大数据和其他技术将开始拯救生命，提高病人的生活质量。
医院通常是一个非常繁忙的地方，但多伦多儿童医院的新生儿重症监护室比往常更加繁忙。得益于一项新的技术合作，这家医院正在努力使用分析技术，比以往任何时候都更准确地预测哪些早产儿患病和感染的风险最大。
这家医院正在进行一项研究，以监测早产儿的体温、心率、血饱和度和血压水平，从监测早产儿的电子设备中收集流数据。
这家医院被称为“生病的孩子”(Sick Kids)。医疗保健提供商——从保险公司到医院再到服务供应商——都在排队采用先进技术，以帮助他们更好地照顾病人，在许多情况下，他们变得比以往任何时候都更加积极主动和个性化，希望也能省钱。
调研公司IDC的副总裁苏珊·费尔德曼(Susan Feldman)表示，技术正在推动一个“将改变我们生活”的过程。医疗行业正在发生的事情之一是，我们需要更多的基于证据的决策，这样我们才能更恰当地处理和识别信息，并以可行的方式将其提交给决策者。”
其他行业将跟进
医疗保健只是正在使用或将使用能够快速分析信息的工具的众多垂直行业之一。国际数据公司副总裁苏珊·费尔德曼(Susan Feldman)说，应急准备、恐怖主义检测和欺诈检测可能很快就会跟进。
Feldman说，这些字段的共同之处在于，它们必须处理来自多个来源、多种格式的大量输入数据。Feldman认为市场将被划分为平台像沃森——提供一套高度集成的工具;在这些平台上构建的应用程序将针对特定的问题。
Feldman说:“在未来，我们将看到应用生态系统围绕相对较少的平台出现。在这种情况下，较小的供应商将构建专门的应用程序，添加正确的信息源，并设计工作流和工具，以便用户能够更高效地完成他们的任务。
费尔德曼正在关注的一些即将到来的供应商包括:
- Autonomy提供了“基于意义的技术”，以理解非结构化数据，从而获得业务价值。费尔德曼说，它做概率搜索和推断，以及内容管理，并正在进入电子发现领域。
- 另一个例子是去年被惠普收购的分析平台提供商Vertica。它的功能包括实时加载和查询、分析、数据压缩、柱状存储和执行功能。
- 费尔德曼说，甲骨文提供的“语言能力更少”，但拥有强大的搜索功能和内容管理。Oracle最近收购了Endeca，这是一家存储、管理、搜索和分析结构化和非结构化信息的平台提供商。
- EMC是一家集各种技术于一身的公司，当然包括存储技术。
费尔德曼表示，其他拥有将非结构化信息整合到“应答机”中的技术的供应商包括微软研究公司、SAP和SAS。
——以斯帖Shein
不仅仅是医疗保健行业即将受益于预测分析。还有一些行业，比如金融、应急响应、娱乐和法律领域，都在努力处理大量的持续数据。(见边栏)。
社会正处于“比以往任何时候都能够做更多,和支持决策的方式,这在以前是没有的,“Harlan Krumholz博士说,耶鲁大学医学教授和医生也参与大数据与大医院协会研究项目。
然而，如此，特定的结果将达到注意的医生，以确保他警告。“那些关于能够改善医学的声明......必须仔细地查看。问题是：人们与这些系统的信息有什么作用？
“如果错误的决定是基于对信息的错误假设，它们显然不会提供任何价值，(反而)可能是有害的，”Krumholz说。
减少生病的婴儿
在多伦多，医院正在实时处理数据使用IBM InfoSphere Streams，可以关联和分析数千个实时数据源的软件。安大略理工大学(UOIT)正在使用该软件从监控早产儿的电子设备中收集流数据。
UOIT加拿大健康信息学研究主席Carolyn McGregor博士说，这项技术使UOIT能够理解数据，并以包括他们希望的方式分析数据，在这些问题发生之前发现败血症和各种其他疾病的发病情况。
这项测试一直与当前的临床实践并行进行，因此医生和科学家可以比较这两种方法，他们目前正在进行。一天的数据被复制并发送回UOIT，用于离线分析组件。
该平台，称为Artemis或“Data Baby”的一组临床规则，该规则作为一层分析，以帮助它首次进行预测，McGregor表示，他也是教授和副院长在Uoit。今天，床边的医疗器械提供广泛的信息，她解释说。McGregor说，设备以非常高的频率提供读数，但“人类必须能够分析”结果，这些结果是“不断变化”的结果。
最终结果还没有公布——预计将在4月下旬的某个时候进行同行评审，并将在年底公布。但麦格雷戈说，初步结果证明了Artemis“作为一种方法的稳健性”。她解释说，这项研究涉及三个地点的400多名患者，收集了“相当于20年患者寿命”的数据。
麦格雷戈说，虽然医务人员有一些传统的感染发病指标，如体温，但阿尔忒弥斯将提供“一个更丰富的环境”，以分析婴儿可能出现的各种不同情况的一系列不同信号。
多伦多儿童医院正在测试一种数据分析系统，以更准确地预测哪些早产儿，比如这个，感染的风险最高。图片来源:Carlos Garcia Rawlins /路透社
