隨著信息技術和物聯網技術的發展、個人電腦和智能手機的普及以及社交網絡的興起,人類活動產生的數據正以驚人的速度增長,大數據一詞由此而生。大數據是指難以被傳統數據管理系統有效且經濟地存儲、管理、處理的復雜數據集。大數據帶來了存儲、管理、處理數據的挑戰,也帶來了發掘數據中新的價值的機遇。多個行業已經利用大數據改善業務,例如金融業、零售業、生命科學、環境研究。
醫療健康機構采用大數據可以有效地幫助醫生進行更準確的臨床診斷;更精確地預測治療方案的成本與療效;整合病人基因信息進行個性化治療;分析人口健康數據預測疾病爆發等。利用大數據技術還能有效減少醫療成本,麥肯錫全球研究院預計使用大數據分析技術將每年為美國節省3 000億美元開支。其中,最有節省開支潛力的兩個方面包括臨床操作和研發。利用大數據技術幫助醫療企業實現其業務的例子正在快速增多。
信息化的醫療數據、醫療研究數據、病人特征數據以及移動設備、社交網絡和傳感器產生的醫療健康相關的數據為醫療健康從業人員提供了新的思路,利用大數據技術可以從中發現潛在的關系、模式,從而幫助醫師提高診斷精度、預測治療效果、降低醫療成本,幫助醫藥公司發現潛在的藥物不良反應、幫助公共衛生部門及時發現潛在的流行病。
目前的驗證技術無法有效發現醫療服務中存在的欺詐、濫用、浪費、錯誤等現象,原因在于舊的驗證技術只關注單個病例,無法利用多個病例間的聯系。作者以醫療賬單為數據源,建立關于治療費用、住院時間等數據的預測模型,使用數據挖掘技術發現賬單中的異常數據;使用領域專家建立的規則庫分析異常賬單,發現其中可能存在的問題并給出警告。典型的應用環境包括醫療器材濫用、手術過程與病情診斷不符、過度收費等。提早檢測出醫療過程中的問題將為國家保險機構、患者、私立保險機構節省大量花費
面向病人的醫療健康網絡平臺,為患者、患者家屬、護士、醫師、制藥公司提供服務。其中,病人可以利用醫療健康網絡社區交流治療經驗和疾病信息,學習醫療知識,以更好地了解自己的病情、控制病情發展;病人家屬可以利用醫療健康網絡社區了解病人疾病、討論治療經驗、閱讀教育書籍,以提供更好的照顧;護士需要快速建立起疾病相關知識,以引導病人積極應對治療。醫療健康網絡社區還提供了以下功能:醫師在面對不熟悉的疾病時,需要快速獲取相關工具和資源的通道;部分醫療健康網絡社區提供匿名的電子健康記錄,醫學研究員可以從中挖掘信息;制藥公司可以從醫療健康網絡社區挖掘藥物不良反應信息。
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