Biomedical data science
ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಬಹುಶಿಸ್ತೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಯೋಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್, ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇನ್ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸೇರಿದಂತೆ ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಿಂದ ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ಅಧ್ಯಯನ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಆಧುನಿಕ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ತಮ್ಮ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಅವುಗಳೆಂದರೆಃ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಶತಕೋಟಿಗಳು), ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗಿಂತ ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹತ್ತಾರು ಅಥವಾ ನೂರಾರು) ಗದ್ದಲ ಮತ್ತು ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಾಳಜಿಗಳು (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಆರೋಗ್ಯ ದಾಖಲೆಯ ಗೌಪ್ಯತೆ) ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಅನೇಕ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನ ಯೋಜನೆಗಳು ಅಂತಹ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ಅನೇಕ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಉದಾಹರಣೆಗಳೆಂದರೆಃ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಹೆಲ್ತ್ ರೆಕಾರ್ಡ್ಸ್ ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ ಸೈನ್ಸ್ ಟ್ರೈನಿಂಗ್ ಯುಎಸ್ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಆಫ್ ಹೆಲ್ತ್ (ಎನ್ಐಎಚ್) ನ ನ್ಯಾಷನಲ್ ಲೈಬ್ರರಿ ಆಫ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ ಎನ್ಐಎಚ್-ವ್ಯಾಪಕ ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆಃ ಸಾಮಾನ್ಯ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ವಿಷಯದ ಜ್ಞಾನ; ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಭಾಷೆಯ ಪರಿಣತಿ; ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ; ತಂಡ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ; ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ವಹಣೆ. ಜಾನ್ಸ್ ಹಾಪ್ಕಿನ್ಸ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಭಾಗವು ಪದವಿಪೂರ್ವ, ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಮತ್ತು ಪಿಎಚ್ಡಿ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪದವಿಪೂರ್ವ ಮತ್ತು ಪದವಿ ಎರಡೂ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನೀಡಿದ ಮೊದಲ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ ಇದಾಗಿದೆ. ಡಾರ್ಟ್ಮೌತ್ ಕಾಲೇಜಿನ ಗೀಸೆಲ್ ಸ್ಕೂಲ್ ಆಫ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಕ್ವಾಂಟಿಟೇಟಿವ್ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಸೈನ್ಸಸ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳು ಸ್ನಾತಕೋತ್ತರ ಮತ್ತು ಪಿಎಚ್ಡಿ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿವೆ. ಇಂಪೀರಿಯಲ್ ಕಾಲೇಜ್ ಲಂಡನ್ನ ಫ್ಯಾಕಲ್ಟಿ ಆಫ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ರಿಸರ್ಚ್ (ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್) ನಲ್ಲಿ ಎಂಆರ್ಇಎಸ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಮೌಂಟ್ ಸಿನೈನ ಇಕಾನ್ ಸ್ಕೂಲ್ ಆಫ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಸ್ಟರ್ ಆಫ್ ಸೈನ್ಸ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸ್ಟ್ಯಾನ್ಫೋರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ವಿಭಾಗವು ಅನೇಕ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇನ್ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ ಪದವಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು (ಎಂಎಸ್, ಪಿಎಚ್ಡಿ, ಮತ್ತು ಎಂಡಿ/ಪಿಎಚ್ಡಿ) ನೀಡುತ್ತದೆ. ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಎಕ್ಸೆಟರ್ಸ್ ಕಾಲೇಜ್ ಆಫ್ ಹೆಲ್ತ್ಕೇರ್ ಅಂಡ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಎಂಎಸ್ಸಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಇನ್ ಅಕಾಡೆಮಿಯಾ ಸ್ಕಾಲರ್ಲಿ ಜರ್ನಲ್ಸ್ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ಗೆ ಮೀಸಲಾಗಿರುವ ಮೊದಲ ಜರ್ನಲ್ 2018 ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾಯಿತು-ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ನ ವಾರ್ಷಿಕ ವಿಮರ್ಶೆ. ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ವಾರ್ಷಿಕ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಸಮಗ್ರ ತಜ್ಞರ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು, ಹಿಂಪಡೆಯಲು, ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಘಟಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ವಿಧಾನಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಜರ್ನಲ್ನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಬಯೋಇನ್ಫರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಬಯಾಲಜಿ, ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಇನ್ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ರಿಸರ್ಚ್ ಇನ್ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್, ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಇಮೇಜಿಂಗ್ ಇನ್ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್ನ ಉಪ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ಡೇಟಾಗೆ ಇನ್ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟಿಕ್ಸ್, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಸ್ಟಿಕಲ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿತ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ನಾಯಕರನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಜರ್ನಲ್ನ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. "ಇತರ ಜರ್ನಲ್ಗಳು ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಆದರೆ ಆರೋಗ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ನೇಚರ್ ಮೆಷಿನ್ ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ನಂತಹ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪ್ರಕಟಿಸುತ್ತವೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಗಳಿಲ್ಲದೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಅಂತಹ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಮೀಸಲಾಗಿರುವ ನಿಯತಕಾಲಿಕಗಳ ಉದಯವನ್ನು ಕಂಡಿದೆ, ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ದತ್ತಾಂಶ, ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಸೇರಿದಂತೆ ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆ ಮಾನವ ವಂಶವಾಹಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಡಿಎನ್ಎ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿದ ಹ್ಯೂಮನ್ ಜೀನೋಮ್ ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ (ಎಚ್ಜಿಪಿ), ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತಿರಲಿಲ್ಲ. ಮಾನವ ಜೀನೋಮ್ 6 ಶತಕೋಟಿಗೂ ಹೆಚ್ಚು ಡಿಎನ್ಎ ಬೇಸ್ ಜೋಡಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ, ಎಚ್ಜಿಪಿಯಲ್ಲಿನ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಗಣನೆಯ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಬೇಕಾಗಿದ್ದವು. ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡಿಎನ್ಎಯ ಸಣ್ಣ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಜೀನೋಮ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರು, ಮತ್ತು ಈ ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವೆ ಮಾತ್ರ 10,000 ಸಿಪಿಯು ಗಂಟೆಗಳಷ್ಟು ಸಮಯ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಬೃಹತ್ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ಜೋಡಣೆಯಂತಹ ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಹಂತಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದರು. ಬ್ಲಾಸ್ಟ್ನಂತಹ ಈ ಕೆಲವು ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಈಗಲೂ ಆಧುನಿಕ ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿ ವಿಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಎಚ್ಜಿಪಿಯಲ್ಲಿನ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡಿಎನ್ಎ ಓದುವ ದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಷಯಗಳ ಗೌಪ್ಯತೆ ಹಕ್ಕುಗಳಂತಹ ಗದ್ದಲದ ದತ್ತಾಂಶ ಸೇರಿದಂತೆ ಬಯೋಮೆಡಿಕಲ್ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಪರಿಹರಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು. 2004ರಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣಗೊಂಡ ಎಚ್. ಜಿ. ಪಿ. ಯು ಜೈವಿಕವಾಗಿ ಅಪಾರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರಿದೆ, ಮಾನವ ವಿಕಾಸದ ಮೇಲೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯವಾಗಿ, ಜೈವಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಜೆನೆಟಿಕ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜೀನ್ ಥೆರಪಿಯಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನದ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು