医学领域在数据分析方面有哪六大创新

摘要:“大数据”这个术语涉及数量巨大的数字信息和用于提取数据的分析工具。数据分析在犯罪学、政府机构、金融行业、环境研究等各个领域发挥着至关重要的作用。大数据被用来识别模式,进行预测,或者剖析和检查有用的信息。

自2011年以来,智能设备以惊人的方式改变了医疗保健行业。未来的数据分析技术可能会让人们感到惊讶,那么人们对此可以期待什么?

“大数据”这个术语涉及数量巨大的数字信息和用于提取数据的分析工具。数据分析在犯罪学、政府机构、金融行业、环境研究等各个领域发挥着至关重要的作用。大数据被用来识别模式,进行预测,或者剖析和检查有用的信息。

医疗

数据分析在医疗保健中起着至关重要的作用。使用医疗设备进行数据分析可以改变医疗保健服务的物流。

在不远的将来,智能医疗设备将能够向患者和保健提供者提供更有效、更全面、更个性化和更加自动化的解决方案。这听起来像科幻小说,但现实是医疗设备工程和高级分析已经开始融合。

而DAQifi,NeuroLife,EluciData和Battelle就是企业在医疗工程采用大数据的例子。例如,EluciData是一种分析引擎,采用与国家安全相同的模式识别和机器学习方法来收集和分析来自记录、身体传感器、计费和诊断的医疗数据。

以下是医学领域在数据分析方面的六大创新:

1.智能设备

自动送药、日常健康指导、慢性病管理都可以通过移动医疗应用程序和能够捕捉和分析实时数据的智能医疗设备来实现。这些设备将允许医生和患者更好地了解日常影响健康的因素,并更好地应用在所需的治疗上。

药物剂量是一个很好的例子。大多数药物的剂量因环境因素、活动、饮食、主要体重变化和次要健康问题而异。医生不可能每天都要考虑这些因素。许多初级保健医生在每季度或每年一次的药物更新预约期间,都会将这些信息中的各个因素分解出来。

自动化的智能设备可以在将所有相关数据汇集在一起(包括天气报告、传感器、植入物、实验室和诊断报告、饮食跟踪应用程序、医疗记录等等)之后,提供实时分析。

2.智能成像和诊断

影像诊断的医师必须经验丰富,高度熟练,并有大量的数据解释。分析数据仍然是一个缓慢的过程,容易受到人为解析错误的影响。

数据分析和机器学习可以帮助设备本身识别异常扫描,从而提高准确性,减少人为错误,减少延迟,并允许医务人员即时识别测试的任何异常或变化。

3.神经感测和神经旁路

人类的大脑可以每秒处理数万亿比特的信息。神经传感和数据分析可以一起工作来帮助患有脑损伤或神经系统有缺陷的患者找到并解码有意义的信号,使得信号可以连接到假肢或辅助装置。

NeuroLife等神经旁路技术可以绕过神经系统的受损部位,使患者能够控制刺激手指运动的装置。这可能意味着更大规模的实现。

4.预测分析

想象一下,事先预测心脏病发作可以挽救多少生命。与医疗传感器配对的数据分析可以使其成为现实。医疗设备可以预测各种不良结果,为患者和医疗保健提供者提供提前的警告。

该设备会寻找与重大健康事件相关的细微变化,并向初级医师发出警告,以便立即检查。

5.智能个性化

虽然有一些决定疾病发展和变化的普遍因素,但许多疾病过程也是高度个性化的,因为有很多的变量可以影响疾病的进展和对治疗的反应。研究人员可以利用大数据研究个人生物化学、遗传特征、环境影响,以及生活方式,可以确定特定的患者如何对治疗作出反应。反过来,医疗机构可以制定更多的决策和个性化的护理计划。

这也可以用来帮助制造商进行深入的临床试验,以了解特定的装置如何根据生活方式、健康状况、继发性疾病、遗传特征对特定患者群体上否造成损害。

6.价值量化

如果没有大量的努力,就很难量化医疗器械的价值,特别是对于规模较小的诊所、医院和长期护理机构来说。

数据分析可以很容易地将“附加价值”与成本进行关联。由于医疗保险和医疗补助的变化,许多医疗机构正在将基于价值的采购应用于其财务底线。这些实体需要能够比较和量化增加/保持某些疗法、服务、设备的回报与成本。

正如人们所看到的,将数据分析与医疗设备技术相结合,以创建一个新的“智能”设计前沿,对制造商、患者、供应商和设施都有利。医疗保健的下一次革命将由数据驱动,唯一的问题是开发商在这方面的竞争。

数据分析是医疗保健的未来

数据分析和智能设备正在以非凡的方式改变医疗保健的性质。它们使医生能够以更低的成本提供更加准确的诊断。那么在未来几年,将有哪些新的智能设备投放到市场上呢?人们拭目以待。

文字来源:机房360