（文章來源：百家號）

隨著信息時代的到來，越來越多的行業(yè)正在享受著大數(shù)據(jù)帶來的便利。經(jīng)過分析的數(shù)據(jù)能夠更好地幫助從業(yè)者歸類問題并加以解決，節(jié)省了許多不必要的人力物力。醫(yī)療行業(yè)一直因為其具有對從業(yè)經(jīng)驗的要求，以及病例的多樣性，而很難模式化其數(shù)據(jù)。不過在大數(shù)據(jù)分析發(fā)展日新月異的今天，這些難關(guān)終將被攻破，大數(shù)據(jù)與醫(yī)療行業(yè)攜手的日子已經(jīng)不遠了。

大數(shù)據(jù)分析比起傳統(tǒng)的分析方法，其優(yōu)勢就在于精準，可以細致地分析每一個看似無關(guān)緊要的小數(shù)據(jù)點，因此大數(shù)據(jù)進入醫(yī)療行業(yè)最有可能推動的就是精準醫(yī)療的發(fā)展，現(xiàn)在普遍認為大數(shù)據(jù)醫(yī)療將會在臨床醫(yī)療，醫(yī)藥開發(fā)，以及公共衛(wèi)生水平提升三個方面其關(guān)鍵作用。

首先是在臨床診斷以及治療方面，首先在患者資料庫的幫助下，醫(yī)生可以對其生活環(huán)境以及工作性質(zhì)等影響健康狀況的因素進行摸排，有利于進行初步的診療。在確定了大致的疾病類型之后，數(shù)據(jù)庫也有助于醫(yī)生進一步確定疾病的具體分型，大數(shù)據(jù)可以將患者的情況與其他數(shù)據(jù)庫中的病人進行比較，來幫助醫(yī)生制訂更細致，更個性化的治療方案。

隨著人工智能圖像比較能力的提升，建立醫(yī)學(xué)，病理學(xué)的圖像數(shù)據(jù)庫也能讓醫(yī)生在觀察病人的X光片，或者CT結(jié)果時可以得到更多的病例信息，來進行對比，可以讓缺乏經(jīng)驗的新人醫(yī)生更快完成獨立工作。降低行業(yè)新人的準入門檻。

而且人工智能也可以利用這些臨床數(shù)據(jù)庫來進行深度學(xué)習(xí)，讓它們可以幫助醫(yī)生進行臨床的診療。現(xiàn)在在美國等國家已經(jīng)有人工智能輔助臨床診斷的先例了，人工智能的單獨診斷誤診率略高于普通醫(yī)生，但是醫(yī)生與人工治療共同診斷的誤診率就遠低于兩者單獨使用了。這樣的系統(tǒng)可以更好的提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量。

除了在臨床當中的應(yīng)用之外，在醫(yī)藥開發(fā)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)也會成為各大醫(yī)藥企業(yè)的得力幫手。首先可以建立更加全面的醫(yī)學(xué)文獻數(shù)據(jù)庫，來幫助研究人員進行更好的深度搜索，讓他們更好地了解當前的科研進展，并且開拓思路。另外數(shù)據(jù)庫也可以綜合分析相關(guān)疾病和類似藥物的臨床效果，加速試驗進展，并且有助于醫(yī)藥公司規(guī)避風(fēng)險。

數(shù)據(jù)庫分析不僅僅可以被利用在科研階段，在醫(yī)藥公司進行市場分析，以及供給鏈分析的時候，相關(guān)的醫(yī)藥市場數(shù)據(jù)庫的建立也可以幫助他們進行商業(yè)策略的制定，讓公司利潤最大化。

在公共衛(wèi)生領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)也有著極佳的應(yīng)用前景。大數(shù)據(jù)不僅可以幫助有關(guān)部門在風(fēng)險發(fā)生時進行緊急處理，來分析風(fēng)險類型，并類比給出解決方案。也能夠在平常時間內(nèi)，對可能出現(xiàn)問題的有害環(huán)境監(jiān)測進行實時監(jiān)控，并且根據(jù)地域環(huán)境的不同設(shè)定警戒線。一旦環(huán)境中的危險因素超過預(yù)警值，就會提醒相關(guān)部門注意，或者直接申請啟動應(yīng)急方案。在人員管理方面，大數(shù)據(jù)庫也可以即時分析人員配置不合理的地方，方便最優(yōu)化配置人力等資源。

大數(shù)據(jù)還可以在公共安全領(lǐng)域一展身手，比如對于一些難以判斷死因的死者，我們可以在數(shù)據(jù)庫的幫助下進行輔助判斷，來甄別其可能的死因，幫助公案干警破案。而且也可以借助藥物流通數(shù)據(jù)來跟蹤有毒有害藥品的流通路線，幫助警方鎖定嫌疑人。

現(xiàn)在的時代是信息時代，而且這個信息時代還在不停地進行著自我革命，從計算機發(fā)明到現(xiàn)在，我們已經(jīng)歷經(jīng)了三次信息革命。現(xiàn)在信息發(fā)展的趨勢就是大數(shù)據(jù)分析，不再挑選，而是利用大的信息量喂養(yǎng)人工智能。在醫(yī)療領(lǐng)域，只要我們能夠處理好數(shù)據(jù)的分類，并且對人工智能的學(xué)習(xí)路徑加以引導(dǎo)，那么他們很快就會成為從業(yè)者的巨大助力，醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型革命也即將開始。