大数据网络信息时代下，数据挖掘在医疗健康领域的应用案例有哪些的许多承诺正在医疗行业变成现实，有网络信息时代下，数据挖掘在医疗健康领域的应用案例有哪些了大数据网络信息时代下，数据挖掘在医疗健康领域的应用案例有哪些的实时处理和数据分析可以让医疗领域的从业者更快更全面的做出决策和行动。随着已经形成产业的大数据软件和咨询服务的上市，该领域正在慢慢成熟，但是距离市场完全形成规模还有很长的路要走。有些事情，比如病人的隐私问题，虽然仍在不断发展，但是正在努力整理一套合理方案。

　　大数据所带来的影响的一个方面是未来的一个主要改变卫生保健是如何实现的,它比大数据早了几年。从本世纪初开始，为了推动电子医疗记录，真的开始以当时预期的方式得到回报。

　　美国密苏里州堪萨斯城儿童慈善医院的首席信息官和CDO David先生说:“这意味着数据量呈指数增长。 现在我们处在一个电脑中存储了大量的数据的时代。 我们能够做出更好的决策，做出近乎实时的动作。无论是临床的角度还是收益的角度，这都是在以前无法实现的”。

　　2008年次贷危机的时候，政府有一个很大的刺激计划，很多奖励措施都是鼓励医院实行全面电子化的。 卫生保健是在接收端，因此，它带来了更多的数据。 “现在我们可以利用这些数据做出更好的决策，”他说。

医疗保健行业的大数据分析

　　大数据应用在医保行业的目的主要是来帮助医生预测其即将采取的行动会产生什么样的结果。例如，根据患者的各项数据，如年龄，相对健康状况，在现有条件下，对病情进行手术的结果会是怎样的效果。

　　“大数据正在帮助我们走向精准医学，努力尝试预测出产生的效果。 通过预测结果必赢官网，我们可以抢占先机。 基于测试结果，我们可以在几个月内预测需要的进行大手术。 测试结果可能会预示出将可能出现的症状或结果，因此，通过这个预测，我们可以防止这种结果的发生，或者为可能产生的突发状况做好准备，亦或者及时停止手术。

　　我们不一定要等待正常的事件发生时间然后再来确定确定它是某一件具体的事情。 我们可以提前了解卫生保健中的传统指标。 “这只有在大数据运算中才有可能预测出来，”医疗保健提供者分析工具的提供者Intermedix的首席数据科学家Damian Mingle说道。

　　当你在医院收费处缴费的时候你就进入了大数据的范围。 当您可以添加变量（如人口统计数据和历史数据）以使小型人口统计数据变大，并使用机器学习紧缩时，可能会节省开始治疗的时间。Mingle 如是说。

　　在某些情况下，与呈现患者的初始症状相比较，可以有各地的地方和国家的人口健康统计多达2,200变量。 曾经去过感染地区的患者可能会被标记出来，或者现阶段在同一个区域出现相同症状的多名患者可能会被标记。

　　Intermedix的大数据分析高级副总裁Justin Schaper说：“大数据和机器学习技术使得临床环境能够意识到他们通常不会看到的潜在风险因素。 “在更广泛的层面上，社区或设备层面，通过使用机器在数十万患者中学到的信息，即这名病人的病情较高。 在以前这是要在大量的实验室数据基础之上才能完成的。”

医疗保健的大数据收益

　　大数据医疗保健软件市场正在蓬勃发展，到目前为止，行业已经有了很多的选择必赢app。 首席创新官兼卫生保健和识别平台Wambi联合创始人Alex Coren认为，一家拥有这么多供应商试图接近他们的医疗系统是混乱的。

　　“患者参与分析是一个热门话题，但不适合所有人。 他们是数据领域的专家。 所以似乎数据已经唾手可得，但缺乏广泛的使用和传达，和有意义的方式，“她说道。 除了患者参与软件，她还看到一些“令人印象深刻”的调度系统，以确保护理的连续性。

　　对于医生来说，另一个好消息是，大数据公司的工具越来尖端，数据科学家不再需要编写需要数月时间的复杂模型，而这些模型需要数月的时间才能组合起来。

　　“我们使用第三方工具在短时间内制作多种型号的模型，”他说。 “要生产的能力已经提高，硬件成本已经降下来。”

大数据和医疗保健注意事项

　　大数据在医疗保健面临的最大挑战不是数据，软件或数据科学家，而是让医生进入他们的文档。 如果医生在看病人后没有实时记录笔记，那么您不会实时获取病人的信息。

　　“他们讨厌数据输入，”David说。 “很多医生憎恨现在有一个EMR这个事实。 他们可以写得更快。 而且由于这个任务，他们正在成为数据录入员。 没有过适当训练的人就是这样。 缺乏的培训就造成了额外的负担。 对于很多医生来说，这是一个很大的不满。

　　他补充说，那些与科技一起长大的年轻医生会好一点。你看到使用系统的人和没有系统的人之间有很大的分歧。很多都是代际的，但不是100％的情况。

　　Schaper说你会惊讶于有多少医生在大数据中占有一席之地。 他说：“我们实际上有几位客户医生非常参与这种工作。”

　　Schaper说，在医院层面，大多数医院没有数据科学家的大队伍。 通常情况下，这只是一个进入了大数据公司的商业智能分析师或者是由一名软件工程师来担任该角色。 他补充道，毫不奇怪，拥有非常复杂的数据科学和分析部门的大型医疗保健系统。

医疗保健大数据的未来

　　云是大多数行业未来的浪潮，但由于严格的隐私合规法，例如，健康保险流通与责任法案，医疗保健与云计算的结合已经相对落后了。 Mingle说有一些像Tigertext这样的医疗保健专门的供应商，但亚马逊（Amazon Shield）在数据中心和医疗机构之间来回安全地传输数据，亚马逊是供应商。

　　Mingle相信我们将会看到从定量数据到定性数据的变化。 随着技术的不断成熟，人们将对定性数据更加满意。 而不是数字值，你可以得到分类的东西，例如将患者移入子群。 所以代替国家趋势线，你会看到更多的精确聚类患者。

　　卫生保健数据中也会有更多的社会监管。 “如果我们注意到社交软件上的那些可能与我们在病人体积峰值中看到的相关性信息，我们就可以及时采取行动。 他们说，更多的医疗保健将到延伸到医院以外的地方。