图片来源：https://pixabay.com/images/id-1332343/过去一年教会了我们很多关于医疗保健行业的知识——尤其是大数据分析的非凡影响。随着医学研究人员和临床医生收集更多关于COVID-19的数据——从病毒个体变体的基因组序列到不同人群的典型症状发展，再到各种干预措施的影响——全球对这一流行病的认识正在提高。疾病反应变得更聪明、更有效。这是数据分析在医疗保健中的实际应用——随着世界变得更加全球化，它将成为保持人口健康的一项越来越重要的战略。让我们仔细看看数据分析在医疗保健中的一些应用。更智能的诊断有效的诊断取决于数据——从患者医疗记录到测试结果的解释，包括X射线扫描。直到最近，对这些数据的分析还依赖于临床医生自身以及他们跟上更广泛研究领域最新发展的能力。医疗保健中的数据分析意味着可以分析和比较大量诊断信息。这使得能够发现模式，无论是在症状、测试结果还是扫描图像中，并大大扩展了主动诊断的机会。个性化护理在健康和医学方面，一种治疗方法并不适合所有人，而医疗保健中的数据分析可以帮助推动量身定制的个性化方法。通过将不同干预措施对不同患者群体的有效性数据与个体患者的详细信息相结合，数据分析可以为正确的治疗方案提供主动建议。可以考虑病史、身体状况，甚至环境条件，就像我们在过去一年中看到的细微差别一样，例如影响个体的特定细菌或病毒菌株。可穿戴设备和连接设备用于监测心率、步行或跑步步数、睡眠模式等关键健康指标的可穿戴设备已成为主流。但此类可穿戴设备对医疗保健的影响远不止让个人能够更好地追踪自己的健康和福祉。从联网设备收集的数据——无论是消费类可穿戴设备，还是心率监测器、血压监测器、胰岛素探针等更专业的设备，甚至是联网起搏器等植入物——都可以让临床医生随时随地监测患者的健康状况。随着时间的推移，连接的设备可以提供一个了解个人健康状况的窗口，并且可以在某些指标达到令人担忧的水平时提醒个人和护理人员。事实上，通过这种方式，可穿戴设备和联网设备在社会关怀方面有很多重叠，大数据分析有很多机会来监测老年人和弱势群体的健康状况，并主动确定他们何时可能需要更多护理。家庭支持。未来机遇为了利用这些影响，医疗保健组织以及提供它们的技术提供商需要优先考虑能够使大数据分析平稳高效运行的方法和基础设施。这意味着优先考虑集成和互操作性。医疗保健行业庞大而复杂，拥有来自许多不同供应商的硬件和软件。（来源物联网家庭网络）这些技术越来越需要能够相互连接和共享数据。当数据孤立时，数据分析无法有效工作。它还意味着实施强大的数字健康平台，可以有效地汇集来自许多不同来源的医疗保健数据，进行详细分析，并将这些数据转化为可操作的见解。医疗保健中的数据分析并不简单——数据集复杂、动态且通常高度敏感——但正确的数据分析可以真正改变公共卫生。（编译iothome）
