大数据医疗有什么好处
大数据如今在帮助医疗行业蓬勃发展以及帮助改善医疗护理方面发挥着重要作用。人们需要了解其产生的影响。
大数据也在营销工作中起到重要作用。专家认识到，其带来的好处远远超出了个人消费者的需求。实际上，大数据也可以为医疗保健领域的患者提供更多的帮助，而医疗保健行业中的大数据市场规模每年增长22%。
从预测患病风险到帮助治愈疾病，医疗保健中大数据的用途是多方面的。以下是大数据在医疗保健中的10种最佳案例。
1.电子病历：大数据在医疗保健领域的最主要的应用之一是创建和使用电子病历。如今，医生都可以通过电子病历访问患者记录，而不必依赖纸质病历。这可以确保患者过敏记录、病史、测试结果以及其他基本信息完全可用，并使协作护理变得前所未有的简单。
2.阿片类药物使用监测：在阿片类药物滥用加剧的情况下，医生应确保患者安全地服用这些成瘾性药物。通过使用大数据技术，可以很容易地跟踪阿片类药物的使用情况，并可以在开具类阿片类药物之前标记出潜在的滥用危险因素。一项研究发现，大数据可以帮助减少17%的阿片类药物使用量。
3.预测分析：使用大数据的另一种方法是预测患者可能需要什么医疗服务。通过收集患者健康记录、保险记录，甚至实验室结果，可以对大数据算法进行编程，以寻找可能指示未来疾病的风险因素。这可以帮助医生帮助患者预防发生疾病。
4.医学成像：大数据算法也可以编程为读取X射线照片。信息系统可以通过无数的知识和示例来识别疾病和症状，从而更容易识别放射线医师可能不知道的问题。
5.更好的安全性和欺诈预防：医疗保险欺诈比人们想象的更为普遍。医生一直面临着处理虚假信息的困难。大数据可以与网络安全工作人员合作，在不准确的声明成为更大的问题之前发现它们。它还通过保护所有机密和敏感数据不受犯罪分子侵犯来保障电子记录的安全。
6. 帮助检测癌症：由于难以检测到癌症，并且没有通用的治疗方法，所以很难与癌症抗争。大数据可以用来分析病人的数据，帮助治疗某些类型的癌症。医生们可以利用以前的活体组织检测报告和实验室结果的数据来帮助确定下一步将如何提供帮助。
7.提供更好的护理：大数据还可以使患者获得更好的医疗护理。它可以提供有关患者动机和行为的见解，使医生可以查看哪些患者比其他患者可能需要更多的检查或关注。大数据可以分析患者的人口统计信息，以帮助确定哪些患者不需要接受治疗，并帮助提供者制定策略。
8.预测心脏病发作：心脏病可能是最致命的疾病之一，每年夺去成千上万人的生命。大数据可以收集有关患者的信息，并提醒医疗机构注意可能导致未来心脏病发作的危险因素。由于许多心脏病患者不知道自己有危险，因此一个能够寻找和管理心脏相关疾病的大数据系统将使许多人的生命得以挽救。口腔健康也与心脏病有关，因此可以从牙医的电子病历中分享信息，这可能对心脏病医生以后的诊断有所帮助。
9.患者追踪器：大数据将允许使用智能设备的病人收集他们的信息，并与医生掌握的信息相匹配。追踪器可以监测身体活动、心率、睡眠习惯和许多其他事情。然后，这些数据可以与大数据一起上传，从而使医生可以接收信息并将其与他们已经知道的信息进行比较。
10.预防重复急诊：通过收集给定患者的大数据，可以在患者有必要进行急诊之前对其进行治疗。其中一部分与分析已经被发现的患者再次入院的可能性有关。大数据可以使用数据科学来查找多次接受急诊检查的患者，并向医生发出警告，这样就不会再次发生这种情况。此外，通过使用电子医疗记录，医生可以在做出任何决定之前确认患者的病史，帮助提供尽可能多的知情护理。
大数据在医疗保健中起着至关重要的作用，而在2020年带来的好处不可低估。
现有应用较成熟的有几类系统，其好处各侧重不同
