医疗保健大数据分析需要物联网

当前有许多方法来定义医疗大数据分析。究其核心,“大数据分析“是指结合两组或多组早先不同的信息数据，通过对比和分析新的拓展数据库，以产生新的洞悉。

不过，这种形式倒是与医疗业的定义扯不上多大关系。由于先行者已将保健信息变成临床商业资产，大数据医疗其实是EHR（电子健康病历）与HIE（健康信息交换）的结合。可穿戴式及智能手机等监测仪器不断产生诸如公众健康资源，患者参与指标，临床结论，税收周期数据，以及病人长期监控设备等大量数据。

目前，整合大数据并不是一件容易的事。即使医疗机构很需要大数据战略性宏图，这个目标也还未实现。大数据医疗有赖于数据供应商、数据专家，以及有关组织对人口健康管理目标的全面理解。

不仅如此，物联网的作用又成为了另一个未知因素。因为这个日益扩张的网络有庞大得难以想象的患者日常数据。

FTC（联邦贸易委员会）今年初指出，早在六年前，联网电子设备的数量就已超过其使用人数。从智能手机、相机到蓝牙刻度、胰岛素泵等等，几乎所有有电池或充电电器的设备都与一个庞大的网络相联。

这些设备和自身独特的内部识别器，以及客户端app的云端存储库组成了物联网（IoT）。通过庞大的网络设备交换有意义的数据，开发者和用户可以从大数据系统分析中获得比人力劳动更有价值的个性化服务。

在这种情况下，物联网不再抽象，它会对医疗产业产生巨大影响。整合了分析系统的医疗分析设备（如图像机器和显示器）可以减少非必要的花费，提高诊断正确率；通过联网的消毒站监测手的卫生情况，还可以减少感染率乃至挽救生命。提高智能手机及健康数据的使用率，不只是提高客户满意度及整体健康水平，同时也让供应商有利可图。

FTC认为，物联网早已存在，医疗业更需要好好利用。

不难发现，医疗业缺乏大量的无缝式可操作的大型健康数据。ONC（医疗资讯技术国家协调办公室）不同意供应商主动限制健康信息数据的交流，并正协调使更多的医疗机构公开数据。互操作性将为大数据医疗提供更多新机会。

问题来了，EHR仅有部分数据能产生可行性分析。虽然过敏清单、生命体征和人口统计等数据都很有用，但患者却想从数据中获得更灵活及时的应对措施以及与供应者发生更深入的关联。而且，多数医院都利用临床数据来处理分析问题，但为了提高的客户满意度，医疗业必须对他们的患者和其需求有更多了解。

如果医疗机构能建立相关数据的辅助设施，物联网就能提供这些数据。很多供应商已经能对运营组织的财务情况和使用数据进行整合，以进行有组织的运作。但是，这些数据来源并不能清楚描述患者自身的日常生活。

不过，病人的电子设备却可以解决这个问题。大多数患者随身携带智能手机。不管在哪里，他们会穿戴FitBits或新的Apple Watch，他们每天会使用智能药瓶、食物摄入app、睡眠监测器和血压器。这些无处不在的工具正在那些喜欢智能电子工具的患者中流行起来，并且掌握无医护人员在场情况下患者的表现情况。利用这些数据，相关组织便可以对人口健康进行有效管理。

自动收集患者生成数据的系统会直接把数据导入医疗机构的储存库。这种系统一旦建立起来，就几乎不需要患者或临床医护人员的介入，仅在有需要的时候产生监测分析报告。然而，开发这种自动系统却非易事，它需要医护人员、研究者和领头组织进行协调，诸如有关公共媒介中的数据、可穿戴设备的行为预测算法，以及供应商资源分配问题，亦或选择进入经济条件欠佳的患者市场等问题。

由于人口健康管理考虑了更多的经济因素，再加上以病人为中心的保健方式是有利可图的；大数据医疗不能忽略这些电子设备作为相关信息数据的来源的重要性。

很多设备供应商曾经不太接受“EHR是一个收集及观察患者数据的核心工具”这一观点，但大数据医疗要求医疗机构有比“EHR对病人很重要”的更深一步的思考。在物联网中，EHR只是数据视野中一个小小的组成部分，就像是一个大型蜘蛛网中的一个连接点。

要融入物联网的中心体，就意味着抛弃“医护人员是医疗业的唯一支柱”这一观念。

虽然医院和医师在人们保健生活中的扮演主要角色，人们日常生活中所关注的也不过是一些诸如肥胖，心脏病，或者肺癌等健康隐患问题。因为这些对日常健康的观测依赖于人们使用的联网设备，所以医护人员必须认识到这些设备对人们保健观念的改变以及设备供应商的重要作用。

在医疗大数据分析成为必须品的时代，如果想获得成功，医护组织必须意识到物联网掌握了比EHR更多的患者信息。医护人员必须尽量利用这些信息作为获得战略成就的主要工具，而不是视其为工作的负担或绊脚石。

大数据分析产业日渐成熟，设备提供商和开发者需要带头创造出让咨询分析部门能有效利用、关联以及使用物联网数据的新产品及服务。这对许多正为警报装置焦头烂额的医护人员来说似乎是一个很难完成的挑战，不过一些创新产品将会在产品价值上升的促进下变得指日可待。

在薪酬与治疗结果紧密联系的今天，在保健数据分析成为相关组织提高病护质量的重点之际，收集及评估来自物联网设备的健康数据会成为人口健康管理的关键。