虽然现在已经是2020年了，但大多数企业正在将自己数字化。并从本地基础架构迁移到云。医疗保健行业仍然是世界大部分地区的痛点。
该研究称，医院56%的人没有对如何管理数据和行为分析的策略。医疗保健仍然缺乏完整的结构化数据库，该数据库可以轻松读取，解释并应用于将来的治疗。
当我们面临着很具挑战性的冠状病毒疫情时，医疗保健，数据分析和预测分析的新方法是必须应用的工具。
数据就是我们的生命
为什么数据是我们的生命?医生和我们是同一个人，在开处方或指定用药剂量时出现错误的可能性在今天并不罕见。一个错误的处方不仅会完全康复，还会成为威胁。但是，一般而言，对患者和全人类的生命都适用相同的规则。医疗领域的错误增加了保险和医院的成本。
我们所有人都依赖医疗保健中的数据。反过来，医疗保健中的数据分析对于医疗保健至关重要。因为这是定义治疗方法和开药的决定性因素。它可以为我们提供每位患者状况的完整图片，以及精确驱动的护理方法。
实时医学数据分析提供了以下可能性：
· 实时保存和处理数据，以便能够在正确的时间做出临床决策。
· 为了减少不必要药物的成本，避免重复。它还允许寻找成本更低的替代品
· 尽量减少需要临床医生注意的未解决和日益恶化的疾病的治疗风险。这样就可以在重新接纳患者之前解决问题。
· 通过测量和安排每个程序的时间来减少患者的等待时间。
· 确保更个性化的患者治疗并提高整体满意度。
当然，医院无法削减成本或为更少的患者提供服务。相反，他们可以优化对资产的使用，并尝试在花费更少的时间和金钱资源的同时做更多的事情。听起来可能有些奇怪，但是有了人工智能及其在医疗保健和预测分析中的数据分析技术，它的可能性远远超过了。
人工智能和大数据如何改变医疗保健
人工智能模型在医疗保健中的集成是近年来世界上比较大的焦点之一。2020年才刚刚开始，但是市场上已经有两位领导人宣布了他们在医疗保健行业AI预算分配计划：
· 微软将在未来五年内向医疗保健领域的人工智能技术投资4000万美元。
· 拜耳同意与Exscientia在基于人工智能技术的药物生产中合作。
毫无疑问，人工智能技术正在从根本上改变全球医疗保健系统，从而有可能从根本上重新设计医学诊断系统，开发新的医学治疗方法。它们通常是为了提高医疗服务的质量，同时降低医疗诊所的成本。
AI提供的医疗保健实时数据分析功能包括：
· 规划针对个人和人群的医疗服务，包括疾病进展的预后管理。
· 确定并采取最有效的实际措施，减少重复住院的次数。
· 最小化血液中毒和肾衰竭的风险
· 优化治疗结果和药物成本管理。
· 定义提高患者护理质量的新方法。
大数据在医疗保健中的好处之一是可以提高临床服务质量，跟踪财务绩效。在发现欺诈行为的同时，还可以使医生从日常工作中解放出来，并留下做自己必须做的事情的机会–帮助人们保持健康，并及时应对不可预见的健康问题。
总结
静态数据仅能描述患者的健康状况，并存储有关药物的必要信息。数据分析可以帮助回答更关键的问题：“为什么会这样呢?”，“我们该怎么办?”以及“如何避免这种情况”。
在医疗保健，计划，研究方面对人工智能的投资数量。世界如何将新兴技术应用于包括医疗保健在内的行业。这意味着将很快找到问题的答案。
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