第一类，区域医疗大数据平台：将行政区域内医疗机构每天产生的诊疗数据，结算信息，公卫、妇幼以及卫生条线系统如计划免疫、献血记录等与居民健康相关的数据能规范采集的全部采集至区域平台，以统一的格式，比如按生命生期进行展示，开放给居民自己及经授权审批后开放给医疗机构的医生。为医生接诊时全面、客观评估患者病情提供数据支持，并一定规则进行重复用药，重复检查提醒，也降低医疗成本。医生也可以参考历史处方进行学习提升自己的诊治技能。惠医惠民
老百姓通过手机端很方便的查询自已及直系家人健康信息，医疗就诊信息，检查检验信息，历次体检信息，小孩接种信息等。
对于医疗机构及卫生监管部门，进数据进行分类汇总，提供诸如，区域就诊病种报表，不同季节，药占比，就诊与住院人均次费用，抗生素占比，高值耗材等重点监管指标数据，为其科学决策提供数据支撑。
另一类，是AI，通过采集的大量的医疗某科室数据，然后进行集度学习后，不断迭代辅助医生诊断疾病的工具，帮助缺乏医疗机构或医生不够专业的偏远地区的患者诊断疾病
都是通过海量的医疗数据来进行分析统计或学习来分析诊断疾病。解决医疗资源因地域分配不足的问题。
还有一类的是医疗机构自己一些大数据系统，主要降低医疗机构运营成本，提高效率及医疗诊治能力等。
未来老龄化社会我觉得在康复理疗，慢病管理等方面通过大数据实现远程提醒，远程指标监控及一些日常疾病可以远程就诊，药品快递到家，服药后指标变化情况都可以回传平台，因为有了患者的整个生命周期的健康医疗数据为基础。如果以上信息对你有帮助，欢迎点赞
大数据医疗的好处有以下几个方面：
第一：大数据医疗可以提升医生的治病能力。个人医疗数据电子化之后，再由国家监督企业为主体建立全国性的医疗数据库，每个人身体情况、医疗信息都会存储到这个数据库中。医生可以申请调阅某些病例的具体信息（在取得个人授权并有一定报酬的情况下），医生的治病能力一靠学校学习的知识，二是临床经验。临床经验的取得就是需要大量病例的积累。原来年轻医生后者社区医生只能通过一些学术期刊或者从自己的病人身上才能得到病例数据，有了大数据医疗之后，以后医生可以通过病例阅读得到全国范围内的病例数据。
第二：就是在第一点医生治病能力提升之后，对人民群众的身体健康有很大的提升。特别是社区医生，如果没有大数据医疗，他就不能接触很多的复杂的病例，有了大数据查阅学习之后，社区医生的能力会有大幅度提升，能很好的提升社区人民治病体验。
第三：大数据医疗产生之后，一个人从出生到死亡的所有数据都会被记录下来，可以对特定病症的研究提供时间线，让科学家能够对此类病症有更深入的研究。
第四：大数据医疗产生之后，为后期的人工智能医生的上线提供数据基础。
从一个资深码农得角度来说说这个问题吧。
以下得内容主要来源于和做大数据医疗得朋友的聊天，如果有不正确得地方还请专业人士打脸。
就分成几点来说吧
- 我觉得很重要的一点是能够减轻患者医疗成本。我们经常是，眼睛不舒服了去眼科好的医院看眼科，肠胃不好去肠胃特长的医院。然而大部分这些医院是不共享数据的。这就导致了大部分病例无法共享，进而导致很多检测是重复的或者患者自身描述的信息不准确而导致危险。一旦能够整合这些数据，并且，很重要的是安全的去分析这些数据相信能够提升医疗质量并且降低成本。
- 其次，其也能够降低医院的成本。医疗机构里有一个经典问题：在一时间段内投入多少医护人员最合适？如果投入太多人员，就冒着不必要的劳动成本增加的风险；而人员太少，患者服务质量可能会大大降低——这对患者来说可能是致命的。通过时序预测不同时间的病患数量能够更好的调节医务资源。
- 降低再入院率。现在一些重病症的费用之所以居高不下，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。
- 远程医疗。伴随着这次疫情，很多事情都会向网上迁移。远程医疗可能就是一个重点，虽然远程医疗已经出现了三四十年了，但是直到最近才有了比较快的发展，特别是便随着一些可穿戴设备。临床医生使用远程医疗来提供个性化的治疗方案，避免住院或重新入院。这种医疗数据分析的使用可以与预测分析的使用相关联，帮助临床医生提前预测急性医疗事件并防止患者病情恶化。
