医疗保健和数据科学

　　与零售、制造、银行等其他领域相比，医疗保健是昂贵和关键的领域之一。医疗保健中的每条信息都可能具有生死攸关的重要性。医疗保健领域的提供商一直在寻找机会来降低成本，同时提高质量。很少有可用的机会，例如通过采用可用的主动方法来检测和识别疾病，并确保疾病或症状的识别高度准确。

　　从历史上看，高精度地识别疾病一直非常困难。然而，随着计算能力技术的进步，计算大量数据变得更加容易，从而利用数据科学和机器学习的潜力来发现大量数据中的模式，并提供有用的见解，可供医疗保健专业人员使用，以确保患者的生活质量。

　　时间因素在医疗保健领域非常关键。通常，医疗保健专业人员在诊断时具有预定义的参数来检查患者，因为他们可用的输出结果数据和工具数量有限，并且输出的准确性可能不太准确而无法确认。根据这些可用的有限信息，医疗保健专业人员根据他们的技能和经验做出决定。这个决定必须是准确的，因为不正确的决定可能导致患者没有得到适当的治疗，甚至可能导致死亡。

　　然而，通过数据科学和机器学习，可以在更短的时间内以高精度分析更多和更多的患者诊断参数，使医疗保健专业人员更容易做出更准确的决定，从而在正确的时间为患者提供适当的治疗。

　　数据科学具有巨大的潜力，可以揭示未来并提前预测信息。患者的历史和生物数据可以帮助医生识别将来患病的风险，因此医生可以提供预防措施，以避免患者将来患上该疾病。

　　今天，市场上有很多医疗保健小工具可以跟踪您的日常健康活动。数据科学可以使用这些日常健康活动信息并对其进行处理，为您提供有用的见解。此外，随着连接到此类医疗保健设备的传感器的进步，可以与机器学习模型相结合，该模型可以高精度地识别心脏病发作或呼吸系统疾病等危重情况的模式，并提前提醒患者，以便患者可以采取适当的预防措施。

　　提高药物质量和有效性一直是制药研究公司的一大挑战。他们遇到的两个主要障碍是为使用该药物的患者提供准确的信息分析报告，并找到药物成分中需要改进的关键因素以提高药物质量。在数据科学的帮助下，这两个问题都可以解决，因为数据科学具有识别模式并在可用数据中找到发挥重要作用的关键因素的巨大潜力。这甚至可以帮助制药公司进行假设分析，从而做出适当的决策来提高药物的质量和有效性。

　　数据科学最终通过提供从非结构化患者数据中提取隐藏信息的选项和方法，有助于使医疗保健更高效、更易于访问和个性化。

　　迄今为止，很少有医疗保健组织使用数据科学。然而，从预测治疗结果到预测癌症等关键疾病的治愈和治疗结果，数据科学在这个领域的利用率仍然较低，数据科学被证明是对该领域的宝贵贡献。随着我们在这个领域利用更多的数据科学，我们当然可以获得更好的见解，帮助这个领域的人们以更低的成本拯救和治愈更多的生命，并获得更好的产出。

　　审核编辑：郭婷