如果說醫生知道什么，那就是分析醫學數據!

　　事實上，整個專業的發展基礎是根據經驗來了解病因和治療功效。雖然出色的靈感發揮了關鍵性作用(例如青霉素的發現)，然而大部分醫療成果仍來自對數據的分析和理解，進而得出改進健康的結論。

　　然而，情況總在不斷變化。過去的數據可能都是單一來源，例如僅來自一個研究項目。甚至，揭開DNA神秘面紗的人類基因項目的數據來源也極其有限。

　　如今，醫療人員面臨的最大挑戰已不再是分析數據，而是處理所謂的“大數據”——那些時時刻刻通過各種渠道產生的各種類型的大量數據。

　　借助適當的工具，我們能夠通過超乎想象的多種途徑使用大數據，從而推動科學發展，造福患者，并最終幫助專科機構及大醫院等各類醫療機構更加高效地運營。

　　歡迎來到大數據世界：

　　許多醫院才剛開始大數據之旅。事實證明，醫療機構甚至連收集一位患者的完整背景信息都極其困難，這在很大程度上源于所需數據來源的龐雜以及與日俱增的多樣化。

　　例如，醫院的一個科室通常操作幾種不同類型的醫療設備，每種設備都生成不同格式的數據。所有這些數據需要與其他來源的數據組合，例如血型拼圖、過去及目前的用藥記錄、家族病史以及醫生和護士的記錄等，然后才能構成完整的背景信息。

　　盡管醫療行業隨著創新的步伐已經能夠克服許多問題，但是大數據的爆發又帶來了新的挑戰。許多具有遠見的醫療服務提供商正在探求各種方式，將其整合到單一平臺上，以便能夠發掘隱藏在這一日益壯大的資源背后的價值。

　　幸好市場上將有解決方案可以解決上述問題并整合醫療應用、數據源和位置。這些系統能夠整合所有數據，無論數據是由專有應用、設備、社交媒體還是其他新技術生成。這使醫務人員能夠更加容易且快速地獲得患者完整病史記錄，并最終提供更好、更有效的治療。

　　科技前進一小步，但可能意味著醫學未來跨越了一大步。

　　第一步 整合數據

　　這些解決方案將會產生區域性影響。香港一家知名私立醫院正在使用HDS Cloud Services Connection (HCSC) – Healthcare將所有與患者相關的圖像整合到單一平臺上，從而使出診醫生(VMO)能夠在任何地點實時查看患者的診治結果，而不論數據是何種格式，源自何處。

　　我們正在合力將所有醫學圖像檔案管理和通信系統(PACS)整合到單個庫中，以便出診醫生及其他醫療專業人員可以隨時隨地獲得患者病歷。

　　基于以上，接下來醫院將可以通過利用臨床分析數據，建立完整的健康治療方案并采用基于數據分析的治療，這將直接影響病患護理的交付。

　　這似乎只是向著數據整合邁出了一小步，但實際上將對醫療護理產生重大影響。

　　第二步 將數據轉化為信息

　　擁有了數據之后，接下來就是要使用數據。許多醫療機構力求水到渠成地采取下一步。換言之，就是進一步分析數據，以加快診斷，即刻確定警告信號，防止疾病發生。

　　預防性保健和個性化醫學領域的最新技術能夠通過利用數據預測流行病，最大限度支持數據訪問，改進醫療效果。例如，HDS最近與馬來西亞一所著名大學，馬來西亞國油大學(UTP)簽訂了研發合作協議。

　　該項研究的主要目的是改善對外傷性腦損傷的臨床支持，并把我們的HCSC – Healthcare 解決方案與 UTP 的生物醫學圖像分析和分析技術相結合。它初步關注外傷性腦損傷，并將整合核磁共振(MRI)掃描、血液層面以及特護病房(ICU)數據。

　　對臨床支持的及時響應，幫助患者和醫療專業人員從中受益。UTP參與神經科學領域的工作已有一段時期了，并掌握了豐富的患者數據。在HCSC – Healthcare的幫助下，該大學將能夠整合豐富的信息并獲得新的洞察力，從而研究各種復雜的損傷。

　　一旦醫療行業真正認真處理大數據，誰知道最終會帶來怎樣的效益或醫療創新。盡管，治愈我最討厭的一種疾病——普通感冒，可能都還需要很長一段時間!