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          讀懂大數據醫(yī)療,這九張圖就夠了

          作者: 時間:2017-10-25 來源:網絡 收藏

            人們都想選擇個性化的健康醫(yī)療,為了實現這個目標,我們必須讓參與到破譯和分析個人的所思、所需中。除了作為一個行業(yè)的流行語以外,可以為醫(yī)療保健工作者和消費者帶來怎樣的成功呢?

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/201710/368226.htm

            下面的信息圖是由Evariant公司建立的,這些圖闡述了當被有效地管理時將會帶來的趨勢和利益(Evariant是一家領先的為醫(yī)院提供大數據服務的公司)。

            大數據為醫(yī)療保健行業(yè)帶來了巨大的進步。在過去的幾十年中,大數據已經深深地影響了每一個企業(yè),包括醫(yī)療保健行業(yè)。如今,大量的數據可以讓醫(yī)療保健更加高效,更加個性化。

            大數據是怎樣改變這個行業(yè)的?大數據的有效利用可以為醫(yī)療保健行業(yè)增值3億美元。

            

            提高效益和減少廢物

            

            為醫(yī)院、醫(yī)療系統和醫(yī)療辦公提高效益等等;減少廢物。

            據估算,在2015年2天里建立的大數據的量比從一開始到2003以來建立的大數據的總量還多。

            預測醫(yī)學上的傳染性疾病的能力(增加到90%)

            

            大數據的應用增強了預測流行?。ǚ治龃髷祿眍A測流行性疾病的算法可以達到70-90%的準確性)、治療疾病、提高生活品質、更早地發(fā)出警告信號的能力。

            通過大數據能夠更加完整的了解病人地健康史,但是這里僅僅羅列一部分……

            大數據趨勢和實際應用

            

            大數據能提高人們對公共衛(wèi)生的了解、對個人衛(wèi)生更加全面的認識、基于種族、性別、年齡和區(qū)域等健康模式的分析和更加快速地學習和實施預防治療的能力。

            智能手機APP和智能手環(huán)的信息以及其他醫(yī)療數據可以與醫(yī)生實時共享。

            臨床試驗

            

            如今海量的可利用的數據可以幫助研究者更加準確以及有選擇性地選擇試驗主題。

            大型制藥公司如今也共享數據。數據分享為醫(yī)學突破打開了一扇門。

            研究人員最近發(fā)現一種常見的抗抑郁劑地昔帕明可以治療某些種類的肺癌。

            個性化醫(yī)療

            

            大數據讓醫(yī)藥能夠基于個人基因來定制。

            將一個人的基因結構和生活習性與其他人的數據進行比較,能夠讓醫(yī)生預測健康問題,從而做出最好的決策。

            大數據在醫(yī)院的運用

            

            醫(yī)院正在引入大數據,而且大數據改變了他們的工作方式。

            某個醫(yī)院因為基于數據分析得來的實時的人事配置調節(jié),有望在加班開支中節(jié)省85萬美元。

            數據正在變得具有可操作性,這有利于讓折扣計劃、疾病管理、品質保證、業(yè)績報告、醫(yī)院運營等其他功能作出明智的決策。數據分析有利于預測再入院率,這讓醫(yī)院能夠對資源更加有效地去規(guī)劃和使用。

            數據和科技正定義著未來醫(yī)療保健行業(yè)的領袖。行業(yè)領導者正在使用這兩種工具來達到加速商業(yè),利益、效率和病人護理以及其他領域的增長。

            問題和解決方案

            

            由于大量的數據流的涌入,需要對數據進行理解、整理、分析和組織。

            當大數據與高質量客戶關系管理相搭配時,它就成為了一個金礦。如果沒有良好的管理,健康系統和醫(yī)院將不能有效地利用數據。

            一個卓越的客戶管理平臺應該是:定制的醫(yī)療健康、豐富的最新的數據以及分析的支撐、為客戶不斷創(chuàng)新解決方案、促進平臺的輕松過渡。

            解決方案:客戶關系管理通過可視性、參與度、測量來促進大數據的有效利用。

            最后的結果

            

            幫助醫(yī)院和衛(wèi)生系統更多地參與到大數據應用中,來提高社會的整體健康水平。



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