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

大数据在医疗领域备受关注，它有望推动药物研发、治疗改进、个性化医疗以及优化患者护理，从而降低成本并改善患者预后。虽然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。因为数据的可获取性并不等同于知识或临床实践，而且由于数据的多样性、复杂性、计算技术的缺乏以及患者隐私数据共享的担忧，大规模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。通常认为，大数据是大量数据元素的集合，其规模、速度、类型和复杂性要求人们寻找、采用和开发新的软硬件系统，以实现数据的有效存储、分析和可视化。医疗数据具有速度、多样性和规模这三个典型特征，并且分散在众多医疗系统、保险公司、专家和政府机构等之中。此外，这些数据档案相互独立，无法提供全球数据透明度的平台。除了这三个特征外，医疗数据的准确性对于开展有价值的研究也至关重要。

2. 初步研究

许多学者对医疗大数据相关领域进行了研究：
- Nada Elgendy和Ahmed Elragal（2014）分析了可应用于大数据的各种分析方法和工具，以及大数据分析在决策领域带来的机会。
- M. D. Anto Praveena和B. Bharathi（2017）概述了大数据分析的问题、挑战和相关技术。
- 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提取有价值的内容，但强调没有有效的数据分析方法，这些数据将毫无用处。
- Linnet Taylor、Ralph Schroeder和Eric Meyer（2014）阐述了大数据在经济趋势预测和市场、劳动力市场数