医疗保健中的大数据的未来处理

医疗保健中的大数据– how can it help us?

日期: 2016年10月11日
阅读时间: 9 min

最初于2016年10月发布,最后在5月20日上市。

每天,大量数据(所谓的 大数据 )由许多与健康相关活动领域产生的。它由研究实验室,医疗保健提供者和患者自己不断生产。作为一个快速的例子,数千条记录是从医疗访谈中或每一分钟诊断测试中获得的。

你现在可以问, 我们在谈论的数字有多大? 假设 到2025年底,我们将收集175个Zettabytes(Zib)的数据写在DVD上,将创建一堆光盘 放在另一个上面的一部分将在世界各地运行约5,500次

现在想象一下,这一系列中包含的两条信息之间的简单比较可能会节省数百万人类生命,美元或在研究中花费的时间。这是我们现在需要在医疗保健中使用大数据来开始思考的原因。让我们的世界成为一个更安全,更健康,更具有组织的生活场所。 


什么 is the essence of big data?

对于千年来说,人们试图组织现有的知识,并使用数据分析来支持他们的决策过程。想想亚历山大图书馆–和图书馆本身的概念–这在一个地方收集了世界知识,将每个标题(即,日志或文章)分配给预定义类别。 

与互联网的发明–然后是电子邮件和移动通信– people started to 交换大量数字信息并在服务器上上传它们,哪种能力容易过度超过最大的古代图书馆的能力。

令人遗憾的是,数据集是(仍然是)未经用化,从而非常混乱。此外,许多组织的动态技术开发造成了大量数据几乎每个行业都淹没了–无法监控它。

这种大量数据–结构化和非结构化–通常被描述为 大的 数据 。但是,不要被吸引人的名字误导。它’S单独的数据量不是重要的,但是 使用大数据来解决与所选业务相关的问题的独特机会,甚至到整个社会。 

大数据的常见元素总结了五维v的规则, which stands for:

  • Volume –在所选扇区中每秒生产的数据的大小。根据定义,它非常大,并且可以使用传统的数据处理方法来下载或分析无法下载或分析的复杂性。
  • 速度–生成数据的速度,分析和再加工。如今,由于机器学习的实施,通常是第二个的分裂。 
  • 种类–不同类型的数据和源。您可以对I.,白皮书,图像,视频,媒体甚至语音记录进行分类。
  • 真实性–数据的真实性和可信度。 
  • 价值–将大数据转为价值的可能性。 

如您所见,大数据不仅指数据本身,而且还指的是它可以使用的各种上下文。关键是分析记录,以获得重要的结论,这导致与该部门相关的更明智的决定。至于医学科学,主要目标是使用医疗保健数据分析来预测流行病,治疗疾病,提高生活质量。 


什么 is healthcare data?

医疗数据(也:医疗数据或临床数据)是 在每个地方和情况中创建的具体信息集,患者与医疗保健直接接触.

它是指个人的身体和心理健康的个人数据–包括使用医疗保健服务,药房处方,保险细节,治疗计划以及治疗过程–披露有关他或她的健康状况的信息。它通常包括历史和现在的记录。


医疗保健中使用的临床数据如何?

在传统的方法,医生–谁拥有一定程度的域名知识–分析患者的健康记录。然后,基于扣除,结合他对类似案例的见解和获得现场经验,他进行了诊断。 

为此,他通常会获取个人的病史信息–医疗保健中大数据的主要来源。 每个患者都有一定量的自己的临床数据 (通常是写的), 这描述了他们的健康问题和过去的条件。先前症状的详细历史有助于医生判断患者的实际健康状况,或发现严重疾病的早期迹象。 

幸运的是,一些患者倾向于隐藏他们的症状,忘记定期检查他们的生命力,或者避免有目的地预约–这可能往往重视治疗进度,以及医疗保健中数据的一般质量。在这些情况下,一些医疗学家通过在便携式设备上采用各种类型的信息(即,步行或患者的心率)收集各种类型的信息,决定支持他们的决策。 

尽管这种数据看起来很简单,但它允许医生“了解”他们的病人和他们的健康状况更好。这是一个完善的常规检查替代品,特别是对于老年人来说,验证个人是否遵循健康建议,几乎是实时的。


大数据+医疗保健

医疗保健大数据的分析扩展了医疗数据的可用性与预测的方面。因此, 它导致数据被理解为关于各种疾病起源的知识来源 (即使是尚未知道的)。

医学中的大数据的实施是自动化决策的过程 将可用知识转换为逻辑规则的形式,建立专家诊断支持系统。因此,能够以结构化方式对健康数据进行分类并检查进一步的关系。

为此,大数据算法将现有的数据集与最大的精确度相比,包括研究,症状观察和其他因素的结果,理论上与诊断,即消费食品的历史,采取的药物,以及所采取的药物的历史更多的变量。更重要的是,这些因素可以被设置为预定义患者的数据集的过滤器(或警报),然后用于预测(或跟踪)健康状况和进行进行治疗的结果。

因此,将诊断癌症和其他严重疾病的诊断更快,更有效,并且在价格的一小部分中,较少富裕国家的患者更加可用。 

迈克尔J. Fox基金会成功地使用了大数据分析潜力,配备了几个帕金森患者,一套可穿戴物,以收集更多数据,从而加速了对该疾病的研究的发展。 每秒数百个读数正在转移到专用平台,医生正在努力在实时地促进更有效的治疗方法。

值得一提的是,大数据分析的结果不仅完全准确,完善,而且还有许多而代表性,能够将它们转化为整个人口的结论。对于其可信度来说,数据的原始来源完全可跟踪也很重要,这使得可以识别所谓的所谓的“patient zero”.

