大数据改变了各个行业的数据管理、分析和利用的方式。同样，大数据可以在医疗健康领域应用并有潜力实现重大突破，医疗健康领域是最有前景的大数据应用领域之一。医疗分析可以降低治疗费用、预测流行病的爆发、避免可预防疾病以及提高生活质量。随着世界人口的增加，人类的平均寿命也逐渐增加，这给当今治疗交付办法提出了新的挑战。跟企业家一样，健康专业人士也收集海量数据并寻找使用这些数据的最佳方法。在本文中，我们阐释了医疗行业对大数据的需求：大数据为什么以及如何发挥帮助作用？在大数据的应用中有什么样的障碍？
医疗领域中的大数据是什么？
医疗领域中的大数据分析产生了很多有用的结果，有些甚至可以拯救生命。大数据是指数字化产生的、通过各种技术整合和分析的大量信息，它可以利用特定人群的健康数据帮助人们预防传染病、治疗疾病以及降低成本等。
随着人们的寿命延长，治疗模式也发生了改变，这些改变实际上是由数据驱动的。医生们希望尽可能掌握病人更多且更早的信息，从而在严重疾病出现的时候可以注意到警示信号，因为在疾病早期进行治疗会简单得多，且治疗费用也会少很多。借助对医疗数据的分析，预防代替治疗，并且可以对病人的健康状态做出全面的描绘，来做出一个量身定做的健康计划。
近年来，收集医疗用途的大量数据费事且费力，而如今，随着科技不断进步，收集数据并将其用于更好的医疗服务变得越来越容易。医疗数据分析的目的是：利用数据分析所得的发现及时预测并解决问题，更快地评估方法和治疗，促使人们更加关注自己的健康以及为医疗健康提供有效手段。
为什么医疗行业需要大数据？
由于各国的医疗成本不断增高，医疗行业对大数据的需求越来越大。麦肯锡的一份报告指出：经过连续20年的持续增长，医疗费用现在占GDP的16%，大约超过6000亿美金，按照美国的规模和财富水平，这个数值远远超过了合理的水平。也就是说，医疗成本远远高于它应有的水平。并且在过去的20年间，这个数字还在不断地增长。所以很显然，我们需要一种智能的、以数据为驱动的思维。目前激励措施也在改变：很多保险公司开始从按诊疗收费计划转换至预防疾病的计划。正如《魔鬼经济学》一书中提到的，财务激励问题以及优先考虑病人健康问题是一件好事，为什么这很重要呢？
在之前的时间中，医疗保健提供者没有直接分享病人信息的动机，这使得数据分析没有充分发挥作用。现在，他们中越来越多的人以病人的治疗结果为依据获得收入，所以在经济利益的刺激下，大家逐渐开始将病人信息共享，既可以改善病人的生活又可以降低保险公司的成本。
最后，医生在做决定时越来越依赖大量的证据，这意味着需要进行大量的研究而不是仅仅依赖医生的学校教育和专业意见。正如在其他产业，数据收集和整理变得越来越重要，专家们在这方面的需求增加。这种新的治疗态度意味着医疗机构对大数据分析的需求比以往任何一个时候都大。SaaS BI这一工具的兴起也满足了这一需求。
大数据医疗普及中的障碍
在医疗领域中使用大数据最大的障碍在于不同州、医院和行政管理机构的医疗数据如何传播。对这些数据资源的整合需要建立起新的基础设施，使数据提供者们可以相互交流。同样重要的是实现新的在线报告软件以及商务智能策略。医疗行业需要紧随其他行业的步伐，从传统的回归为基础的方法转向以未来为导向的方法，如：预测分析、机器学习以及图形分析。
然而，目前大数据在医疗行业的应用也并不完全落后，比如电子病历已经在被广泛应用。尽管你可能对此并不感兴趣，但是你很有可能会成为潜在的病人，所以，我们应该关注医疗分析的应用。除此之外，还应该时刻关注其他行业的动态，学习他们对大数据的处理和应用，这会激励你采纳和应用这些好方法。
12个大数据在医疗行业中的应用
对患者进行预测以改善人员配备
第一个大数据在医疗行业应用的例子是所有值班经理都会遇到的问题：在一个给定的时间段内，我应该招聘多少人？如果招聘太多人，会造成不必要的劳动力成本消耗，如果员工太少，则客户服务效果差——这对于病人来说是致命的。大数据就可以解决这个问题，至少在巴黎几家医院已经做到了。《福布斯》杂志的一篇文章详细介绍了巴黎和平医院旗下的四家医院是如何每天、每小时地预测有多少病人出现在医院。其中一个非常关键的数据集是数据科学家利用时间序列分析整理10年的入院登记记录。这些数据有助于研究者们观察住院率概况。然后他们可以利用机器学习来寻找最准确的用来预测未来住院趋势的模型。
