TokenPocket钱包安卓APP下载|医疗保健转型中的数据仓库

在稳步发展的医疗服务领域，技术对于重塑业务发挥着重要作用。 随着 HealthTech 2.0 的到来，数据仓库成为推动创新、提高效率和改善患者治疗效果的基础。 本文探讨了数据仓库对医疗保健的深远影响，探讨它如何推动向更加互联、智能和以患者为中心的生态系统的转变。

人工智能的十年：改变医疗保健和行业

大约十年前，先进的人工智能算法与机器学习相结合，引发了医疗保健领域对数据仓库、计算机视觉和语音技术的浓厚兴趣。 人工智能风靡 10 年来，组织不断将资源投入机器学习，并且对人工智能能力的兴趣在医疗保健、药物和生物技术领域等所有业务中保持稳固。

随着人口老龄化和医疗成本飙升继续影响全球医疗保健系统，专家和企业家正在争相开发专门针对医疗保健、制药和医疗领域的广泛人工智能应用程序。

以下是已筹集资金投资人工智能医疗保健解决方案的公司列表。 这些新公司相信人工智能将导致医疗保健效果进一步发展并降低总体成本。

●乌比

● 实现

● 面料

● 科多克斯

● Bright-MD

● 奎里斯艾

● 数字诊断

● 赤狭

用字节进行治疗：推出彻底改变医疗保健的技术工具包

人工智能在医疗保健领域分析和解释的大量医疗数据是通过各种技术和工具实现的。 这些工具使临床医生能够更加交互式地可视化数据。

以下是医疗保健数据仓库中的一些人工智能工具：

基因组数据分析仪器：

● GATK（基因组研究工具包）

GATK 由 Expansive Organization 创建，是一个用于高通量测序数据变异揭示的工具箱，支持基因组检查以实现准确的药物治疗。

● VarSome

协调基因组数据、注释和变异翻译设备以帮助基因组数据调查的阶段。

● 基因组浏览

Brilliant Helix 的灵活设备使专家和临床医生能够直观地设想和研究基因组数据。 它具有强大的可视化功能，支持基因组研究的各种文件格式。

● SAM工具

用于与高通量测序数据交互的开源软件是 SAMtools（序列比对/图谱）。 它有助于文档设计更改、排列、排序和从排序数据中调用变量等任务。

● BWA（Burrows-Wheeler 对准器）

BWA 是一个产品包，用于针对庞大的参考基因组规划低差异序列，使其成为基因组数据检查预处理阶段的关键设备。

● IGV（综合基因组编织器）

IGV 由 Wide基金 创建，是一种精英演示表示工具，用于对巨大的整合基因组数据集进行自然研究。 它接受多种数据类型，包括基因组变异数据。

● 安诺瓦

它是解释不同基因组的遗传变异的有效工具。 它解释了基因组变异，支持科学家破译它们的有益作用。

● 吉诺玛蒂克斯

Genomatix 是用于分析基因组数据的数据库和工具的集合。 它结合了主题检查、广告商调查和路径检查的工具，为理解基因组数据提供了详尽的平台。

● 银河

Cosmos系统是一个开源平台，使科学家能够制作、运行和提供基因组工作流程。 它致力于复杂的数据调查任务，使其向没有广泛生物信息学能力的科学家和临床医生开放。

● 外显子组深度

ExomeDepth 是一种用于分析拷贝数变异 (CNV) 外显子组测序数据的工具。 它支持与疾病相关的基因组变异的定位，对于罕见疾病的诊断尤其重要。

● 皮卡德

Picard 是用于从命令行处理高通量测序数据文件的工具集合。 它由 Expansive基金 创建，提供用于设计、清理和控制基因组数据的实用程序。

● VEP（变异效应预测器）

VEP 是 Ensembl 开发的基于网络的设备，可以预测遗传变异的工作结果。 它解释了有关质量、记录和管理区域的数据的变化，支持对变化的理解。

这些仪器推动了医疗保健中的数据仓库领域的发展，每种仪器在解释基因组的复杂性方面都发挥着特殊的作用。 从变异召唤到有帮助

评测说，这些设备促进了精确药物和基因组研究的进展。

HealthTech 2.0 的基础：数据仓库

医疗保健每天都会产生大量数据——从患者记录和诊断图像到可穿戴设备的持续检查。 HealthTech 2.0 的基础是数据仓库。 通过合并和协调各种数据集，医疗保健供应商可以获得详尽的经验，从而培养明智的导航，并最终升级患者护理。

1. 用药的准确性和定制化护理

数据仓库支持海量数据集的聚合，包括基因组学、患者叙述和治疗结果。 有了这些丰富的数据，医疗服务供应商就可以根据患者新颖的遗传性化妆品、生活方式和临床病史，为他们提供准确的药物治疗和合适的治疗计划。 除了提高治疗效果外，这种个体化方法还降低了副作用的可能性。

