Science & Engineering: Electronic Medical Records, Big Data in Healthcare & More

[04.14.15]

Science & Engineering News: Electronic Medical Records, Big Data in Healthcare & More

Digital Medicine & Digital Healthcare: Electronic Medical Records (EMR)

“In one month, the electronic monitors in our five intensive care units, which track things like heart rate and oxygen level, produced more than 2.5 million alerts. It’s little wonder that health care providers have grown numb to them. [Health parameter Tuning]

… Improvements will come with refinement of the software. Today’s health care technology has that Version 1.0 feel, and it is sure to get better.

… Changes in the work force and culture … federal policies that promote the seamless sharing of data between different systems in different settings … Reimagine how our work can be accomplished in a digital environment.”

Digital Medicine & Digital Healthcare: Big Data

“Big-data efforts under way in health care include Optum Labs, a collaboration between UnitedHealth Group and the Mayo Clinic, in which researchers mine clinical and insurance data in search of micro-patterns that give clues to early indicators of disease and help to tailor treatments.

Precision Medicine, an initiative announced by President Barack Obama earlier this year, will combine genetic data with information from fitness trackers.”

Electronic Medical Records (EMR) & Molecular Medicine #AtMyVentures

#DigitalMedicine  #MolecularMedicine

  1. Database Interoperability: What is required: Common Standards & Protocols. Medical Database Ontology. Future Scenario: Whichever Physician you choose, your Doctor can instantly access all your previous Health records; provided, you give permission to the Doctor (on a selective basis if you want to keep some of your records Private – “The Privacy Factor”). Plus Privacy from Insurance Companies.
  2. Cloud Storage: So that any healthcare provider can access patient record.
  3. Health Parameter Tuning: So that EMR generate accurate alerts.
  4. Personalized Medicine: Personalized Medicine will be “adaptive” in the sense that the EMR system will “continuously” monitor and tune dosages of drugs, etc and hence “personalize” treatment for each individual patient.  
  5. Merging of Medical Big Data & Molecular Medicine: Molecular Medicine will reach a point when Doctors can adapt treatments and predict in advance the effects (in body) of dosage changes “accurately”.

Latest From Science & Engineering, Medicine & Innovation [03.03.15]

 

Google

 

Digital Car

“NXP Semiconductor Inc. agreed to buy Texas-based Freescale Semiconductor Inc. in a cash-and-stock deal valued at about $11.8 billion. The purchase would vault Netherlands-based NXP to No. 1 supplier of chips for cars.”

 

Deep Learning  #DeepLearning  #MachineLearning  #BigData

 

Mobile Computing

Latest From Science & Engineering, Medicine & Innovation [02.24.15]

BioEngineering   Biotech

“As a drug, an mRNA would supply the biological instructions for producing a protein inside cells.

Therapeutic gene-silencing RNAs inhibit damaging proteins from being made in the body.

Hurdles: Innate immune response. Unstable Molecule.”

 

“Venture capital investment in U.S. life sciences companies (Second biggest category for venture investment after software) soared 29 percent in 2014 from the year before, reaching $8.6 billion, the highest level since 2007.”

 

Big Data

“Data mining Wikipedia people reveals some surprising differences in the way eastern and western cultures identify important figures in history, say computational anthropologists.

The top five in the English language version are George W Bush, William Shakespeare, the Victorian biographer Sidney Lee, Jesus Christ and Charles II of England.”

Latest From Science, Technology, Medicine & Innovation [12.16.14]

What’s In Today

  • GeoEngineering
  • Cloud Computing
  • Big Data / Visualization
  • Artificial Intelligence
  • Smart Home
  • BioEngineering & Translational Medicine
  • Wealth Generation from unused / under-used Public / Private Resources
    • Sharing Economy
    • Increasing Efficiency
  • Smart Retail



GeoEngineering

GeoEngineering could be applied to

  • Deal with Climate Change
  • Predict and Control Natural Disasters

 



“Experiments designed to learn more about ways of geoengineering the climate should be allowed to proceed

SHINY things absorb less heat when left in the sun. This means that if the Earth could be made a little shinier it would be less susceptible to global warming. Ways to brighten it, such as adding nanoscale specks of salt to low clouds, making them whiter, or putting a thin haze of particles into the stratosphere, are the province of “geoengineering”. The small band of scientists which has been studying this subject over the past decade or so has mostly been using computer models. Some of them are now proposing outdoor experiments—using seawater-fed sprayers to churn out particles of the exact size needed to brighten clouds, or spewing sulphur particles from underneath a large balloon 20km up in the sky ….”

