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從可穿戴技術的影響到促進癌癥研究的潛力，醫療保健領域的大數據技術引起了很多熱議。然而，大數據在醫療保健中的真正愿景不在于個人數據收集或使用不同的應用程序，而在于結合醫療保健數據為醫生創造新資源的潛力。

新的數據源

為了進行最近的研究，研究人員轉向社交媒體上的數據，通過識別敵意或消極語言來識別壓力的措施。然后他們將數據轉換為顏色編碼的地圖，以預測任何給定位置的心臟病的可能性。當研究人員用傳統研究創建的地圖交叉檢查他們的發現時，發現這些地圖幾乎相同。基于這些結果，研究人員認為使用外部數據源進行大數據研究將和傳統方法一樣可靠和快速。

預測醫學

通過組合不同的數據源，保健醫生也可以更好地識別有具有慢性疾病風險的患者，并更好地建議進行預防性測試和治療。除了個人護理以外，數據可用于識別潛在的疾病爆發或熱點，因此可以快速識別疾病源。

完善患者病因

醫療行業由于其對患者記錄的管理不善而受到質疑。個人健康數據通常分散在醫院不同辦公室的多個文件中，而電子存儲的內容很少在醫生之間共享。此外，大多數保健數據當前是非結構化的，使得難以對該數據進行分類。通過開發用于跟蹤患者數據的結構化系統，并結合來自醫生和其他來源(例如遺傳學和社交媒體)的數據，醫療保健專業人員將具有患者的完整概況，使他們能夠作出更好的判斷，并避免代價高昂的錯誤。

精簡管理

醫院管理包括許多移動部件。從確保機器運行正常到醫生和護士更新最新的研究，以及進行醫療培訓。甚至一個基本的BLS認證培訓需要額外的時間和協調，使醫生遠離患者的治療。專門開發收集最佳實踐信息的軟件企業正在轉向大數據搜索引擎來匯總數據，因此他們近實時地更新最佳實踐和患者結果數據。通過獲得這些數據，醫生將能夠避免不必要的測試，并簡化自己的培訓。

大數據對醫療保健行業的影響才剛剛開始實現。雖然大數據可以并將被用于改進當前的流程，大部分的好處將來自新的系統和技術，結合醫療保健與其他來源的數據，可以產生新的見解。