数据分析目前已成为几乎每个行业不可或缺的一部分，医疗保健是将医疗服务提高到全新水平的行业之一。我们一定在想如何？通过在医疗保健行业实施数据分析。
如今，医生正在使用各种可产生大量健康数据的先进医疗设备。在美国，每年产生约12亿份临床文件。其中近80％的数据是非结构化的，形式是医生写的便笺，图像和其他一些文件。
因此，处理如此大量的数据正成为医生和科学家的一项艰巨的任务。
在这里，[数据分析]医疗保健行业提供了大量的机会，使它们可以以最有效的方式收集，组织和分析这些数据。
医疗保健中的数据分析数据分析数据分析
数以千计的数据分析师将数据分析应用于医疗保健的主要目的是，对人体的每个细节都有更深入的了解。这将帮助医疗界为世界各地的患者提供更好的治疗。
医疗保健中的数据分析用例
1、医学图像分析数据分析数据分析
数据分析在医疗保健中的应用极大地受益于医学成像。这是医疗保健领域中有助于找出更好的治疗策略的领域之一。
IBM估计，医学图像约占整体医学数据的90％。医生使用医学成像技术来有效地可视化身体内部。同样，分析某些器官的功能以诊断和治疗任何疾病。从这些图像中获得的见解可以对患者的治疗产生影响。
各种成像技术包括磁共振成像（MRI），X射线， 计算机断层扫描，乳房X线照相，CT扫描等。数据分析中有很多方法用于处理这些医学图像的分辨率，模态和尺寸上的差异。这些方法有助于提高这些图像的质量。而且，可以更有效地从图像中提取有意义的见解并做出准确的解释。
整个医学分析过程使用以下几种算法：
一些采用输入图像以增强，分割和去噪这些图像的图像处理算法。然后使用描述性图像识别算法从这些图像中提取见解，并解释结果以提出更好的治疗方案。为此，可以使用几种有监督和无监督的机器学习算法。使用一些基于深度学习的算法可提供更准确的结果。一些高级应用是癌症检测，肿瘤检测等。
Hadoop是最流行的分析框架之一，它通过使用机器学习算法（例如SVM，Wavelet分析等），在多个任务中为图像分析做出了贡献。
2、遗传学与基因组学
医学领域中涉及任何生物的基因组序列及其分析的领域称为基因组学。基因组专家负责鉴定DNA序列，然后分析遗传图谱以了解疾病。将数据分析应用于基因组学和遗传学的主要原因是为患者提供个性化治疗。因此，目的是分析DNA对患者健康的影响，并预测处方药将如何影响患者。所有的遗传数据都与其他医学数据整合在一起，以找到遗传学，疾病和患者对药物反应之间的关系。
这些可帮助医生为单个患者找到最合适的治疗方法。
为此目的采用的技术是：
A.地图缩小
它提供了遗传序列的映射，从而减少了数据处理所需的时间。MapReduce处理信息，MapReduce实际上是一系列Java应用程序，它们从Hadoop集群中提取请求的数据。将Hadoop实施为知识仓库的一部分，可使组织处理和处理以前无法研究的数据。
B.SQL
它有助于获取基因组数据，BAM文件操作以及过程中涉及的计算。要求像医生，护士和其他医护人员这样的专业人员来了解从数据库检索信息的方式。采用结构化命令语言从电子数据库中提取信息，以处理一系列业务信息需求。
该领域仍在进行大量研究，并且仍然存在尚未探索的领域。
3、药物发现
毒品的发现是一个复杂的过程，涉及的成本约为26亿美元。将一种药物从实验室投放到市场大约需要的时间。这些行业正在使用数据分析来简化和缩短“药物发现”中涉及的过程和测试的数量。
因此，研究人员正在使用各种机器学习算法和数学模型。预测这些药物将如何影响人体以发现更有效的药物。不同的算法和模型减少了药物发现过程中涉及的实验室工作。它为计算药物发现提供了更多功能。计算药物发现的目的是开发等效于生物网络的计算机模型。这将有助于更准确，更轻松地预测药物的未来结果。
它有助于选择应执行的实验并预测可能的副作用。数据分析使研究人员能够分析各种化学组合的结果。这样他们就可以提取有意义的见解，例如细胞类型，遗传突变和其他次要细节。
