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医疗保健大数据分析

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健康大数据分析—— Mayo Clinic 使用大数据分析来识别患有多种慢性病或合并症的患者,这些患者最有可能从早期干预和家庭护理中受益,并避免急诊室就诊。

来自大数据分析的见解为医疗保健提供者提供了以前无法获得的临床见解。 它消除了关于治疗的假设,使他们能够更准确地制定治疗方案并做出临床决策,从而降低成本并改善患者护理。

它最重要的好处是它为不同的医疗保健提供者提供了更好的临床信息。

医疗保健数据分析为护理人员和管理人员提供医疗和财务决策所需的大量信息可提高患者护理质量。 大数据分析方面的新技术进步可以将医疗保健中的大量大数据转化为有用且可操作的信息,这些信息可以继续以最有效的方式为医生、医疗保健提供者和患者提供更好的见解。

大数据分析在医疗保健方面的前景和潜力

使用适当的软件工具,大数据为向价值驱动的医疗保健发展提供信息,并为降低成本的显着进步打开了大门。

在当今竞争激烈的世界中,医疗机构使用大数据分析、人工智能和机器学习等最新技术来实时利用患者可用的大量数据。

医疗保健行业的公司使用大数据和预测分析来检测和防止欺诈和错误,同时为医疗保健组织节省大量资金。

在医疗保健中使用大数据分析可用于提供对患者数据和结果的可操作见解,降低整体医疗保健成本,预测高风险患者并生成实时警报。

医疗数据分析的进步,加上近年来积累的大量数据,提高了公共和私营部门的主要利益相关者和决策者的分析能力。

大数据分析在医疗保健中的好处

从改变医疗保健结果到以价值为导向的支付计划和改善医疗保健,使用大数据分析来确定哪些做法最有效,可以帮助降低成本并改善医疗保健机构服务的人群的健康状况。

例如,医疗保健领域的高级大数据分析可以改善患者护理。

对于大多数医疗保健组织来说,简化健康数据的收集和组织是很有希望的第一步。 然而,此类健康数据的管理和使用在很大程度上依赖于信息技术。

生成警报并与患者和医疗保健提供者共享健康相关数据的健康监测设备和相关软件的开发和使用正在获得动力,以创建实时生物医学健康监测系统。

医疗保健中的大数据分析用例

这些设备会生成大量数据,这些数据可以实时分析并用于临床医疗护理。

在医疗保健领域,大量异构医疗数据被提供给各种医疗保健组织、支付方、供应商和制药公司。

医疗保健行业在记录保存、法规遵从性和患者护理的驱动下产生大量数据。

随着医疗保健行业从 EHR、医学影像、医疗设备等中生成数十亿字节的数据,大数据可以收集、组织、管理和改进整个医疗保健生态系统。

大数据是医疗保健行业的理想选择,因为它可以生成并提供大量数据,提供用例,为医学、技术、金融和其他领域带来变革,并提高生产力。

大数据在医疗保健领域可能是压倒性的,不仅因为它的数量和数据类型的多样性,还因为它的管理速度。

医疗保健大数据是一个术语,用于描述采用数字技术获取医疗记录和管理医院绩效所产生的大量信息,它比传统技术更大、更复杂。

大数据的核心是数字化产生的海量信息,通过特定的技术进行整合和分析。

探索大数据分析在医疗保健领域的成功之路

大数据可用于医疗保健,以获取有关人群或个人的特定健康数据,以预防流行病、治疗疾病和降低成本。

健康应用程序需要特别有效的方法来组合和转换各种数据,包括结构化和非结构化数据之间的自动转换。

在当今的医疗保健系统中,对医疗数据(例如与患者诊断相关的数据)进行调整和数字化可以在短时间内生成大量数据。

随着新的分布式处理概念被用于分析大型数据集,医疗保健提供者开始利用大型数据存储库来获得洞察力并做出更明智的健康相关决策。

随着医疗保健领域对大数据前景的热情与日俱增,他们对分析的投资也在增加。 人口健康管理需要完整的患者护理和具有成本效益的药物流程,这些流程需要在同一数据分析平台上整合临床和伤害数据。

医疗保健中的大数据和预测分析

对改善护理管理、预测早期疾病因素和医院流程的需求不断增长,预计未来将推动全球大数据分析在医疗保健市场的增长。

好消息是,预测数据分析可以在降低医疗成本和减少财务浪费方面发挥重要作用。

对医疗保健数据分析的丰富知识和洞察力使医疗保健领导者和提供者处于更好的位置,可以做出更好的财务和运营决策并提高患者护理质量。

事实上,超过 57% 的医疗保健经理表示,预测数据和分析可以在未来五年内为医疗保健组织节省四分之一的成本。

医疗保健的进步以改善患者医生、研究人员、医疗专业人员、学会、制药公司和其他医疗保健利益相关者可以使用这些信息进行改进。

每位患者的综合数据收集包括电子病历、医生笔记、图像、处方、实验室结果、保险监视器、设备费用和社交媒体帖子。

这些数据集通常无法使用软件平台和硬件系统进行分析。1此时,大数据分析在医疗保健领域的应用变得更好。

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