健康医疗领域作为一个整体与大数据分析的结合，已过了几个年头。相较于其他行业，大数据与健康医疗的结合似乎存在着更多的机遇与挑战。大多数医疗机构存储着大量丰富的病患数据，如果能依靠大数据，研究出新的医疗解决方案，在提高医疗质量的同时又能降低医疗成本，一举两得。基于此，PennMedicine开发出了一套基于云计算的分析平台TAP。TAP是一个可扩展的开源平台，旨在让数据科学家和应用开发商无需担心基础设施的采购或平台的设置来部署解决方案。TAP是一种构建解决方案，并实现规模复杂的医疗数据相互作用。更重要的是，TAP允许数据科学家尝试各种方式来解决问题。PennMedicine的大数据愿景——PennSignals以败血症为例，根据美国疾病控制中心（CDC）的统计，美国每年新增约一百万的败血症患者。被称为第九大致死疾病以及ICU的头号致死疾病，在世界范围内每年有近20万人死于败血症，因败血症引起的感染性休克致死率高达50%。败血症的传统鉴定方法一般也只能检测到约半数的病例，并且这样的检测通常只发生在病人进入感染性休克的两个小时之前，由此可见败血症检测的复杂与艰难。医院集团一样，PennMedicine掌握着丰富的病患数据资源，其建立的数据仓库存储着三万多名患者的疾病资料信息，这些患者的疾病信息甚至可以追溯至10年之前。医院的患者数量大约在-名之间，通过技术手段，PennMedicine的分析团队利用大数据分析预测，医院的其中名患者进行了败血症的测定，检测结果与实际情形进行比较，检测成功率高达85%（相对于用传统的识别方法，即休克发生两小时之前）。该案例表明，健康医疗领域可以通过大数据预测分析，从中为医患双方提供极大地便利与效率。尤其是在大数据时代，最先进的技术往往是从开源项目萌发。相信就在不久之后，大数据分析与健康医疗领域新的发现创造，将为临床医生和医学研究人员开辟新的研究路径，为患者提供更有效率的治疗。点击“阅读原文”，成为OMAHA会员，一起开启个人健康医疗数据的归还运动吧！
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