過去的一年教會了我們許多關于醫療保健行業的事情——尤其是大數據分析的非凡影響。隨著醫療研究人員和臨床醫生收集了有關新冠肺炎的更多數據（從病毒各個變體的基因組序列，到不同人群癥狀的典型發展，再到各種干預措施的效果），全球對這一流行病的反應變得更加智能和高效。
這是數據分析在醫療保健中的實際應用——隨著世界變得越來越全球化，它將成為保持人口健康的一個越來越重要的策略。
讓我們仔細看看數據分析在醫療保健中的一些應用。
更智能的診斷
有效的診斷取決于數據——從患者病歷到對檢查結果的解釋，包括x光掃描。直到最近，這些數據的分析還取決于臨床醫生本人，以及他們跟上更廣泛研究領域最新發展的能力。
醫療保健中的數據分析意味著可以對大量診斷信息進行分析和比較。這使得無論是在癥狀、檢查結果還是掃描圖像中都可以發現模式，并極大地擴展了主動診斷的機會。
個性化護理
就健康和醫療而言，一種治療方案并不適合所有人，醫療保健領域的數據分析有助于推動量身定制的個性化方法。通過將不同干預措施對不同患者群體的有效性數據與單個患者的詳細信息相結合，數據分析可以針對正確的治療方案提出積極的建議。病史、身體狀況甚至環境條件都可以被考慮，還有細微差別也可以被考慮，正如我們在過去一年中所看到的那樣，比如影響個體的細菌或病毒的特定菌株。
可穿戴設備和連網設備
用于監測心率、步行或跑步步數、睡眠模式等關鍵健康指標的可穿戴設備已成為主流。但這種可穿戴設備對醫療保健的影響遠遠超出了讓個人更好地跟蹤自己的健康和福祉。
從連網設備收集的數據——無論是消費者可穿戴設備，還是諸如心率監測器、血壓監測器、胰島素探測器等更專業的設備，甚至諸如連網起搏器等植入設備，都可以讓臨床醫生隨時隨地監測患者的健康狀況。連網設備可以提供隨時間推移個人健康狀況的窗口，并且當特定指標達到令人擔憂的水平時，可以向個人和護理人員發出警報提醒。
的確，通過這種方式，可穿戴和連網設備在社會護理領域有很多重疊，大數據分析的機會眾多，可以監測老年人和弱勢群體的健康狀況，并主動識別他們何時可能需要更多的家庭支持。
未來的機會
為了利用這些影響，醫療保健組織以及提供這些影響的技術提供商需要優先考慮能夠順利有效地進行大數據分析的方法和基礎設施。這意味著優先考慮集成和互操作性。醫療保健行業龐大而復雜，其硬件和軟件來自眾多不同的供應商。（來源物聯之家網）這些技術越來越需要能夠相互連接和共享數據。當數據孤立時，數據分析將無法有效工作。這還意味著要實現強大的數字健康平臺，它可以有效地將來自多個不同來源的醫療保健數據匯集在一起，進行詳細的分析，并將這些數據轉化為切實可行的見解。
醫療保健領域的數據分析并不簡單——數據集是復雜的、動態的，而且往往高度敏感——但正確的數據分析可以真正改變公共衛生。（作者：Al Sisto；編譯：iothome）
