大數據或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

目前大數據話題已經不僅僅存在于技術領域，隨著技術的普及與發展，大數據已經開始在眾多醫療組織中流傳開來。并且這些組織紛紛開始進行大數據挖掘的各項工作。

在醫療領域大數據分析的作用堪比經驗豐富的臨床醫生，在醫療行業充滿了大數據分析的使用場景，為醫患人員提供可衡量的結果，包括在住院管理、醫療設備管理以及提高治療效果并且避免醫療欺詐的出現。

這一切看起來都是那么美好，但是這其中存在一個非常重要的因素，你需要如何開始這樣的大數據之旅。大多數的醫療數據都屬于非結構化的數據，需要創建獨立的數據庫，獨立創建一個臨床數據的數據倉庫，并且這些數據庫可以同時對一個非常復雜的任務進行計算。

這在以前簡直就是天方夜譚，但是目前在技術上已經可以完全實現了。

手頭上的數據非常重要

每一個醫生都會掌握大量患者的第一手資料，這些資料都非常寶貴，同時也是非常容易流失的零散數據。如何將這些零散數據在第一時間保存在數據庫就成為眾多技術人員頭疼的問題。

除了傳統的商業智能軟件，技術人員可以為醫護人員開放數據錄入接口，將數據進行整體分類，然后通過開放的接口把數據錄入到數據庫中。這樣不僅保留了患者在就醫時的第一首資料而且數據分析系統可以根據近期診斷病例進行分析計算，對近期的流行病以及相關指南快速計算出來。

看似簡單的一個數據錄入的操作，通過大數據的分析和計算得到的效果是驚人的。醫療機構可以根據近期診斷數據提醒人們需要注意哪些疾病預防。

消除冗余數據 提升精準度

在任何一個國家任何一條關于疾病的新聞都會引發大量關注，所以對于疾病預測的消息需要格外謹慎和準確。不慎錯報會引發社會恐慌，造成不可想象的后果，甚至會造成局面失控。

消除冗余數據倉庫代表的醫療保健分析的其中一項措施短期目標。針對于目前的醫療行業，還需要實現具有成本效益的分析架構，并提供一線業務管理人員與業務儀表板，以提供更好的可視性必要的衡量標準。一旦出現這種情況，企業可以專注于增加外部數據（從供應商以及患者）內部的臨床和財務數據，實施預測分析和使用后續的數據分析，以推動臨床和業務變化。

CIO要如何讓管理者接受大數據挖掘的投入

這個世界上沒有免費的午餐，醫療機構的CIO或者IT負責人需要向管理者申請大數據部署經費。這也成為很多大數據項目半途而廢的重要原因之一——如何解決IT投入問題。

想必這不僅僅是大數據在醫療行業最大的難題之一，這也是所有的IT項目在企業實施過程中的最大難題。當時涉及到這方面的話題，有經驗的CIO介紹到首先讓企業負責人知道他們需要解決什么問題，建立一個向前兼容的解決方案，并且將這些方案分發下去讓所有關聯的人都看到。業務線的領導者還必須與IT和管理人員合作，以定義數據管理和質量標準，這樣可以更好的讓決策者知道解決了哪些問題，解決過程中需要用的具體數字是多少。

當決策者了解到這些問題和數字的時候，也就是問題解決的時候。

切記，領導本身不是一切

也許很多人看到這句話會狠噴一下，這完全是自尋死路，但事實并非這樣。這里并不是否認領導層，而是采用其他的方式讓領導層理解問題的所在。

作為企業IT的負責人，如何讓領導層接受你的建議是想到嚴峻的問題。曾經有人指出，當你的建議不受領導支持的時候那么你就用自己的時間一點一點的做，這樣當實現部分功能的時候就可以在次進行游說。擁有一個模型或者樣例會比空口無憑來的實際。

大數據挖掘的未來之路

這種強大的數據計算能力可以幫助醫護人員對未知的病例進行診斷。當醫生在尋找某種未知病變的時候通過已經建立好的超級數據庫中進行調取，并且根據基因序列進行計算。從開始到測序可以在36小時內完成，這是之前所不能達到的，也就是說，即便新的流行病爆發，人們也可以在短時間內將其變成常態化。

如何構建醫療行業大數據

在醫療領域提前預測要比事后搶救更為重要。以流感為例，當一個地府出現多個流感病例時，根據臨床經驗醫生需要對當地人群做出預警，提醒人們注意預防流感。但大數據可以將近期的氣候數據進行分析，根據降溫幅度給出相關的建議。當然這只是簡單的描述，那么如何在醫療機構實現大數據挖掘呢？

*購買一個數據模型。對于IT技術薄弱的醫療機構來講，自己搭建一個數據模型需要消耗更多的資源。

*利用現有的技術，包括在數據倉庫中。

*建立接口，讓所有帶懷疑態度的人加入進來，將數據結果擴散出去。

*準備好您的組織變革。這樣的變動是不可避免的，也許會威脅到傳統的領導層。

*對傳統用藥理念的挑戰，為什么會用這樣的藥，傳統用藥的效果如何。

數據分析 醫療行業的指南針

四年前，波士頓醫療中心摔在大學健康協會的底部10％（UHC）的死亡率排名。現在的安全網醫院排名前25％。在分析這一轉變起到了很大的一部分，官員說，在醫療信息世界。BMC審閱病人的安全報告，以及民政事務總署提出，否則死亡的概率很低死亡，并使用了提供風險調整方法，說羅山侯賽因，分析的醫院的院長和公開報告。也很關鍵：觀察分離（臨床）和預期（分析）的死亡率，重新定義因果關系（誰擁有的耐心，不是誰造成的死亡）。