京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
医疗机构应如何利用大数据融入生活
如今医疗领域形势复杂,各医疗机构面临降低成本、改善患者服务等多重任务。鉴于时间、资源有限,医务工作人员要有能力迅速定位高危患者并优先为其提供治疗,而大数据能助其完成这一点。
预计至2021年,全球大数据市场价值将达350亿美元。浩如烟海的数据也许会让医疗机构望而生畏,但它们对改善患者医疗服务、降低医疗机构成本确有奇效。因而医疗服务提供商及其合作伙伴必须直面复杂大数据的挑战,为患者及医务工作人员提供便利。那么究竟该如何应对这一挑战?
科技是利器
数据量与日俱增的同时,科技也在不断发展,这能帮助医务人员克服数据的复杂性。所谓数据复杂性指的是两个方面:1. 量大;2. 来源杂。
大数据医务人员不仅要考虑患者病史、医疗保险信息、经济状况、药物治疗情况、电子病历,还要参考个人健康应用软件及MyFittnessPal、RunKeeper、FitBit等可穿戴式电子产品提供的数据。为了提供每位患者的全面信息,不少医疗机构依靠商业智能平台(Business Intelligence, BI)收集、分析、展示复杂数据。
简化复杂数据
只有所有医务人员都能接触到商业智能平台,它才能更好地为医疗服务,从医生、护士、管理人员到前台、保险商都应有权根据数据信息做出实时决策。另外,随着医疗费用越来越高,小型医疗机构急需降低成本。若要实现以上两大目标,医疗机构要通过降低技术难度来简化复杂数据分析。医疗机构若能减轻数据收集、分析、报告带来的技术负担,便可增强其灵活性和运作速度,这一点意义重大。毕竟,在医疗领域,获取准确信息、迅速做出决定会对患者产生巨大影响。
复杂的医疗数据被简化后,所有用户都能接触到权威的业务分析。医生一旦获取患者的全面信息,便可根据风险因素及医疗需求按顺序为患者提供治疗。数据驱动管理会基于诊断、历史服务模式、饮食需求等因素自动鉴别哪些高风险患者需要优先治疗,从而避免住院治疗,达到降低成本的目的。
大数据位于佐治亚州的联邦总医院(Union General Hospital)及其他多个医疗机构都使用了商业智能平台来分析患者的历史数据,以提高管理质量。联邦总医院的一个项目便使用了商业智能平台和数据分析服务,对患者再入院率的各种参数进行为期30天的观测,以降低再入院率、改善患者愈后效果。
将分析服务融入生活
随着移动科技和可穿戴式科技产品渗入医疗环境,医务人员随时随地都需要利用智能科技获取业务分析数据,且获取方式应该多样化。除了打开屏幕查看数据表格外,还应该有对话等更为智能的方式。若是正在进行急救的医生能与其智能手表进行对话,获取患者的病历(血型、过敏史、近期病史等),是不是更为方便?
医生一边提问,人工智能设备一边给出实时反馈和患者病史,这样的对话数据能确保医生即时获取重要医疗数据从而进行合理治疗,避免引起并发症。通过移动科技、可穿戴式科技、物联网(Internet of Things, IoT )等将分析融入生活,这势必将为现行医疗体系带来革命性改变。
综上,科技能有效解决医疗数据复杂性,帮助医生做出快速、准确的判断从而降低费用、改善愈后效果。在医疗大数据时代,只有采用数据战略并采用新方式消费数据的医疗机构才能走在医疗革新的前列。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01