京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
读懂大数据医疗,这九张图就够了
大数据为医疗保健行业带来了巨大的进步。在过去的几十年中,大数据已经深深地影响了每一个企业,包括医疗保健行业。除了作为一个行业的流行语以外,大数据可以为医疗保健工作者和消费者带来怎样的成功呢?笔者用九张图来告诉你
人们都想选择个性化的健康医疗,为了实现这个目标,我们必须让大数据参与到破译和分析个人的所思、所需中。除了作为一个行业的流行语以外,大数据可以为医疗保健工作者和消费者带来怎样的成功呢?
下面的信息图是由Evariant公司建立的,这些图阐述了当大数据被有效地管理时将会带来的趋势和利益(Evariant是一家领先的为医院提供大数据服务的公司)。
大数据为医疗保健行业带来了巨大的进步。在过去的几十年中,大数据已经深深地影响了每一个企业,包括医疗保健行业。如今,大量的数据可以让医疗保健更加高效,更加个性化。
大数据是怎样改变这个行业的?大数据的有效利用可以为医疗保健行业增值3亿美元。
提高效益和减少废物
为医院、医疗系统和医疗办公提高效益等等;减少废物。
据估算,在2015年2天里建立的大数据的量比从一开始到2003以来建立的大数据的总量还多。
预测医学上的传染性疾病的能力(增加到90%)
大数据的应用增强了预测流行病(分析大数据来预测流行性疾病的算法可以达到70-90%的准确性)、治疗疾病、提高生活品质、更早地发出警告信号的能力。
通过大数据能够更加完整的了解病人地健康史,但是这里仅仅罗列一部分……
大数据趋势和实际应用
大数据能提高人们对公共卫生的了解、对个人卫生更加全面的认识、基于种族、性别、年龄和区域等健康模式的分析和更加快速地学习和实施预防治疗的能力。
智能手机APP和智能手环的信息以及其他医疗数据可以与医生实时共享。
临床试验
如今海量的可利用的数据可以帮助研究者更加准确以及有选择性地选择试验主题。
大型制药公司如今也共享数据。数据分享为医学突破打开了一扇门。
研究人员最近发现一种常见的抗抑郁剂地昔帕明可以治疗某些种类的肺癌。
个性化医疗
大数据让医药能够基于个人基因来定制。
将一个人的基因结构和生活习性与其他人的数据进行比较,能够让医生预测健康问题,从而做出最好的决策。
大数据在医院的运用
医院正在引入大数据,而且大数据改变了他们的工作方式。
某个医院因为基于数据分析得来的实时的人事配置调节,有望在加班开支中节省85万美元。
数据正在变得具有可操作性,这有利于让折扣计划、疾病管理、品质保证、业绩报告、医院运营等其他功能作出明智的决策。数据分析有利于预测再入院率,这让医院能够对资源更加有效地去规划和使用。
数据和科技正定义着未来医疗保健行业的领袖。行业领导者正在使用这两种工具来达到加速商业,利益、效率和病人护理以及其他领域的增长。
问题和解决方案
由于大量的数据流的涌入,需要对数据进行理解、整理、分析和组织。
当大数据与高质量客户关系管理相搭配时,它就成为了一个金矿。如果没有良好的管理,健康系统和医院将不能有效地利用数据。
一个卓越的客户管理平台应该是:定制的医疗健康、丰富的最新的数据以及分析的支撑、为客户不断创新解决方案、促进平台的轻松过渡。
解决方案:客户关系管理通过可视性、参与度、测量来促进大数据的有效利用。
最后的结果
帮助医院和卫生系统更多地参与到大数据应用中,来提高社会的整体健康水平。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13