目前，消費者已然習慣使用許多領域的個性化服務來提高生活品質。為達到這一目的，相關企業通過使用先進的分析工具來做出基于大數據的決策，從而提高企業工作效率并提高企業利潤。雖然這一思路在購物、學習等方面已經普遍使用，但是在醫療領域仍然處于相對滯后的階段。隨著技術的進步，越來越多的醫療機構希望利用大數據分析、基因組學和其他診斷技術對醫療進行優化，以實現對患者個性化護理并獲得更好的治療效果。

?一、大數據引領醫療行業新變革?

目前醫院的效率仍然較低，并且難以衡量治療方式對應的治療效果，很難做到精準醫療，因此談不上降低治療成本。醫生要面對大量關于患者的數據，并對數據進行記錄。這一過程往往需要大量時間，但是目前缺乏可以處理和分析大量醫學數據的工具來幫助患者改善健康狀況并減輕醫生的工作負擔。同時，在企業界也存在著嚴峻的挑戰，例如制藥公司投資數億美元用于開發新藥，但是當藥物上市之后卻很難確定合適的患者；保險公司則發現很難準確預測個人患者和人群的風險，阻礙了保險模式的推廣。這些問題導致了患者治療效果較差和醫療成本的增加。而究其原因，往往是源于無法大量獲取和正確理解醫療數據。?電子病歷，這一醫療數據數字化的典型應用，經過20多年的發展已初具規模。然而醫生逐漸發現電子病歷利用已存儲的數據，在一定程度上只是方便了支付和報銷，并沒有為患者帶來更好的治療。與此同時，科研機構、企業和醫院建立了越來越多的醫療數據庫。在面對這樣巨量的數據時，分析工具的缺乏制約了醫療的進一步發展。隨著機器學習、圖像分析和自然語言處理的進步，研究人員和機構獲得了新的大數據工具來處理和理解數據。有了這些數據庫和分析工具，能夠將極大加速和優化醫療過程，使得患有罕見病和復雜疾病的患者獲得更好的治療。隨著強大的大數據分析工具不斷產生，我們現在正處于實現真正數字化醫療夢想的邊緣。實現這一夢想將需要整個醫療行業的的廣泛合作，現在是時候了。? ? ? ?

大數據為醫療行業帶來新的變革?

二、基于醫療大數據的應用方向

在不進行數據建立和分析時，對于患者如何治療以及治療效果進行評估顯然是非常困難的。對于患者基數巨大的重大疾病，即使治療模式的微小進步也會極大改善患者的治療效果和降低該領域的治療成本。例如心力衰竭患者的病因和癥狀差距巨大，因此統一的治療方法效果往往不佳。為患者找到合適的個性化治療方法可以縮短康復時間，提高生存率，減少醫療資源的浪費。?當使用先進的分析工具對巨大患者基數進行觀察分析時，可以建立相應模型，進而識別出不同治療方法產生療效的人群，從而為優化個性化治療方案提供了可能。當一名新患者到達醫院時，診斷實驗室將他們的癥狀與數百萬名類似病人中進行比較，并與治愈可能性最高的療法相匹配。而有些疾病，可能存在對任何可用藥物無反應的隱藏亞群，而發現這些人群將有助于有針對性的藥物開發和更有效的臨床試驗，加速新療法的應用。? ??

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醫療數據支持臨床決策

基因代謝數據加速疾病研究

利用大數據來源多樣、跨地域跨行業、易于采集存儲共享的特點，基于醫療大數據的智能健康管理能夠滿足醫療機構的患者術后隨訪、慢病健康、遠程醫療等需求。同時，智能可穿戴設備的發展對遠程健康監控起到了更大的作用，不僅能監控某一時段的用戶健康狀態，還可面向用戶提供全生命周期電子健康檔案、實時監控分析、健康評估、疾病風險預警、個體化管理方案等應用服務。

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Vital Patch心力衰竭監測裝置?

三、數字化轉型，醫療大數據發展趨勢分析

在利用數據和技術改造服務方面，醫療保健落后于其他行業。然而，不少新型醫療數據分析趨勢表明，醫療行業已經準備好迎頭趕上大數據與分析D&A研究熱潮，逐漸走向真正的“數字化轉型”。根據畢馬威調查顯示，目前以下醫療大數據發展趨勢在臨床應用上表現出色，值得關注。?

預測干預：這一領域正在迅速成為醫療分析領域討論最多的話題。能夠預測臨床事件和后續干預措施將有助于衛生系統和組織更好地規劃治療方案。?

監測管理：在醫療領域，實時分析需要集中投入在管理患者上。隨著預測引擎等分析工具的不斷成熟，顯示實時數據的醫療監測管理中心將發揮越來越大的價值。?

云處理：隨著云處理技術變得更加可靠、成本更低，且能夠使得用戶相互連接以共享數據，醫療機構正逐步脫離本地軟件和本地計算的限制。這意味著將有越來越多的個人和機構能夠參與數據處理和數據分析，進而享受到更精確的醫療服務。?

數據分析：醫療機構可以通過網絡訪問功能強大的分析系統，這些互聯網化的解決方案為針對醫院獨立開發的解決方案提供了替代方案。從效率和成本上都優于單個醫院建立的孤立系統，且通用系統和解決方案能夠惠及多個醫院，更有利于成果的共享。?

健康管理：越來越多的醫療服務是在醫院之外提供的。人們也習慣在健康相關APP中保存自己的記錄。醫療服務提將通過預測患者將需要的服務，并使用健康管理系統來響應這些需求。這些系統與其他行業使用的客戶關系管理系統非常類似，能夠不斷獲得、更新和預測患者隨時變化的需求。

可提供數據的終端?

四、機遇與挑戰并存

除專業數據分析人員外，也要關注整個醫療流程的成員參與，加強臨床醫生和患者之間的合作，并提高患者參與度也是一個重要的方面。例如使用社交媒體分析，家庭化的檢測儀器同步數據上傳等，也有助于獲得更多更全面的患者信息，提供個性化的治療參考。?

結語?每個人的一生中都會積累約1P的數據，未來的醫療發展肯定是由大數據進行驅動。雖然目前這種方式尚未普惠所有大眾，但是不久的將來，數字化醫療不再是夢想。隨著相關技術和硬件的進步，數據問題將變得容易解決。然而真正決定模式轉變的是醫療觀念的變化，希望在大數據的驅動下，革新傳統醫療觀念，使更多人能夠獲得更好、更優質的醫療服務。