数据诚可贵 分析价更高：数据分析将在四大领域颠覆医疗
2018-06-06 谢笑笑 健康界
未经分析的数据是无益的，数据分析技术将在新药研发、精准医疗、全方位医疗服务、医保诈骗四个方面变革医疗行业。
虽然医疗行业在数据驱动方面落后于其他行业，但随着医疗行业内不断推陈出新，变革及创新氛围日益浓厚。其中数据分析技术在医疗行业创新与变革中起着重要作用，从药品测试到患者服务，从传染病监测到基因检测。本文梳理了数据分析在医疗行业及生命科学领域进行创新的四大途径：
新药研发
新药在进入市场的过程中往往存在着成本高、周期长、费力大、风险高等特点，其中耗费资金可高达数十亿美元，而成功率却较低。而现在，科学家可以采用机器学习以及易操作的视觉分析工具等算法技术建立成千上万的模拟场景，从中找出有效信息。这样，制药公司可以加快开发新药品、加快临床试验流程，同时降低风险、减少成本，最终挽救更多的生命。
例如，一家全球知名的医疗公司看到了NVIDIA (NVDA) GPU驱动下计算方法的应用前景，因此斥巨资投资加快药品研发化学模拟试验。自此，他们便可以借助最先进、最快速的分析方法及机器学习对更广层面的数据进行分析。
精准医疗
精准医疗指的是基于基因、环境及生活方式等因素为某个具体患者找出最有效的疗法。临床研究信息往往比较庞大、复杂，因此研究人员通常很难分析出决定患者疗法的极端数据。精准医疗不仅能为患者提供最佳的医疗服务，还可通过减少不必要的治疗帮助患者降低医疗成本。
GPU引擎数据库可用于分析基因组学数据，从而根据不同人的基因构成量身打造开发出安全、高效的药物及相应的服用剂量。为了更精准地预测药物用量，科研人员可以分析转录组学所涉及的数据信息，研究药品安全及化学风险的生物指标，识别新型基因组信号。
全方位医疗服务
只有分析出所有患者数据，并在危机前及时做出治疗策略调整，我们才能提高患者体验度及医疗服务质量。但遗憾的是，大多数医疗服务供应商面临着两大挑战：一是患者数据收集，二是如何对数据进行及时的分析。这对于那些数据处理速度水平有限的医疗机构来说更是如此。此外，医院很难加快处理实时数据及不可预测的数据来源。而一台现代化的GPU监测引擎就可以使医院及医疗机构轻松处理物联网大规模需求中庞杂的数据。
Standard Medicine公司曾表示：“随着医疗数据不断增多，计算机技术为医疗行业带来了前所未有的变革。任何数据在转变为信息之前都是毫无益处的，这确实是一种挑战。” 不同系统里的患者数据及物联网医疗设备里的数据都需要得到及时的分析及处理。
通过对医疗监测设备及其他医疗设备中大量数据进行及时处理及分析，医生们可以实时掌握患者的健康状况。有了这些附加的地理空间数据及可视化效果，他们可以及时发现地理位置空间变化及相应的时间变化。一家领先的医疗机构曾利用空间分析技术及地图模式的可视觉化技术，分析电子医疗记录内储存的公共及商业化数据。通过这些技术，他们了解到了其社区背景下不同成员的医疗需求，在大多数情况下，为治疗糖尿病、心血管疾病及呼吸道等慢性疾病提供更好的医疗服务。
医保诈骗
在美国，平均每年发生的医保诈骗金额高达几十亿美元。2016财年，联邦政府处理了涉及25亿美元的医保诈骗案件。医疗诈骗技术快速更新换代，相应的追踪机制很难跟上。而传统追踪医保诈骗的方法耗时耗力，效率低下。通过建立一个集患者、医疗服务供应商、药企之间的可视化地图，我们可以识别出异常行为，监测出欺骗性行为，评估会员风险。
下一代GPU加速数据库解决方案（如Kinetica）正在变革药品行业及医疗行业。在快速、强大的数据分析法解决方案下，药企及医疗类企业将加快药品开发、提升精准医疗服务水平、为患者提供全方位服务、打击医保欺诈等行为，从而提升整体医疗水平及质量。
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