通过总结所有的工作成果，《福布斯》杂志称：这些结果未经数据科学的训练，被整合为一个基于web浏览器的界面以方便医生、护士和医院管理人员使用，用来预测未来15天的问诊和住院率。
电子病历（EHRs）
这是大数据在医学领域最广泛的应用。每个病人都有自己的数字记录，包括人口统计、病史、过敏史、实验室检测结果等。记录通过安全信息系统共享，公共和私营部门的提供者都可以使用。每条记录都由一个可修改的文件组成，这意味着医生可以随着时间的推移实现更改，而不需要进行文书工作，也不存在数据重复的危险。
当患者需要进行新的实验室检测或跟踪处方以查看患者是否遵守了医嘱时，EHRs还可以触发警告和提醒。虽然EHR是个好技术，但许多国家仍在为全面实施EHR而努力。根据HITECH的研究，美国有94%的医院采用了EHRs，这是一个重大的飞跃，但欧盟仍然落后。然而，欧盟委员会起草的一项雄心勃勃的指令有望改变这一现状：到2020年，欧洲统一的健康记录系统将成为现实。
Kaiser Permanente在美国走在前列，它可以为欧盟提供一个效仿的榜样。他们已经完全实现了一个名为HealthConnect的系统，可以在所有设施之间共享数据，使应用EHRs变得更容易。麦肯锡(McKinsey)一份有关大数据医疗的报告称，“综合系统改善了心血管疾病的治疗效果，通过减少问诊和实验室测试，约节省了10亿美元。”
实时告警
提高病人接触
预防阿片类药物在美国的滥用
我们的第四个大数据医疗案例正在美国解决一个严重问题。这是一个发人深省的事实：截至今年，阿片类药物的过量使用在美国造成的意外死亡比交通事故还多，而此前，交通事故是最常见的意外死亡原因。分析专家伯纳德·马尔(Bernard Marr)在《福布斯》杂志的一篇文章中提到了这个问题。情况现在已经变得十分糟糕，加拿大已经宣布滥用阿片类药物是一场“国家健康危机”，而奥巴马总统指定了11亿美元，用于在他任职期间制定解决方案。
利用健康数据进行战略规划
由于对人们动机有了更好的洞察，医疗保健中使用大数据可以进行战略规划。护理经理可以分析不同人群的检查结果，并确定哪些因素阻碍了人们接受治疗。佛罗里达大学(University of Florida)利用谷歌地图和免费的公共卫生数据，编制了针对人口增长和慢性病等多个问题的热点地图。随后，学者们将这些数据与热点地区的医疗服务进行了比较。从中获得的信息使他们能够回顾他们的分娩策略，并在大多数有问题的地区增加更多的护理单位。
大数据有望治愈癌症
另一个大数据在医疗保健中应用的有趣的例子是癌症登月计划。在第二个任期结束前，奥巴马总统提出了这个计划，目标是在五年内完成十年的癌症治疗进展。医学研究人员可以利用大量关于癌症患者治疗计划和康复率的数据，以发现现实世界中成功率最高的趋势和治疗方法。例如，研究人员可以检测与患者治疗记录相关的生物样本。利用这些数据，研究人员可以看到某些突变和癌症蛋白如何与不同的治疗方法相互作用，并找到实现更好预后的方法。这些数据也会带来意想不到的好处，比如发现抗抑郁药Desipramine能够帮助治疗某些类型的肺癌。然而，为了使这些隐藏信息更容易被挖掘出来，需要将来自医院、大学和非营利组织等不同机构的患者数据库连接起来。例如，研究人员可以从其他机构获得病人的活检报告。另一个可能的用例是对临床试验患者的癌症组织样本进行基因测序，并将这些数据提供给更广泛的癌症数据库。然而这条道路上也有很多障碍，包括:
不兼容的数据系统。这可能是最大的技术挑战，因为使这些数据集能够相互连接是一件相当两步棋的事情。 病人的隐私问题。每个州都有不同的法律，规定病人的信息在征得或不征得同意的情况下可以发布，所有这些法律都必须得到贯彻执行。 简单地说，尽管这可能会更快地找到治疗方法，那些投入了大量时间和金钱来开发自己的癌症数据集的机构可能并不急于与他人分享。Fast Company在一篇文章中写道，目前已有先例致力于解决这些问题：“美国国立卫生研究院(NIH)和六个医院以及大学形成了确诊疾病网络，以及极其稀有疾病 (比如那些只有六个患者)的合并数据。”
