大數據在醫療行業應用的15個場景
商業推動了IT不斷向前發展，云計算就是一個有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾經對近兩年大行其道的云計算表示不屑，因為云計算并不是一項新技術。但迫于市場競爭的壓力，甲骨文還是在2011年推出了云計算戰略。IBM全球副總裁Robert LeBlanc曾說，IBM從上世紀六七十年代就開始做云計算了。他這么說的原因是云計算的核心技術那時就有了。然而，近幾年由于物流云、醫療云、商務云等云計算商業模式的出現，云計算才得以開花結果。
大數據也一樣。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner將BI概念進一步升級為分析(Advanced Analytics)。2011年，麥肯錫闡釋大數據概念。雖然名稱不同，但實際上它們要解決的問題從來沒變過。只不過，現在的大數據分析技術能處理相比20年前更大量、多樣、實時(Volume、Variety、Velocity)的數據，即大數據。相比20年前的BI，現在的大數據分析能夠產生更大的商業價值，大數據存儲和分析技術的發展也得益于商業場景中數據量的激增和數據種類的多樣化。
因此在實施大數據分析項目之前，企業不僅應該知道使用何種技術，更應該知道在什么時候、什么地方使用。除了較早前就開始利用大數據的互聯網公司，醫療行業可能是讓大數據分析先發揚光大的傳統行業之一。醫療行業早就遇到了海量數據和非結構化數據的挑戰，而近年來很多國家都在積極推進醫療信息化發展，這使得很多醫療機構有資金來做大數據分析。因此，醫療行業將和銀行、電信、保險等行業一起首先邁入大數據時代。麥肯錫在其報告中指出，排除體制障礙，大數據分析可以幫助美國的醫療服務業一年創造3000億美元的附加價值。本文列出了醫療服務業5大領域(臨床業務、付款/定價、研發、新的商業模式、公眾健康)的15項應用，這些場景下，大數據的分析和應用都將發揮巨大的作用，提高醫療效率和醫療效果。
臨床操作
在臨床操作方面，有5個主要場景的大數據應用。麥肯錫估計，如果這些應用被充分采用，光是美國，國家醫療健康開支一年就將減少165億美元。
1、比較效果研究
3、醫療數據透明度
4、遠程病人監控
5、對病人檔案的先進分析
付款/定價
1、自動化系統
2、基于衛生經濟學和療效研究的定價計劃
研發
1、預測建模
2、提高臨床試驗設計的統計工具和算法
3、臨床實驗數據的分析
4、個性化治療
5、疾病模式的分析
新的商業模式
1、匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集
2、網絡平臺和社區
公眾健康
大數據的使用可以改善公眾健康監控。公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷數據庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，并通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。這將帶來很多好處，包括醫療索賠支出減少、傳染病感染率降低，衛生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過提供準確和及時的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。所有的這些都將幫助人們創造更好的生活。
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