雖然現在已經是2020年了，但大多數企業正在將自己數字化。并從本地基礎架構遷移到云。醫療保健行業仍然是世界大部分地區的痛點。
該研究稱，醫院56%的人沒有對如何管理數據和行為分析的策略。醫療保健仍然缺乏完整的結構化數據庫，該數據庫可以輕松讀取，解釋并應用于將來的治療。
當我們面臨著很具挑戰性的冠狀病毒疫情時，醫療保健，數據分析和預測分析的新方法是必須應用的工具。
數據就是我們的生命
為什么數據是我們的生命?醫生和我們是同一個人，在開處方或指定用藥劑量時出現錯誤的可能性在今天并不罕見。一個錯誤的處方不僅會完全康復，還會成為威脅。但是，一般而言，對患者和全人類的生命都適用相同的規則。醫療領域的錯誤增加了保險和醫院的成本。
我們所有人都依賴醫療保健中的數據。反過來，醫療保健中的數據分析對于醫療保健至關重要。因為這是定義治療方法和開藥的決定性因素。它可以為我們提供每位患者狀況的完整圖片，以及精確驅動的護理方法。
實時醫學數據分析提供了以下可能性：
· 實時保存和處理數據，以便能夠在正確的時間做出臨床決策。
· 為了減少不必要藥物的成本，避免重復。它還允許尋找成本更低的替代品
· 盡量減少需要臨床醫生注意的未解決和日益惡化的疾病的治療風險。這樣就可以在重新接納患者之前解決問題。
· 通過測量和安排每個程序的時間來減少患者的等待時間。
· 確保更個性化的患者治療并提高整體滿意度。
當然，醫院無法削減成本或為更少的患者提供服務。相反，他們可以優化對資產的使用，并嘗試在花費更少的時間和金錢資源的同時做更多的事情。聽起來可能有些奇怪，但是有了人工智能及其在醫療保健和預測分析中的數據分析技術，它的可能性遠遠超過了。
人工智能和大數據如何改變醫療保健
人工智能模型在醫療保健中的集成是近年來世界上比較大的焦點之一。2020年才剛剛開始，但是市場上已經有兩位領導人宣布了他們在醫療保健行業AI預算分配計劃：
· 微軟將在未來五年內向醫療保健領域的人工智能技術投資4000萬美元。
· 拜耳同意與Exscientia在基于人工智能技術的藥物生產中合作。
毫無疑問，人工智能技術正在從根本上改變全球醫療保健系統，從而有可能從根本上重新設計醫學診斷系統，開發新的醫學治療方法。它們通常是為了提高醫療服務的質量，同時降低醫療診所的成本。
AI提供的醫療保健實時數據分析功能包括：
· 規劃針對個人和人群的醫療服務，包括疾病進展的預后管理。
· 確定并采取最有效的實際措施，減少重復住院的次數。
· 最小化血液中毒和腎衰竭的風險
· 優化治療結果和藥物成本管理。
· 定義提高患者護理質量的新方法。
大數據在醫療保健中的好處之一是可以提高臨床服務質量，跟蹤財務績效。在發現欺詐行為的同時，還可以使醫生從日常工作中解放出來，并留下做自己必須做的事情的機會–幫助人們保持健康，并及時應對不可預見的健康問題。
總結
靜態數據僅能描述患者的健康狀況，并存儲有關藥物的必要信息。數據分析可以幫助回答更關鍵的問題：“為什么會這樣呢?”，“我們該怎么辦?”以及“如何避免這種情況”。
在醫療保健，計劃，研究方面對人工智能的投資數量。世界如何將新興技術應用于包括醫療保健在內的行業。這意味著將很快找到問題的答案。
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