醫療大數據行業前景如何？

醫療保健中的大數據分析不再只是未來的一瞥。

醫療物聯網和AI技術的發展已接近為臨床研究和服務帶來真正數字化轉型的邊緣。連接的醫療設備旨在改變患者數據的匯總，存儲和利用方式。此外，人工智能將自身確立為醫院工作流程優化，成本控制和疾病預防的關鍵。

也就是說，隨著醫療行業對大數據分析家的需求快速增長，以及大數據在醫療保健中的重要性日益提高，當前是開始從事大數據分析事業的最佳時機。

但是大數據分析如何徹底改變醫療保健?

這里有5個對行業有重大影響的用例。

精密醫學

如今，大數據分析具有徹底改變疾病診斷和治療方式的潛力。怎么樣?通過持續收集和分析患者數據。后者包括遺傳數據，以及有關感染疾病，治療方法和結果的信息。

這種系統的方法可以幫助確定最佳的藥物和療法。

這將減少傷害患者或使用治療不足的機會。

此外，有關其生活方式和環境暴露的患者數據可以進一步確定引發某些疾病和狀況的因素。此外，現在有高性能的基因組分析平臺和工具，可將醫療領域的大數據分析確立為真正的革命。

Imec的GAP是利用大數據分析幫助醫生做出明智的患者護理決策的一個例子。

基因組學應用平臺“為醫院進行基因組測序鋪平了道路，以診斷和治療遺傳性疾病，并改善患有復雜疾病的新生兒的診斷和治療。” 這當然是重大改進疾病預防的先決條件。另外，它表明大數據分析在醫療保健中的重要性日益提高。

工作流程和診所績效優化

還記得90年代的電視節目ER嗎?在很多情況下，由于缺乏工作流程編排，醫生和醫護人員之間的緊張關系會非常危險。

確實，醫療機構的狀況是動態的，而且常常是不可預測的。

此外，還有很多因素會影響生產率。例如，患者的需求，醫院各個部門之間的協調，工作人員以及資源分配。

幸運的是，大數據分析現在可以通過基于云的工具和應用程序來幫助醫療保健提供者掌握所有流程的頂部。

例如，Aplacare的AI平臺使用AI認知技術為每位患者創建“智能健康記錄”。此外，它采用智能工作流程自動化來啟用基于價值的護理(VBC)，并在進度受到阻礙時實時找到最佳解決方案。因此，醫療保健中的大數據分析可促進有效的決策制定，從而提高護理質量并降低成本。

預防和控制醫療保健相關感染(HAI)

大數據分析在處理全球范圍內最嚴重的公共衛生問題之一方面也起著至關重要的作用。即，醫療保健相關感染(HAI)。

根據歐洲疾病預防控制中心的數據，僅在歐盟，每年就有100,000名患者感染與醫療保健相關的感染。這些感染是每年成千上萬死亡的直接原因。

中國呢?

疾病控制與預防中心報告說，2011年發生了約721,800例感染，約有75,000例患者在住院期間死于HAI相關并發癥。

即使世界衛生組織有嚴格的協議，醫院應遵循該協議以最大程度地減少HAI的風險，但如果不使用技術，則許多指南是無法遵循的。

幸運的是，大數據分析通過監視和實時報告為問題提供了寶貴的解決方案。

但是它是如何工作的呢?

例如，智能感染控制工具MONI鏈接到醫療機構的醫療文檔系統。它會自動導入電子臨床和實驗室原始數據，并將其處理為監視信息。因此，MONI有助于以最少的員工干預來識別，監視和報告與醫療保健相關的感染。

在影響方面，基于此類報告的大數據分析研究可以真正預防HAI，僅在美國就可節省25–320億美元。

賦予病人權力和共同決策

參與醫療保健決策不僅可以賦予患者權力，還可以帶來更好的健康結果。

根據研究，積極參與醫療保健決策的人更有可能進行健康的行為，例如均衡飲食和定期運動。

而且，他們更有可能避免吸煙，堅持治療并選擇有助于改善醫療保健服務的臨床研究。

當然，為了支持以患者為中心的護理，人們需要訪問和控制自己的醫療保健數據。

這就是大數據分析發揮作用的地方。

例如，考慮健康數據聚合和集中化平臺1upHealth。大數據分析在醫療保健行業中的應用https://www.aaa-cg.com.cn/data/2241.html它的革命性技術自動更新了有關用戶的所有健康信息，包括新藥和化驗結果，并將其存儲在一個地方。該平臺還可以連接和存儲來自Fitbit和Google Fit等可穿戴設備的數據。最后，您可以通過與醫療保健提供者共享數據來記錄癥狀并管理病情。

有效地，醫療保健中的大數據分析使患者和提供者可以共同努力，以改善臨床服務和幸福感。

遠程醫療監控

歡迎來到遠程醫療!

借助大數據分析，您很快就不必在醫生辦公室門前進行例行檢查。現在，可穿戴式傳感器和患者平板電腦可以跟蹤您的康復進度，并在需要幫助時將您與護理團隊聯系起來。

此外，還有一些工具使醫療保健專業人員可以有效地遠程監視患者狀態的變化。

此類AI創新越來越多地用于監視心臟狀況和糖尿病，因為如果有潛在危險狀況的跡象，它們可以提醒患者和醫護人員。

醫療保健中的大數據分析：結論

數據分析和人工智能已經邁出了邁向醫療服務質量顯著提高的第一步。技術不斷發展，相關成本逐漸降低。大數據分析必將成為未來醫療保健發展的重要組成部分。

但是，技術本身只是答案的一部分。

畢竟，醫療保健只在于協助專業人員并賦予人們管理其福祉的能力。因此，為了實現有意義的創新，大數據分析專家應該在對AI應用于個人和臨床環境的深刻理解下，繼續開發AI。

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