大數據在醫療領域的應用有哪些

大數據在醫療領域的應用：1、電子病歷；2、即時的健康狀況警告；3、根據病患需求預測，安排醫護人員「陣容」；4、大數據與人工智慧，可以複雜的醫療數據；5、分析醫學影像，幫助醫師做出診斷。

本教學操作環境：windows10系統、Dell G3電腦。

大數據正在改變全球絕大部分產業，醫療產業也不例外。透過醫療數據的分析，人類不僅能預測流行疾病的爆發趨勢、避免感染、降低醫療成本等，還能讓病患享受更便利的服務。

醫生往往都希望盡可能多地收集病人資訊，儘早發現疾病，對於病人來說，不僅降低了身體健康受損的風險，同時也能夠減少醫療支出。

下面我們來看看數據分析在醫療產業應用的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。每個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。

這些記錄透過安全的資訊系統（究竟是否安全值得商榷）在不同的醫療機構之間共享。每位醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再透過耗時的紙本工作來完成。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資料參考。

網路安全隱患

資料收集方在資料儲存、傳輸、使用上的安全隱患（外洩、損毀、竄改等）；

取得資料共享的第三方醫療機構在該資料儲存、傳輸、使用中的安全隱患。

2. 即時的健康狀況警告

#醫療產業的另一個創新是穿戴式裝置的應用，這些裝置能夠即時報告病人的健康狀況。

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

這些穿戴式裝置持續收集健康資料並儲存在雲端。

除了為個別患者提供即時資訊以外，這些資訊的收集也能被用於分析某個群體的健康狀況，並根據地理位置、人口或社會經濟水平的不同用於醫療研究。最後在這些前期研究的基礎上發展並調整疾病的預防與治療方案。

裝有GPS定位的氣喘吸入器就是一個典型的例子，它觀察的不僅是單一患者的氣喘，還能從同一區域、多名患者的氣喘規律中找到更好的適合該地區的治療方案。

另一個例子是血壓追蹤器。一旦發現血壓達到警戒值，血壓儀就會向醫師發出警報。醫生收到警報後立即提醒患者及時治療。

穿戴式裝置在我們的日常生活中隨處可見，計步器、體重追蹤器、睡眠監測器、家用血壓計等都為醫療資料庫提供關鍵數據。

網路安全隱患

穿戴式裝置是物聯網中一個小小的組成部分。除了名字、身分證、電話等個人訊息，我們的身體健康狀況也要「上雲」、受監控啦。

儘管健康數據的收集對於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、掌握可穿戴式裝置使用者的實體位置等等負面影響也將接踵而來。

3. 根據病患需求預測，安排醫護人員「陣容」

醫療資源的按需調配能夠大幅降低醫療成本，因此這項工作對全球醫療產業意義非凡。

看起來像是不可能的任務，但大數據幫助一些「試點」單位實現了這個構想。在法國巴黎，有四家醫院透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。

他們採用一種被稱為「時間序列分析」的技術，分析過去10年的病患入院紀錄。這項研究能夠幫助研究人員發現患者入院的規律並利用機器學習，找到能夠預測未來入院規律的演算法。

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，同時也有利於盡可能合理地為醫護人員安排工作量。

網路安全隱患

一旦資料被竄改，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，甚至耽誤病患的及時治療。

4. 大數據與人工智慧

另一個大數據在醫療產業的應用歸功於AI的崛起。

簡單來說，人工智慧技術透過演算法和軟體，分析複雜的醫療數據，達到近似人類認知的目的。因此AI使得電腦演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：

01

由AI支援的腦機介面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失去的說話和溝通功能。

在不使用鍵盤、顯示器或滑鼠的情況下，在人類大腦和電腦之間創建直接接口，將大幅提高肌萎縮側索硬化或中風損傷患者的生活品質。

02

AI是新一代放射工具的重要組成部分，透過「虛擬活檢」來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於影像的演算法來表現腫瘤的特性。

尤其是在開發中國家，精通放射學、超音波等領域的醫護人員非常匱乏。 AI能夠在某種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。

03

AI也能夠提高電子病歷的輸入效率。病患資訊的電子輸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這樣的虛擬助理可以在患者的病床邊輸入即時訊息，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上的工作量。

網路安全隱患

機器既然能被好人利用，用於造福人類，也能被惡人控制，用於破壞社會穩定。人工智慧中的安全隱患不再局限於數據，我們所擔憂的是這些模仿人類的機器被惡意駭客控制，作出違反道德倫理的舉動。

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、超音波等，這些都是醫療過程中的關鍵環節。

放射科醫師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，數十萬張圖像能夠建立一個識別圖像中模型的演算法。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。演算法所能夠研究的影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作速度和強度匹敵。

網路安全隱患

如果資訊系統中樣本資料被竊取、竄改，醫師就會根據錯誤的分析結果作出錯誤的診斷，危及病患生命。

寫在最後

以上五個應用實踐深刻地表明了大數據在醫療行業中不可動搖的時代地位。

大數據大大改善了全球病患的就診體驗，也很大程度上優化了醫療機構的診治效率和準確度。

只是福兮,禍之所伏，大數據同樣無法免俗，其中潛伏著一頭洪水猛獸－網路安全。不加以防禦和製約，這頭猛獸早晚有一天會甦醒。

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