“Scientific studies of techniques for deliberately modifying the climate are getting ready to move out of the laboratory”

Cloud Computing

“The developer tools of Microsoft’s Azure cloud service are superior, he says, and he likes its personalized customer service.

“The Battle in Seattle.” (Microsoft vs Amazon in Cloud Computing)

Synergy Research Group puts Amazon’s share of the $14.5 billion worldwide market for cloud infrastructure services at 27 percent as of this year’s third quarter, down slightly from 28 percent the year before, while Azure’s has climbed three percentage points to 10 percent“It’s clearly a two-horse race now”

Azure now supports seven versions of Linux

Microsoft is also trying to recruit customers among the young Web companies that are Amazon’s main market. It offers members of some tech accelerators or incubators $5,000 a month of Azure services at no cost for up to a year.

Microsoft’s Guthrie says salespeople sign up more than 10,000 Azure customers each week.



Big Data / Visualization

 
 
 
Artificial Intelligence

 

 

“DeepMind researchers showed off software that had learned to play three classic Atari games – Pong, Breakout and Enduro – better than an expert human. 

DeepMind had made use of a newly fashionable machine learning technique called deep learning, which involves processing data through networks of crudely simulated neurons. But it had combined deep learning with other tricks to make something with an unexpected level of intelligence.

DeepMind had combined deep learning with a technique called reinforcement learning,

Hassabis dreams of creating “AI scientists” that could do things like generate and test new hypotheses about disease in the lab. When prodded, he also says that DeepMind’s software could also be useful to robotics.”

“Richard Socher is trying to bring A.I. tools to a larger audience. A Stanford Ph.D., Socher in 2009 helped create ImageNet, a set of benchmarks that A.I. researchers use to compare their image-recognition software in an annual online competition.

[Applications of text- and photo-recognition Software:]

MetaMind taught its software to study mammograms and incorporate doctors’ reports, to identify evidence of breast cancer, for a radiology company. For a consumer electronics company, it wrote an algorithm that could recognize foods based on cell phone photos; … it’s working on ways to count calories looking at images.

MetaMind is also working to help a financial-services firm evaluate the risk of a stock selloff by scanning corporate financial disclosures, and to help a customer-retention company identify online interactions that suggest when a retailer needs to reach out to an angry customer


Most A.I. programs can’t scan written and visual media at once


Matthew Zeiler, the CEO of image-focused A.I. startup Clarifai in New York, says his company has been most focused on “real-world applications” such as tracking brands in social media photos or scanning security footage for incidents


According to the ImageNet benchmarks Socher designed—MetaMind’s software correctly classifies objects 92.4 percent of the time; based on the results from this year’s ImageNet competition, that’s second only to Google.”

 
 
Smart Home

“Samsung, Apple (AAPL), and Google (GOOG) are all envisioning a world where things such as mobile devices and household goods surrounding us will speak to each other,”

 
 

BioEngineering & Translational Medicine






Wealth Generation from unused / under-used Public / Private Resources
Sharing Economy
Increasing Efficiency

“WeWork Companies Inc., a provider of shared office space, believes it can be as transformational to its industry as upstarts like Airbnb Inc. and Uber Technologies Inc. are in travel and transportation.”




