疾病预测和检测展示了医疗保健领域大数据和业务分析的目的之一：使用数据驱动的方法预测和解决问题。随着研究人员利用机器学习、统计应用程序和复杂的计算来处理大量健康数据，他们发现了有助于做出有用预测的关键见解和模式。

以下仅列举一些商业和数据分析通过预测疾病改变医疗保健的例子：

• 通过分析保险和药房数据，Fuzzy Logix 数据分析师确定了742 个风险因素，这些因素可以预测某人是否有阿片类药物滥用的风险
• 机器学习算法已经被开发用 whatsapp 号码数据 于检测或预测心脏病、肾脏疾病、乳腺癌和帕金森病。
• 预测分析模型发现了VGF，一种可以保护大脑免受阿尔茨海默病侵害的蛋白质
• 通过分析大型数据集获得的见解提高了糖尿病、精神健康障碍和自杀行为等疾病的诊断和预测。

数据分析师每天都在研究新的模型、系统和应用程序，以突显大数据在改善疾病预测和检测方面的能力。无论是分析常见基因或突变、共同症状还是其他尚未发现的因素，高效、准确地分析大数据集并产生有用见解的能力只会继续改变和增强医疗保健行业。

优化急诊室人员配置

在医院环境中应用业务分析有助于管理人员和医疗服务提供者改善患者体验，并提高医院急诊室这一通常被认为是混乱和缓慢的部分的效率。数据分析使医院 有效整合多媒体内容 服务提供者能够详细查看大量历史数据，从而确保人员配备得当，减少患者的等待时间，并改善分诊。

Envision Physician Services 首席创新官、医学博士 Kirk Jensen 表示，Envision 的数据管理工具可以评估急诊室的关键因素，例如：

• 逗留时间
• 访问影响
• 一天中的某个小时
• 星期几
• 一年中的季节
• 医疗服务提供者生产力的差异

“我们将科学和分析与患者护理和临床医生需求结合起来，这是一个优化安全性和改善服务的巨大机会，”Jensen告诉《健康科技杂志》。“一旦我们将所有这些数据都纳入系统，下一步就是添加人工智能组件和数据挖掘，看看我们能进一步优化多少。”

正如 Jensen 所言，商业分析在医疗保健领域取得了长足的进步，同时也表明还有更多的领域有待探索和发现。

改善心理健康

虽然人们通常很难在面对面的交谈中讨论自己的心理健康问题，但在数字空间中谈论焦虑和抑郁等话题的人数显著增加。尽管存在隐私等重大考虑和挑战，但一些研究人员已经能够利用商业分析来更好地预测心理健康。

例如，一项研究发现社交媒体是了 澳大利亚电话号码   解心理情绪和行为的宝贵数据来源。

研究指出，“未来，将 Twitter（应用程序界面）与 Python 连接起来，然后对 Twitter 用户的‘帖子’、‘喜欢的页面’、‘关注的页面’和‘评论’进行情感分析，将为目标患者提供一种经济有效的抑郁症检测方法。”

还开发了一种机器学习工具来分析电子健康记录数据，以确定患者自杀的风险。机器学习工具是患者体验的筛查工具，它会询问自杀想法、人际关系、注意力不集中、睡眠困难和焦虑等因素。通过收集多个因素的数据，而不是简单地询问自杀想法或自杀意念，心理健康服务提供者能够更好地确定患者的风险状况并满足他们的需求。

降低手术并发症的风险

大数据和商业分析促成的患者登记系统正在帮助医疗行业和患者避免手术后的不良后果。例如，密歇根州减肥手术协会 (MBSC) 使用患者登记系统来改善他们的减肥手术程序。实施该登记平台后，术后死亡率下降了 67%，再入院率下降了 20%，总体并发症发生率下降了 44%。这些结果为密歇根州节省了 3490 万美元，并为保险公司密歇根州蓝十字蓝盾在五年内节省了 1180 万美元。

另一个数据分析工具可以预测患者术后并发症的风险因素。该工具的设计初衷是实用且对患者护理有用，它已用于预测两种主要并发症——急性肾损伤和中风、心脏病发作或患者术后一个月内死亡。这些信息使研究人员和医疗服务提供者能够根据风险因素研究降低风险的方法并改善对外科患者护理的提供。

优化医疗保险服务

安全和反欺诈技术是商业分析界的首要任务，这对处理机密信息的患者记录和健康保险公司具有重大影响。商业分析解决方案可以使用准确的迭代流程来预防和检测欺诈行为，从而减少人为错误或疏忽的情况。仅在一年内，医疗保险和医疗补助服务中心就使用预测分析来识别或预防超过 2.1 亿美元的医疗保健欺诈行为。

商业分析还可以改善健康保险行业的其他方面，包括：

• 价格透明度
• 健康模式预测
• 量身定制的保险政策

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