্র তথ্য বিজ্ঞান