Smart Retail

“Testing ‘Buy Now’ Button, Other Enhancements to Build Online Commerce Site”

Application Of Data Analytics, Mining, Machine Learning & Network Science To Election Campaign Strategy

Application Of Data Analytics, Data Mining, Machine Learning & Network Science To Election Campaign Strategy


Analysis Of Political Survey Data

  • Rows contain data of each participant in the survey (Age, M/F, Area, Profession, Which candidate are you going to vote for, Why, Which party did you vote for in 2008 Election, Why did you vote for that candidate, Which party did you vote for in 2001 Election). 
  • Columns are features.
  • The goal of Data Analysis is to group voters together to determine strategies. 
    • Our candidate is weak in that particular area of his constituency.
      • How do we win votes using our network map?
    • Our candidate is weak among that particular age group of his constituency.
    • Our candidate is weak among people belonging to that particular profession of his constituency.
      • What social initiatives can we take for people belonging to that particular profession? 
    • Swing voters – x% of total voters. 
      • People who voted for candidates from different parties in 2001 and 2008 Elections.
    • For people belonging to that profession, the reason behind candidate preference is “X”.
      • From answers to our survey question – “Why did you vote for that candidate?” 
    • For people belonging to that age group (say, young generation), the reason behind candidate preference is “Y”.
      • What can we do to win the votes of this age group? Look at the reason
  • Usage of Machine Learning Algorithms for extraction of patterns from Data.
    • Decision Tree Learning can be utilized for predicting candidate preference of a particular voter from the voter’s features. 
      • A Decision Tree might learn, for example, if a voter 
        • 18 < age < 35
        • area = “X”
        • is a Male
      • Then, he will vote for “Nagorik Shakti”. 




Usage Of Network Map

নাগরিক শক্তির সোশ্যাল মিডিয়া স্ট্রাটেজি

নাগরিক শক্তির Website

  • মেম্বারশিপ ফর্ম – SMS verification; চাইলে ফেইসবুক আকাউন্ট লিঙ্ক জুড়ে দিতে পারেন। কোন কোন ক্ষেত্রে দক্ষতা-আগ্রহ, দেশের জন্য কোন ক্ষেত্রে ভূমিকা রাখতে চান, দলের সদস্য হিসেবে কিভাবে ভূমিকা রাখতে চান, দলের কোন অঙ্গ সংগঠনের সাথে যুক্ত হতে চান। কাগজের ফর্ম পূরণ করেও মেম্বার হিসেবে যোগ দেওয়া যাবে।
  • মতামত ফর্ম – দলের জন্য, দেশের কল্যাণে যে কোন মতামত।  
  • Blog (Anyone can submit; Moderation) সাইট ব্লগে প্রত্যেকের চিন্তা ভাবনা, প্রত্যাশা প্রকাশ করার সুযোগ দেওয়া হবে।
  • Forum on different topics. বিভিন্ন বিষয়ে আলাদা আলাদা থ্রেডে আলোচনা। আপাতত ফোরাম হবে অনলাইনে মতামত জানানোর মূল মাধ্যম। পরবর্তীতে তরুণদের মতামত নিয়ে বিভিন্ন ফিচার সমৃদ্ধ অনলাইন প্ল্যাটফর্ম গড়ে তোলা হবে।  
  • Video (Youtube API), Image Gallery
  • News, Links
  • Mobile Optimized (m.nagorikshakti.org) গ্রামে সবাই ফোন ব্যবহার করে এক্সেস করবে।
  • Facebook / Google+ / Twitter login for commenting, forums etc. সবাই পড়তে পারবে, কিন্তু সাইটে কমেন্ট করতে / মতামত দিতে ফেইসবুক লগইন। (তা নাহলে স্প্যাম, উদ্দেশ্য প্রণোদিত কমেন্ট – অ্যাডমিন মডারেশান এর পর পাবলিশ) 
  • Development: Drupal, WordPress, phpBB – (quick setup, bug-free code) 
  • স্বপ্নের বাংলাদেশের ভিডিও
  • সিকিউরিটি


