13、医疗领域的大数据分析与管理

医疗领域的大数据分析与管理

1. 引言

大数据在医疗保健领域备受关注，它有望推动药物研发、治疗改进、个性化医疗和优化患者护理，从而降低成本并改善患者预后。尽管已经投入了数十亿美元用于收集数据，但大数据的潜力尚未完全实现。仅仅拥有数据并不意味着就能转化为知识或应用于临床实践。由于数据的多样性、复杂性、缺乏计算技术以及对患者隐私数据共享的担忧，大量临床数据集很少向研究人员开放。

“大数据”的概念并非新鲜事物，但其定义一直在不断演变。一般来说，大数据是指那些规模、速度、类型或复杂性需要人们寻求、采用和开发新的硬件和软件系统，以便有效存储、分析和可视化的数据集合。医疗保健领域产生的数据具有速度（velocity）、多样性（variety）和体积（volume）这三个典型特征，同时数据的准确性（veracity）对于开展有意义的研究也至关重要。

2. 初步研究

众多学者对医疗大数据相关领域进行了研究：
- Nada Elgendy和Ahmed Elragal（2014）分析了可嵌入大数据的各种分析方法和工具，以及在多个决策领域使用大数据分析带来的机会。
- M. D. Anto Praveena和B. Bharathi（2017）概述了大数据分析、相关问题、挑战和不同技术。
- E. A. Archenaaa和Mary Anitab（2015）探讨了如何从医疗和公共部门产生的信息中去除多余价值。
- Linnet Taylor、Ralph Schroeder和Eric Meyer（2014）阐述了大数据在经济趋势预测和市场营销等领域的应用。
- C. Lakshmi和V. Nagendra Kumar（2016）解释