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大数据预测流感的不成功经验(4)
  • 2013-10-25 09:07
  • 作者:佚名
  • 来源:PConline

4 大数据的医疗应用

临床诊断

通过全面分析病人特征数据和疗效数据,然后比较多种干预措施的有效性,可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。

 

 

其次体现在临床决策系统。通过将医生处方和医疗专家库医学指导比较,系统可提醒医生避免出错,如药品不良反应、过度使用抗生素等,帮助医生降低医疗风险。

 

 

最后是可以让临床医疗数据更加透明。邬贺铨表示,美国疾控中心公布了医疗数据,帮助病人作出更明智的决定,从而选择性价比更高的治疗方案。通过告诉病人多种不同的医疗方案,病人可以自己选择治疗方案。

远程监护

首先,通过收集数据,医生可以更好地判断病人病情。例如充血性心脏衰竭的治疗检查费用非常高。但是通过大数据分析发现,凡是充血性心脏衰竭的病人,他的颈静脉会扩张。所以根据颈静脉扩张的检查,就能判断他是不是充血性心脏衰竭。而颈静脉的检查,根本就不要成本,摸一下就够了。而这也是通过大量数据的搜集而总结出来的。

 

 

其次,通过对数据的收集和分析,可实现计算机远程监护,对慢性病进行管理。比如,充血性心脏的标志之一是由于保水而增加体重,因此通过远程监控体重可发现相关疾病,提醒医生及时采取治疗措施,防止急性状况发生。

 

 

计算机远程监护还可以减少病人住院时间、减少急诊量,提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

医疗研究

首先体现在预测建模。通过收集临床实验前期和结果的数据,可以评价新药的安全性、有效性以及潜在的副作用,提高研发效率。

 

 

其次是临床实验设计的统计工具和算法。通过挖掘病人数据,可以评估和招募患者是否符合试验条件,并进一步找出最合适的临床实验基地,从而加快临床试验进程。

其实善用起来,我们乐观的想,大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测和响应程序,快速进行响应。这将带来很多好处,包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低,卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。真正的用在实处,相信会给我们今后的医疗环境带来非常大的改善。

【责任编辑:清茗 TEL:(010)68476606】

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