1. 比較效果研究
通過全面分析病人特征數(shù)據(jù)和療效數(shù)據(jù)，然后比較多種干預措施的有效性，可以找到針對特定病人的最佳治療途徑。
2. 臨床決策支持系統(tǒng)
大數(shù)據(jù)分析技術將使臨床決策支持系統(tǒng)更智能，這得益于對非結構化數(shù)據(jù)的分析能力的日益加強。比如可以使用圖像分析和識別技術，識別醫(yī)療影像(X光、CT、MRI)數(shù)據(jù)，或者挖掘醫(yī)療文獻數(shù)據(jù)建立醫(yī)療專家數(shù)據(jù)庫(就像IBM Watson做的)，從而給醫(yī)生提出診療建議。
3. 醫(yī)療數(shù)據(jù)透明度
提高醫(yī)療過程數(shù)據(jù)的透明度，可以使醫(yī)療從業(yè)者、醫(yī)療機構的績效更透明，間接促進醫(yī)療服務質量的提高。
4. 遠程病人監(jiān)控
從對慢性病人的遠程監(jiān)控系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，并將分析結果反饋給監(jiān)控設備(查看病人是否正在遵從醫(yī)囑)，從而確定今后的用藥和治療方案。
5. 對病人檔案的先進分析
在病人檔案方面應用高級分析可以確定哪些人是某類疾病的易感人群。舉例說，應用高級分析可以幫助識別哪些病人有患糖尿病的高風險，使他們盡早接受預防性保健方案。這些方法也可以幫患者從已經(jīng)存在的疾病管理方案中找到最好的治療方案。
6. 個性化治療
另一種在研發(fā)領域有前途的大數(shù)據(jù)創(chuàng)新，是通過對大型數(shù)據(jù)集(例如基因組數(shù)據(jù))的分析發(fā)展個性化治療。這一應用考察遺傳變異、對特定疾病的易感性和對特殊藥物的反應的關系，然后在藥物研發(fā)和用藥過程中考慮個人的遺傳變異因素。
7. 疾病模式的分析
通過分析疾病的模式和趨勢，可以幫助醫(yī)療產(chǎn)品企業(yè)制定戰(zhàn)略性的研發(fā)投資決策，幫助其優(yōu)化研發(fā)重點，優(yōu)化配備資源。
8. 匯總患者的臨床記錄和醫(yī)療保險數(shù)據(jù)集
匯總患者的臨床記錄和醫(yī)療保險數(shù)據(jù)集，并進行高級分析，將提高醫(yī)療支付方、醫(yī)療服務提供方和醫(yī)藥企業(yè)的決策能力。比如，對醫(yī)藥企業(yè)來說，他們不僅可以生產(chǎn)出具有更佳療效的藥品，而且能保證藥品適銷對路。臨床記錄和醫(yī)療保險數(shù)據(jù)集的市場剛剛開始發(fā)展，擴張的速度將取決于醫(yī)療保健行業(yè)完成EMR和循證醫(yī)學發(fā)展的速度。
9. 網(wǎng)絡平臺和社區(qū)
另一個潛在的大數(shù)據(jù)啟動的商業(yè)模型是網(wǎng)絡平臺和大數(shù)據(jù)，這些平臺已經(jīng)產(chǎn)生了大量有價值的數(shù)據(jù)。比如PatientsLikeMe.com網(wǎng)站，病人可以這個網(wǎng)站上分享治療經(jīng)驗;Sermo.com網(wǎng)站，醫(yī)生可以在這個網(wǎng)站上分享醫(yī)療見解;Participatorymedicine.org網(wǎng)站，這家非營利性組織運營的網(wǎng)站鼓勵病人積極進行治療。這些平臺可以成為寶貴的數(shù)據(jù)來源。例如，Sermo.com向醫(yī)藥公司收費，允許他們訪問會員信息和網(wǎng)上互動信息。
10. 公眾健康
大數(shù)據(jù)的使用可以改善公眾健康監(jiān)控。公共衛(wèi)生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監(jiān)測，并通過集成疾病監(jiān)測和響應程序，快速進行響應。這將帶來很多好處，包括醫(yī)療索賠支出減少、傳染病感染率降低，衛(wèi)生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過提供準確和及時的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。所有的這些都將幫助人們創(chuàng)造更好的生活。
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