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醫療保健

首先什麼是大數據?傳統數據一年的資料量大概為3TB左右,以現今數據來說一天的資料量為50TB,由這簡單的數據量差就可以得知傳統數據跟現今數據的差異多麼龐大,也就是現在俗稱的大數據時代。數據龐大之下,不管是銀行業、傳統零售業、社會建設公共方面甚至是醫療保健產業對數據處理、分析方式以及經營企業的模式將會有所改變。 在過往的醫療診斷歷史,到醫院看病時必須耗費許多時間等待看診,而醫生看診又要再花費時間。當醫生要求病患拍攝X光片或檢驗時,又要再花額外許多時間診斷。而在現今醫療資訊高度發展的台灣,看診程序從網路掛號、候診順序、診間病歷調閱、醫師醫令、處方開立、放射影像存取、檢查檢驗資料儲存等,無數的數據資訊便在醫院中傳遞、交換、儲存。同時大多數的生理檢驗資訊在你回診時得以從電子病歷中檢索,這些我們認為理所當然的資訊處理,在台灣我們只要花費少許的時間如一個早上便完成了,而這一切正是仰賴醫學資訊分析與醫療大數據的交換處理。 醫學大數據的產生,主要歸功於醫療設備數位化及電子化病歷發展兩大領域的突破,透過儀器數位化,醫院得以獲得更多病人疾病與健康資訊紀錄。而在病人醫療診斷方面,為了完善記錄病患個人資料、診斷資料與過往醫療紀錄等,即促成了電子病歷系統發展。醫學大數據發展由過去紙張紀錄、紙本資訊數位化、醫學紀錄儲存到現今多資訊整合,其數據量有著爆炸性的成長,不僅由過去個人社經資訊、診斷資訊等文字媒介,更拓展到多媒體影像資訊,如X光影像,動態視訊影像資訊,如核磁共振MRI以及電訊號資訊,如心電圖等等。這些龐大醫學數據的彙集與高度整合技術能力,正是台灣醫學資訊領域發展領先的原因,同時更顯得醫學數據發展的多元應用及其重要性。

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Sep 21, 2015 |
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