大数据技术如何应用在医疗行业。
作者：张老师 浏览次数： 2019-09-27 09:36
在医疗保健领域中，估计有50 PB的数据，预计到2020年将增长到25,000 PB。从这份惊人的数据报告中，我们可以看到，在临床记录，医疗保健以及合规与法规要求的推动下，医疗保健行业正在生成大量数据。
幸运的是，大数据分析应用程序已在医疗保健行业中广泛使用，以从大量数据中提取见解。能够准确识别关联，趋势和模式，已使此类数据分析技术得以挽救更多人的生命并降低其医疗费用。这些大量数据已广泛应用于支持广泛的医疗保健服务，包括临床决策，人群管理，疾病检测，实时统计分析，药物研究等。因此，可以进一步了解数据分析的工作方式实施医疗保健计划将促进健康，全面的医疗保健发展。
随着公共卫生信息的迅猛扩展，我们可以使用数据分析技术来爬网和过滤掉各种类型的公共卫生信息数据。借助数据分析方法，医务工作者能够管理大量非结构化数据，然后从这些数据中探索见解。请注意，收集人口健康信息有多种渠道。正式地，许多医疗数据现在来自医院信息系统（HIS），其中包括电子病历系统（EMRS），实验室信息系统（LIS），图片存档和通信系统（PACS），放射学信息系统（RIS） ，临床决策支持系统（CDSS）等。
除了这些数据集外，许多其他医疗保健设备还可以帮助记录生命症状信息，例如ECG数据，血氧，血压，脉搏和体温。您甚至可以从某些社交媒体平台或搜索引擎获取健康信息。所有这些数据对于医务工作者或研究人员做出有意义的治疗决策可能会有帮助。
众所周知，Google在2009年比美国疾病控制与预防中心（CDC）提前了将近2周就成功预测了甲型H1N1流感暴发。这是Google用来抓取相关搜索的大数据技术。结果来自其用户，并检测到流感爆发。更具体地说，有两类收集传染病信息：在关注用户数据时是积极收集和被动收集。对于被动数据收集，Google会收集用户提交的定期数据，以分析当前情况或未来趋势。积极收集意味着分析推文，微博客或搜索历史记录，这些记录的更新速度更快，可用于疾病预测。
幸运的是，大数据分析应用程序已在医疗保健行业中广泛使用，以从大量数据中提取见解。能够准确识别关联，趋势和模式，已使此类数据分析技术得以挽救更多人的生命并降低其医疗费用。这些大量数据已广泛应用于支持广泛的医疗保健服务，包括临床决策，人群管理，疾病检测，实时统计分析，药物研究等。因此，可以进一步了解数据分析的工作方式实施医疗保健计划将促进健康，全面的医疗保健发展。
随着公共卫生信息的迅猛扩展，我们可以使用数据分析技术来爬网和过滤掉各种类型的公共卫生信息数据。借助数据分析方法，医务工作者能够管理大量非结构化数据，然后从这些数据中探索见解。请注意，收集人口健康信息有多种渠道。正式地，许多医疗数据现在来自医院信息系统（HIS），其中包括电子病历系统（EMRS），实验室信息系统（LIS），图片存档和通信系统（PACS），放射学信息系统（RIS） ，临床决策支持系统（CDSS）等。
除了这些数据集外，许多其他医疗保健设备还可以帮助记录生命症状信息，例如ECG数据，血氧，血压，脉搏和体温。您甚至可以从某些社交媒体平台或搜索引擎获取健康信息。所有这些数据对于医务工作者或研究人员做出有意义的治疗决策可能会有帮助。
众所周知，Google在2009年比美国疾病控制与预防中心（CDC）提前了将近2周就成功预测了甲型H1N1流感暴发。这是Google用来抓取相关搜索的大数据技术。结果来自其用户，并检测到流感爆发。更具体地说，有两类收集传染病信息：在关注用户数据时是积极收集和被动收集。对于被动数据收集，Google会收集用户提交的定期数据，以分析当前情况或未来趋势。积极收集意味着分析推文，微博客或搜索历史记录，这些记录的更新速度更快，可用于疾病预测。
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