大數(shù)據(jù)——它對您意味著什么?隨著醫(yī)療保健的迅速發(fā)展，了解大數(shù)據(jù)如何改善我們的健康非常重要。通過海量信息的力量，數(shù)據(jù)分析可以讓我們更好地了解我們周圍的世界。像Clinical ink這樣的公司正在通過使用最新的數(shù)據(jù)和技術(shù)為醫(yī)療保健的未來鋪平道路。

　　如果您對此感興趣，請繼續(xù)閱讀有關(guān)大數(shù)據(jù)如何徹底改變醫(yī)療保健的一些示例。

　　從大數(shù)據(jù)中獲得的重要見解

　　許多人出于各種個(gè)人和商業(yè)原因轉(zhuǎn)向社交媒體。因此，許多人也開始將社交媒體數(shù)據(jù)用于公共衛(wèi)生目的也就不足為奇了。一些示例包括分析有關(guān)疾病癥狀的推文，以及使用 Twitter 更新來預(yù)測疾病爆發(fā)。

　　通過將來自 CDC 的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與其他相關(guān)的外部信息相結(jié)合，我們可以更好地了解疾病的傳播方式并預(yù)測它們下一步的發(fā)展方向。這很重要，因?yàn)樗梢宰屛覀兏玫厥褂糜邢薜馁Y源。例如：如果一個(gè)地區(qū)爆發(fā)了流感，而另一個(gè)地區(qū)沒有爆發(fā)，我們知道我們的時(shí)間應(yīng)該花在對人們進(jìn)行預(yù)防而不是在他們已經(jīng)生病后進(jìn)行治療的教育上。

　　大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的力量

　　機(jī)器可以分析數(shù)據(jù)并識(shí)別醫(yī)生可能無法看到甚至不知道要尋找什么的模式。醫(yī)療保健組織面臨的許多挑戰(zhàn)都是基于觸手可及的大量數(shù)據(jù)——要理解這一切是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)可用于診斷和治療。例如，它可以幫助醫(yī)生診斷癌癥和心臟病等疾病，并根據(jù)患者的病史幫助確定哪種治療對患者最有效。

　　谷歌 DeepMind 多年來一直與倫敦皇家自由醫(yī)院的臨床醫(yī)生合作開發(fā)一款名為 Streams 的應(yīng)用程序，該應(yīng)用程序使護(hù)士和醫(yī)生能夠在最需要的時(shí)候更快地共享信息，從而提供更好的護(hù)理。這種技術(shù)使患有敗血癥(一種通常是致命的疾病)或腎衰竭的患者能夠比以往更快地得到治療。

　　通過基因組測序改善健康結(jié)果

　　除了更好地了解特定治療的有效性外，基因檢測還為研究和臨床實(shí)踐開辟了新的途徑。2013年，女演員安吉麗娜·朱莉(AngelinaJolie)發(fā)表了一篇文章，講述了她在DNA測試顯示由于遺傳性BRCA1基因突變，她患乳腺癌的風(fēng)險(xiǎn)很高后，決定接受雙乳切除術(shù)。

　　雖然科學(xué)家們對某些BRCA1測試的有效性以及其重要性是否被夸大存在一些爭議，但這種測試確實(shí)為人們提供了有關(guān)其健康的重要信息，可以幫助他們?yōu)樽约汉图胰俗龀龈玫臎Q定。

　　大數(shù)據(jù)有何幫助?

　　大數(shù)據(jù)可以在許多方面幫助衛(wèi)生設(shè)施。以下是其中的幾個(gè)：

　　醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以使用大數(shù)據(jù)來提高效率和盈利能力。

　　雇主可以利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)建有效的健康計(jì)劃，改善員工健康。

　　研究人員、科學(xué)家和醫(yī)療設(shè)備制造商可以利用大數(shù)據(jù)高效開發(fā)用于治療疾病的新藥品和醫(yī)療設(shè)備。

　　研究人員、科學(xué)家和醫(yī)療設(shè)備制造商還可以利用大數(shù)據(jù)開發(fā)更有效的治療方法，以治療其他手段難以治愈的疾病，如癌癥或艾滋病毒/艾滋病或埃博拉等傳染病。

　　如今，大數(shù)據(jù)分析在醫(yī)療行業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用，因?yàn)樗兄诮档统杀荆瑫r(shí)提高服務(wù)質(zhì)量。

　　創(chuàng)新利用現(xiàn)有健康數(shù)據(jù)開發(fā)新療法

　　癌癥、糖尿病和阿爾茨海默病等疾病的新治療方法觸手可及，這一切都要?dú)w功于大數(shù)據(jù)。

　　研究人員效仿IBM的“危險(xiǎn)”(Jeopardy)超級(jí)計(jì)算機(jī)沃森(Watson)，利用數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析加速藥物從實(shí)驗(yàn)室到患者的生產(chǎn)過程。目標(biāo)是減少藥物研發(fā)過程中的反復(fù)試驗(yàn)，這些過程可能需要數(shù)年或數(shù)十年才能進(jìn)入市場——這是一個(gè)成本高昂且耗時(shí)的過程，可以通過人工智能來減少。