医疗预测分析
我们已经认识到，连续两年以来，预测分析已经成为最大的商业智能趋势之一，但潜在的应用范围远远超出了商业领域，在未来也会有更大的发展。美国合作研究机构Optum Labs已经收集了3000多万名患者的EHRs数据，建立了一个用于预测分析工具的数据库，该工具将改进医疗服务的提供。医疗商业智能的目标是帮助医生在几秒钟内做出数据驱动的决定，并改善患者的治疗。这对于有复杂病史、患有多种疾病的患者尤其有用。新工具还可以预测疾病风险，如：谁有糖尿病的风险，因此建议使用额外的筛查或体重管理。
减少欺诈，提高安全性
远程医疗
远程医疗已经在市场上出现了40多年，但直到今天，随着在线视频会议、智能手机、无线设备和可穿戴设备的出现，它才得以蓬勃发展，它是指使用技术提供远程临床服务，目前被用于初级会诊和初步诊断，远程病人监测和健康专业人员的医学教育。一些更具体的用途包括远程外科手术——医生可以使用机器人和高速实时数据传输来进行手术，而不需要和病人在同一位置。
临床医生使用远程医疗提供个性化的治疗计划，避免住院或再入院。医疗数据分析可以与前面看到的预测分析相联系，临床医生可提前预测急性医疗事件，防止病人病情恶化。而远程医疗有助于降低成本和提高服务质量，病人可以避免排队等候，医生也不会浪费时间去做不必要的咨询和文书工作，同时还改善了护理的可用性，因为可以对病人的状态进行随时随地的监测和咨询。
整合大数据和医疗影像
防止不必要的ER访问
使用医疗行业的大数据分析来节省时间、金钱和能源是必要的。如果我们告诉你，在3年的时间里，一个女人拜访急诊室超过900次，你会作何反应？加州奥克兰市的情况就是如此，一名患有精神疾病和滥用药物的妇女几乎每天都去当地的医院就诊。当地急救室之间缺乏共享的医疗记录，增加了纳税人和医院的成本，使这位妇女更难得到良好的治疗，从而加剧了她的问题。正如特蕾西·施赖德在《凯撒健康新闻》的一篇文章中所说的那样，她在奥克兰阿尔塔·贝茨峰会医疗中心协调医疗管理项目：“每个人都是出于好意。但她被介绍到三个不同的药物滥用诊所和两个不同的心理健康诊所，而她有两个病例管理人员都在住房方面工作。这不仅对病人有害，而且浪费了两家医院宝贵的资源。为了防止这种情况再次发生，阿拉米达县医院联合创建了一个名为PreManage ED的项目，在急诊部门之间共享病人记录。”
这个系统可以让急诊室的工作人员知晓以下事情:
如果他们治疗的病人已经在其他医院做了某些测试，这些测试的结果是什么； 如果有问题的病人已经在另一家医院有了病例管理人员，防止不必要的任务； 已经给了病人什么样的建议，以便得到一个连贯的信息。这是另一个很好的例子，其中医疗分析的应用程序是有用和需要的。在过去，没有预先管理ED的医院会一遍又一遍地重复测试，即使他们能看到在另一家医院做了测试，他们也会要求发送一份很长的传真，只是为了得到他们需要的信息。
如何在医疗领域应用大数据？
综上所述，我们通过这12个大数据在医疗领域的应用案例，看到了三大趋势：患者的体验可以得到显著改善，包括治疗质量和满意度；随着时间的推移，人口的总体健康状况也应得到改善；一般成本应该降低。现在让我们看一个具体的例子，如何在医疗保健中使用数据分析，例如在医院：
12个大数据在医疗领域中应用的例子
这个行业正在发生变化，和其他行业一样，大数据也开始改变——但仍有很多工作要做。单地说，下面是我们在本文中介绍的示例的简短列表。通过医疗数据分析，你可以：
预测患者的日常收入，并据此调整人员配备 使用电子健康纪录 使用即时提醒进行即时护理 帮助预防美国的阿片类药物滥用 加强患者对自身健康的投入 使用健康数据进行更全面的战略规划 更广泛的研究来治疗癌症 使用预测分析 减少欺诈，提高数据安全 远程医疗实践 整合医学影像进行更广泛的诊断 防止不必要的急救每天10分钟，玩转肿瘤&大数据
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