大數據：提高醫療質量的良方

從鄉村醫生的日子起，醫療保健已經走過了漫長的道路。近百年來，疾病診斷、治療和預防方面的進展極大地提高了病人護理的質量。今天，隨著醫療保健越來越數位化，大數據公司被定位為通過個人化醫療保健的作法，這樣的革命性作法在過去是難以想象的。

下面是一些大數據正在顯著改善醫療質量的作法。

更快的治療時間

當然，過去的醫生們給病人的治療是預先確定的，並且僅僅基於症狀。如果你發燒，你會得到和其他發燒病人一樣的藥水、藥粉或藥丸，而不管什麼情况可能證明你的病情是獨特的。對於當今的醫生，快速準確的診斷和治療需要知情的實时決策。大資料分析工具在諸如生活方式選擇、人口統計學以及患者的症狀學等獨特情况下考慮因素，以幫助醫生實时得出更準確的診斷和治療方案。

更少的住院和再住院

雖然許多住院是必要的，然而。若是能夠通過更主動的詳細診斷，就可以避免大量的住院。大數據分析可以讓通過醫生使用更好的科技和關於每個患者的更豐富、更詳細的數據來幫助减少住院。使用這些寶貴的資源，醫生能够選擇最適合患者的治療，以確保最佳的結果。

新的數據工具也幫助醫生更有效地實施預防保健，使他們能够使患者保持做好免疫預防，也可以節省病理檢驗室的工作。此外，在家中和在路上的病人使用的感測器設備，可以傳送病人的生理資料到醫院，醫院可以即時監測和分析這些生理資料，以幫助患者在自我管理病情時保持健康。

一旦患者住院，醫生可以使用電子健康記錄、人口統計、地理和遺傳數據的資料分析以及預測分析，來選擇最佳療程以優化結果和减少再次入院的需要。

新藥上市更快、更安全、更有效

與醫療保健不同的是，製藥行業是大數據的早期採用者。利用複雜的大數據平臺，藥物研究人員能够更深入地研究疾病狀態，以更好地理解根本原因並獲得洞察力，從而可以得到新的治療方法。

此外，分析大量患者數據的能力也有助於藥物研究科學家選擇更有針對性的候選藥物參與藥物研究。利用大數據，藥物試驗本身可以更有效和更有效地進行，以幫助更快地將更安全、更有效的藥物推向市場。

展望未來，希望從大數據中獲得關於藥物治療的最優益處將是，它將被定制和個性化，以確保最適合患者的藥物。

更好的藥物治療管理

儘管在藥物治療管理最佳做法方面取得了進展，但不良藥物事件繼續困擾著衛生保健系統，每年仍有大量的急診室訪問，每年浪費額外醫療費用。這主要是因為醫療保健系統負擔過重，與科技不符。

為了設計和實施最佳的藥物治療，必須快速而徹底地評估成山的患者數據，使得今天的醫生不知所措。反過來，臨床藥師，其作用是監測和管理藥物治療，是負擔日益新增的患者採取多種藥物。幸運的是，大數據分析正是為了改變這一切。定點測量員健康情况。將稱為“知識調查”的專利分析科技結合到一個獲獎的基於證據的風險管理應用程序，稱為Med.Maps，Surveyor Health使臨床醫生和臨床藥劑師能够識別藥物相互作用、禁忌症和在病人護理點的實时性。

此外，Med.Maps允許臨床護理提供者類比修改後的藥物方案，以確定最有可能產生最佳患者結果的方案。

通過優化更安全的藥物治療過程，在藥物治療管理中使用大數據通過减少醫生和急診室探視、住院、再入院以及最重要的是通過减少患者死亡來提高保健質量。