
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
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01