大數據正在改變全球絕大部分行業，醫療業也不例外。通過對醫療數據的分析，人類不但能夠預測流行疾病的爆發趨勢、避免感染、降低醫療成本等，還能讓患者享受到更加便利的服務。

　　醫生往往都希望盡可能多地收集病人信息，盡早發現疾病，對于患者來說，不但降低了身體健康受損的風險，同時也能夠減少醫療支出。

　　下面我們來看一看數據分析在醫療行業應用的5個具體案例。

　　1.電子病歷

　　到目前為止，大數據最強大的應用就是電子醫療記錄的收集。每一個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏癥以及所有醫療檢測結果等。

　　這些記錄通過安全的信息系統（究竟是否安全值得商榷）在不同的醫療機構之間共享。每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用藥情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。

　　網絡安全隱患

　　數據收集方在數據存儲、傳輸、使用中的安全隱患（泄露、損毀、篡改等）;

　　獲得數據共享的第三方醫療機構在該數據存儲、傳輸、使用中的安全隱患。

　　2.實時的健康狀況告警

　　醫療業的另一個創新是可穿戴設備的應用，這些設備能夠實時匯報病人的健康狀況。

　　和醫院內部分析醫療數據的軟件類似，這些新的分析設備具備同樣的功能，但能在醫療機構之外的場所使用，降低了醫療成本，病人在家就能獲知自己的健康狀況，同時還獲得智能設備所提供的治療建議。

　　這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據并存儲在云端。

　　除了為個體患者提供實時信息以外，這些信息的收集也能被用于分析某個群體的健康狀況，并根據地理位置、人口或社會經濟水平的不同用于醫療研究。最后在這些前期研究的基礎上制定并調整疾病的預防與治療方案。

　　裝有GPS定位的哮喘吸入器就是一個典型的例子，它觀察的不僅是單個患者的哮喘，還能從同一區域、多名患者的哮喘規律中找到更好的適合該地區的治療方案。

　　另一個例子是血壓跟蹤器。一旦發現血壓達到警戒值，血壓儀就會向醫生發出告警。醫生收到告警后立即提醒患者及時治療。

　　可穿戴設備在我們的日常生活中隨處可見，計步器、體重跟蹤器、睡眠監測儀、家用血壓計等都為醫療數據庫提供著關鍵數據。

　　網絡安全隱患

　　可穿戴設備是物聯網中一個小小的組成部分。除了名字、身份證、電話等個人信息，我們的身體健康狀況也要“上云”、受監控啦。

　　盡管健康數據的收集對于疾病的及時發現具有重要意義，但是如果不加以保護，數據一旦被不法分子獲取，推銷醫療產品的電話騷擾、與身體健康關聯的電信詐騙、掌握可穿戴設備使用者的物理位置等等負面影響也將接踵而來。

　　3.根據患者需求預測，安排醫護人員“陣容”

　　醫療資源的按需調配能夠極大地降低醫療成本，因此這項工作對全球醫療行業意義非凡。

　　看似像是不可能完成的任務，但大數據幫助一些“試點”單位實現了這一構想。在法國巴黎，有四家醫院通過多個來源的數據預測每家醫院每天和每小時的患者數量。

　　他們采用一種被稱為“時間序列分析”的技術，分析過去10年的患者入院記錄。這項研究能夠幫助研究人員發現患者入院的規律并利用機器學習，找到能夠預測未來入院規律的算法。

　　這項數據最終會提供給醫院的管理人員，幫助他們預測接下來15天中所需要的醫護人員“陣容”，為患者提供更加“對口”的服務，縮短他們的等待時間，同時也有利于為醫護人員盡可能合理地安排工作量。

　　網絡安全隱患

　　一旦數據遭篡改，醫護人員的排班管理將陷入混亂狀態，影響醫院的正常運行，甚至耽誤患者的及時治療。

　　4.大數據與人工智能

　　另一個大數據在醫療業中的應用歸功于AI的崛起。

　　簡單來說，人工智能技術通過算法和軟件，分析復雜的醫療數據，達到近似人類認知的目的。因此AI使得計算機算法能夠在沒有直接人為輸入的情況下預估結論成為可能。

　　例如：

　　由AI支持的腦機接口可以幫助恢復基本的人類體驗，例如因神經系統疾病和神經系統創傷而喪失的說話和溝通功能。

　　在不使用鍵盤、顯示器或鼠標的情況下，在人類大腦和計算機之間創建直接接口，將大幅提高肌萎縮側索硬化或中風損傷患者的生活質量。

　　AI是新一代放射工具的重要組成部分，通過“虛擬活檢”幫助分析整個腫瘤情況，而不再通過一個小小的侵入性活檢樣本。AI在放射醫療領域的應用能夠利用基于圖像的算法來表現腫瘤的特性。

　　尤其是在發展中國家，精通放射學、超聲波等領域的醫護人員非常匱乏。AI能夠在一定程度上完成原本需要人類參與的診斷行為。例如，AI成像工具可以篩選X射線，降低實際操作中對一個專業放射科醫師的需求。

　　AI還能夠提高電子病歷的錄入效率。患者信息的電子錄入需要耗費不少的時間與精力。

　　目前已具有一定可行性的做法是將病人的每一次看病記錄都通過視頻的形式記錄下來，AI與機器學習通過檢索視頻中的信息獲取更有價值的信息。

　　此外，類似亞馬遜Alexa這樣的虛擬助手可以在患者的病床邊輸入實時信息，或幫助醫護人員處理患者的常規請求，例如藥物添加或通知檢測結果。

　　總之，AI能夠大幅減輕醫護工作者在管理方面的工作量。

　　網絡安全隱患

　　機器既然能被好人利用，用于造福人類，也能被惡人控制，用于破壞社會安定。人工智能中的安全隱患不再局限于數據，我們所擔憂的是這些模仿人類的機器被惡意黑客控制，作出違背道德倫理的舉動。

　　5.大數據在醫學影像中的應用

　　醫學影像包括X射線、核磁共振成像、超聲波等，這些都是醫療過程中的關鍵環節。

　　放射科醫生往往需要單獨查看每一個檢查結果，不但形產生了巨大的工作量，同時也有可能耽誤患者的最佳治療時間。但是大數據能夠完全改變他們的分析方式。

　　例如，數十萬張圖像能夠構建一個識別圖像中模型的算法。這些模型則能夠反之形成一個編號系統，幫助醫生做出診斷。算法所能夠研究的圖像數量遠遠超出人類大腦，任何一個放射科醫師窮盡一生也不可能與機器的運行速度和強度匹敵。

　　網絡安全隱患

　　如果信息系統中樣本數據被竊取、篡改，醫生就會根據錯誤的分析結果作出錯誤的診斷，危及患者生命。