Biomedical data science
बायोमेडिकल डेटा साइंस एक बहु-विषयक क्षेत्र है जो बायोमेडिकल नवाचार और खोज को बढ़ावा देने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का लाभ उठाता है। बायोमेडिकल डेटा विज्ञान जैविक और चिकित्सा डेटा को समझने के लक्ष्य के साथ बायोस्टैटिस्टिक्स, बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स और मशीन लर्निंग सहित विभिन्न क्षेत्रों से आता है। इसे जैव चिकित्सा समस्याओं को हल करने के लिए डेटा विज्ञान के अध्ययन और अनुप्रयोग के रूप में देखा जा सकता है। आधुनिक बायोमेडिकल डेटासेट में अक्सर विशिष्ट विशेषताएं होती हैं जो उनके विश्लेषण को कठिन बनाती हैं, जिनमें शामिल हैंः बड़ी संख्या में विशेषताएं (कभी-कभी अरबों), आमतौर पर नमूनों की संख्या से कहीं अधिक (आमतौर पर दसियों या सैकड़ों) शोर और गुम डेटा गोपनीयता चिंताएं (जैसे, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड गोपनीयता) निर्णय निर्माताओं और नियामक निकायों से व्याख्या की आवश्यकता कई बायोमेडिकल डेटा विज्ञान परियोजनाएं ऐसे डेटासेट में मशीन लर्निंग को लागू करती हैं। ये विशेषताएं, जबकि कई डेटा विज्ञान अनुप्रयोगों में भी आम तौर पर मौजूद हैं, बायोमेडिकल डेटा विज्ञान को एक विशिष्ट क्षेत्र बनाती हैं। बायोमेडिकल डेटा विज्ञान अनुसंधान के उदाहरणों में शामिल हैंः कम्प्यूटेशनल जीनोमिक्स कम्प्यूटेशनल इमेजिंग इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा माइनिंग बायोमेडिकल डेटा साइंस में बायोमेडिकल नेटवर्क विज्ञान प्रशिक्षण यूएस नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ (एनआईएच) के नेशनल लाइब्रेरी ऑफ मेडिसिन ने एनआईएच-व्यापी समीक्षा में प्रमुख बायोमेडिकल डेटा वैज्ञानिक विशेषताओं की पहचान कीः सामान्य बायोमेडिकल विषय वस्तु ज्ञान; प्रोग्रामिंग भाषा विशेषज्ञता; भविष्यसूचक विश्लेषण, मॉडलिंग और मशीन लर्निंग; टीम विज्ञान और संचार; और जिम्मेदार डेटा प्रबंधन। विश्वविद्यालय विभाग और कार्यक्रम जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय का बायोमेडिकल इंजीनियरिंग विभाग स्नातक, स्नातकोत्तर और पीएचडी स्तरों पर बायोमेडिकल डेटा विज्ञान प्रशिक्षण प्रदान करता है। वे स्नातक और स्नातक दोनों स्तरों पर कार्यक्रम प्रदान करने वाले पहले विश्वविद्यालय थे। डार्टमाउथ कॉलेज के गीज़ेल स्कूल ऑफ़ मेडिसिन में बायोमेडिकल डेटा साइंस विभाग है जहाँ मात्रात्मक बायोमेडिकल विज्ञान कार्यक्रम मास्टर और पीएचडी स्तरों पर उपलब्ध हैं। इंपीरियल कॉलेज लंदन का फैकल्टी ऑफ मेडिसिन एंड डेटा साइंस इंस्टीट्यूट बायोमेडिकल रिसर्च (डेटा साइंस) में एम. आर. ई. एस. प्रदान करता है। माउंट सिनाई का इकान स्कूल ऑफ मेडिसिन बायोमेडिकल डेटा साइंस में मास्टर ऑफ साइंस प्रदान करता है। स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय का बायोमेडिकल डेटा साइंस विभाग कई बायोमेडिकल सूचना विज्ञान स्नातक कार्यक्रम (एमएस, पीएचडी, और एम. डी./पीएचडी) प्रदान करता है। यूनिवर्सिटी ऑफ एक्सेटर कॉलेज ऑफ हेल्थकेयर एंड मेडिसिन स्वास्थ्य डेटा विज्ञान में एमएससी प्रदान करता