中國人口眾多，醫療資源分佈不均，醫療行業面臨著前所未有的巨大壓力。在慢病高發的今天，中國醫療衛生事業從未遇到如此多的挑戰。但與此同時，我們也可以欣喜地看到，隨著移動網際網路、大資料、雲計算等多領域技術與醫療領域跨界融合，新興技術與新服務模式快速滲透到醫療各個環節，並讓人們的就醫方式出現重大變化，也為中國醫療帶來了新的發展機遇。

雲計算、大資料對醫療行業發展有強勁的促進作用。雲計算和大資料的應用可以整合各種醫療資料，透過對這些資料的合理安排，進而做更好的資料背景分析，利用這些分析，可以為患者提供一個更精細、更細緻的醫療方案。醫學是一個詢證科學或稱之為實踐科學，很多知識都是透過經驗積累出來的，而經驗最直觀最客觀的體現就是資料，所以，這對整個醫療的發展有非常好的促進作用。

醫院裝置之間的互聯互通，檢驗、影像、超聲等資料的相互之間的使用，在醫院早已經成為常規的診療手段，診斷一個病人，需要影像資料、病理報告、檢驗資料、超聲情況等等資料的綜合分析，利用資訊化手段，把這麼多綜合資料整理的更細緻，梳理的更縝密，這個就是在原來傳統醫療基礎上的一個整合和提升。

網際網路高新技術的發展，催生了新的醫療構架和服務模式。智慧醫療就是基於新的技術和在大資料背景下一個新技術的應用。我們把很多的原資料進行整合，得出一些有經驗的東西，再透過新技術整合到醫療計劃中去。例如醫療聯合體的出現，實質上是一個醫生群體的行為，政策鼓勵醫生群體走出醫院，把技術帶出去。也可以借用一些先進的技術手段，比如遠端會診、遠端門診這樣的醫療服務模式來實現。醫院原來是一個傳統的模式，以前很多都是醫院看門診，然後辦理住院，手術治療等等，現在隨著新技術的加入，針對老百姓看病，做出了一些服務模式的改變，目前有的醫院開展了遠端會診和遠端門診這樣的服務，像功能神經外科、癲癇外科、癲癇內科、腦血管外科、神經腫瘤外科、小兒神經外科、脊髓脊柱神經外科、神經腫瘤化療、神經內科都向全國各地區的醫療服務機構開放了遠端服務。遠端診療既增加醫院為患者提供醫療服務的渠道，也大大方便當地患者就醫看病。

除此之外，有的醫院還開展了遠端專科診斷、遠端教育、培訓，遠端預約及轉診等，還透過一些資料分析，資料的整合，實時的給一些相關的病友或人群，提供健康服務資訊。

未來醫療行業的發展方向是要實現“健康中國”。健康中國的概念其實還是說老百姓的健康。醫療服務的核心就是服務於老百姓的健康，不僅僅是把疾病的治療放中心，而且要重視疾病的預防、健康管理等等。藉助智慧醫療新的技術手段、日新月異的IT技術，國家配套相應的政策，醫生的職業技能和醫院的服務功能都得到更好的延伸，能為老百姓提供最簡潔、最便捷的醫療服務。

　　醫療保健中的大資料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。連線的醫療裝置旨在改變患者資料的彙總，儲存和利用方式。此外，人工智慧將自身確立為醫院工作流程最佳化，成本控制和疾病預防的關鍵。

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

　　但是大資料分析如何徹底改變醫療保健?

　　這裡有5個對行業有重大影響的用例。

　　精密醫學

　　如今，大資料分析具有徹底改變疾病診斷和治療方式的潛力。怎麼樣?透過持續收集和分析患者資料。後者包括遺傳資料，以及有關感染疾病，治療方法和結果的資訊。

　　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資料可以進一步確定引發某些疾病和狀況的因素。此外，現在有高效能的基因組分析平臺和工具，可將醫療領域的大資料分析確立為真正的革命。

　　Imec的GAP是利用大資料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，並改善患有複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，它表明大資料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最佳化

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

　　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，大資料分析現在可以透過基於雲的工具和應用程式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建立“智慧健康記錄”。此外，它採用智慧工作流程自動化來啟用基於價值的護理(VBC)，並在進度受到阻礙時實時找到最佳解決方案。因此，醫療保健中的大資料分析可促進有效的決策制定，從而提高護理質量並降低成本。

　　預防和控制醫療保健相關感染(HAI)

　　大資料分析在處理全球範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資料，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於HAI相關併發症。

　　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，大資料分析透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，智慧感染控制工具MONI連結到醫療機構的醫療文件系統。它會自動匯入電子臨床和實驗室原始資料，並將其處理為監視資訊。因此，MONI有助於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，基於此類報告的大資料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菸，堅持治療並選擇有助於改善醫療保健服務的臨床研究。

　　當然，為了支援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資料。

　　這就是大資料分析發揮作用的地方。

　　例如，考慮健康資料聚合和集中化平臺1upHealth。大資料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使用者的所有健康資訊，包括新藥和化驗結果，並將其儲存在一個地方。該平臺還可以連線和儲存來自Fitbit和Google Fit等可穿戴裝置的資料。最後，您可以透過與醫療保健提供者共享資料來記錄症狀並管理病情。

　　有效地，醫療保健中的大資料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。

　　遠端醫療監控

　　藉助大資料分析，您很快就不必在醫生辦公室門前進行例行檢查。現在，可穿戴式感測器和患者平板電腦可以跟蹤您的康復進度，並在需要幫助時將您與護理團隊聯絡起來。

　　此外，還有一些工具使醫療保健專業人員可以有效地遠端監視患者狀態的變化。

　　此類AI創新越來越多地用於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。

　　醫療保健中的大資料分析：結論

　　資料分析和人工智慧已經邁出了邁向醫療服務質量顯著提高的第一步。技術不斷髮展，相關成本逐漸降低。大資料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，醫療保健只在於協助專業人員並賦予人們管理其福祉的能力。因此，為了實現有意義的創新，大資料分析專家應該在對AI應用於個人和臨床環境的深刻理解下，繼續開發AI。

　　準備好邁向大資料分析事業的下一步了嗎?

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