
大数据在医疗领域的七大应用
大数据的意义在于提供“大见解”:从不同来源收集信息,然后分析信息,以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中,医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据,医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率,还能找到直接增进人类福祉的趋势。
例如,美国疾病控制与预防中心(CDC)一直利用大数据对抗埃博拉病毒和其他流行病。CDC的大数据试验项目BioMosaic实时整合人口数据、健康统计数据和人口迁移状况,以便对流行病进行追踪。该机构已成功将BioMosaic作为预测、测试和锁定疾病的工具,它能够追踪潜在的疾病爆发,并就如何遏制潜在的流行病提出建议。
这只是大数据在医疗领域的众多应用之一。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途,包括商业运作和健康管理:
1. 分析电子病历:医生共享电子病历可以收集和分析数据,寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据,能够减少重复检查,改善患者体验。但目前,大部分的电子病历都无法共享,这在很大程度上是出于安全和合规的考虑,但找到一个安全的方法来挖掘患者数据,这能改善医护质量并降低医疗成本。
2. 分析医院系统:不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如,对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者,再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据,医院可以知道,医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。
3. 管理数据用于公共健康研究:医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据,但没有大数据的话,这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合,用以充实公共健康记录,而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规,并提供更好的医疗。
4. 循证医学:大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”,也就是说,医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学,医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对,从而更快地做出准确诊断。在这里,大数据扮演的角色是从不同来源采集信息,并对数据实施标准化。在这种情况下,带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。
5. 降低再入院率:看病费用之所以上涨,原因之一是因为患者离开医院30天内,再入院率居高不下。利用大数据分析,按照过往记录、图表信息和患者特点,医院能识别高风险病人,并提供必要的护理,从而降低再入院率。
6. 保护患者的身份信息:UnitedHealthcare等保险商利用大数据分析,使医疗诈骗犯和盗用身份者无所遁形。该公司对语音转文本的记录(比如打给呼叫中心的电话)进行分析,从而找出诈骗者。这家保险公司还利用大数据来预测哪类治疗方案更有可能成功。
7. 更高效的诊所:随着诊所的发展,容纳更多医生和更多患者变得更具挑战性。以纽约州韦斯特切斯特县的Westmed Medical Group为例,该诊所的医生从1996年的16人增加到现在的250人,就医人数达到25万,年收入为2.85亿美元。随着规模的扩大,它必须提高效率才能保持优势。利用大数据,该诊所能分析2200余种医疗过程。因此,它能简化工作流程,把某些临床任务从医生转移到护士手上,减少不必要的检查,提高患者满意度。和其他行业一样,大数据指明了从哪里入手可以改善医疗过程。
以上只是大数据对医疗领域产生重大影响的七个方面。医生和医院管理者获得的数据越多,就越容易发现趋势,越容易对患者数据进行标准化整合,也越容易找到治疗过程中的瓶颈。医生可以像其他领域的从业者那样运用大数据分析,唯一的不同之处在于,前者的意义更加重大,从大数据中获得的见解或许可以挽救人们的生命。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08