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大数据汲取回报的六个途径

作者:佚名     来源: Forbes点击数:769发布时间: 2020-05-19 11:04:19

标签: 大数据大数据分析大数据视频

医疗行业正从大数据中汲取回报的六个途径。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。对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

科技总是源源不断地改变着世界,人工智能和大数据正在结合起来,为人们提供各种好处,其中应用最广泛的可能要数医疗行业了。

大数据每天都在增长,这让医生们有机会了解更多有关科学、客户服务、服务等方面的知识。下面就是医疗行业从大数据中受益的几种主要方式,也许能给你的业务或者实践带来一些帮助和启发。

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1、 提高治疗成功率

现代医学每一年都在发展和改进,而大数据是每一天都在为医生们提供改善。

来自数据的信息可以让医生做出更准确的治疗决策。即使患者的病症很少见甚至是无法观察出来的,但大量信息仍然可以帮助医生正确地制定解决方案。

例如,Concentric Health正在使用一个健康平台帮助医生与患者合作,做出重要的健康决定,该平台主要为患者和临床医生提供决策指南,帮助双方更好地了解他们的选择和可能的结果。

如果没有可以使用的大数据,以及用来对数据进行分类的大数据分析工具,那么医生就无法预测结果。这将让患者陷入困境,直到能够获得所需的信息。

幸运的是,现在有很多可以轻松访问到的数据,从而有助于提高患病恢复率。

2、优化患者护理

所有医生都致力于为患者提供最好的护理,他们有成百上千名患者,因此很难达到这种护理水平。

大数据帮助解决了这个难题,大数据包含了每一项项治疗、检查、处方或手术的信息,医生可以使用分析工具对这些信息进行分类、梳理并更快速地实施下一步操作,帮助医生根据患者所患疾病或者受伤情况为患者确定适当的治疗方法。

例如,美国国立卫生研究院(NIH)最近公布了一项名为“All of Us”的计划,该计划旨在收集100万或更多患者的数据,包括医学影像、社会行为、患者疾病史、治疗方法甚至是未来几年的环境数据。

3、降低成本

如果医生给患者制定的治疗方案都不成功的话,那么医疗费用会迅速上升和累加,给患者带来数千美元的费用负担。

现在医生可以利用预测性数据和信息,最大程度上降低治疗失败的风险,这些数据和信息可以帮助医生正确地开出处方、实施手术或康复治疗,等等。

这样不仅患者可以节省大笔的费用,医疗企业也是如此。大数据产生的洞察为医疗服务提供商、医疗设备制造商和制药企业都带来了明显的优势:

  • 诊所和医院等提供商可以通过简化工作流程来改善患者护理,为患者节省更多时间,以更低的成本获得更好的结果。
  • 医疗器械制造商可以打造更好的创新产品,以更低的成本解决健康问题。
  • 大型制药企业可以改善研发,生产出更有效的药物,缩短生产时间并降低消费者的成本。

4、让用药更有效

任何医疗专家都会说,药物是非常“善变”的,需要不断调整剂量,以确保患者的最佳健康状况。

大数据从信息和患者两个方面解决了这个日益突出的难题。信息方面,医生可以根据他们得到的结果和效果来调整治疗计划。

他们在患者身上看到的体征有助于他们开出更准确的处方。例如,这些体征信息可能包括患者的饮食变化、情绪的明显变化、疼痛的加剧,血压的升高等等。

5、提高医疗安全

医患之间的个人信息交换是需要格外谨慎、需要保护的。

大数据分析很大程度上是一个警报系统,是医疗行业的预防性治疗资源。数据可以暴露任何可疑的问题。

这些问题可能是网络攻击、内部人员滥用、勒索软件、黑客攻击等等。

6、促进医疗行业信息共享

医生们乐于在医疗行业内分享信息,这对患者来说是一件幸事。

共享关于治疗方案的信息,能够让医生们评估患者的某些状况,并在更有效的基础上预测可能的结果,大量的信息有助于提高医疗预测的准确性。

从大数据中受益

大数据能让你受益匪浅,但你自己必须有一套计划。如果你是医疗提供商,那么以下步骤对你能否取得成功至关重要:

  • 思考你要解决哪些问题,并确定你的数据能否解决这些问题
  • 确定如何清理和整理数据
  • 制定周密的数据策略和数据治理政策
  • 确定合作伙伴,他们是数据分析方面的专家,可以为你提供所需的洞察

记住,要成为一个数据驱动型的组织,就应该触及组织中的每个人。因此,要准备好一系列员工再培训计划。做对了,你就可以很好地改善医疗护理的质量。

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)。

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