各种无监督的机器学习算法有助于执行这些各种活动，并为人们发现更好的药物。
4、为患者和客户支持提供虚拟协助
医疗保健行业正在努力改善临床过程，以至于消除了某些一般情况下患者亲自见医生的必要性。在某些情况下，开发可将医生带给患者的移动应用程序可以正常工作。另一个可用的替代方法是AI驱动的聊天机器人。病人可以简单地描述自己的症状，并提出疑问。
聊天机器人将通过链接您提供的各种症状来回答您的医疗状况。此类应用可以提醒您按时服药，与医生预约定期的健康检查等。这些方法鼓励人们采取健康的生活方式。这些应用程序利用使用自然语言处理（NLP）的机器学习算法来分析客户的数据并提供个性化的体验。
一些类似的流行应用是YourHD，Babylon Health等。
这些算法有助于使一些一般情况自动化，并使医生能够完全专注于更重要和更关键的情况。
5、数据管理和数据治理
在大数据时代，每经过一秒钟就会生成大量数据，因此无法在手写寄存器中管理所有这些数据。数据分析通过使用几种机器学习算法帮助将所有这些文书工作转换为更有希望的数字形式。
它还可以确保在任何时间点，所有数据都可供参与医疗保健的人员随时使用。这些算法简化了医疗保健行业的工作。由于患者的全部医疗数据（过去和现在）都存储在单个位置。同时获得所有数据将有助于医生做出更好的决策。
一些其他研究可以填补数据库中患者数据中的空白。并且，一些基于云的解决方案用于提供更快的测试结果和可能的最佳处理。不同的机器学习算法有助于从患者当前可用的数据中提取有意义的见解。
然后将其与数据库中存储的数据进行比较，以为患者确定最佳的治疗方法。这些算法还负责数据的安全性。
6、预测分析与疾病预防
数据分析在医疗保健领域最重要的优势之一就是使医生能够预测事件。这可以预先在整个治疗过程中进行。
如果在正确的时间发现，许多重大疾病可以治愈。因此，预测疾病或治疗中涉及的风险将有助于制定更好的预防计划。预测模型是在诸如患者病史，当前状况，医生记录，基因研究 细节等数据的帮助下建立的。
这些模型可以找到相关性，症状的相互联系，搜索相似的病例，分析生物学因素（即基因组结构）的影响。使用所有信息，预测分析算法将运行模型，以预测疾病及其演变，涉及的风险以及治疗对患者的影响。
这样的预测算法可以通过在适当的时间感染疾病来帮助挽救一个人的生命。
它可以帮助医生更准确地做出与治疗有关的各种决定。
数据分析在医疗保健案例研究中，Cognizant如何使用Data Science为患者提供更好的医疗服务：
Cognizant是一家领先的美国公司，提供IT服务以满足当今数字时代不断增长的需求。
他们进行了一项名为“医疗保健提供者和系统的消费者评估”（CAHPS）的调查，以了解所有患者的观点。该公司想了解美国每家医院所提供的服务，进行此调查的原因是为了了解客户的期望并提供定制的医疗服务。
在，在美国，普遍的健康网络问他们通过应用各种先进的计算机科学技术来分析从调查收集的数据。他们采用了不同的机器学习算法，例如决策树，回归算法等，以从数据中获得一些有意义的见解。Cognizant团队对六个月内访问不同医疗中心的约60,000名患者的数据进行了详细分析。
在分析了这些数据之后，研究小组认识到了患者报告的一些重要问题。例如沟通效率低下，缺乏即时反应，疼痛管理等。利用这些信息，Cognizant向美国的各种医疗保健行业提出了这些不同的问题，指出了它们所缺少的地方以及需要改进的地方。他们利用这些见解来建议行业需要采取的一些具体措施，以便为患者提供更多个性化的服务。
总结
[数据分析解决方案以几种不同的方式正在改变医疗保健行业的动态。我们了解了医疗保健领域的数据分析如何帮助医疗保健行业。改善服务并满足客户不断增长的需求。数据分析和医疗保健行业仍然可以携手合作，拥有无限的可能性，只是为了探索一些未触及的领域。
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