關于醫療保健和患者護理研究的大數據可以為分析模式和趨勢提供豐富的信息，從而以更低的成本提供高質量的護理。

事實上，COVID-19 已經讓新時代技術（例如大數據）的基本概念重新成為人們關注的焦點。大數據能夠提前主動識別有意義的信息，這有助于預先防范任何潛在威脅。

醫療數據數字化輔助數據分析

多年來，醫療保健部門通過監管要求、病人護理和以處方、書面記錄、醫療影像、保險、藥房等行政數據形式保存的記錄，產生了大量的歷史數據，形成了有用的信息資源，可進一步用于推導分析。目前，雖然印度的這些數據大多以硬拷貝格式存儲，但最近為維護這些記錄而采取的“數字化”措施在提高整個醫療服務體系的質量方面取得了豐碩成果。物聯網設備經過創新，能夠在每位患者到醫院或診所進行健康檢查的時間間隔內，從血壓（BP）中采集數據，并進行整理，形成有關其健康狀況的信息。為各種其他檢查收集的這些數據點結合起來，就形成了關于患者健康狀況的大數據。

大量的大數據可以有效地幫助決策者、從業者和整個醫療保健工作人員進行疾病監測和人口健康管理，并且可以證明對臨床決策支持系統是有益的，因為這形成了一種信息來源，也稱為“分析”。

收集大數據信息的平臺

由于醫療行業的多樣性和不斷變化的醫療場景，每次都會出現大量新的疾病，因此從醫療保健行業收集的數據可能會稍微復雜一些。在這個數字化的時代，數據可以從電腦供應商訂單輸入（CPOE）中提取出來，CPOE提供了患者醫療保健和健康的臨床數據，構成了醫療行業的全部大數據。為了克服未來的健康恐慌或流行病，醫療服務系統還可以使用通過電子病歷 (EPR)、社交媒體帖子（例如 Twitter 和 Facebook），甚至通過醫學期刊和新聞提要提供的數據。

數據收集

可以根據預防措施收集正確且有意義的數據。可以通過最近在全球各國引入的各種應用程序和技術來收集有關疾病傳播的正確數據，這些應用程序和技術可以證明有利于抗擊這種流行病。可以根據人口流動性分析的數據以及關于人們對病毒的抵抗力的數據也可以證明在未來是有益的。

長期利用收集的數據

可以通過使用電信服務提供商來解決人口流動問題，提供有關人口流動的信息，并在未來發生流行病時有效地通知他們。這些數據可以進一步有效地將疾病傳播限制在特定區域或領土內。還可以收集有關弱勢群體的數據，以阻止他們傳播任何病毒性疾病。這些數據可進一步用于在這些領域分配資源，提供資金和創建預防措施模型，并為醫療保健人員提供基礎設施，以獲取正確的信息，以便及時提供治療、發布醫療保健指南和藥物。

醫療行業大數據優勢

大數據在醫療行業的決策層面提供了各種優勢。各種制藥網站上提供的分析信息和數據模式，以及正在制造的用于治療疾病的藥物，都有助于在未來發生流行病時以更低的成本提供患者護理。關于醫療保健和患者護理研究的大數據可以為分析模式和趨勢提供豐富的信息，從而以更低的成本提供優質的護理。“關于病人護理的大數據”是信息量最大的，因為它通過預測建模和細分提供了對患者檔案的高級分析。這使醫療部門的決策者能夠提供預防性護理、識別疾病概況并確定預防措施，以提供他們可以遵循的患者護理協議，從而獲得最大的收益。

面對挑戰并提供解決方案

我們今天面臨的挑戰圍繞著數據隱私，數據隱私需要通過可以保護數據的方法進行管理。為了遏制COVID-19危機，全球各國政府利用不同的技術，采集了大量有關位置、面部分析和溫度分析的個人數據。因此，大量的私人數據正在流通。為確保私人數據隱私安全，引入數據治理機制非常重要，必須制定規則，并制定明確的指導方針來訪問此類信息，并且必須制定流程，以便人們不會因為在創建新數據時丟失個人數據而感到不安全。

來源：百度