大数据在医疗行业应用的15个场景
1989年,Gartner明确提出BI概念。2008年,Gartner将BI概念更进一步升级为高级分析(AdvancedAnalytics)。 2011年,麦肯锡阐述大数据概念。虽然名称有所不同,但实质上它们要解决问题的问题从没逆过。只不过,现在的大数据分析技术能处置比起20年前更加大量、多样、动态(Volume、Variety、Velocity)的数据,即大数据。
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本文摘要:1989年,Gartner明确提出BI概念。2008年,Gartner将BI概念更进一步升级为高级分析(AdvancedAnalytics)。 2011年,麦肯锡阐述大数据概念。虽然名称有所不同,但实质上它们要解决问题的问题从没逆过。只不过,现在的大数据分析技术能处置比起20年前更加大量、多样、动态(Volume、Variety、Velocity)的数据,即大数据。

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1989年,Gartner明确提出BI概念。2008年,Gartner将BI概念更进一步升级为高级分析(AdvancedAnalytics)。

2011年,麦肯锡阐述大数据概念。虽然名称有所不同,但实质上它们要解决问题的问题从没逆过。只不过,现在的大数据分析技术能处置比起20年前更加大量、多样、动态(Volume、Variety、Velocity)的数据,即大数据。

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比起20年前的BI,现在的大数据分析需要产生更大的商业价值,大数据存储和分析技术的发展也归功于商业场景中数据量的剧增和数据种类的多样化。  因此在实行大数据分析项目之前,企业不仅应当告诉用于何种技术,更加应当告诉在什么时候、什么地方用于。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司,医疗行业有可能是让大数据分析年所发扬光大的传统行业之一。

医疗行业早已遇上了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在大力前进医疗信息化发展,这使得很多医疗机构有资金来做到大数据分析。因此,医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先踏入大数据时代。

麦肯锡在其报告中认为,回避体制障碍,大数据分析可以协助美国的医疗服务业一年建构3000亿美元的可选价值。本文所列了医疗服务业5大领域(临床业务、缴付/定价、研发、新的商业模式、公众身体健康)的15项应用于,这些场景下,大数据的分析和应用于都将充分发挥极大的起到,提升医疗效率和医疗效果。  临床操作者  在临床操作者方面,有5个主要场景的大数据应用于。麦肯锡估算,如果这些应用于被充份使用,光是美国,国家医疗身体健康支出一年就将增加165亿美元。

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  1.较为效果研究  通过全面分析病人特征数据和疗效数据,然后较为多种介入措施的有效性,可以寻找针对特定病人的最佳化疗途径。  基于疗效的研究还包括较为效果研究(ComparativeEffectivenessResearch,CER)。

研究指出,对同一病人来说,医疗服务获取方有所不同,医疗护理方法和效果有所不同,成本上也不存在着相当大的差异。精准分析还包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集,可以协助医生确认临床上最有效地和最具备成本效益的化疗方法。

医疗护理系统构建CER,将有可能增加过度化疗(比如防止那些副作用比疗效显著的化疗方式),以及化疗严重不足。从将来来看,不管是过度化疗还是化疗严重不足都将给病人身体带给负面影响,以及产生更高的医疗费用。  世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE,德国IQWIG,加拿大普通药品检查机构等)早已开始了CER项目并获得了可行性顺利。

2009年,美国通过的衰退与再行投资法案,就是向这个方向迈进的第一步。在这一法案下,成立的较为效果研究联邦协商委员会协商整个联邦政府的较为效果的研究,并对4亿美元投放资金展开分配。

这一投放想获得成功,还有大量潜在问题必须解决问题,比如,临床数据和保险数据的一致性问题,当前在缺乏EHR(电子身体健康档案)标准和互操作性的前提下,大范围匆忙部署EHR有可能导致有所不同数据集无法统合。再行如,病人隐私问题,想在维护病人隐私的前提下,又要获取充足详尽的数据以便确保分析结果的有效性不是一件更容易的事情。还有一些体制问题,比如目前美国法律禁令医疗保险机构和医疗补助金服务中心(CentersforMedicareandMedicaidServices)(医疗服务支付方)用于成本/效益比例来制订缺席决策,因此即便他们通过大数据分析寻找更佳的方法也很难实施。


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