医疗大数据如何应用？（医疗大数据应用的2大技巧）

随着”互联网+医疗健康”的迅速发展，健康医疗大数据的应用也日益广泛。除了满足个人的健康需求外，大数据也培育出新业态、创造了新价值，成为保障全周期、全方位健康的重要突破口。

大数据的快速增长已经超出了传统的信息处理能力，数据的分级管理和分析能力，为管理者和临床医务人员做出准确的工作决策提供依据。

因此，基于大数据技术对医疗中多源异构的数据汇集，通过云计算超强的计算能力和数据价值挖掘能力，最后将医疗大数据应用于人工智能指导或辅助人进行决策——大数据的重要价值体现，构成了健康医疗大数据汇聚、处理、应用的发展之路。

大数据的好处

大数据的分析和挖掘技术的运用可以在一定程度上帮助医疗行业提高生产力，改进护理水平，增强竞争力。比如有大数据参与的比较效果研究可以提高医务人员的效率，降低病人的看病成本和身体损害；另外，利用大数据对远程病人的监控也可以减少病人的住院时间，实现医疗资源的最优化配置，在使用远程监护系统实现疾病预防的过程中，不仅能够降低病人出现意外的风险，同时也可以节约医疗资源，创造社会和经济价值。

几大应用场景

（1）医院管理决策辅助

通过对医院的临床数据、运营数据、物资数据进行挖掘，解决医院管理中的各种问题，提高设备的使用效率，降低医院运营成本。通过数据分析，实现绩效、医保、药事、门诊、住院、手术等多项管理，实时监控医院的运营状态，并可为医院的发展方向和运营做出决策支持的依据。通过大数据分析总结医院存在的问题，并给出解决方案，降低医院成本，提高医院的营收。

（2）健康管理

通过数据的分析实现健康人的管理，让人不生病、少生病，是医疗大数据应用的终极方向。借助物联网、智能医疗器械、智能穿戴设备，实时收集居民的健康大数据，通过对体征数据的监控，实现健康管理。

（3）智慧养老

智慧养老和慢病管理领域是有结合的，不过智慧养老也关注健康的老年人。养老领域的企业在大数据方面的应用仍比较粗浅，大部分企业都是通过智能穿戴设备或者其他传感器收集老年人的体征数据、状态，然后通过数据评估和监管老年人的身体状况。

（4）医药研发

通过医疗、医药大数据，利用人工智能深度学习能力的算法系统，对研发药物中各种不同的化合物以及化学物质进行分析，预测药品研发过程中的安全性、有效性、副作用等，可以有效的降低药品研发成本，缩短研发周期，降低药品价格。

（5）慢病管理

慢病的管理行为通常在院外发生，通过智能终端、数据管理系统、移动医疗设备和医疗健康应用软件，实现多项检测数据的网络接入，同时对患者的行为习惯、用药记录进行智能的监护和跟踪。通过数据监控，可以了解患者当前的体征状况，是否遵循医嘱按时吃药。慢病管理类型的医疗大数据企业，其数据可能来自于临床医疗机构，也可能来自于患者所使用的智能设备积累而来。

小编分析

在医疗领域，大数据有着广泛的应用空间，可以用在包括疾病预防、临床应用、互联网医疗等方面。可以说，医疗大数据是未来医疗领域的发展趋势。目前，在医疗行业应用大数据方面，我国还处于初级阶段，政府、医院及数据挖掘技术人员需要共同努力，才能让大数据在医疗领域发挥作用。