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管理部門可以通過使用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)視覺等工具在醫(yī)療保健中利用大數(shù)據(jù)來改善其公民的醫(yī)療服務(wù)。

我們每次對(duì)醫(yī)療保健中心的訪問都會(huì)創(chuàng)造多個(gè)數(shù)據(jù)生成機(jī)會(huì)。與標(biāo)準(zhǔn)健康檢查一樣常規(guī)的事情包括更新你在探視記錄中的患者資料、你的血壓讀數(shù)、你的血糖、血小板計(jì)數(shù)、膽固醇、體脂等相關(guān)的詳細(xì)信息。

這是僅由進(jìn)行單次診所訪問的單個(gè)患者生成的數(shù)據(jù)。如果我們考慮城市級(jí)人口的上述場(chǎng)景，我們擁有的是大量隨時(shí)間演變的多樣化醫(yī)療信息。在 COVID 時(shí)代，遠(yuǎn)程醫(yī)療咨詢、診斷和醫(yī)療支持已成為主流。在數(shù)字工具的幫助下進(jìn)行遠(yuǎn)程檢查的便利性只是增加了上述數(shù)據(jù)的主體。最終，我們?cè)谥腔鄢鞘兄袚碛械氖呛Ａ酷t(yī)療保健數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)和多樣化。

不幸的是，公共醫(yī)療保健并未充分利用大數(shù)據(jù)，這一觀點(diǎn)引起了大多數(shù)健康專家的共鳴。如果管理部門要提高向公民提供的醫(yī)療保健服務(wù)的質(zhì)量和數(shù)量，就必須對(duì)醫(yī)療保健大數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和分析。在醫(yī)療保健中利用大數(shù)據(jù)來優(yōu)化公共衛(wèi)生涉及捕獲和使用患者訪問醫(yī)院、診所、醫(yī)療商店和其他來源所產(chǎn)生的信息。人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)視覺等工具可用于智慧城市中的數(shù)據(jù)識(shí)別、捕獲和分析。因此，公共機(jī)構(gòu)需要使用此類工具來利用大數(shù)據(jù)在醫(yī)療保健中的真正力量。

當(dāng)然，該過程也面臨著自身的挑戰(zhàn)，例如需要清理捕獲的數(shù)據(jù)、防止數(shù)據(jù)泄露的網(wǎng)絡(luò)安全要求以及與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和檢索相關(guān)的問題。然而，維護(hù)公共衛(wèi)生的動(dòng)力足以讓管理部門機(jī)構(gòu)采取必要措施來克服挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)在醫(yī)療保健中的應(yīng)用

與通常將優(yōu)先事項(xiàng)限制在逐年獲取利潤(rùn)的私營(yíng)部門不同，管理部門對(duì)公共福利負(fù)有重大責(zé)任。除了某些例外，公共部門對(duì)群眾面臨的任何重大醫(yī)療保健問題負(fù)有主要責(zé)任。以正在進(jìn)行的大流行為例，世界各地的管理部門都面臨著對(duì)各自國(guó)家的新冠疫情爆發(fā)管理不力的追責(zé)。為了履行其醫(yī)療保健職責(zé)，管理部門需要充分利用通過醫(yī)療保健基礎(chǔ)設(shè)施收集的數(shù)據(jù)。

以下是在醫(yī)療保健中正確使用大數(shù)據(jù)可以優(yōu)化公共福祉的幾個(gè)領(lǐng)域： 

 

使用賬單信息補(bǔ)貼藥物價(jià)格

醫(yī)療保健領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)主體包括藥店和醫(yī)院中保存的購買記錄。某些藥品或醫(yī)療設(shè)備的購買記錄準(zhǔn)確描繪了某些地區(qū)對(duì)特定物品的需求量。眾所周知，智慧城市不同區(qū)域的需求可能一致，也可能不一致。公共衛(wèi)生當(dāng)局可以使用基于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)接收器、計(jì)算機(jī)視覺攝像頭、醫(yī)療商店的數(shù)字化購買記錄和其他工具來捕獲來自不同區(qū)域的這些數(shù)據(jù)，以便每天實(shí)時(shí)檢索這些數(shù)據(jù)。

在人工智能數(shù)據(jù)分析工具的幫助下，衛(wèi)生官員可以確定每個(gè)智慧城市區(qū)域特定藥物的需求趨勢(shì)。使用這些處理過的信息，以及人工智能工具和應(yīng)用程序提供的洞察力和預(yù)測(cè)分析，公共衛(wèi)生機(jī)構(gòu)可以將此類藥物和設(shè)備的供應(yīng)引導(dǎo)至需求最高的地區(qū)。更重要的是，地方當(dāng)局可以使用動(dòng)態(tài)定價(jià)策略來補(bǔ)貼高需求地區(qū)此類藥品的藥費(fèi)。

