一直以來，大數據與商業就密不可分。以前，覺得所有數據零散在每個角落，無法統計，讓多少市場因此無法描述用戶畫像，導致市場分析出現偏差、錯誤，影響整個決策力的制定和執行。現在，那些無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據，都被抓取和利用，具有5V特點的大數據，正在明目張膽改變著各行各業。

大數據具有許多應用程序，在每個行業的應用也不一樣，但是其中最重要的用途之一可能是促進醫學研究，進而有助于改善人類生活質量或者促進疾病的治療，至少對于現在的世界來說是的。本文，我們將介紹一些大數據推動醫學研究和醫療保健的方式：

區域醫療保健監控

可以將數據用于預測醫學研究，從而有助于預防可能的疾病傳播。例如，通過跟蹤他們搜索的醫療問題來了解患者人群及其醫療保健需求以及跟蹤他們在醫療站點上提供的信息，這些都是促進預防保健和研究的方法。

該數據有可能更好地預測各種情況和當前公共衛生問題引起的區域性暴發疫情的情況。反過來，醫療服務提供者能夠采取適當的預防措施，并分配必要的資源，以應對與健康有關的特定疾病的區域性升級。2014年，當時疾病控制中心就通過稱為“生物馬賽克”的工具利用大數據來有效跟蹤埃博拉疫情，識別有風險的人群并防止其傳播。

打擊性傳播疾病

如果及時報告，則可以治療性傳播疾病（STD）和性傳播感染（STI）。但是，諸如缺乏性教育等問題通常會導致癥狀不受控制。大數據可以利用本地經驗，并幫助科技公司和醫療保健提供商填補信息空白并傳播對性健康的認識。例如，Google與研究人員共享用戶數據，以更好地監控性病/性病率。這里的目的是實時監視用戶數據，以便使研究人員具備精良的裝備，以防止廣泛的性傳播疾病/性傳播疾病暴發。

此外，訪問此信息會生成大量數據，醫務人員可以對這些數據進行分析，以預測感染人群的病情，并查明疾病測試和治療最有效的階段。這特別方便，因為不同的STI的潛伏期不同，因此它們的最佳測試和處理時間也不同。反過來，這有助于確保對治療方案進行戰略規劃，并增加已經感染者的治療成功率。

改善藥物開發

藥品生產對人類的未來至關重要，這已不是什么秘密。但是，藥物的發現和創造只是該過程的第一部分。為了使一種藥物進入市場，它需要經歷多輪嚴格的測試。測試新藥是世界各地制藥公司面臨的挑戰，從嚴格的法律規程到尋找愿意測試新藥的患者，每一步都是挑戰。

大數據在這方面很有用，并且可以通過算法程序和機器學習大大加快藥物測試的過程和可行性。與進行實際的實驗室實驗相反，大數據可促進藥物發現的計算，使挖掘的創造者可以將數據應用程序應用于藥物開發過程。基于此，藥品可以構建實際的模型和仿真來測試其產品。

改善醫療保健支持系統

醫療技術的主要進步之一是醫療保健機器人技術，預計到2021年其收入將增長到28億美元。醫療保健機器人技術包括外科機器人培訓，機器人護士，智能假肢和仿生學等專業，以及治療，藥丸，遠程呈現和后勤方面的幫助。使用大數據驅動的機器人技術有可能極大地改善醫療保健支持的質量，這已經通過少數著名的機器人護士（如Robot Dinsow）看到，它可以監控患者并提醒他們用藥；Paro機器人可以提醒護理人員。通常，醫療保健中以數據為動力的機器人技術對于執行重復性任務（如藥物輸送）以及協助員工培訓和醫療保健教育非常有用。

如今，在醫學研究和發展中使用大數據至關重要。人工智能和機器學習正在引領醫學數據的收集，新藥療法的發現以及患者預后的改善。通過實時分析公共衛生問題，大數據可以促進多個領域的醫學研究，改善患者護理并防止致命疾病的傳播。

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