大數據的意義在于提供“大見解”。從不同來源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法發(fā)現不了的趨勢。在利用大數據發(fā)掘價值的所有行業(yè)中，醫(yī)療行業(yè)有可能實現最大的回報。
例如，美國疾病控制與預防中心(CDC)一直利用 大數據 對抗埃博拉病毒和其他流行病。CDC的大數據試驗項目BioMosaic實時整合人口數據、健康統計數據和人口遷移狀況，以便對流行病進行追蹤。該機構已成功將BioMosaic作為預測、測試和鎖定疾病的工具，它能夠追蹤潛在的疾病爆發(fā)，并就如何遏制潛在的流行病提出建議。
這只是大數據在醫(yī)療領域的眾多應用之一。以下是大數據在醫(yī)療行業(yè)的一些常見用途。
1. 分析電子病歷：醫(yī)生共享電子病歷可以收集和分析數據，尋找能夠降低醫(yī)療成本的方法。醫(yī)生和醫(yī)療服務提供商之間共享患者數據，能夠減少重復檢查，改善患者體驗。但目前，大部分的電子病歷都無法共享，這在很大程度上是出于安全和合規(guī)的考慮，但找到一個安全的方法來挖掘患者數據，這能改善醫(yī)護質量并降低醫(yī)療成本。
2. 分析醫(yī)院系統：不妨想想我們在分析入院治療的趨勢時獲得的好處。例如，對兒科病房醫(yī)療設備的統合分析可以更早地識別潛在的嬰兒感染趨勢?；蛘撸傧胂霚p少術后葡萄球菌感染的好處。通過利用大數據，醫(yī)院可以知道，醫(yī)生在術后開的抗生素能否有效地防止感染。
3. 管理數據用于公共健康研究：醫(yī)務人員會被鋪天蓋地的數據所淹沒。診所和醫(yī)院會提交關于健康狀況和免疫接種的數據，但沒有大數據的話，這些數據毫無意義。大數據分析能夠對患者的原始數據進行標準化整合，用以充實公共健康記錄，而豐富多樣的公共健康記錄能催生更合理的法規(guī)，并提供更好的醫(yī)療。
4. 循證醫(yī)學：大多數醫(yī)院和急診室都實行“食譜化醫(yī)學”，也就是說，醫(yī)生對收治的病人采用同一套檢查項目來確定病因。而利用循證醫(yī)學，醫(yī)生可以將病人的癥狀與龐大的患者數據庫進行比對，從而更快地做出準確診斷。在這里，大數據扮演的角色是從不同來源采集信息，并對數據實施標準化。在這種情況下，帶有“高血壓”的記錄就可以映射到另一條帶有“血壓升高”的記錄。
5. 降低再入院率：看病費用之所以上漲，原因之一是因為患者離開醫(yī)院30天內，再入院率居高不下。利用大數據分析，按照過往記錄、圖表信息和患者特點，醫(yī)院能識別高風險病人，并提供必要的護理，從而降低再入院率。
6. 保護患者的身份信息：UnitedHealthcare等保險商利用大數據分析，使醫(yī)療詐騙犯和盜用身份者無所遁形。該公司對語音轉文本的記錄(比如打給呼叫中心的電話)進行分析，從而找出詐騙者。這家保險公司還利用大數據來預測哪類治療方案更有可能成功。
7. 更高效的診所：隨著診所的發(fā)展，容納更多醫(yī)生和更多患者變得更具挑戰(zhàn)性。以紐約州韋斯特切斯特縣的Westmed Medical Group為例，該診所的醫(yī)生從1996年的16人增加到現在的250人，就醫(yī)人數達到25萬，年收入為2.85億美元。隨著規(guī)模的擴大，它必須提高效率才能保持優(yōu)勢。利用大數據，該診所能分析2200余種醫(yī)療過程。因此，它能簡化工作流程，把某些臨床任務從醫(yī)生轉移到護士手上，減少不必要的檢查，提高患者滿意度。和其他行業(yè)一樣，大數據指明了從哪里入手可以改善醫(yī)療過程。
以上只是大數據對醫(yī)療領域產生重大影響的七個方面。醫(yī)生和醫(yī)院管理者獲得的數據越多，就越容易發(fā)現趨勢，越容易對患者數據進行標準化整合，也越容易找到治療過程中的瓶頸。醫(yī)生可以像其他領域的從業(yè)者那樣運用大數據分析，唯一的不同之處在于，前者的意義更加重大，從大數據中獲得的見解或許可以挽救人們的生命。
天坦動態(tài)