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用电子病历具有显着的好处，例如削减管理费用、提高医疗质量和简化运营。麦肯锡的一份题为“美国医疗保健的大数据革命——加速价值和创新”的报告提到了 HealthConnect 的例子，它确保所有医疗机构之间的数据交换并促进 EHR 的使用。Kaiser Permanente 采用的这套集成计算机系统改善了心血管疾病的治疗效果，并由于减少了办公室就诊和实验室测试而节省了约 10 亿美元。 有效分析医学图像 受益于大数据和分析的另一个主要领域是医学成像。据估计，仅在美国每年就进行约6 亿次成像手术。如果没有数字存储系统，几乎不可能手动存储所有这些数据。 深度学习算法用于找出通过 X 射线、乳房 X 线摄影、断层扫描和其他医学成像技术获得的医学图像在模态、分辨率和尺寸方面的差异。这有助于医生提高诊断准确性、检测不同的病症并协助寻找更好的治疗方案。

数据科学技术已经被用于检测肿瘤、动脉狭窄、器官描绘等。 在更短的时间内创造出有效的药物 寻找新的药物需要多个过程和大量的测试，以及大量的时间和金钱。一种新药从实验室到达药房需要花费12 年时间和 3.5 亿美元。随着大数据分析的出现，研究人员可以简化和缩短这个过程。 数据分析和机器学习算法通过在过程的每一步中提供数据驱动的视角来帮助研究小组。它能够 法国电话号码表 预测成功率以及化合物在人体内的作用方式，从而提高药物发现的准确性。 此外，计算药物发现与基因研究相结合，以了解化合物如何对不同细胞类型、基因突变等的可能组合发生反应。因此，数据科学应用是药物研究新时代的催化剂。 降低处方药风险 除了有助于提高诊断准确性之外，数据科学技术还有助于降低处方药的风险。当给患者开药时，深度学习算法会使用可用的数据库进行验证，并在偏离标准治疗程序时向医生发出警报。这可以改善医疗保健提供者的健康状况并避免与错误处方相关的致命并发症。



触发实时警报 正如我们所承认的，内部治疗是一项昂贵的事情，但为了加强护理，非常需要监测患者的健康统计数据。随着可穿戴设备的出现，医生可以虚拟地监控患者的生命统计数据并在需要时提供实时医疗帮助。 可穿戴设备将收集患者数据并将其存储在云端，供护理管理者和提供者访问。例如，当患者的血压出现惊人的变化时，系统会向医生发出警报，医生可以采取适当的措施来拯救患者。 提高患者参与度 当今的医疗保健组织遵循基于价值的护理方法，患者参与在其中发挥着重要作用。因此，增加患者对治疗计划的参与已成为医疗保健提供者的首要任务。他们主要投资于制定策略，以满足精通技术的患者社区的期望。 医疗保健提供者可以有效地将大数据分析付诸行动，以确保患者积极参与他们的护理。