है। बायोमेडिकल डेटा साइंस रिसर्च इन एकेडेमिया स्कॉलरली जर्नल्स बायोमेडिकल डेटा साइंस को समर्पित पहली पत्रिका 2018 में प्रकाशित हुई-बायोमेडिकल डेटा साइंस की वार्षिक समीक्षा। "बायोमेडिकल डेटा साइंस की वार्षिक समीक्षा बायोमेडिकल डेटा साइंस में व्यापक विशेषज्ञ समीक्षा प्रदान करती है, जो बायोमेडिकल डेटा और ज्ञान को संग्रहीत करने, पुनः प्राप्त करने, विश्लेषण करने और व्यवस्थित करने के लिए उन्नत तरीकों पर ध्यान केंद्रित करती है। जर्नल के दायरे में जैव-चिकित्सा डेटा के लिए सूचना विज्ञान, कम्प्यूटेशनल और सांख्यिकीय दृष्टिकोण शामिल हैं, जिनमें जैव-सूचना विज्ञान, कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान, जैव-चिकित्सा सूचना विज्ञान, नैदानिक और नैदानिक अनुसंधान सूचना विज्ञान, जैव-सांख्यिकी और इमेजिंग सूचना विज्ञान के उप-क्षेत्र शामिल हैं। इस पत्रिका का उद्देश्य जैव चिकित्सा डेटा विज्ञान के उभरते और स्थापित दोनों क्षेत्रों और इन क्षेत्रों में अग्रणी लोगों की पहचान करना है। "अन्य पत्रिकाओं में जैव चिकित्सा डेटा विज्ञान की तुलना में अधिक सामान्य गुंजाइश है, लेकिन नियमित रूप से स्वास्थ्य डेटा विज्ञान और प्रकृति मशीन बुद्धिमत्ता जैसे जैव चिकित्सा डेटा विज्ञान अनुसंधान प्रकाशित करते हैं। डेटा विज्ञान क्यूरेटेड डेटासेट के बिना मौजूद नहीं होता और इस क्षेत्र में ऐसी पत्रिकाओं का उदय हुआ है जो ऐसे डेटासेट का वर्णन करने और उन्हें मान्य करने के लिए समर्पित हैं, जिनमें से कुछ वैज्ञानिक डेटा, बायोमेडिकल डेटा और डेटा सहित बायोमेडिकल अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी हैं। उदाहरण मानव जीनोम परियोजना (एच. जी. पी.), जिसने मानव जीन की रचना करने वाले डी. एन. ए. अनुक्रमों को उजागर किया, बायोमेडिकल डेटा विज्ञान के बिना संभव नहीं होता। एच. जी. पी. में डेटा को संसाधित करने के लिए महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता थी, क्योंकि मानव जीनोम में 6 अरब से अधिक डी. एन. ए. आधार जोड़े होते हैं। वैज्ञानिकों ने डी. एन. ए. के छोटे टुकड़ों को एक साथ जोड़कर जीनोम का निर्माण किया, और अकेले इन अनुक्रमों के बीच अतिव्यापी गणना के लिए 10,000 से अधिक सी. पी. यू. घंटों की आवश्यकता थी। इस विशाल डेटा पैमाने पर, वैज्ञानिकों ने गुणवत्ता नियंत्रण के लिए अनुक्रम संयोजन और अनुक्रम संरेखण जैसे डेटा प्रसंस्करण चरणों को करने के लिए उन्नत एल्गोरिदम पर भरोसा किया। इनमें से कुछ एल्गोरिदम, जैसे कि ब्लास्ट, अभी भी आधुनिक जैव सूचना विज्ञान में उपयोग किए जाते हैं। एच. जी. पी. में वैज्ञानिकों को अक्सर बायोमेडिकल डेटा से जुड़ी जटिलताओं को भी संबोधित करना पड़ता था, जिसमें शोर डेटा शामिल होता है, जैसे कि डी. एन. ए. पढ़ने की त्रुटियां, और शोध विषयों के गोपनीयता अधिकार। 2004 में पूरा हुए एच. जी. पी. ने जैविक रूप से, मानव विकास पर प्रकाश डालते हुए, और चिकित्सकीय रूप से, जैव सूचना विज्ञान के क्षेत्र को शुरू करते हुए और आनुवंशिक जांच और जीन चिकित्सा जैसी प्रौद्योगिकियों की ओर अग्रसर करते हुए, बहुत प्रभाव डाला है। संदर्भ डेटा विज्ञान