大数据医疗有什么好处？

从一个资深码农得角度来说说这个问题吧。

以下得内容主要来源于和做大数据医疗得朋友的聊天，如果有不正确得地方还请专业人士打脸。

就分成几点来说吧

1. 我觉得很重要的一点是能够减轻患者医疗成本。我们经常是，眼睛不舒服了去眼科好的医院看眼科，肠胃不好去肠胃特长的医院。然而大部分这些医院是不共享数据的。这就导致了大部分病例无法共享，进而导致很多检测是重复的或者患者自身描述的信息不准确而导致危险。一旦能够整合这些数据，并且，很重要的是安全的去分析这些数据相信能够提升医疗质量并且降低成本。
2. 其次，其也能够降低医院的成本。医疗机构里有一个经典问题：在一时间段内投入多少医护人员最合适？如果投入太多人员，就冒着不必要的劳动成本增加的风险；而人员太少，患者服务质量可能会大大降低——这对患者来说可能是致命的。通过时序预测不同时间的病患数量能够更好的调节医务资源。
3. 降低再入院率。现在一些重病症的费用之所以居高不下，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。
4. 远程医疗。伴随着这次疫情，很多事情都会向网上迁移。远程医疗可能就是一个重点，虽然远程医疗已经出现了三四十年了，但是直到最近才有了比较快的发展，特别是便随着一些可穿戴设备。临床医生使用远程医疗来提供个性化的治疗方案，避免住院或重新入院。这种医疗数据分析的使用可以与预测分析的使用相关联，帮助临床医生提前预测急性医疗事件并防止患者病情恶化。
5. 降低误判率。无论是肺片，心电图还是CT，手动分析和存储这些图像在时间和金钱方面都是花费巨大的。分析成千上万图像的算法可以识别像素中的特定模式并将其转换，以帮助医生进行诊断。甚至更进一步说，医生可能不再需要查看图像，而是分析算法的结果，这些算法将会研究并记住比医生一生所见都多的图像，这无疑会影响医生的价值

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现有应用较成熟的有几类系统，其好处各侧重不同

第一类，区域医疗大数据平台：将行政区域内医疗机构每天产生的诊疗数据，结算信息，公卫、妇幼以及卫生条线系统如计划免疫、献血记录等与居民健康相关的数据能规范采集的全部采集至区域平台，以统一的格式，比如按生命生期进行展示，开放给居民自己及经授权审批后开放给医疗机构的医生。为医生接诊时全面、客观评估患者病情提供数据支持，并一定规则进行重复用药，重复检查提醒，也降低医疗成本。医生也可以参考历史处方进行学习提升自己的诊治技能。惠医惠民

老百姓通过手机端很方便的查询自已及直系家人健康信息，医疗就诊信息，检查检验信息，历次体检信息，小孩接种信息等。
对于医疗机构及卫生监管部门，进数据进行分类汇总，提供诸如，区域就诊病种报表，不同季节，药占比，就诊与住院人均次费用，抗生素占比，高值耗材等重点监管指标数据，为其科学决策提供数据支撑。
另一类，是AI，通过采集的大量的医疗某科室数据，然后进行集度学习后，不断迭代辅助医生诊断疾病的工具，帮助缺乏医疗机构或医生不够专业的偏远地区的患者诊断疾病

都是通过海量的医疗数据来进行分析统计或学习来分析诊断疾病。解决医疗资源因地域分配不足的问题。

还有一类的是医疗机构自己一些大数据系统，主要降低医疗机构运营成本，提高效率及医疗诊治能力等。

大数据如今在帮助医疗行业蓬勃发展以及帮助改善医疗护理方面发挥着重要作用。人们需要了解其产生的影响。

大数据也在营销工作中起到重要作用。专家认识到，其带来的好处远远超出了个人消费者的需求。实际上，大数据也可以为医疗保健领域的患者提供更多的帮助，而医疗保健行业中的大数据市场规模每年增长22%。

从预测患病风险到帮助治愈疾病，医疗保健中大数据的用途是多方面的。以下是大数据在医疗保健中的10种最佳案例。

1.电子病历：大数据在医疗保健领域的最主要的应用之一是创建和使用电子病历。如今，医生都可以通过电子病历访问患者记录，而不必依赖纸质病历。这可以确保患者过敏记录、病史、测试结果以及其他基本信息完全可用，并使协作护理变得前所未有的简单。

2.阿片类药物使用监测：在阿片类药物滥用加剧的情况下，医生应确保患者安全地服用这些成瘾性药物。通过使用大数据技术，可以很容易地跟踪阿片类药物的使用情况，并可以在开具类阿片类药物之前标记出潜在的滥用危险因素。一项研究发现，大数据可以帮助减少17%的阿片类药物使用量。

大数据医疗的好处有以下几个方面：

第一：大数据医疗可以提升医生的治病能力。个人医疗数据电子化之后，再由国家监督企业为主体建立全国性的医疗数据库，每个人身体情况、医疗信息都会存储到这个数据库中。医生可以申请调阅某些病例的具体信息（在取得个人授权并有一定报酬的情况下），医生的治病能力一靠学校学习的知识，二是临床经验。临床经验的取得就是需要大量病例的积累。原来年轻医生后者社区医生只能通过一些学术期刊或者从自己的病人身上才能得到病例数据，有了大数据医疗之后，以后医生可以通过病例阅读得到全国范围内的病例数据。