2. 基于预测分析的早期干预

HealthTech 2.0 使用数据仓库来进行尖端的预测分析。 通过调查可验证的患者数据，人工智能计算可以区分设计并预测潜在的健康博彩。 这使得医疗服务专家能够主动介入，阻止疾病的传播并减轻危机护理的负担。

三、理顺医疗服务任务

为了有效地提供医疗保健，所有利益相关者必须无缝合作。 数据仓库解决方案通过统一权威、财务和临床数据来简化功能工作流程。 这种组合可以使医疗服务供应商、负责人和护理人员之间的通信更加顺畅，从而提高熟练程度并降低管理技能。

4. 改善患者体验

患者是 HealthTech 2.0 的核心，数据仓库在提升整体患者体验方面发挥着至关重要的作用。 通过合并来自不同来源的患者数据，医疗服务供应商可以提供有关患者健康过程的综合全面的视角。 这促使更多受过教育的独立指导、进一步制定的治疗安排和更好的护理。

5. 数据安全和合规性

在数据准则不断扩大的时期，数据仓库保证医疗服务协会与严格的原则保持一致。 它为患者数据提供了一个受保护的中心化仓库，执行严格的访问控制和加密货币措施来保护敏感数据。 这鼓励了信任并保障了患者保护。

2024 年健康科技 2.0 预测

1）AI驱动的诊疗方案

到2024年，人工智能算法将完美地融入临床工作流程，为医疗服务专家诊断疾病和制定定制治疗计划提供持续帮助。 将从根本上提高医疗服务输送的精准性和有效性。

2) 可穿戴健康技术的爆发

可穿戴健康创新将面临危险的发展，各种设备会监测不同的健康测量结果。 这些小工具不仅会收集数据，还将通过提供个性化的见解和推动更健康的生活方式，积极为预防性医疗保健做出贡献。

3）区块链的安全互操作性

区块链创新将成为医疗保健要素之间安全数据互操作性的关键部分。 到 2024 年，我们预计区块链将受到广泛欢迎，用于保存可靠且永久的患者数据记录，保证医疗保健生物系统的直接性和信心。

4）远程医疗与虚拟现实（VR）的集成

远程医疗与人工智能现实的结合将变得更加普遍。 患者将获得生动的虚拟咨询，医疗专家将使用 VR 进行准备和重演，从而形成非常引人入胜且引人注目的医疗服务见解。

5) 基因组数据检查的进展

基因组数据分析将观察到惊人的进展，从而促进更精确和定制的药物治疗。 到 2024 年，基因组经验将定期纳入治疗计划，使医疗服务供应商能够根据个人的遗传性特征制定干预措施。

6) 更好的网络安全

随着医疗数据变得越来越数字化，网络安全将受到更多关注。 将采取富有想象力的措施，包括先进的加密货币方法和生物识别验证，以保护患者数据免受数字危险，并保证遵守先进的数据安全准则。

7) 手术中的人体增强

人体增强技术的合并将导致外科手术的重大进步。 专家将使用增强现实（AR）和机器人技术进行额外的精确且侵入性较小的医疗程序，从而促进宽容结果和更快恢复时间的工作。

8）更多地使用健康聊天机器人

由人工智能推动的以健康为中心的聊天机器人将不可避免，提供定制的健康建议、处方更新，以及令人惊讶的情感健康支持。 这些聊天机器人将充当医疗保健数据传播和患者承诺的可用且有效的设备。

9) 民众健康管理与预测分析

人口健康管理将在很大程度上依赖于有先见之明的预测分析，使医疗服务协会能够识别和解决社区层面的福祉模式。 数据驱动的见解将为主动干预措施和具体努力提供信息，以提高总体福祉。

10) 道德人工智能治理框架

随着人工智能在医疗保健决策中不断发挥重要作用，道德人工智能管理结构将得到越来越多的重视。 到 2024 年，我们预计规范化规则的基础将保证在将人工智能进步推向医疗服务方面的正派、坦率和负责任。

这些期望简要介绍了 HealthTech 2.0 宜早不宜迟的令人兴奋和非凡的可想象成果。 随着这些发展的展开，它们可以重新分类我们处理医疗保健的方式，使其比以往任何时候都更加定制、开放和机械先进。

结论：前方的路

随着 HealthTech 2.0 的不断发展，数据仓库在医疗保健中的作用发生了变化，并且变得越来越明确。 这不仅仅是一次创新性的更新； 这是医疗保健生态系统方向的范式转变，利用数据来改善结果、效率和患者满意度。 这种转变是持续的，并且随着数据仓库的发展，对医疗保健领域更美好、更关联的未来的承诺也在不断发展。

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