Facebook

  • বাংলাদেশের ৫০ লক্ষের উপর মানুষ বর্তমানে Facebook ব্যবহার করে। তার চেয়েও বড় কথা – এই সংখ্যা অত্যন্ত দ্রুতগতিতে বাড়ছে। ব্যবহারকারীর সংখ্যা এক কোটিতে পৌঁছাতেও খুব বেশি সময় লাগবে না। 
  • Facebook Page
  • Facebook Groups: তরুণ তরুণীরা সবচেয়ে বেশি উৎসাহ নিয়ে কাজ করবে। তরুণ তরুণীদের মাঝ থেকেই ভবিষ্যৎ নেতৃত্ব গড়ে উঠবে। টীম গড়ে তুলতে হবে। সবাই একসাথে বসে মিটিং এর পাশাপাশি যাতে ভার্চুয়ালি একসাথে কাজ করতে পারে, সাজেশান দিতে পারে, যোগাযোগ দিতে পারে সে লক্ষ্যে বাবস্থা – “ফেইসবুক গ্রুপ”। 
  • Image with Quotes (বেশি User পড়ে); নাগরিক শক্তি, প্রতীক – বই trademarked। লেখাগুলো ভাগ করে ইমেইজ হিসেবে শেয়ার দেওয়া হবে (দলের নাম, প্রতীক থাকবে ইমেইজে) – সবাই পড়বে, লাইক – শেয়ার দিবে এবং এভাবে ছড়িয়ে পড়বে। বড় একটা লেখায় অনেক গুরুত্বপূর্ণ কথা থাকলে অনেক সময় কিছু না কিছু অমনোযোগের কারণে মিস হয়ে যায়। কারও মনে একটা অংশ দাগ কাটে, অন্য কারও মনে আরেকটা অংশ। দুচার লাইনের ছোট ছোট লেখা পুরোটা সবাই মনোযোগ দিয়ে পড়ে।  
  • ডিজিটাল মিডিয়া / সামাজিক যোগাযোগ মাধ্যম, তারুণ্য। স্বপ্নের বংলাদেশের ভিডিও (দলের নাম, প্রতীক) -> লিংকঃ ফেইসবুক, ইউটিউব পেইজ, ওয়েব সাইট। দলটা আমাদের সবার। সবার মতামতের ভিত্তিতেই পরিচালিত হবে দল এবং দেশ। স্বপ্নের বাংলাদেশ গড়ে উঠবে তারুণ্যের শক্তিতে। তরুণদের জন্য প্ল্যাটফর্ম গড়ে দেওয়া হবে যাতে তারা বিভিন্ন কল্যাণমুখী, উদ্ভাবনী উদ্যোগ নিতে পারে।
  • পরবর্তীতে বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ Occasion এ বিভিন্ন গুরুত্বপূর্ণ ইস্যুতে একই সময়ে সবাই একই Profile Pic এবং Status দিবেন।
  • তরুণরা সোশ্যাল মিডিয়ায় সকল অন্যায় অবিচারের বিরুদ্ধে প্রতিবাদী কণ্ঠস্বর হিসেবে ভূমিকা পালন করবেন। মানুষের চাওয়া পাওয়া তুলে ধরবেন।  


Twitter

  • International Audience
  • Hashtag: #Nagorik


Youtube

  • Youtube Channel: স্বপ্নের বাংলাদেশের ভিডিও, দেশ নিয়ে ভিডিও, দলীয় কর্মকাণ্ডের ভিডিও
  • পুরো ভিডিও; ছোট ক্লিপ্স (বেশি মানুষ দেখবে)