第二：就是在第一点医生治病能力提升之后，对人民群众的身体健康有很大的提升。特别是社区医生，如果没有大数据医疗，他就不能接触很多的复杂的病例，有了大数据查阅学习之后，社区医生的能力会有大幅度提升，能很好的提升社区人民治病体验。

第三：大数据医疗产生之后，一个人从出生到死亡的所有数据都会被记录下来，可以对特定病症的研究提供时间线，让科学家能够对此类病症有更深入的研究。

第四：大数据医疗产生之后，为后期的人工智能医生的上线提供数据基础。

大数据医疗主要有如下好处：

1、能够集中全国甚至全世界的医疗案例，包括各种罕见疾病，因此可以提高医生的学术水平；

2、能够预防传染病的发展：通过大量医疗数据，可以发现一些传染病的传播途径、疾病高发期等，有效预防

3、通过医疗大数据，能够提前预知个人可能患有某种疾病的概率，便于提前预防。

数据挖掘随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。数据挖掘已有较多成熟方法，并在医学大数据挖掘中取得了一定成果。数据挖掘是指从数据库中，提取隐含在其中的人们事先未知、潜在的有用的信息和知识的过程。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。

数据挖掘在医学大数据研究中已取得了较多成果，通过文献检索，总结了三方面的应用现状。

疾病早期预警医疗领域往往需要更精确的实时预警工具，而基于数据挖掘的疾病早期预警模型的建立，有助于提高疾病的早期诊断、预警和监护，同时，也有利于医疗机构采取预防和控制措施，减少疾病恶化及并发症的发生。

疾病早期预警，首先要收集与疾病相关的指标数据或危险因素，然后建立模型，从而发现隐含在数据之中的发病机制和病情之间的联系。Forkan等采集日常监测的心率、舒张压、收缩压、平均血压、呼吸率、血氧饱和度等生命体征数据，以J48决策树、随机森林树及序列最小优化算法等建立疾病预警模型，用于远程家庭监测，识别未曾诊断过的疾病发生，并将监测结果发送到医疗急救机构，实现生命体征大数据、病人及医疗机构的完整衔接，以降低突发疾病及死亡的发生率。

Easton等利用贝叶斯分类算法建立了中风后遗症死亡预测模型，认为中风后遗症死亡概率与中风发生后的时间长短成函数关系，有助于中风后遗症患者的后续监护。Tayefi等基于决策树算法建立了冠心病预测模型，该模型发现hs-CRP作为新的冠心病预测标志物，比传统的标志物（如FBG、LDL）更具特异性。

我觉得你还不如做伊伊同行，很不错的软件。

能更加准确的提供精准治疗。

大数据在疾病防控、物资调度、智能诊断等多个领域已展现出不菲的价值

而“互联网+医疗”更是将大数据应用演绎得淋漓尽致。如新冠肺炎疫情出现以来，CT影像检查一直备受关注。一般而言，患者拍一次胸部CT大约产生300帧CT影像，医生肉眼阅片将耗时5至15分钟。每名患者从入院评估到治愈出院，至少会拍两三次片子，这给医生临床诊断带来了巨大压力。而运用新的智能医疗设备患者拍完CT影像后，医生在20秒内就可以看到算法的判断结果。算法还能根据病灶部分的占比量化病情轻重，为医生提供参考。这种算法基于第五版新冠肺炎诊疗方案、权威团队论文和医疗大数据知识图谱而构建，训练样本为5000多个病例的CT影像数据。

由此可见，大数据对辅助医疗应用的提升是显得易见的，而这背后大数据的收集与存储至为重要。疫情当前，各行各业也正在利用大数据进行整合、分析、预测、评估，为科学决策提供依据，真正激活大数据时代”数据“的价值。

数据挖掘随着计算机技术得到了广泛应用，从而提高了数据利用效率，拓展了知识发现的广度与深度。数据挖掘已有较多成熟方法，并在医学大数据挖掘中取得了一定成果。数据挖掘是指从数据库中，提取隐含在其中的人们事先未知、潜在的有用的信息和知识的过程。目前，医院已积累了大量医疗相关数据。

数据挖掘在医学大数据研究中已取得了较多成果，通过文献检索，总结了三方面的应用现状。

疾病早期预警医疗领域往往需要更精确的实时预警工具，而基于数据挖掘的疾病早期预警模型的建立，有助于提高疾病的早期诊断、预警和监护，同时，也有利于医疗机构采取预防和控制措施，减少疾病恶化及并发症的发生。

疾病早期预警，首先要收集与疾病相关的指标数据或危险因素，然后建立模型，从而发现隐含在数据之中的发病机制和病情之间的联系。Forkan等采集日常监测的心率、舒张压、收缩压、平均血压、呼吸率、血氧饱和度等生命体征数据，以J48决策树、随机森林树及序列最小优化算法等建立疾病预警模型，用于远程家庭监测，识别未曾诊断过的疾病发生，并将监测结果发送到医疗急救机构，实现生命体征大数据、病人及医疗机构的完整衔接，以降低突发疾病及死亡的发生率。

Easton等利用贝叶斯分类算法建立了中风后遗症死亡预测模型，认为中风后遗症死亡概率与中风发生后的时间长短成函数关系，有助于中风后遗症患者的后续监护。Tayefi等基于决策树算法建立了冠心病预测模型，该模型发现hs-CRP作为新的冠心病预测标志物，比传统的标志物（如FBG、LDL）更具特异性。