大数据的特点主要包括哪些?
500
2024-04-26
随着大数据技术的不断发展,其在医疗领域的应用也越来越广泛。以下是大数据对医疗发展的一些影响:
1. 个性化医疗:通过对大量的医疗数据进行分析,医生可以更好地了解患者的病史、症状和治疗方案等信息,从而为患者提供更加个性化的医疗服务。
2. 疾病预测和预防:大数据分析可以帮助医生发现疾病的模式和趋势,从而预测疾病的发生和传播,并采取相应的预防措施。
3. 医疗质量评估:通过对医疗数据的分析,医生可以评估医疗质量和治疗效果,发现医疗过程中的问题和不足,并及时进行改进。
4. 医疗资源优化:大数据分析可以帮助医院和卫生部门更好地了解医疗资源的分配和使用情况,从而优化医疗资源的配置,提高医疗效率和质量。
5. 医疗创新:大数据分析可以为医疗创新提供数据支持,帮助医生和研究人员更好地了解疾病的机制和治疗方法,从而推动医疗技术的发展和创新。
以我个人的就医体验为例,我曾经因为咳嗽去看医生。医生在询问了我的症状和病史后,通过大数据分析,发现我的症状与某种特定的疾病有关联。于是,医生为我进行了相应的检查和治疗,最终成功地治愈了我的咳嗽。这个例子说明了大数据分析在医疗领域的应用,可以帮助医生更加准确地诊断和治疗疾病,提高医疗质量和效率。
总的来说,大数据技术在医疗领域的应用可以帮助提高医疗质量和效率,降低医疗成本,改善患者的就医体验。同时,大数据也为医疗创新提供了新的机遇和挑战。
医疗保健中的大数据分析不再只是未来的一瞥。
医疗物联网和AI技术的发展已接近为临床研究和服务带来真正数字化转型的边缘。连接的医疗设备旨在改变患者数据的汇总,存储和利用方式。此外,人工智能将自身确立为医院工作流程优化,成本控制和疾病预防的关键。
也就是说,随着医疗行业对大数据分析家的需求快速增长,以及大数据在医疗保健中的重要性日益提高,当前是开始从事大数据分析事业的最佳时机。
但是大数据分析如何彻底改变医疗保健?
这里有5个对行业有重大影响的用例。
精密医学
如今,大数据分析具有彻底改变疾病诊断和治疗方式的潜力。怎么样?通过持续收集和分析患者数据。后者包括遗传数据,以及有关感染疾病,治疗方法和结果的信息。
这种系统的方法可以帮助确定最佳的药物和疗法。
这将减少伤害患者或使用治疗不足的机会。
此外,有关其生活方式和环境暴露的患者数据可以进一步确定引发某些疾病和状况的因素。此外,现在有高性能的基因组分析平台和工具,可将医疗领域的大数据分析确立为真正的革命。
Imec的GAP是利用大数据分析帮助医生做出明智的患者护理决策的一个例子。
基因组学应用平台“为医院进行基因组测序铺平了道路,以诊断和治疗遗传性疾病,并改善患有复杂疾病的新生儿的诊断和治疗。” 这当然是重大改进疾病预防的先决条件。另外,它表明大数据分析在医疗保健中的重要性日益提高。
工作流程和诊所绩效优化
还记得90年代的电视节目ER吗?在很多情况下,由于缺乏工作流程编排,医生和医护人员之间的紧张关系会非常危险。
确实,医疗机构的状况是动态的,而且常常是不可预测的。
此外,还有很多因素会影响生产率。例如,患者的需求,医院各个部门之间的协调,工作人员以及资源分配。
幸运的是,大数据分析现在可以通过基于云的工具和应用程序来帮助医疗保健提供者掌握所有流程的顶部。
例如,Aplacare的AI平台使用AI认知技术为每位患者创建“智能健康记录”。此外,它采用智能工作流程自动化来启用基于价值的护理(VBC),并在进度受到阻碍时实时找到最佳解决方案。因此,医疗保健中的大数据分析可促进有效的决策制定,从而提高护理质量并降低成本。
预防和控制医疗保健相关感染(HAI)
大数据分析在处理全球范围内最严重的公共卫生问题之一方面也起着至关重要的作用。即,医疗保健相关感染(HAI)。
根据欧洲疾病预防控制中心的数据,仅在欧盟,每年就有100,000名患者感染与医疗保健相关的感染。这些感染是每年成千上万死亡的直接原因。
中国呢?
