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医疗行业数据分析的作用和难点

|亿信华辰大数据知识库2023-04-17

医疗行业数据分析的作用和难点

当前,医疗行业面临着海量数据的挑战,对实时数据分析处理、多样化数据存储、医疗数据价值利用等方面提出了更高的要求。近年来,大数据解决方案与大数据分析工具开始被广泛运用于医疗卫生领域。通过数据,可以把医学专家积累的宝贵经验,转化成标准化的知识基础,做到数据驱动医疗服务,因此从而大大提高服务能力和效率,解决中国医疗领域存在的诸多需求。

当前,医疗行业面临着海量数据的挑战,对实时数据分析处理、多样化数据存储、医疗数据价值利用等方面提出了更高的要求。近年来,大数据解决方案与大数据分析工具开始被广泛运用于医疗卫生领域。通过数据,可以把医学专家积累的宝贵经验,转化成标准化的知识基础,做到数据驱动医疗服务,因此从而大大提高服务能力和效率,解决中国医疗领域存在的诸多需求。

医疗数据

医生对患者诊疗和治疗过程中产生的数据,包括患者的基本数据、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医学管理、经济数据、医疗设备和仪器数据等,以患者为中心,成为医疗数据的主要来源。
医疗数据来源
首先来讲,“医疗数据”的主要来源有四个方面,第一种是患者就医,第二种是临床研究和科研,第三种是生命制药,第四种是可穿戴设备。
第一种“患者就医”,源于患者,患者的体征数据、患者的化验数据、患者的描述,患者的住院数据、医生对患者的问诊数据、医生对患者的临床诊治、用药、手术等数据。
第二种“临床研究和科研”主要是实验中产生的数据,也包含患者产生的数据。
第三种“生命制药”主要是实验产生的数据,与用药相关的用药量,用药时间,用药成分,实验对象反应时间,症状改善表象等数据,与生命等基因组学相关的数据。
第四种“可穿戴设备”主要通过各种穿戴设备(手环、起搏器、眼镜等)收集人体的各种体征数据。

医疗行业大数据分析的作用

1、疾病早期预警
通过采集体征数据,分析和判断相应的波动规律,预测健康变化趋势,发现潜在风险,事前给予改善建议,降低风险形成的可能性。
2、辅助临床决策
通过查询、分析过往病例,提高诊断疾病的准确性,选择最佳疾病治疗方案,抓住疾病治疗的最佳时机,降低临床用药失误的发生率。
3、推进医改深化
医疗大数据为医疗深化改革解决深层次的、制约医药卫生事业科学健康发展的体制、机制以及结构性的问题,提供了方法论和实践思路。

医疗行业大数据分析的难点
1、数据体量大,类型复杂
医疗行业数字化进程不一,数据纸质化现象较为严重,同时数据类型复杂,数据量庞大,医疗大数据挖掘和分析受制因素较多。
2、数据采集不畅
医疗大数据涉及病患的个人信息和使用药物信息,隐私性强,此外制药企业不愿向医疗机构分享药物信息,数据分析交换共享存在阻力。
3、数据安全性不足
目前健康医疗领域对大数据的保护不够,保密性不足,计算机网络技术的发展让黑客更加容易获取医疗领域的相关数据。
一站式大数据分析解决方案
亿信ABI提供数据采集与补录、异源数据融合、数据处理、数据同步、数据分析于一体的端到端解决方案。通过表单填报、表格填报实现数据的采集与补录,支持添加校验及流程审批,可保障数据完整性。内置可视化ETL工具,提供丰富的处理转换组件,快速实现数据融合和数据中心的建设。基于数据中心之上,亿信ABI提供复杂报表、Dashboard、3D可视化、大屏分析、GIS地图、预测挖掘等多元化的分析手段,以满足用户各种分析场景。
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