“大數據”這個術語涉及數量巨大的數字信息和用于提取數據的分析工具。數據分析在犯罪學、政府機構、金融行業、環境研究等各個領域發揮著至關重要的作用。大數據被用來識別模式，進行預測，或者剖析和檢查有用的信息。
數據分析在醫療保健中起著至關重要的作用。使用醫療設備進行數據分析可以改變醫療保健服務的物流。
在不遠的將來，智能醫療設備將能夠向患者和保健提供者提供更有效、更全面、更個性化和更加自動化的解決方案。這聽起來像科幻小說，但現實是醫療設備工程和高級分析已經開始融合。
而DAQifi，NeuroLife，EluciData和Battelle就是企業在醫療工程采用大數據的例子。例如，EluciData是一種分析引擎，采用與國家安全相同的模式識別和機器學習方法來收集和分析來自記錄、身體傳感器、計費和診斷的醫療數據。
以下是醫學領域在數據分析方面的六大創新：
1.智能設備
自動送藥、日常健康指導、慢性病管理都可以通過移動醫療應用程序和能夠捕捉和分析實時數據的智能醫療設備來實現。這些設備將允許醫生和患者更好地了解日常影響健康的因素，并更好地應用在所需的治療上。
藥物劑量是一個很好的例子。大多數藥物的劑量因環境因素、活動、飲食、主要體重變化和次要健康問題而異。醫生不可能每天都要考慮這些因素。許多初級保健醫生在每季度或每年一次的藥物更新預約期間，都會將這些信息中的各個因素分解出來。
自動化的智能設備可以在將所有相關數據匯集在一起??(包括天氣報告、傳感器、植入物、實驗室和診斷報告、飲食跟蹤應用程序、醫療記錄等等)之后，提供實時分析。
2.智能成像和診斷
影像診斷的醫師必須經驗豐富，高度熟練，并有大量的數據解釋。分析數據仍然是一個緩慢的過程，容易受到人為解析錯誤的影響。
數據分析和機器學習可以幫助設備本身識別異常掃描，從而提高準確性，減少人為錯誤，減少延遲，并允許醫務人員即時識別測試的任何異常或變化。
3.神經感測和神經旁路
人類的大腦可以每秒處理數萬億比特的信息。神經傳感和數據分析可以一起工作來幫助患有腦損傷或神經系統有缺陷的患者找到并解碼有意義的信號，使得信號可以連接到假肢或輔助裝置。
NeuroLife等神經旁路技術可以繞過神經系統的受損部位，使患者能夠控制刺激手指運動的裝置。這可能意味著更大規模的實現。
4.預測分析
想象一下，事先預測心臟病發作可以挽救多少生命。與醫療傳感器配對的數據分析可以使其成為現實。醫療設備可以預測各種不良結果，為患者和醫療保健提供者提供提前的警告。
該設備會尋找與重大健康事件相關的細微變化，并向初級醫師發出警告，以便立即檢查。
5.智能個性化
雖然有一些決定疾病發展和變化的普遍因素，但許多疾病過程也是高度個性化的，因為有很多的變量可以影響疾病的進展和對治療的反應。研究人員可以利用大數據研究個人生物化學、遺傳特征、環境影響，以及生活方式，可以確定特定的患者如何對治療作出反應。反過來，醫療機構可??以制定更多的決策和個性化的護理計劃。
這也可以用來幫助制造商進行深入的臨床試驗，以了解特定的裝置如何根據生活方式、健康狀況、繼發性疾病、遺傳特征對特定患者群體是否造成損害。
6.價值量化
如果沒有大量的努力，就很難量化醫療器械的價值，特別是對于規模較小的診所、醫院和長期護理機構來說。
數據分析可以很容易地將“附加價值”與成本進行關聯。由于醫療保險和醫療補助的變化，許多醫療機構正在將基于價值的采購應用于其財務底線。這些實體需要能夠比較和量化增加/保持某些療法、服務、設備的回報與成本。
正如人們所看到的，將數據分析與醫療設備技術相結合，以創建一個新的“智能”設計前沿，對制造商、患者、供應商和設施都有利。醫療保健的下一次革命將由數據驅動，唯一的問題是開發商在這方面的競爭。
數據分析是醫療保健的未來
數據分析和智能設備正在以非凡的方式改變醫療保健的性質。它們使醫生能夠以更低的成本提供更加準確的診斷。那么在未來幾年，將有哪些新的智能設備投放到市場上呢?人們拭目以待。
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