疾病控制与预防中心报告说,2011年发生了约721,800例感染,约有75,000例患者在住院期间死于HAI相关并发症。
即使世界卫生组织有严格的协议,医院应遵循该协议以最大程度地减少HAI的风险,但如果不使用技术,则许多指南是无法遵循的。
幸运的是,大数据分析通过监视和实时报告为问题提供了宝贵的解决方案。
但是它是如何工作的呢?
例如,智能感染控制工具MONI链接到医疗机构的医疗文档系统。它会自动导入电子临床和实验室原始数据,并将其处理为监视信息。因此,MONI有助于以最少的员工干预来识别,监视和报告与医疗保健相关的感染。
在影响方面,基于此类报告的大数据分析研究可以真正预防HAI,仅在美国就可节省25–320亿美元。
赋予病人权力和共同决策
参与医疗保健决策不仅可以赋予患者权力,还可以带来更好的健康结果。
根据研究,积极参与医疗保健决策的人更有可能进行健康的行为,例如均衡饮食和定期运动。
而且,他们更有可能避免吸烟,坚持治疗并选择有助于改善医疗保健服务的临床研究。
当然,为了支持以患者为中心的护理,人们需要访问和控制自己的医疗保健数据。
这就是大数据分析发挥作用的地方。
例如,考虑健康数据聚合和集中化平台1upHealth。大数据分析在医疗保健行业中的应用https://www.aaa-cg.com.cn/data/2241.html它的革命性技术自动更新了有关用户的所有健康信息,包括新药和化验结果,并将其存储在一个地方。该平台还可以连接和存储来自Fitbit和Google Fit等可穿戴设备的数据。最后,您可以通过与医疗保健提供者共享数据来记录症状并管理病情。
有效地,医疗保健中的大数据分析使患者和提供者可以共同努力,以改善临床服务和幸福感。
远程医疗监控
欢迎来到远程医疗!
借助大数据分析,您很快就不必在医生办公室门前进行例行检查。现在,可穿戴式传感器和患者平板电脑可以跟踪您的康复进度,并在需要帮助时将您与护理团队联系起来。
此外,还有一些工具使医疗保健专业人员可以有效地远程监视患者状态的变化。
此类AI创新越来越多地用于监视心脏状况和糖尿病,因为如果有潜在危险状况的迹象,它们可以提醒患者和医护人员。
医疗保健中的大数据分析:结论
数据分析和人工智能已经迈出了迈向医疗服务质量显着提高的第一步。技术不断发展,相关成本逐渐降低。大数据分析必将成为未来医疗保健发展的重要组成部分。
但是,技术本身只是答案的一部分。
毕竟,医疗保健只在于协助专业人员并赋予人们管理其福祉的能力。因此,为了实现有意义的创新,大数据分析专家应该在对AI应用于个人和临床环境的深刻理解下,继续开发AI。
准备好迈向大数据分析事业的下一步了吗?
立即查看 完整的大数据分析计划。从我们的统计,数学和Excel课程开始,从基础知识入手。使用SQL,Python,R,Power BI和Tableau逐步积累经验。并通过Python中的机器学习,深度学习,信用风险建模,时间序列分析和客户分析来升级您的技能。仍然不确定要把对大数据分析的兴趣变成职业吗?
https://www.toutiao.com/i6813623962535199246/
相较人的决策而言,通过对医疗大数据的智能分析,在多条路径中高效选择找出最佳的决策路径,能有效提高医疗效率、降低医疗成本。大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。
1.汇总患者的临床记录和医疗保险数据集汇总患者的临床记录和医疗保险数据集,并进行高级分析,将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如,对医药企业来说,他们不仅可以生产出具有更佳疗效的药品,而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展,扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医学发展的速度。2.个性化治疗通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系,然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。个性化医学可以改善医疗保健效果,比如在患者发生疾病症状前,就提供早期的检测和诊断。很多情况下,病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样,部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案,或者根据患者的实际情况调整药物剂量,可以减少副作用。