过去的一年教会了我们很多关于医疗行业的知识——尤其是大数据分析的非凡影响。随着从医学研究人员和临床医生那里收集到更多新的冠状病毒肺炎的数据（从病毒变体的基因组序列到不同人群的典型发育，再到各种干预措施的效果），全球对这一流行病的反应变得更加智能和高效。

这是数据分析在医疗保健中的实际应用——随着世界变得越来越全球化，保持人口健康将成为越来越重要的战略。

让我们仔细看看数据分析在医疗保健中的一些应用。

更智能的诊断

有效的诊断取决于数据-从患者的病历到检查结果的解释，包括X射线扫描。直到最近，对这些数据的分析还依赖于临床医生本身以及他们跟上更广泛研究领域最新发展的能力。

医疗数据分析意味着可以对大量的诊断信息进行分析和比较。这使得在症状、检查结果和扫描图像中发现模式成为可能，并大大扩大了主动诊断的机会。

个性化护理

在健康和医疗方面，一个治疗方案并不适合所有人，医疗领域的数据分析有助于推广个性化的定制方法。通过将不同干预措施对不同患者群体的疗效数据与个别患者的详细信息相结合，进行数据分析，可以为正确的治疗提供积极的建议。可以考虑病史、身体状况甚至环境状况，也可以考虑细微差别，就像我们在过去一年看到的那样，比如影响个人的特定细菌或病毒株。

可穿戴设备和网络设备

用于监测心率、步行或跑步步数、睡眠模式和其他关键健康指标的可穿戴设备已成为主流。但这种可穿戴设备对医疗保健的影响远远超出了让个人更好地跟踪自己的健康和幸福感。

从联网设备收集的数据，无论是消费者可穿戴设备，还是心率监测器、血压监测器、胰岛素探测器等更专业的设备，甚至是网络起搏器等植入式设备，都能让临床医生随时随地监测患者的健康状况。联网设备可以提供一个窗口，随时了解一个人的健康状况，并在特定指标达到令人担忧的水平时提醒个人和护理人员。

事实上，通过这种方式，可穿戴设备和互联设备在社会医疗领域有很大的重叠，大数据分析的机会也很多，可以监测老年人和弱势群体的健康状况，并积极识别他们何时可能需要更多的家庭支持。

未来机遇

为了利用这些影响，提供这些影响的医疗机构和技术提供商需要优先考虑能够顺利有效地进行大数据分析的方法和基础设施。这意味着优先考虑集成和互操作性。医疗行业庞大而复杂，硬件和软件来自许多不同的供应商。（来自物联网家庭网络）这些技术越来越需要能够连接和共享数据。当数据被隔离时，数据分析将无法有效地工作。它还意味着一个强大的数字健康平台，可以有效地汇集来自多个不同来源的医疗保健数据，进行详细分析，并将这些数据转化为实际见解。

医疗保健中的数据分析并不简单——数据集复杂、动态，而且往往高度敏感——但正确的数据分析确实可以改变公共卫生。