Biomedical data science
બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ એ બહુશાખાકીય ક્ષેત્ર છે જે બાયોમેડિકલ નવીનતા અને શોધને પ્રોત્સાહન આપવા માટે મોટા પ્રમાણમાં ડેટાનો લાભ લે છે. બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ જૈવિક અને તબીબી ડેટાને સમજવાના ધ્યેય સાથે બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સ, બાયોમેડિકલ ઇન્ફોર્મેટિક્સ અને મશીન લર્નિંગ સહિતના વિવિધ ક્ષેત્રોમાંથી આવે છે. તેને બાયોમેડિકલ સમસ્યાઓ ઉકેલવા માટે ડેટા સાયન્સના અભ્યાસ અને ઉપયોગ તરીકે જોઈ શકાય છે. આધુનિક બાયોમેડિકલ ડેટાસેટ્સમાં ઘણીવાર ચોક્કસ સુવિધાઓ હોય છે જે તેમના વિશ્લેષણને મુશ્કેલ બનાવે છે, જેમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ મોટી સંખ્યામાં સુવિધાઓ (ક્યારેક અબજો), સામાન્ય રીતે નમૂનાઓની સંખ્યા કરતાં ઘણી મોટી (સામાન્ય રીતે દસ અથવા સેંકડો) ઘોંઘાટ અને ગુમ થયેલ ડેટા ગોપનીયતા ચિંતાઓ (દા. ત., ઇલેક્ટ્રોનિક આરોગ્ય રેકોર્ડ ગોપનીયતા) નિર્ણય લેનારાઓ અને નિયમનકારી સંસ્થાઓ પાસેથી અર્થઘટનની જરૂરિયાત ઘણા બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ પ્રોજેક્ટ્સ આવા ડેટાસેટ્સ પર મશીન લર્નિંગ લાગુ કરે છે. આ લાક્ષણિકતાઓ, જ્યારે ઘણી ડેટા સાયન્સ એપ્લિકેશન્સમાં વધુ સામાન્ય રીતે હાજર હોય છે, ત્યારે બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સને ચોક્કસ ક્ષેત્ર બનાવે છે. બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ સંશોધનના ઉદાહરણોમાં નીચેનાનો સમાવેશ થાય છેઃ કોમ્પ્યુટેશનલ જીનોમિક્સ કોમ્પ્યુટેશનલ ઇમેજિંગ ઇલેક્ટ્રોનિક હેલ્થ રેકોર્ડ્સ ડેટા માઇનિંગ બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સમાં બાયોમેડિકલ નેટવર્ક સાયન્સ ટ્રેનિંગ યુ. એસ. નેશનલ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ ઓફ હેલ્થ (એન. આઈ. એચ.) ની નેશનલ લાઇબ્રેરી ઓફ મેડિસિનએ એન. આઈ. એચ.-વ્યાપી સમીક્ષામાં મુખ્ય બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્ટિસ્ટ વિશેષતાઓને ઓળખીઃ સામાન્ય બાયોમેડિકલ વિષય જ્ઞાન; પ્રોગ્રામિંગ લેંગ્વેજ નિપુણતા; આગાહીયુક્ત વિશ્લેષણ, મોડેલિંગ અને મશીન લર્નિંગ; ટીમ સાયન્સ અને કોમ્યુનિકેશન; અને જવાબદાર ડેટા કારભારી. યુનિવર્સિટી વિભાગો અને કાર્યક્રમો જોન્સ હોપકિન્સ યુનિવર્સિટીનો બાયોમેડિકલ એન્જિનિયરિંગ વિભાગ અંડરગ્રેજ્યુએટ, માસ્ટર અને પીએચડી સ્તરે બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ તાલીમ પ્રદાન કરે છે. તેઓ સ્નાતક અને સ્નાતક એમ બંને સ્તરે કાર્યક્રમો પ્રદાન કરનારી પ્રથમ યુનિવર્સિટી હતી. ડાર્ટમાઉથ કોલેજની ગીઝેલ સ્કૂલ ઓફ મેડિસિનમાં બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ વિભાગ છે જ્યાં ક્વોન્ટિટેટિવ બાયોમેડિકલ સાયન્સ પ્રોગ્રામ માસ્ટર અને પીએચડી સ્તરે ઉપલબ્ધ છે. ઇમ્પિરિયલ કોલેજ લંડનની ફેકલ્ટી ઓફ મેડિસિન એન્ડ ડેટા સાયન્સ ઇન્સ્ટિટ્યૂટ બાયોમેડિકલ રિસર્ચ (ડેટા સાયન્સ) માં એમ. આર. ઇ. એસ. પ્રદાન કરે છે. માઉન્ટ સિનાઈની ઇકાન સ્કૂલ ઓફ મેડિસિન બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સમાં માસ્ટર ઓફ સાયન્સ પ્રદાન કરે છે. સ્ટેનફોર્ડ યુનિવર્સિટીનો બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ વિભાગ બહુવિધ બાયોમેડિકલ ઇન્ફોર્મેટિક્સ ગ્રેજ્યુએટ પ્રોગ્રામ્સ (એમ. એસ., પી. એચ. ડી. અને એમ. ડી./પી. એચ. ડી.) પ્રદાન કરે છે. યુનિવર્સિટી ઓફ એક્સેટર કોલેજ ઓફ હેલ્થકેર એન્ડ મેડિસિન હેલ્થ ડેટા સાયન્સમાં એમ. એસ. સી. પ્રદાન કરે છે. બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ રિસર્ચ ઇન એકેડેમિયા સ્કોલરલી જર્નલ્સ બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સને સમર્પિત પ્રથમ જર્નલ 2018 માં પ્રકાશિત થયું-બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સની વાર્ષિક સમીક્ષા. "બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સની વાર્ષિક સમીક્ષા બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સમાં વ્યાપક નિષ્ણાત સમીક્ષાઓ પ્રદાન કરે છે, જે બાયોમેડિકલ ડેટા અને જ્ઞાનને સંગ્રહિત કરવા, પુનઃપ્રાપ્ત કરવા, વિશ્લેષણ કરવા અને ગોઠવવા માટે અદ્યતન પદ્ધતિઓ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. જર્નલનો અવકાશ બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ, કોમ્પ્યુટેશનલ બાયોલોજી, બાયોમેડિકલ ઇન્ફોર્મેટિક્સ, ક્લિનિકલ અને ક્લિનિકલ રિસર્ચ ઇન્ફોર્મેટિક્સ, બાયોસ્ટેટિસ્ટિક્સ અને ઇમેજિંગ ઇન્ફોર્મેટિક્સના પેટા ક્ષેત્રો સહિત બાયોમેડિકલ ડેટા માટે ઇન્ફોર્મેટિક્સ, કોમ્પ્યુટેશનલ અને આંકડાકીય અભિગમોનો સમાવેશ કરે છે. જર્નલનું ધ્યેય બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સના ઉભરતા અને સ્થાપિત બંને ક્ષેત્રો અને આ ક્ષેત્રોમાં અગ્રણીઓને ઓળખવાનું છે. "અન્ય જર્નલો બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ કરતાં વધુ સામાન્ય અવકાશ ધરાવે છે, પરંતુ આરોગ્ય ડેટા સાયન્સ અને નેચર મશીન ઇન્ટેલિજન્સ જેવા બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ સંશોધનને નિયમિતપણે પ્રકાશિત કરે છે. ડેટા સાયન્સ ક્યુરેટેડ ડેટાસેટ્સ વિના અસ્તિત્વમાં ન હોત અને આ ક્ષેત્રે એવા જર્નલ્સનો ઉદય જોવા મળ્યો છે જે આવા ડેટાસેટ્સનું વર્ણન કરવા અને માન્ય કરવા માટે સમર્પિત છે, જેમાંથી કેટલાક વૈજ્ઞાનિક ડેટા, બાયોમેડિકલ ડેટા અને ડેટા સહિત બાયોમેડિકલ એપ્લિકેશન્સ માટે ઉપયોગી છે. ઉદાહરણ હ્યુમન જીનોમ પ્રોજેક્ટ (એચ. જી. પી.), જેણે માનવ જનીનોની રચના કરતા ડીએનએ સિક્વન્સનો પર્દાફાશ કર્યો હતો, તે બાયોમેડિકલ ડેટા સાયન્સ વિના શક્ય ન હોત. એચ. જી. પી. માં ડેટા પર પ્રક્રિયા કરવા માટે નોંધપાત્ર કોમ્પ્યુટેશનલ સંસાધનોની જરૂર હતી, કારણ કે માનવ જિનોમમાં 6 અબજથી વધુ ડીએનએ બેઝ જોડી હોય છે. વૈજ્ઞાનિકોએ ડીએનએના નાના ટુકડાઓ ભેગા કરીને જીનોમનું નિર્માણ કર્યું હતું, અને એકલા આ સિક્વન્સ વચ્ચે કોમ્પ્યુટિંગ ઓવરલેપ્સને 10,000 સીપીયુ કલાકની જરૂર હતી. આ વિશાળ ડેટા સ્કેલ પર, વૈજ્ઞાનિકો ગુણવત્તા નિયંત્રણ માટે સિક્વન્સ એસેમ્બલી અને સિક્વન્સ સંરેખણ જેવા ડેટા પ્રોસેસિંગ પગલાંઓ કરવા માટે અદ્યતન અલ્ગોરિધમ્સ પર આધાર રાખતા હતા. આમાંના કેટલાક અલ્ગોરિધમ્સ, જેમ કે બ્લાસ્ટ, હજુ પણ આધુનિક બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સમાં ઉપયોગમાં લેવાય છે. એચ. જી. પી. ના વૈજ્ઞાનિકોએ ઘોંઘાટીયા ડેટા સહિત બાયોમેડિકલ ડેટા સાથે સંકળાયેલી જટિલતાઓને પણ સંબોધિત કરવી પડતી હતી, જેમ કે ડીએનએ વાંચન ભૂલો અને સંશોધન વિષયોના ગોપનીયતા અધિકારો. 2004 માં પૂર્ણ થયેલ એચ. જી. પી. એ જૈવિક રીતે, માનવ ઉત્ક્રાંતિ પર પ્રકાશ પાડતા, અને તબીબી રીતે, બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સના ક્ષેત્રની શરૂઆત કરીને અને આનુવંશિક તપાસ અને જનીન ઉપચાર જેવી તકનીકો તરફ દોરી જતા, બંને પર ભારે અસર કરી છે. સંદર્ભો માહિતી વિજ્ઞાન