医疗大数据:四大应用案例让你大开眼界

jeff058 贡献于2017-04-14

作者 Jeff  创建于2017-04-08 06:59:00   修改者Jeff  修改于2017-04-08 07:06:00字数2046

文档摘要:医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。目前,医疗健康领域积累了大量的、多类别的医疗数据,将这些海量数据进行结构化处理,将会产生巨大的商业价值,从而使整个医疗产业链受益。
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医疗大数据:四大应用案例让你大开眼界 2016-11-04 九次方大数据 分享到: 医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。目前,医疗健康领域积累了大量的、多类别的医疗数据,将这些海量数据进行结构化处理,将会产生巨大的商业价值,从而使整个医疗产业链受益。 医疗大数据的需求主要包括以下四个方面:一是为医务人员服务,包括临床辅助决策、单病种大宗病例统计分析、治疗方法与疗效比较、最小有效治疗研究、精准诊疗与个性化治疗、不良反应与差错分析提醒等;二是为患者服务,包括全生命周期的健康档案、自我健康管理、健康预测与预警等;三是为管理者服务,包括精细化管理决策支持、数据服务与数据经济、感染爆发监控、疾病与疫情监测等;四是为研究人员服务,包括科研服务、用药分析与药物研发等。 在这些需求驱动下,大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用,提高医疗效率和医疗效果。 Medal:让任何医生都能清楚病人的病史 Medal软件的目标是让医生能够方便且安全地快速检索患者的医疗记录,不管患者来自美国哪个地方或者之前的初级护理医生是谁。 Medal在医生的电脑上安装只需要1分钟的时间,兼容几乎每一个诊所的记录系统。它分析数据,然后把结构化和非结构化的部分全都转变成有组织有条理的记录,对人与机器都可读。医生收到这些记录后保险才得以赔付。 目前Medal的产品与转诊网络或负责医疗保健的机构有合作——基本上所有的医疗专业人员都能够直接与你的医生联系沟通。Medal保证所有的患者数据都得到同步并且能够被他们的初级护理医生、专科医生、住院和门诊护理员以及康复工作者访问获取。Medal适用于协作治疗、转诊以及保险结算。第二阶段将允许医生请求查看所有系统上的任何患者的医疗记录。Medal还为人们提供了一张可以放在钱包里随身携带的患者信息卡,Medal希望为这个国家首创一个真正意义上的医疗数据互通。 Apixio利用医疗大数据精炼临床护理方法 一家总部位于加州的认知计算机公司Apixio,坚定地将目光放在医疗保健供应商中,从基于实践的证据中学会量身定制护理。 Apixio首席医疗官认为,想要学习如何更好的照顾个人和了解更多的有关整体人口的健康,需要能够挖掘非结构化数据的信息。医生笔记、咨询顾问笔记、放射科笔记、病理结果、医院里出院笔记等等都属于非结构化的数据信息,Apixio将这些信息转化为计算机可以分析的东西,创建病人数据模型,取得更大疾病发病率的洞察力、治疗模式等。 Apixio已经与那些大型医疗供应商(如Scripps Health、HealthNet 、WellCare等)建立起了良好的、强有力的互动网络。这些供应商都拥有对数据科学应用程序 至关重要的数据集,如果他们愿意继续分享其庞大丰富的数据的话,那么Apixio就有了实现其发展潜能的重要保障。 慈铭体检利用健康体检数据构建慢性病管理方案 慈铭体检机构的 O2O 健康管理产品,由智能运动腕表、手机 APP和健康管理云平台三部分组成。其中,智能运动腕表能够实现 24 小时记录用户的运动轨迹,包括行走公里数及脂肪燃烧数据等,还可通过蓝牙和 USB 的双通道的数据传输,轻松将数据传输和分享到手机APP 和健康管理云平台,健康管理云平台对用户动态运动数据和每年体检报告数据进行存储分析,给出个性化健康管理方案。 用户群体采用健康管理云平台服务后,他们之前的各项体检异常指标均有较大的改善,其中脂肪肝异常的改善率超过 60%,血脂异常的改善率超过 50%,体重超标的改善率超过 30%。 慈铭通过健康管理平台将介入到用户的日常运动中,接触频率也变为实时,从一年卖一次体检产品到实时持续地为用户提供服务,慈铭与用户的接触更多,也将增加更多收入机会。 Tableau助力医院提升患者满意度 病人对于一个医院的印象往往都来自于急诊科,所以医院必须要确保服务能够满足病人的要求,因而利用医院已有的数据来分析,简化分流的步奏就会显得很重要。这样能够保证在急症过程的每一分钟都能得到有效利用,也让病人与家属都能有一个良好的诊疗体验。 Tableau 通过分析病人到达时间等数据,可以让医院管理人员清晰地看到病人每天、每小时的来院情况,这可以让医院适时保证足够的值班人员,并合理分配医疗资源。Tableau 还能帮助建立急诊科患者的个人档案,根据人口统计学提出相关建议。此外,Tableau 可以分析出医院急诊科的应诊能力,并且在病人数量达到极值时做出反应。 等待的时间最有可能引起患者的不满情绪,追踪一个病人从被接待到接受诊疗所花费的时间可以让医院采取有效的措施,减少病人的等待时间,提高服务的满意度。 Tableau 可以追踪病人诊疗期间的等待时间等数据,为医院提供相应的建议,制定计划改进诊疗流程,以减少患者在候诊室的等待时间。 随着医疗大数据应用领域的增加,伴随市场规模扩张,贵阳大数据交易所预测2020 年中国医疗大数据应用市场规模将达到79.05 亿元,医疗领域发展的趋势必将是以大数据技术驱动的个性化、创新化、便利化医疗。 v

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