目前，消费者已然习惯使用许多领域的个性化服务来提高生活品质。为达到这一目的，相关企业通过使用先进的分析工具来做出基于大数据的决策，从而提高企业工作效率并提高企业利润。虽然这一思路在购物、学习等方面已经普遍使用，但是在医疗领域仍然处于相对滞后的阶段。随着技术的进步，越来越多的医疗机构希望利用大数据分析、基因组学和其他诊断技术对医疗进行优化，以实现对患者个性化护理并获得更好的治疗效果。

 一、大数据引领医疗行业新变革 

目前医院的效率仍然较低，并且难以衡量治疗方式对应的治疗效果，很难做到精准医疗，因此谈不上降低治疗成本。医生要面对大量关于患者的数据，并对数据进行记录。这一过程往往需要大量时间，但是目前缺乏可以处理和分析大量医学数据的工具来帮助患者改善健康状况并减轻医生的工作负担。同时，在企业界也存在着严峻的挑战，例如制药公司投资数亿美元用于开发新药，但是当药物上市之后却很难确定合适的患者；保险公司则发现很难准确预测个人患者和人群的风险，阻碍了保险模式的推广。这些问题导致了患者治疗效果较差和医疗成本的增加。而究其原因，往往是源于无法大量获取和正确理解医疗数据。 电子病历，这一医疗数据数字化的典型应用，经过20多年的发展已初具规模。然而医生逐渐发现电子病历利用已存储的数据，在一定程度上只是方便了支付和报销，并没有为患者带来更好的治疗。与此同时，科研机构、企业和医院建立了越来越多的医疗数据库。在面对这样巨量的数据时，分析工具的缺乏制约了医疗的进一步发展。随着机器学习、图像分析和自然语言处理的进步，研究人员和机构获得了新的大数据工具来处理和理解数据。有了这些数据库和分析工具，能够将极大加速和优化医疗过程，使得患有罕见病和复杂疾病的患者获得更好的治疗。随着强大的大数据分析工具不断产生，我们现在正处于实现真正数字化医疗梦想的边缘。实现这一梦想将需要整个医疗行业的的广泛合作，现在是时候了。       

大数据为医疗行业带来新的变革 

二、基于医疗大数据的应用方向

在不进行数据建立和分析时，对于患者如何治疗以及治疗效果进行评估显然是非常困难的。对于患者基数巨大的重大疾病，即使治疗模式的微小进步也会极大改善患者的治疗效果和降低该领域的治疗成本。例如心力衰竭患者的病因和症状差距巨大，因此统一的治疗方法效果往往不佳。为患者找到合适的个性化治疗方法可以缩短康复时间，提高生存率，减少医疗资源的浪费。 当使用先进的分析工具对巨大患者基数进行观察分析时，可以建立相应模型，进而识别出不同治疗方法产生疗效的人群，从而为优化个性化治疗方案提供了可能。当一名新患者到达医院时，诊断实验室将他们的症状与数百万名类似病人中进行比较，并与治愈可能性最高的疗法相匹配。而有些疾病，可能存在对任何可用药物无反应的隐藏亚群，而发现这些人群将有助于有针对性的药物开发和更有效的临床试验，加速新疗法的应用。    

医疗数据支持临床决策

基因代谢数据加速疾病研究

利用大数据来源多样、跨地域跨行业、易于采集存储共享的特点，基于医疗大数据的智能健康管理能够满足医疗机构的患者术后随访、慢病健康、远程医疗等需求。同时，智能可穿戴设备的发展对远程健康监控起到了更大的作用，不仅能监控某一时段的用户健康状态，还可面向用户提供全生命周期电子健康档案、实时监控分析、健康评估、疾病风险预警、个体化管理方案等应用服务。

Vital Patch心力衰竭监测装置 

三、数字化转型，医疗大数据发展趋势分析

在利用数据和技术改造服务方面，医疗保健落后于其他行业。然而，不少新型医疗数据分析趋势表明，医疗行业已经准备好迎头赶上大数据与分析D&A研究热潮，逐渐走向真正的“数字化转型”。根据毕马威调查显示，目前以下医疗大数据发展趋势在临床应用上表现出色，值得关注。 

预测干预：这一领域正在迅速成为医疗分析领域讨论最多的话题。能够预测临床事件和后续干预措施将有助于卫生系统和组织更好地规划治疗方案。 

监测管理：在医疗领域，实时分析需要集中投入在管理患者上。随着预测引擎等分析工具的不断成熟，显示实时数据的医疗监测管理中心将发挥越来越大的价值。 

云处理：随着云处理技术变得更加可靠、成本更低，且能够使得用户相互连接以共享数据，医疗机构正逐步脱离本地软件和本地计算的限制。这意味着将有越来越多的个人和机构能够参与数据处理和数据分析，进而享受到更精确的医疗服务。 

数据分析：医疗机构可以通过网络访问功能强大的分析系统，这些互联网化的解决方案为针对医院独立开发的解决方案提供了替代方案。从效率和成本上都优于单个医院建立的孤立系统，且通用系统和解决方案能够惠及多个医院，更有利于成果的共享。 

健康管理：越来越多的医疗服务是在医院之外提供的。人们也习惯在健康相关APP中保存自己的记录。医疗服务提将通过预测患者将需要的服务，并使用健康管理系统来响应这些需求。这些系统与其他行业使用的客户关系管理系统非常类似，能够不断获得、更新和预测患者随时变化的需求。

可提供数据的终端 

四、机遇与挑战并存

除专业数据分析人员外，也要关注整个医疗流程的成员参与，加强临床医生和患者之间的合作，并提高患者参与度也是一个重要的方面。例如使用社交媒体分析，家庭化的检测仪器同步数据上传等，也有助于获得更多更全面的患者信息，提供个性化的治疗参考。 

结语 每个人的一生中都会积累约1P的数据，未来的医疗发展肯定是由大数据进行驱动。虽然目前这种方式尚未普惠所有大众，但是不久的将来，数字化医疗不再是梦想。随着相关技术和硬件的进步，数据问题将变得容易解决。然而真正决定模式转变的是医疗观念的变化，希望在大数据的驱动下，革新传统医疗观念，使更多人能够获得更好、更优质的医疗服务。