大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用于醫(yī)療行業(yè)?如何消除對(duì)大數(shù)據(jù)的誤解?

在這篇文章中，小編將為大家?guī)?lái)人工智能其中一個(gè)研究方向——大數(shù)據(jù)的相關(guān)報(bào)道。如果你對(duì)本文即將要講解的內(nèi)容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)讓就醫(yī)看病更簡(jiǎn)單。過(guò)去，對(duì)于患者的治療方案，大多數(shù)都是通過(guò)醫(yī)師的經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行，優(yōu)秀的醫(yī)師固然能夠?yàn)榛颊咛峁┖玫闹委煼桨?，但由于醫(yī)師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數(shù)據(jù)在醫(yī)療行業(yè)的深度融合，大數(shù)據(jù)平臺(tái)積累了海量的病例、病例報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)告等信息資源.所有常見(jiàn)的病例、既往病例等都記錄在案，醫(yī)生通過(guò)有效、連續(xù)的診療記錄，能夠給病人優(yōu)質(zhì)、合理的診療方案。

(1) 優(yōu)化醫(yī)療方案，提供最佳治療方法。

面對(duì)數(shù)目及種類(lèi)眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細(xì)胞時(shí)，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。借助于大數(shù)據(jù)平臺(tái)，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治療方案，從而建立醫(yī)療行業(yè)的病人分類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)。在醫(yī)生診斷病人時(shí)可以參考病人的疾病特征、化驗(yàn)報(bào)告和檢測(cè)報(bào)告，參考疾病數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時(shí)，醫(yī)生可以依據(jù)病人的基因特點(diǎn)，調(diào)取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時(shí)進(jìn)行治療。同時(shí)這些數(shù)據(jù)也有利于醫(yī)藥行業(yè)研發(fā)出更加有效的藥物和醫(yī)療器械。

(2)有效預(yù)防預(yù)測(cè)疾病。

解決患者的疾病,最為簡(jiǎn)單的方式就是防患于未然。通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)于群眾的人體數(shù)據(jù)監(jiān)控，將各自的健康數(shù)據(jù)、生命體征指標(biāo)都集合在數(shù)據(jù)庫(kù)和健康檔案中。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，推動(dòng)覆蓋全生命周期的預(yù)防、治療、康復(fù)和健康管理的一體化健康服務(wù),這是未來(lái)健康服務(wù)管理的新趨勢(shì)。

二、如何消除常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)誤解

大多數(shù)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)大數(shù)據(jù)都有合理的理解，但是仍然存在一些重大誤解。首先，也許是最具破壞性的假設(shè)是，所有大數(shù)據(jù)都具有業(yè)務(wù)價(jià)值。

SAS公司的Wright說(shuō)，“大數(shù)據(jù)這個(gè)術(shù)語(yǔ)使許多人認(rèn)為價(jià)值僅來(lái)自組織擁有的龐大數(shù)據(jù)量，而擁有最多數(shù)據(jù)的組織則獲勝，其實(shí)并不是這樣。真正的價(jià)值來(lái)自組織如何通過(guò)利用不同的、以前未使用的數(shù)據(jù)源來(lái)更廣泛地了解其客戶和業(yè)務(wù)。這反過(guò)來(lái)會(huì)導(dǎo)致通過(guò)使用分析獲得更具教育性和更明智的決策。”

Aggarwal補(bǔ)充說(shuō)，數(shù)量的最終重要性遠(yuǎn)不如數(shù)據(jù)的質(zhì)量、清潔度、可用性和可訪問(wèn)性。而且，并非每個(gè)公司都需要大數(shù)據(jù)。他說(shuō)，“根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，大多數(shù)業(yè)務(wù)問(wèn)題不需要大數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)并不能解決所有業(yè)務(wù)問(wèn)題?！?

有些人還認(rèn)為大數(shù)據(jù)就像常規(guī)數(shù)據(jù)一樣，但是會(huì)產(chǎn)生更詳細(xì)的見(jiàn)解。EastBan科技公司數(shù)據(jù)科學(xué)家Polina Reshetova說(shuō)，“這不一定是正確的，大數(shù)據(jù)通常會(huì)帶來(lái)新的問(wèn)題。它具有自己的統(tǒng)計(jì)屬性，并且需要一種思考結(jié)果和提出問(wèn)題的新方式?！?

此外，并非所有大數(shù)據(jù)計(jì)劃都需要大量輸入。EastBanc科技公司董事長(zhǎng)WolfRuzicka說(shuō)，“項(xiàng)目可能小得令人驚訝。我們最小的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目處理1TB的數(shù)據(jù)。它從千兆字節(jié)開(kāi)始。關(guān)鍵是擁有正確的數(shù)據(jù)類(lèi)型：干凈、準(zhǔn)確、相關(guān)、及時(shí)和足夠的數(shù)據(jù)?！?

這就是大數(shù)據(jù)工作不必采用巨大投資的原因，但這可能是另一個(gè)不正確的假設(shè)。Aggarwal說(shuō)，“組織無(wú)需等待數(shù)年就可以花費(fèi)數(shù)百萬(wàn)美元來(lái)建立企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。在較小的層面上可以做很多事情?！?

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