大数据数据分析在医疗保健中的作用

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过去的一年教会了我们许多关于医疗保健行业的事情——尤其是大数据分析的非凡影响。随着医疗研究人员和临床医生收集了有关新冠肺炎的更多数据(从病毒各个变体的基因组序列，到不同人群症状的典型发展，再到各种干预措施的效果)，全球对这一流行病的反应变得更加智能和高效。

这是数据分析在医疗保健中的实际应用——随着世界变得越来越全球化，它将成为保持人口健康的一个越来越重要的策略。

让我们仔细看看数据分析在医疗保健中的一些应用。

更智能的诊断

有效的诊断取决于数据——从患者病历到对检查结果的解释，包括x光扫描。直到最近，这些数据的分析还取决于临床医生本人，以及他们跟上更广泛研究领域最新发展的能力。

医疗保健中的数据分析意味着可以对大量诊断信息进行分析和比较。这使得无论是在症状、检查结果还是扫描图像中都可以发现模式，并极大地扩展了主动诊断的机会。

个性化护理

就健康和医疗而言，一种治疗方案并不适合所有人，医疗保健领域的数据分析有助于推动量身定制的个性化方法。通过将不同干预措施对不同患者群体的有效性数据与单个患者的详细信息相结合，数据分析可以针对正确的治疗方案提出积极的建议。病史、身体状况甚至环境条件都可以被考虑，还有细微差别也可以被考虑，正如我们在过去一年中所看到的那样，比如影响个体的细菌或病毒的特定菌株。

可穿戴设备和连网设备

用于监测心率、步行或跑步步数、睡眠模式等关键健康指标的可穿戴设备已成为主流。但这种可穿戴设备对医疗保健的影响远远超出了让个人更好地跟踪自己的健康和福祉。

从连网设备收集的数据——无论是消费者可穿戴设备，还是诸如心率监测器、血压监测器、胰岛素探测器等更专业的设备，甚至诸如连网起搏器等植入设备，都可以让临床医生随时随地监测患者的健康状况。连网设备可以提供随时间推移个人健康状况的窗口，并且当特定指标达到令人担忧的水平时，可以向个人和护理人员发出警报提醒。

的确，通过这种方式，可穿戴和连网设备在社会护理领域有很多重叠，大数据分析的机会众多，可以监测老年人和弱势群体的健康状况，并主动识别他们何时可能需要更多的家庭支持。

未来的机会

为了利用这些影响，医疗保健组织以及提供这些影响的技术提供商需要优先考虑能够顺利有效地进行大数据分析的方法和基础设施。这意味着优先考虑集成和互操作性。医疗保健行业庞大而复杂，其硬件和软件来自众多不同的供应商。(来源物联之家网)这些技术越来越需要能够相互连接和共享数据。当数据孤立时，数据分析将无法有效工作。这还意味着要实现强大的数字健康平台，它可以有效地将来自多个不同来源的医疗保健数据汇集在一起，进行详细的分析，并将这些数据转化为切实可行的见解。

医疗保健领域的数据分析并不简单——数据集是复杂的、动态的，而且往往高度敏感——但正确的数据分析可以真正改变公共卫生。(编译iothome)

大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。 大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。