什么’更多,大数据分析是 有用于寻找新药的领域 通过支持研究人员关于选择最安全物质的决定,可以从DNA和细胞测试中收集更多关于疾病的数据或预测药物生产成本。据证明,使用IT解决方案可降低研究成本,提高其效率并显着消除人类错误。  


医疗保健中的大数据安全

没有数据比医疗记录更容易,因此’对保护数据收集系统免受泄漏和数据盗窃来说至关重要。在其他事情中,这就是原因,为什么完全电脑化的健康中心是一个艰难的挑战。 

网络犯罪分子更喜欢破解医疗保健数据库,因为它们可以从勒索赚取更多资金,而不是从信用卡数据的盗窃中。这种系统通常是稳定的,过时或脆弱–继续易受新的攻击攻击。一些医疗组织使用市场上已有的软件(所谓的盒子软件),这是unsuly,甚至更轻松地闯入,因为它的公共访问性。 

收集的数据数量从日常到日期迅速增长,这迫使医疗设施投资适当的IT基础设施。由于每个人的具体需求,强烈建议选择定制软件开发,是一个独特的解决方案,完全适合于一个人的需求。它由软件开发人员团队编写,每周支持24小时,以最大限度地提高患者和用户数据安全。

尽管造成了向医疗保健引入新技术的危险,但大数据可以为该行业带来的好处更大。医疗数据的计算机化可能会引起担忧但是–只要安全维持在高水平– 它强烈促进了新的治疗方法的发展。


冠状病毒时代的大数据

通过在医学中收集大数据,我们能够预测流行病。该战略已经在非洲工作,在哪里 对电话定位数据的分析证明是在跟踪人口运动方面非常有价值,这有助于预测埃博拉病毒的传播。

对大数据的分析有助于反对流行病的传播。访问全球健康相关数据库增加了许多传染病的可知性,使得可以在早期阶段发现流行症状–因此,将个体与社会分开。 

根据经验: 我们收集的数据越多,分析的结果就越准确。随着越来越多的信息基础,算法在促使治疗方法和基于类似治疗的效力方面将更有效。因此,观察结果可以更快地分类为特定疾病,支持患者的预防和治疗’ diseases. 

值得一提的是值得的 大数据还可以最大限度地减少与流行病的晚期诊断相关的成本,有助于治愈疾病并防止进一步死亡。所有原因是分析特定情况的复发模式和学习。


如何影响医疗保健的大数据?

尽管符合我们的需求的护理质量已经改进和发展,但它仍然可以做得更好,并且由于使用大数据在医疗保健中,这些变化会更快。 

被认为是医疗保健的未来, 在完全取代传统的试验和错误实践之前,个性化医学必须走很长的路。它是预测的–主要是由于冠状病毒爆发–医生与您的工作方式可能会在最近的未来改变。

医疗保健希望将患者远离医院,选择远程医疗和可信医疗保健工具。结果,患者可以通过使用合格的专家进行自我诊断或Skype来接受诊断。 

当然,此沟通将留下大量数据,可以分析,以提供有关公共卫生和患者护理的一般状态,即将到来的疾病爆发或新的治疗方式。随着技术的进步,特别是在医疗保健中,大数据集将以域和尺寸增长,也许是我们所能的水平’甚至想象。为每个患者处理每个患者所需的数据的巨大性排除了一支专家团队的分析。

即使我们健康,也可以获得广泛而不断增长的信息数据库,以及公众的健康状况 将使我们在现实生活中发生之前预测问题 因此提前准备补救措施(治疗或教育)。 

这一数据用于结合进一步的,更一般,诊断关于人们的健康和习惯,绘制典型的乔的全面形象。甚至更好地调整医院和医院内的设备。


医疗保健行业数据分析的光明未来

超过一半的医疗保健组织在世界上已经使用大数据分析。大型数据集正在成为我们日常生活,越来越多的公司希望从分析这种知识量提供的潜力中受益并不令人惊讶。 

通过使用大数据,我们为自己提供了一个高性能的工具,用于各种医疗数据的高级分析, 这增加了科研的范围和有效性,有助于开发新的诊断方法和新疗法,确保改善护理质量和支持和标准研究流程。 

值得注意的是今天’s 数据市场比整个IT行业更快地增长六倍。连接到因特网或各种ICT系统的设备生成大量数据。连接到中央数据库的便携式设备是收集有关患者信息的好方法’疾病。这种应用的一个例子是哮喘的特殊封面,在哪里 通过智能手机应用程序跟踪吸入器的使用.

这种大量数据与先进的分析方法相结合,允许对患者获得更好的洞察力 ’行为。然而,线索是仔细分析它们并获得实际结论。应该记住,数据的实际值是其处理和绘制分析的准确性。

为此,您需要合格的专家和完全定制的软件。大数据分析师的任务是全能地将分析用于商业模式,组织战略以及业务运营的背景。

由于它可以在帮助我们克服几年前难以克服的障碍方面发挥重要作用,因此无法低估大数据分析的影响。它对运营活动产生了明显的影响,导致患者护理和终止的加速过程中显着提高。让我们问你:有什么比我们的健康更重要吗?

喜欢博客帖子?

请给我们反馈意见。

饼干

本网站在计算机上存储cookie。这些cookie用于改进我们的网站,并在本网站和其他媒体上为您提供更多个性化服务。要了解有关我们使用的饼干的更多信息,请参阅我们的 隐私政策 .