Video Media

  • স্বপ্নের বাংলাদেশের ভিডিও, দেশ নিয়ে ভিডিও, দলীয় কর্মকাণ্ডের ভিডিও। 
  • সেল ফোনের মাধ্যমে সারা দেশের মানুষের কাছে ছরিয়ে পড়বে।
  • পুরো ভিডিও; ছোট ক্লিপ্স (বেশি মানুষ দেখবে)
  • তরুণরা ভিডিও তৈরি করে আপলোড করবে। 
    • দেশে এবং প্রবাসীদের মাঝে ২০১৪ ক্রিকেট বিশ্বকাপ উপলক্ষে ফ্ল্যাশ মব তৈরি নিয়ে আলোড়ন থেকে ধারণা করা যায় এটা সাড়া ফেলবে।
    • তরুণদের কাছে “স্বপ্নের বাংলাদেশ” এর ভিডিও চিত্র / শর্ট ডকুমেন্টারি আহবান করা যায়। আমরা জানতে চাই, দেশ নিয়ে তরুণদের ভাবনা। জানতে চাই, তরুণরা স্বপ্নের বাংলাদেশে কি কি দেখতে চান। তরুণরা টীম গঠন করে তাদের সৃজনশীলতা দিয়ে স্বপ্নের বাংলাদেশ কেমন হবে তার একটা চিত্র ফুটিয়ে তুলে প্রস্তাব দেবেন। সবচেয়ে ভাল প্রস্তাবগুলোকে টীমের সক্ষমতা বিবেচনায় নিয়ে স্পন্সরের মাধ্যমে ফান্ড দেওয়া হবে। ফান্ড দিয়ে বাছাইকৃত টিমগুলো ভিডিও চিত্র / শর্ট ডকুমেন্টারি তৈরি করবেন। সেরাদের মাঝে পুরস্কার বিতরণ করা হবে। সেরা ক্লিপ্স / ডকুমেন্টারিগুলো আমরা নাগরিক শক্তির ওয়েবসাইটে রাখব। ফেইসবুক, ইউটিউব, ফোন এর মাধ্যমে ছড়িয়ে দেব। আমাদের দলের নির্বাচনী ইশতেহারে কোন কোন প্রস্তাব অন্তর্ভুক্ত করা যায় তা পর্যালোচনা করা হবে। সবচেয়ে বড় কথা – আমাদের সর্বোচ্চ প্রচেষ্টা থাকবে নতুন প্রজন্মের স্বপ্নগুলো বাস্তবায়নে। [2] 


Google+

  • Google+ Page
  • Google+ Community


E-Mail

  • সবাই যাতে মতামত জানাতে পারে সেজন্য বেশ কয়েকটি ই-মেইল অ্যাড্রেস। 


Mobile

  • Quick polling; survey 
    • যে কোন বিষয়ে দ্রুত জনগণের মতামত নিতে ব্যবহার। 
  • SMS
    • SMS Server.
  • People should be given the opportunity to express their opinions.  
  • বেশ কয়েকটা নাম্বার। তথ্য দেওয়ার জন্য, মতামত নেওয়ার জন্য।  

Database, Data Analytics & Mining

  • জনগণের আশা আকাঙ্খা সমস্যা প্রত্যাশা লিপিবদ্ধ করতে হবে। আমরা এ লক্ষ্যে নিজস্ব ডেটাবেইস গড়ে তুলব। ডেটাবেইসে 
    • বাংলাদেশ বিষয়ক সব তথ্য 
    • জনগণের আশা-আকাঙ্খা সমস্যা মতামত 
    • বিভিন্ন সার্ভেই রেসাল্ট 
    • আমাদের বিভিন্ন নেটওয়ার্ক 
    • সোশ্যাল মিডিয়া ডেটা
    • প্রতিটি নির্বাচনী এলাকায় দলীয় অবস্থান, প্রার্থীর অবস্থান, নির্বাচনী ফান্ডের হিসাব ইত্যাদি থাকবে। 
  • ডেটা এর উপর ডেটা অ্যানালাইসিস (Data Analysis), স্ট্যাটিস্টিক্যাল অ্যানালাইসিস (Statistical Analysis) হবে, সার্চ (Search) করার বাবস্থা থাকবে। [3]
  • নেটওয়ার্ক ম্যাপ করা 
    • আমাদের নেটওয়ার্কে কারা আছেন 
    • যারা নেটওয়ার্কের বাইরে আছেন তাদের কিভাবে নেটওয়ার্কের মাঝে থাকাদের দিয়ে জয় করা যায়। (নাগরিক শক্তির প্রচার জনগণের মাধ্যমে হবে – যারা আমাদের উপর আস্থা রেখেছেন, তারাই বাকিদের ঐক্যবদ্ধ হতে অনুপ্রাণিত করবেন।) 
    • দায়িত্ব ভাগ করে দেওয়া।



    রেফরেন্স

    Distributed Data Processing Frameworks

    Distributed Data Processing Frameworks