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建立醫療健康數據集,醫學生如何應對大數據時代( 三 )

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8.溫柔的切入別人的敏感區域及隱私 。也就是說要對數據進行再升華與加工，不能讓人感知以及做出“你就是在窺探我的機密和隱私，我要防備你”的反應 。9.重組，建立新規則 。相對數據的采集和管理，絕大多數企業尤其是中小企業，在數據的分析性和運用上有著巨大的短板和缺陷，這個問題非一日可克 。請記住，在數據的管理和分析運用上，不是說只有所謂的縱橫向比較、基礎透視及因果分析等，學習和應用更多的數據分析及運用規則及其數據，將會讓我們不斷重組出新的數據結果，享受到新的數據應用成果 。
大數據時代，醫療行業有哪些變遷？
醫療保健行業正在以更快的速度蓬勃發展，管理患者護理和創新藥物的必要性也同樣增加 。隨著這些需求的增加，該行業正在采用更新的技術 。未來可能發生的一個重大變化是在醫療保健領域使用大數據和分析 。據希捷科技發起的國際數據公司（IDC）報告顯示，預計大數據在醫療保健方面的增長速度將超過制造業，金融服務業或媒體等領域 。
據估計，到2025年，醫療保健數據的復合年增長率（CAGR）將達到36％ 。市場研究顯示，到2022年醫療保健市場的全球大數據預計將達到342.7億美元，復合年增長率為22.07％ 。在全球范圍內，預計到2024年，大數據分析部門的價值將超過680.3億美元，這主要得益于北美對電子健康記錄，實踐管理工具和勞動力管理解決方案的持續投資 。
以下是大數據可以幫助和改變整個醫療保健行業情景的五種方式：1.健康追蹤大數據和分析以及物聯網（IoT）正在徹底改變人們可以跟蹤各種用戶統計數據和重要信息的方式 。除了可以檢測患者睡眠，心率，運動，行走距離等的基本可穿戴設備之外，還有新的醫療創新可以監控患者的血壓，脈搏血氧計，血糖監測儀等 。持續監測身體生命體征以及傳感器數據收集將使醫療保健組織能夠將人們排除在醫院之外，因為他們可以識別潛在的健康問題并在情況惡化之前提供護理 。
2.降低成本大數據可以成為節省超過或低于預定員工的醫院成本的好方法 。預測分析可以通過預測入學率和幫助分配人員來幫助解決這個問題 。這將降低醫院的投資率，實際上有助于最大限度地利用他們的投資 。保險業可以通過支持可穿戴設備和健康追蹤器來節省資金，以確保患者不會在醫院中度過時間 。它可以節省患者的等待時間，因為根據分析，醫院將有足夠的人員和床位 。
預測分析還可以通過降低再入院率來降低成本 。根據精算師協會最近的一份報告，47％的醫療保健組織已經在使用預測分析 。此外，超過57％的醫療保健行業認為，預測分析將在未來五年內為企業節省25％或更多的年度成本 。醫療保健和大數據事實：麥肯錫公司報告指出，經過20年的穩定增長，醫療保健費用現在占GDP的17.6％，即 。
比美國規模和財富的預期基準高出近6000億美元 。3.協助高危患者如果所有醫院記錄都被數字化，那么它將是可以訪問的完美數據，以了解許多患者的模式 。它可以反復識別接近醫院的患者，并確定他們的慢性病 。這種理解將有助于為這些患者提供更好的護理，并提供有關糾正措施的見解，以減少他們的頻繁訪問 。這是保持清單和檢查高風險患者并為他們提供定制護理的好方法 。
4.防止人為錯誤很多時候，人們注意到專業人員傾向于開錯藥或者錯誤地派遣不同的藥物 。通常，這些錯誤可以減少，因為可以利用大數據來分析用戶數據和處方藥物 。它可以證實數據并標記潛在的處方，以減少錯誤并挽救生命 。對于在一天內迎合許多患者的醫生來說，這樣的軟件可以是一個很好的工具 。醫療保健和大數據事實：醫療保險和醫療補助服務中心使用預測分析在一年內防止了超過2.107億美元的醫療保健欺詐 。

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