طول عمر 2 پیاپی 3 1403 03 30 Utilizing Big Data Analytics to Predict Healthspan Outcomes from Genomic Data استفاده از تحلیل‌های بیگ دیتا برای پیش‌بینی نتایج سلامت از داده‌های ژنومی 1 5 10.61838/kman.longevity.2.1.1 FA منصور عبدی استادیار، گروه روانشناسی بالینی، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه اراک، اراک، ایران Journal Article A vast amount of data is generated in various medical fields that can improve predictions and clinical decision-making. The use of big data analytics in medicine, especially in areas related to health and lifespan, can play a crucial role. This article examines the applications of big data in predicting health outcomes using genomic data. Big data analytics in medicine can play a vital role in predicting and managing diseases, improving clinical decision-making, and enhancing health outcomes. Combining genomic data with big data analytics can help identify complex patterns and provide personalized therapies. Given the high potential of this approach, further research is needed in this area to capitalize on available opportunities and address existing challenges. حجم وسیعی از داده‌ها در زمینه‌های مختلف پزشکی تولید می‌شود که می‌تواند به بهبود پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌گیری‌های بالینی کمک کند. استفاده از تحلیل‌های بیگ دیتا در پزشکی، به ویژه در زمینه‌های مربوط به سلامت و طول عمر، می‌تواند نقش حیاتی ایفا کند. این مقاله به بررسی کاربردهای بیگ دیتا در پیش‌بینی نتایج سلامت با استفاده از داده‌های ژنومی می‌پردازد. تحلیل‌های بیگ دیتا در پزشکی می‌تواند نقش حیاتی در پیش‌بینی و مدیریت بیماری‌ها، بهبود تصمیم‌گیری‌های بالینی و ارتقاء نتایج سلامت ایفا کند. استفاده از داده‌های ژنومی در ترکیب با تحلیل‌های بیگ دیتا می‌تواند به شناسایی الگوهای پیچیده و ارائه درمان‌های شخصی‌سازی شده کمک کند. با توجه به پتانسیل بالای این رویکرد، لازم است تحقیقات بیشتری در این زمینه انجام شود تا بتوان از فرصت‌های موجود بهره‌برداری کرد و چالش‌های موجود را برطرف نمود.

https://www.quarterlylongevity.com/index.php/longevity/article/download/16/10