- 降低误判率。无论是肺片，心电图还是CT，手动分析和存储这些图像在时间和金钱方面都是花费巨大的。分析成千上万图像的算法可以识别像素中的特定模式并将其转换，以帮助医生进行诊断。甚至更进一步说，医生可能不再需要查看图像，而是分析算法的结果，这些算法将会研究并记住比医生一生所见都多的图像，这无疑会影响医生的价值
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像AI辅助诊疗方面的，能够提升医生的诊疗效率，而像奥威BI智能数据可视化分析工具类的则主要发力在医院的运营管理上，有助于辅助管理层快速发现并解决问题，合理提升医院的诊疗服务效率和质量，比如说通过智能分析医生的出诊负荷，合理安排医生出诊；又比如通过病种分析、用药类别分析等合理调整药品采购、各科医护人员配置等。
虽然我们普通人不太分别地出来，但说不定你所在区域的医院都悄悄应用了大数据智能可视化分析工具来提升医院的运营管理效率和水平，提升医院诊疗服务。
医学院的大数据专业靠谱吗
医学院的大数据专业非常靠谱。
大数据专业的基础部分涉及到数学、统计学和计算机三大块内容，不同高校会根据自身的资源整合能力在具体课程的设置上而有所侧重，而医学类院校则会比较注重大数据在医学领域的应用，往往会结合大量的行业资源开展教学工作。
大数据与医疗领域的结合涉及到的内容包括医疗数据的采集、医疗数据的整理、医疗数据的安全、医疗数据的分析等等，由于不少医学院都有自己的专属医院，所以在数据方面会有大量的积累，这对于大数据学习任务的开展具有非常现实的意义。
医疗大数据商业模式
相较人的决策而言，通过对医疗大数据的智能分析，在多条路径中高效选择找出最佳的决策路径，能有效提高医疗效率、降低医疗成本。大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。
1.汇总患者的临床记录和医疗保险数据集汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医学发展的速度。2.个性化治疗通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应的关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。个性化医学可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和诊断。很多情况下，病人用同样的诊疗方案但是疗效却不一样，部分原因是遗传变异。针对不同的患者采取不同的诊疗方案，或者根据患者的实际情况调整药物剂量，可以减少副作用。
健康医疗大数据的处理与挖掘
1. 数据采集：通过各种手段收集和整理医疗健康领域的大数据，包括患者的病历、诊断报告、医药销售记录、医保数据等。
2. 数据清洗和预处理：对采集到的大数据进行处理和清洗，去除重复数据、异常数据和缺失数据，并进行结构优化和规范化，以便批量处理和挖掘。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储到相应的数据仓库或云计算平台，以方便后续的数据分析和处理。
4. 数据分析和挖掘：运用数据挖掘技术，如关联分析、聚类分析、决策树等，对大数据进行深入分析和挖掘，从中发现潜在的信息和规律，并提供决策支持和策略指导。
5. 数据可视化和应用：将分析挖掘结果以可视化的方式呈现，如报表、图表、地图等，提供给医疗机构、患者、医保部门等相关方使用，用于优化医疗服务、预测疾病风险、制定政府政策等。
综上所述，健康医疗大数据的处理与挖掘是一项复杂而重要的工作，必须运用现代化技术和方法，将海量的数据转化为有用的信息和知识，进而为医疗卫生行业提供更加精准、高效和个性化的服务。