壹、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。每壹個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏癥以及所有醫療檢測結果等。
這些記錄通過安全的信息系統(究竟是否安全值得商榷)在不同的醫療機構之間***享。每壹個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。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數據參考。
二、健康監控
醫療業的另壹個創新是?可穿戴設備?的應用，這些設備能夠實時匯報病人的健康狀況。
和醫院內部分析醫療數據的軟件類似，這些新的分析設備具備同樣的功能，但能在醫療機構之外的場所使用，降低了醫療成本，病人在家就能獲知自己的健康狀況，同時還獲得智能設備所提供的治療建議。這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端。
三、醫護資源配置
這個看似不可能完成的任務，已經在大數據的幫助幫助下在壹些?試點?單位實現。在法國巴黎，有四家醫院通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。
他們采用壹種被稱為?時間序列分析?的技術，分析過去10年的患者入院記錄。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算法。
四、大數據與人工智能
人工智能技術通過算法和軟件，分析復雜的醫療數據，達到近似人類認知的目的。因此AI使得計算機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。由AI支持的腦機接口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喪失的說話和溝通功能。
五、醫學影像
醫學影像包括X射線、核磁***振成像、超聲波等，這些都是醫療過程中的關鍵環節。
放射科醫生往往需要單獨查看每壹個檢查結果，不但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。但是大數據卻可以有效解決這壹問題。
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