大数据驱动医疗未来,让数字化医疗成为现实! 方子健康

大数据技术的应用能促进产业的发展，并且能帮助企业实现精准化营销。而大数据在医疗行业中的应用则能帮助医生更好的做出病情判断，也是疾病研究的重要依据。随着技术的进步，越来越多的医疗机构希望利用大数据分析、基因组学和其他诊断技术对医疗进行优化，以实现对患者个性化护理并获得更好的治疗效果。

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大数据引领医疗行业新变革

随着机器学习、图像分析和自然语言处理技术的进步，研究人员和机构获得了新的大数据工具来处理数据。这些强大的数据分析工具能够极大加速和优化医疗过程，使得患有罕见病和复杂疾病的患者获得更好的治疗。随着强大的大数据分析工具不断产生，我们现在正处于实现真正数字化医疗梦想的边缘。

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基于医疗大数据的应用方向

●临床决策支持

在不进行数据建立和分析时，难以在短时间内给患者制定合适的治疗方案。而当使用先进的分析工具对巨大患者基数进行观察分析时，可以建立相应模型，进而识别出不同治疗方法产生疗效的人群，从而为优化个性化治疗方案提供了可能。当一名新患者到达医院时，诊断实验室将他

们的症状与数百万名类似病人进行比较，并与治愈可能性最高的疗法相匹配。

●智能健康管理

医疗行业将会越来越注重体验和个性化服务，未来的医疗行业行为不仅仅是“看病就医”，而是用户深度参与自身的“健康管理”。利用大数据来源多样、跨地域跨行业、易于采集存储共享的特点，基于医疗大数据的智能健康管理能够满足医疗机构的患者的术后随访、慢病健康、远程医疗等需求。同时，智能可穿戴设备的发展对远程健康监控起到了更大的作用，不仅能监控某一时段的用户健康状态，还可面向用户提供全生命周期电子健康档案、实时监控分析、健康评估、疾病风险预警、个体化管理方案等应用服务。

●罕见病研究

由于罕见病患者病例数非常少，单个医院根本无法积累足够的诊断治疗经验，患有罕见病的患者常得不到快速准确的诊断，而即使被诊断出来，也很可能得不到相应治疗。分析汇总在多机构、多医院获得的大数据，有助于罕见病患者病症的诊断和治疗。例如，目前在自闭症诊断中，医生已经能够通过比较自闭症患者和非自闭症患者的基因组来“破解”各种自闭症相关的DNA代码。

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数字化转型

医疗大数据发展趋势分析

●预测干预：能够预测临床事件和后续干预措施将有助于卫生系统和组织更好地规划治疗方案。

●监测管理：在医疗领域，实时分析需要集中投入在管理患者上。随着预测引擎等分析工具的不断成熟，显示实时数据的医疗监测管理中心将发挥越来越大的价值。

●云处理：随着云处理技术变得更加可靠、成本更低，且能够使得用户相互连接以共享数据，医疗机构正逐步脱离本地软件和本地计算的限制。这意味着将有越来越多的个人和机构能够参与数据处理和数据分析，进而享受到更精确的医疗服务。

●数据分析：医疗机构可以通过网络访问功能强大的分析系统，这些互联网化的解决方案为针对医院独立开发的解决方案提供了替代方案。从效率和成本上都优于单个医院建立的孤立系统，且通用系统和解决方案能够惠及多个医院，更有利于成果的共享。

●健康管理：越来越多的医疗服务是在医院之外提供的。人们也习惯在健康相关APP中保存自己的记录。医疗服务将通过预测患者需要的服务，并使用健康管理系统来响应这些需求。

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机遇与挑战并存

随着科技的迅猛发展，全球超过90%的数据是近几年产生的，超过了以往数年的总和，这使得管理大数据成为所有行业的战略关键。医疗行业产生的数据也在急剧增多，因而产生了与管理分析这些数据所需的各种问题。

与以往医疗研究以“医患”为核心不同，现在“数据科学家”在医疗领域的角色将是关键而核心的。他们将开发、监测算法和模型，以便找到相关的解决方案，并提高分析数据质量。

与其他行业一样，医疗机构往往难以找到合适的专业分析人员，特别是那些在医疗领域有工作经验的专业人员。这些具有复合背景的人能够帮助他们从数据中提取更多的信息，为医院和企业提供更多的信息和指导，但是如何大量培训获得相关技术人员仍是一个巨大挑战。除数据分析人

员外，还要关注整个医疗流程的成员参与，加强临床医生和患者之间的合作，提高患者的参与度。