随着信息技术和物联网技术的发展、个人电脑和智能手机的普及以及社交网络的兴起,人类活动产生的数据正以惊人的速度增长,大数据一词由此而生。大数据是指难以被传统数据管理系统有效且经济地存储、管理、处理的复杂数据集。大数据带来了存储、管理、处理数据的挑战,也带来了发掘数据中新的价值的机遇。多个行业已经利用大数据改善业务,例如金融业、零售业、生命科学、环境研究。
医疗健康机构采用大数据可以有效地帮助医生进行更准确的临床诊断;更精确地预测治疗方案的成本与疗效;整合病人基因信息进行个性化治疗;分析人口健康数据预测疾病爆发等。利用大数据技术还能有效减少医疗成本,麦肯锡全球研究院预计使用大数据分析技术将每年为美国节省3 000亿美元开支。其中,最有节省开支潜力的两个方面包括临床操作和研发。利用大数据技术帮助医疗企业实现其业务的例子正在快速增多。
信息化的医疗数据、医疗研究数据、病人特征数据以及移动设备、社交网络和传感器产生的医疗健康相关的数据为医疗健康从业人员提供了新的思路,利用大数据技术可以从中发现潜在的关系、模式,从而帮助医师提高诊断精度、预测治疗效果、降低医疗成本,帮助医药公司发现潜在的药物不良反应、帮助公共卫生部门及时发现潜在的流行病。
目前的验证技术无法有效发现医疗服务中存在的欺诈、滥用、浪费、错误等现象,原因在于旧的验证技术只关注单个病例,无法利用多个病例间的联系。作者以医疗账单为数据源,建立关于治疗费用、住院时间等数据的预测模型,使用数据挖掘技术发现账单中的异常数据;使用领域专家建立的规则库分析异常账单,发现其中可能存在的问题并给出警告。典型的应用环境包括医疗器材滥用、手术过程与病情诊断不符、过度收费等。提早检测出医疗过程中的问题将为国家保险机构、患者、私立保险机构节省大量花费
面向病人的医疗健康网络平台,为患者、患者家属、护士、医师、制药公司提供服务。其中,病人可以利用医疗健康网络社区交流治疗经验和疾病信息,学习医疗知识,以更好地了解自己的病情、控制病情发展;病人家属可以利用医疗健康网络社区了解病人疾病、讨论治疗经验、阅读教育书籍,以提供更好的照顾;护士需要快速建立起疾病相关知识,以引导病人积极应对治疗。医疗健康网络社区还提供了以下功能:医师在面对不熟悉的疾病时,需要快速获取相关工具和资源的通道;部分医疗健康网络社区提供匿名的电子健康记录,医学研究员可以从中挖掘信息;制药公司可以从医疗健康网络社区挖掘药物不良反应信息。
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