“这个系统被设计用来在败血症出现临床症状前24小时预测它的发作，”说IBM首席医学科学家马蒂·科恩“它使用结构化数据来寻找模式，允许[医院]根据临床观察预测严重疾病的发病。在这种情况下，如果你能提前一小时干预，通常会显著改善效果。”
“这有可能减少婴儿的平均住院时间，并拯救生命，”麦格雷戈说。
UOIT和医院工作人员还计划利用这些数据进行更多的临床研究，“以超越人们已经知道的从观察心率;我们还能从生理学上发现什么，”麦格雷戈解释道。她说，通过运行新的算法，阿尔忒米斯将能够告诉临床工作人员，婴儿的行为变化可能与感染有关的可能性很高。
处理海量数据
IBM一套工具的目标是使非结构化信息有意义，并对可能发展的疾病做出预测，从而使医生对治疗做出更好的决定，这其中包括其高度宣传的工具华生科技．医生们随时都能获得大量的信息，特别是每月在医学期刊上发表的数千篇新文章。再加上实验室的结果、医疗保健系统和专业人士的社交网站，它很快就会变得势不可当。
国际数据公司(IDC)的费尔德曼解释说:“当你在世界上获得越来越多的信息时，你就不可能管理实体图书馆或拥有电子收藏，除非你能够非常智能地访问这些信息。”“语言是如此丰富和多变，同一个概念有太多的表达方式，所以你真的需要能够理解我们理解事物的所有不同方式的技术。”
观察人士表示，通过应用分析来构建各种信息来源的工具正在帮助医疗保健行业——以及其他行业——获得一个全新的智能水平。IDC预计，大数据信息技术和服务市场的整体规模将从2010年的32亿美元增长到2015年的169亿美元。
IDC的费尔德曼表示:“沃森之所以是一项突破，是因为它能够理解问题，并试图解释问题。”同时，沃森还通过文本挖掘和分析功能进行假设。她说，IBM打造沃森是为了进行所谓的“深度问答”，其中QA代表提问和回答。
“这是一种全新的方法或技术，试图了解人们在寻找什么，”她说。技术了解一个实体如何影响另一个实体;例如，在医疗保健领域，计算机可以分析一种药物如何影响患有某种疾病的特定类型的人。
这种方法与搜索引擎的工作方式大不相同。科恩说，搜索引擎试图用几个关键字来回答输入的问题。然后，你可以浏览一些网站或页面，看看是否有与你脑海中的问题相关的内容。那需要很多时间……这充其量是一个无效的过程。”
相比之下，沃森可以理解用自然语言提出的问题，阅读文学作品，并使用一系列大规模并行的“概率算法”来分析给出的信息，然后出去并就任何主题带回优先的建议，科恩说。
回答复杂的问题
标榜自己是美国最大的医疗福利公司的WellPoint公司认识到，沃森深度Q/A计划可以用于自动化使用管理。该公司技术总监阿肖克•钦努鲁(Ashok Chennuru)说，这是医生在治疗病人之前必须经过的审批保险的程序，通常是复杂而耗时的。
“我们知道，根据我们针对癌症治疗选择的指导方针和政策，(患者)需要某些药物和程序”，这些药物和程序的给予或执行是一致的，以获得最大效益。然而，Chennuru说，目前该公司还没有一种简化的方法，让医生的办公室同时提交多个术前授权申请。“有时提交的文件不够多，我们不得不反复考虑，这很令人沮丧。”
那些关于能够改善医学的声明…必须被仔细观察。问题是:人们如何处理来自这些系统的信息?哈伦·克鲁姆霍尔兹博士，耶鲁大学医学教授
他说，该公司去年秋天开始使用IBM的内容与预测分析(ICPA)决策支持引擎，自动化医生和付款人之间的提交过程。他说，如果医生办公室的所有信息都清楚地记录下来，就会被发送到WellPoint版本的沃森系统，该系统会确定提交的信息是否符合所有标准，并迅速给出“是”或“否”的回答，或者要求提供更多信息。
Chennuru说，WellPoint正在一个地区进行试点，以确保该工具能够正常工作。到今年年底，该公司希望在WellPoint拥有设施的全部14个州部署该系统。
最终,一旦涵盖了肿瘤学WellPoint预计，该工具可以用于其他医疗问题，如呼吸窘迫、糖尿病、心脏和肾脏疾病。WellPoint公司表示，通过使用沃森，他们可以查看大量的医学文献、人口健康数据和病人的健康记录，从而回答“非常复杂的问题”。
该公司相信，它最终将能够开发出新的应用程序，允许医生将病人的病史、最近的测试结果、推荐的治疗方案和最新的研究结果载入沃森。我们的目标是能够与患者讨论最有效的治疗方案。
Chennuru说:“这是关于利用计算机的力量，而不是肿瘤学家必须跟上他们每天收到的[新信息]。”
防止医院再次入院
Seton Healthcare Family是一家服务于德克萨斯州中部约190万人的医疗保健系统，该公司正在寻找一种方法，以减少充血性心力衰竭(CHF)患者的再入院率。该公司表示，在美国，这一费用估计高达350亿美元。雷竞技比分西顿医疗保健公司表示，每年有50万例新确诊病例，超过一半的CHF患者需要在治疗后6个月内再次入院。