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利用大數據滿足醫療保健需求的數據科學以及寶貴的業務見解的提取極大地改變了醫療行業，并帶來了護理效率和個性化方面的革命性結果。

根據Global Market Insights的數據，到2025年，醫療保健分析市場規模預計將增長12.6％，而規范性分析行業的擴張水平最高，將達到15.8％，而在臨床最終用途細分市場中則為13.2％ 。

對醫療數據庫的訪問推動數據的部署，使人們有可能從占醫療保健預算最大份額的疾病治療，轉向大量可提前預防的疾病。

大數據的好處
醫療數據是獲取有價值的見解和減少浪費的強大資源。在與醫療保健和大流行病挑戰過多相關的新現實的背景下，大數據可以幫助醫療保健提供者檢測與健康相關的模式，從而將大量數據轉化為對醫學和醫療行業至關重要的可行信息。

通過應用數據科學，除了可以使患者獲得更好的醫療服務經驗之外，對醫療領域實施大數據感興趣的利益相關者還包括醫療提供商、醫療技術行業、制藥和醫療保險機構。

在醫療保健中使用大數據的多種好處中，以下是最重要的：

在醫療保健領域實施數據科學可以創建全面的患者資料。
可以立即識別治療結果的模式
增強患者滿意度
簡化醫院的管理工作流程
通過提高護理效率來優化醫療程序
使醫療行業更具成本效益。
總體而言，醫療保健中的數據分析可確保以高度個性化的方式為客戶提供服務并處理單個患者模式，從而可以數字化地繪制其健康史和健康過程軌跡，這意味著多種共享選擇，廣泛的診斷能力以及更深層次的患者參與醫療決策。

此外，數據分析有助于提高醫療保健部門的生產率，因為它使醫療行業能夠以較低的成本快速處理大量現有（和預期）醫療數據，從而保持高質量的服務。

盡管歐洲對醫療保健分析的應用有所限制，但由COVID-19引起的大流行迫使當局重新考慮了先前施加的限制，并為醫療保?。ㄓ绕涫穷A測性和規范性）分析計劃開了綠燈。

大數據挑戰
由于健康數據的敏感性，其分散的性質，數據庫的龐大性和復雜性以及隱私保護技術的特殊重要性，醫療保健中的數據科學可能會面臨某些挑戰。

特別是，在醫療保健中處理和分析大數據的挑戰可能會限制市場增長，主要涉及：

具有相關專業知識的IT專業人員的短缺
數據完整性問題
確保數據安全。
此外，醫療行業法規的復雜性和缺乏統一的程序可能會阻礙醫療提供商廣泛應用數據分析，并阻礙健康數據分析市場的增長。

數據科學應用

醫療保健中的數據科學可確保實時了解患者概況，因為它可以處理臨床信息，包括患者人口統計學、診斷、用藥、程序、實驗室結果以及其他臨床注釋。

醫療保健組織中可用的大量醫學數據為成功完成多個數據科學項目提供了機會：在示例性應用中，最出色的屬于實際臨床環境。

許多開拓性組織（如Cerner Corporation，International Business Machines Corporation，MedeAnalytics，Oracle Corporation等）在臨床環境內部和外部生成用例，以顯示在醫療保健領域進一步探索數據科學及其積極變革的潛力。

他們在可穿戴設備市場上取得了突破（它們涵蓋了健身、運動、身體活動、步數、步行、跑步、游泳、能量消耗等各個領域），以及需要實施高級分析功能的診斷工具模型。

通常，不完整的數據科學應用包括以下領域：

醫學影像
在這種特殊情況下，計算機會表現出自我學習的能力，以解釋MRI、X射線、乳腺攝影以識別數據中的模式并發現腫瘤或任何器官異常。

基因組學
在這種情況下，通過分析和解釋的數據處理工具有助于了解下一代測序實驗中的數據。

新藥上市
制藥公司使用數據科學，通過分析從制造代理商到最終用途消費者的運營渠道，來進行財務預測和新藥的潛在市場影響。

預測分析目的
通過從數據中提取可交付成果，醫療行業將其用于預測趨勢和行為模式，以增強醫療保健客戶的體驗并基于統計方法計算出醫療結果的概率。

監控病人健康
通過存儲患者的數字健康相關信息，醫療保健提供者可以提高醫療保健交付系統的生產力。此外，數據分析用于實時監控健康參數，包括血壓、體溫和心率。

追蹤健康狀況
數據科學可以提供對健康狀況的持續準確跟蹤，并標記患者容易發生的潛在病例。例如，數據科學被證明是協助糖尿病患者追蹤進餐、身體活動區域和血糖水平的寶貴資產。

提供虛擬協助
利用數據科學提供的綜合平臺，可以為患者提供通過在應用程序搜索欄中輸入相應癥狀來識別疾病的方法。虛擬助手將立即識別病情并提出選擇可能的健康解決方案。

數據科學訪問
醫療保健中對大數據和數據科學的訪問對醫學實踐產生了積極影響，醫務人員的能力不斷增強，可以應用數據驅動的決策，在治療患者時采取個性化方法并根據患者資料即時檢查實時數據用于提供高質量的醫療保健。

它使我們對預測數據科學的光明前景充滿信心，并有信心進一步發展與數據科學應用市場擴展相關的醫療綜合分析工具。

除了提供新級別的數據完整性和互操作性之外，它們還可以成功解決各種問題，如疾病預防、癥狀、監測健康狀況、劑量計算和藥品等問題。