随着互联网规模不断的扩大, 大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业, 医疗行业也不例外, 医疗健康正在成为人们关注的重点问题, 以智能化, 数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起, 医疗行业的数据类型也在向海量, 复杂, 多样的类型方式转变. 健康医疗大数据作为国家重要的基础性战略资源, 也受到了政企, 医院等行业相关人员的高度重视. 如何让医疗行业及领域去便捷管理和使用海量的大数据?
接下来, 我们具体了解一下, 大数据技术在医疗行业领域的具体应用以及有何价值?,Hadoop 大数据平台如何帮助互联网医疗行业去低成本, 高效的实现对批量的大数据进行一个采集, 存储, 计算, 分析, 实时监测呢?
1. 就医数据进行电子化管理
对电子医疗记录的收集, 包括个人病史, 家族病史, 过敏症以及所有医疗检测结果等. 在信息系统中进行分享, 每一个医生都能够在系统中添加或变更记录, 而无需再通过耗时的纸质工作来完成. 这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况, 同时也是医学研究的重要数据参考.
在这里还是要推荐下我自己建的大数据学习交流群: 522189307, 群里都是学大数据开发的, 如果你正在学习大数据 , 小编欢迎你加入, 大家都是软件开发党, 不定期分享干货 (只有大数据软件开发相关的), 包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程, 欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入.
2. 健康预测
通过智能手表等可穿戴设备的数据, 建立健康预测模型, 通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端, 实时汇报病人的健康状况. 应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析, 并且在未来的临床试验将不再局限于小样本, 而是包括所有人.
3. 医学影像以及临床诊断
通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像, 例如 X 射线, 核磁共振成像, 超声波...... 等各种的图像. 对大量病历进行深度挖掘与学习, 训练其对影片的诊断, 最终实现辅助医生进行临床决策, 规范诊疗路径, 提高医生的工作效率.
4. 药品研发
利用大数据进行数据建模并进行分析, 预测药物的临床结果, 可以为临床阶段的实验结果提供参考, 节省临床阶段的时间并优化临床实验结果. 制药公司也可以通过数据建模进行分析, 从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间.
来源: http://www.jianshu.com/p/3b46e014f5f4