360度客戶觀是一種理念，即企業可以通過收集用戶的各種接觸點的數據來獲得客戶的完整視圖。而且，大數據正在幫助實現這一想法，這將徹底改變醫療保健行業。

                                         大數據在智能醫療領域應用探索

　　大數據已經重新定義了如何提供醫療保健。這并不是說，現有的醫療保健系統正在被丟棄，但某些重大變化正發生在根本性的領域。有些變化是值的注意的：醫療機構正越來越依賴于數據去建立定制化，個性化的治療模式。重點是收集患者的健康數據，并根據數據，預測疾病的發病以便采取預防措施。這些數據也幫助醫生獲得病人健康的360度視圖。大數據補充了現有的醫療保健系統。

　　大數據之前的醫療保健狀態

　　在大數據被引入到醫療保健系統之前，數據的作用是有限的。醫院將收集病人的數據，如姓名，年齡，疾病描述，糖尿病檔案，醫療報告和家庭病史，那些適用的。這樣的數據提供了一個約束病人健康問題的視圖。例如，對于一個被診斷患有心臟病的患者來說，典型的信息就是家庭病史，飲食，征兆，年齡和其他疾病。雖然這些信息提供了詳細的疾病，數據是無法提供其他角度的問題。還有其他可能會出現的更好的治療方法去看待這些問題。

　　發表在自然雜志上的統計，顯示了在美國幫助一小部分(<25%)患者的最高收入的十個處方藥。對于膽固醇藥物，成功率只有2%的患者。因此，成功的概率相比研究，批準和其他活動的支出是非常低的。



    上面的圖片顯示的是不精確的藥物對患者的影響。但是現在的范例是隨著大數據和IT的幫助下迅速變大。

　　大數據如何改變醫療保健和藥品?

　　大數據增加了疾病治療的一個維度。醫生現在能夠更好的了解疾病，并提供一個準確的，個性化的治療。他們也能夠預測復發，并提出預防措施。

　　疾病綜合觀

　　大數據已經幫助醫療機構采用了360度健康問題的觀點。這導致了新的發現，新的治療計劃，更加準確的診斷。數據的可用性帶來了對未知的健康問題的因素的關注。例如，某些種族的基因比其他種族更容易患心臟病。現在，當一個病人代表了一個種族患有心臟病，就到了該檢查那些抱怨心臟問題的同一種族的病人的數據。它有助于了解這些患者的飲食習慣，生活方式，遺傳結構，家庭基因，蛋白質，代謝產物，細胞，組織，器官，生物和生態系統。

　　預測疾病

　　這是第一次改變，當一個病人被治療，醫療結構能夠獲得大量的有意義的關于病人的數據。這些數據可以用來預測疾病的復發，具有一定的精確度。例如，一個病人中風，醫院有關于中風時間的數據，在多種中風情況下與上一次中風的間隔，影響中風的事件，例如心理的壓力事件或沉重的體力勞動。醫院可以提供明確的步驟以防止基于數據上的中風。

　　可穿戴設備

　　即使沒有明顯的癥狀，可穿戴設備在檢測潛在的健康問題上可以完成一個出色的工作，為了評估一個明顯健康的人，醫生需要進行一系列漫長又昂貴的醫療檢查。可穿戴設備基于醫生做出的某些結論以及決定未來的診斷顯示一些健康的指標。一些可穿戴設備和應用程序已經能夠測量你的心率，脈搏，血糖水平和熱量水平等參數。雖然目前大部分的設備被用于娛樂目的，他們正轉變成嚴肅的小工具。美國食品藥品管理局已經批準了一系列的血糖檢測儀。

　　大數據對個性化醫學的影響

　　專家認為，大數據將增加個人藥物的顯著療效。一些倡議正在進行中，以提高個人藥品的有效性。

　　一個這樣的倡議已經被癌癥研究計劃被稱為NIC分子分析試驗的治療選擇。這項試驗是國家健康研究所的精密醫學研究所的一個重要組成部分。將主動招收約1000人以及匹配特定類型的腫瘤的特異性藥物。那些注冊的人擁有沒有回應標準癌癥治療的腫瘤。這些腫瘤與已知的藥物相匹配，能在某些遺傳標記的基礎上產生更好的結果。基于這種匹配的結果，將創建一個數據庫的藥物，因此，一個有效的相應腫瘤的已知的藥物列表是可用的。這是一個正在進行的類型，新的腫瘤將被研究并且相應的藥物將被識別。該試驗有可能解開罕見的秘密以及致命的癌癥類型通過與正確的藥物匹配個體的基因組。任何類型的癌癥患者都有資格登記試驗，雖然項目目標是至少有25%的患者患有罕見的癌癥。有一系列的參數來評估藥物是否正在工作。一個參數是觀察腫瘤的大小是否在縮小，第二個參數是過去六個月內患者病情是否在惡化。研究人員還將考慮到治療的副作用。

　　結果，精密醫學得到了巨大的普及和來自所有部門的應用。美國還宣布了一項215，000，000美元的國家高精度醫學倡議(自然)。它將包括建立一個國家遺傳數據庫，以及在美國一百萬人的其他數據。



　　上述圖像顯示了如何啟用個性化醫療保健

　　總結：

　　毫無疑問，大數據可以徹底改變醫療保健和個性化藥品。然而，整個世界的普及速度仍然很慢，而且并不統一。大數據在全球醫療保健有著潛在顯著的必不可少的費用。因為大數據的采用代表了一種模范式的轉變，在某些方面已經出現了阻力。但隨著效益變得更加明顯，采用將變得更為順暢。大數據最大的潛力在于為被疾病威脅的生命尋找藥物。