要利用医疗机构拥有的pb级患者数据，需要从遗留系统中提取数据，对其进行规范化，然后构建能够理解这些数据的应用程序。这是一个很高的要求，但实现这一目标的设施可以学到很多东西。
医疗保健数据意味着企业通常是每年增加数TB的价值的患者记录到数据中心的数字化不断增加。雷竞技电脑网站
[也：7个步骤，以大数据的成功]
目前，多，非结构化数据的坐在未使用的，已经在很大程度上保留了（如果不是仅仅）出于监管目的。然而，由于在就职演讲医学信息世界会议表明，少量的数据分析技能可以大有帮助。
这是不容易的，也就是因为需求医疗IT技能远远超过能够填补职位空缺的工人的供应，但该数据意味着了解更多关于个别患者以及大集团他们并知道如何利用这些信息来提供更优质，更高效，更便宜的护理更好的把握。
这里有六个真实世界的医疗如何使用示例大数据分析。
1.沟的食谱，移至循证医学
医学食谱是指应用相同的测试电池谁接触到类似症状的急诊科所有病人的做法。这是有效的，但它很少有效。作为Leana万博士，一个ED医师和共同作者当医生不听所说的那样，“有我们的病人是‘排除’了心脏发作，当他有胆结石疼痛没有帮助任何人。”
约翰哈拉姆卡博士，CIO在波士顿的贝斯以色列女执事医疗中心说，访问患者数据，甚至相互竞争的机构，帮助照顾者采取以证据为基础的医学疗法。为此，贝斯以色列推出了使用Web-based-拖和下降UI给护理人员约2名万名患者200万个数据点的自助服务访问的智能手机应用程序。
不可否认的是，医疗信息交换为获得该患者的数据是不容易的加工需要，哈拉姆卡说。即使数据在手，分析可能是复杂的;什么人的电子健康记录（EHR）系统调用“高血压”一秒钟可以称之为“血压升高”和第三个“高血压”。为了解决这个问题，贝斯以色列是编码使用医师笔记SNOMED CT标准。除了标准化的好处，使用SNOMED CT使数据更易于搜索，这有助于研究查询过程。
2.给大家一个机会参与
伦纳德D'Avolio，用于生物医学信息的副中心主任说，医学的实践离不开研究成功，但研究过程本身是有缺陷MAVERIC退伍军人事务的美国能源部内。随机对照试验可以持续很多年，花费数百万美元，他说，虽然观察性研究可以从固有的偏见受到影响。
在弗吉尼亚州的补救措施已万美元的老将计划，目前正使用的血液样本，并从美国退伍军人等健康信息，研究基因如何影响一个人的健康志愿研究计划。到目前为止，已有超过15万个退伍军人就读，D'Avolio说。
所有数据都可以在弗吉尼亚州的3300名研究人员和医院的学术分支机构。这个想法，他说，是嵌入内VISTA临床试验中，VA电子病历系统，与当时用于增加临床决策支持数据。
3.生成应用程序，使电子病历“智能”
数据仓库是伟大的约翰D'Amore的，临床分析软件供应商的创始人说，Clinfometrics，但它是保健相当于一艘战舰这是强大的，但配备了巨大的代价，是不适合于多种类型的战斗的。这是更好地使用轻量级的无人机，在这种情况下，应用程序，这是很容易建立，以完成特定的任务。
要做到这一点，你需要的是坚持记录护理文献的连续性（CCD）标准。一个电子病历认证必须能够生成CCD文件，而这往往是在患者护理摘要的形式来完成。此外，D'Amore的说，你需要使用SNOMED CT以及LOINC标准化的术语。
呼应哈拉姆卡，共同主持人院长Sittig教授在生物医学信息学院在得克萨斯大学健康科学中心的休斯敦大学，承认这是不容易的。第1阶段的有意义的使用，鼓励使用电子病历的政府激励计划，不仅使护理总结交流可选的测试，目前医院只有不到25％都是这样做的。
无力或EHR，保健和健康应用程序进行相互通信是一个“显著的限制，” Sittig说。这是当使用有意义的第2阶段于2014年开始，一些供应商将学习困难的方式，D'Amore的增加。
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尽管如此，达莫尔说，CCD文件中可用的数据可以用在几个方面，从减少再次入院的预测分析，到数据挖掘规则，通过查看以前的病人病历来填补当前病历中的空白。他补充说，后一种情况已被证明会使记录在患者记录中的问题数量增加近一倍。
4.“驯化”数据为更好的公共健康报告，研究
有意义的使用第2阶段要求组织症状监测数据，免疫登记等信息提交给公共卫生机构。这布赖恩·迪克森，在印第安纳大学健康信息学助理教授和研究科学家的说，Regenstrief研究院，要约“正常化”的原始患者数据有很大机会，将其映射到LOINC和SNOMED CT，以及由执行实时自然语言处理并使用工具，如必须申报条件检测器确定哪些情况值得报告。
迪克森这个过程比作新石器革命这指的是从狩猎采集到农业社会，大约12000年前的转变。医疗机构不再需要寻找和收集数据;现在，他说，面临的挑战是驯化和驯服数据的informaticist的规定和控制。
这一过程的好处——除了满足监管要求之外——还包括考虑到人口统计信息的研究以及与特定治疗相关的推论测试。Dixon指出，这消除了记录中的空白，而公共卫生机构常常需要向已经负担沉重的医疗机构打电话。作为回报，医生从公共卫生机构获得的社区数据将足够强大，可以提供迪克森所说的“人口健康决策支持”。
5.进行医疗IT厂商口齿SOA策略
马克博士嚼劲，董事总经理兼首席医疗官MBS服务，建议医疗机构“在任何级别你能负担得起这样做汇总的临床资料”，那么规范化的数据（如其他上述解释）。此功能正常化的数据集部分解释了生长和供应商，如Kaiser Permanente的和山间医疗的成功，他说。
要做到这一点，你需要创建模块和应用程序如那些D'Amore的描述。这往往需要当代的数据集链接到传统的IT架构。该流行性腮腺炎编程语言中，最初设计于1966年，一直担任医疗保健的数据处理需求良好，但数据提取比较困难，有嚼劲说。
面向服务的体系结构就是答案，嚼劲说，因为它可以建成主机今天的数据集，以及明天的，来自源的企业甚至不知道他们需要呢。（这个范围可以从个人医疗设备到病人的杂货店奖励卡。）挑战自己的SOA战略供应商，嚼劲说，而要警惕那些没有一个谁的。
6.使用免费公共健康数据对于明智的战略规划
莱斯Jebson，主任说，战略计划，医疗机构往往采取被动反应到市场竞争和“建造它，他们就会来”的心态卓越的糖尿病中心在佛罗里达大学的学术卫生系统中。采用更主动的方法只需要一些编程技巧。
使用谷歌地图和免费的公共健康数据，佛罗里达大学创建热图基于许多因素直辖市，人口增长到慢性疾病发病率，并比较这些因素在这些地区医疗服务的可用性。当内部数据合并，战略规划成为既具有视觉冲击力（为C级管理人员的关键）和目标（人群健康管理的关键），Jebson说。
与此映射，例如，学校发现了水平低下乳腺癌筛查这一点，从而相应地重定向其移动护理各单位的3个佛罗里达县。
布莱恩·伊斯特伍德是CIO.com的资深编辑。你可以在Twitter上找到他@Brian_Eastwood或通过电子邮件。在Twitter上关注CIO.com上的一切@CIOonline，Facebook的，谷歌+和LinkedIn。
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这篇文章“医疗保健IT的6个大数据分析用例”最初由CIO 。