眾所周知，某些疾病對(duì)特定種族或地區(qū)的人的影響比其他人更不利。例如，血色病，一種代謝紊亂，最常見于愛爾蘭血統(tǒng)的人。同樣，與其他種族的人相比，更多的非裔美國(guó)人患有鐮狀細(xì)胞病和骨髓瘤。與標(biāo)準(zhǔn)分析工具和方法相比，人工智能使公共衛(wèi)生當(dāng)局能夠從賬單信息中迅速推斷出此類趨勢(shì)。因此，公共機(jī)構(gòu)可以降低價(jià)格并增加所需藥品的供應(yīng)，以幫助最需要它們的人或社區(qū)對(duì)抗此類健康狀況。

正如任何網(wǎng)絡(luò)安全專家都會(huì)告訴你的那樣，定期補(bǔ)丁管理和更新對(duì)于防止大量網(wǎng)絡(luò)威脅非常有用。但是，在網(wǎng)絡(luò)犯罪分子可以遠(yuǎn)程進(jìn)入公共醫(yī)療保健系統(tǒng)之前，需要主動(dòng)應(yīng)對(duì)更強(qiáng)大的攻擊。此類惡意軟件攻擊可能以比公共衛(wèi)生中心網(wǎng)絡(luò)安全專家產(chǎn)生的響應(yīng)快得多的速度對(duì)醫(yī)療保健 IT 基礎(chǔ)設(shè)施造成嚴(yán)重破壞。許多組織越來越依賴人工智能，通過研究不同類型網(wǎng)絡(luò)威脅的攻擊模式，自主地做出與網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)的決策。立即響應(yīng)有助于防止網(wǎng)絡(luò)攻擊蔓延到多個(gè)設(shè)備。

AI 網(wǎng)絡(luò)安全工具依靠詳盡的機(jī)器訓(xùn)練數(shù)據(jù)來了解不同類型的攻擊以及如何消除它們。然后，此類工具可以繼續(xù)將“異常”數(shù)據(jù)流與網(wǎng)絡(luò)中的常規(guī)數(shù)據(jù)流區(qū)分開來。差異化通常是人工智能網(wǎng)絡(luò)安全的第一步。人工智能甚至可以識(shí)別網(wǎng)絡(luò)犯罪分子制造的最復(fù)雜的威脅。即使它們進(jìn)入你的網(wǎng)絡(luò)，也可以阻止它們?cè)斐蛇M(jìn)一步的網(wǎng)絡(luò)損壞。 AI 檢測(cè)到攻擊后，可以協(xié)調(diào)其他數(shù)據(jù)保護(hù)設(shè)備和應(yīng)用程序，共同采取行動(dòng)阻止其前進(jìn)。大數(shù)據(jù)和人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全中的重要性在持續(xù)大流行期間的公共醫(yī)療保健中尤為明顯，在這種情況下，負(fù)擔(dān)過重的醫(yī)院需要所有可用的數(shù)據(jù)來治療患者。

加速醫(yī)學(xué)研究

臨床試驗(yàn)是醫(yī)學(xué)研究的重要組成部分。從此類試驗(yàn)中得出的推論使公共部門制藥公司中的制藥公司能夠開發(fā)新的藥物、機(jī)器和療法。今天，人工智能已經(jīng)發(fā)展到醫(yī)療科學(xué)家和研究人員可以使用它來加速進(jìn)行此類試驗(yàn)的過程。眾所周知，當(dāng) COVID-19 首次在全球爆發(fā)時(shí)，從各種來源生成了大量關(guān)于病毒本身、其傳播、可能的突變和其他細(xì)節(jié)的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)和人工智能在利用所有這些信息方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用，這些信息在創(chuàng)紀(jì)錄的時(shí)間內(nèi)在疫苗開發(fā)中派上用場(chǎng)。

除了加快臨床試驗(yàn)，大數(shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)視覺和人工智能形成了一個(gè)有價(jià)值的組合，以簡(jiǎn)化癌癥診斷和治療以及基因組診斷。一般來說，私人組織在實(shí)施人工智能上花費(fèi)更多，以在醫(yī)療保健職能中利用大數(shù)據(jù)分析。鑒于計(jì)算機(jī)視覺、人工智能和自然語言處理 (NLP) 在私人醫(yī)療保健中的大量好處和應(yīng)用，智慧城市的管理機(jī)構(gòu)也可以部署這些工具，以在智慧城市中充分利用醫(yī)療保健中的大數(shù)據(jù)。

除了這些應(yīng)用之外，公共健康保險(xiǎn)提供商還可以使用大數(shù)據(jù)來計(jì)算被保險(xiǎn)人的保險(xiǎn)費(fèi)金額。為了計(jì)算保費(fèi)，在確定投保人必須定期分期支付的金額之前，會(huì)研究大量有關(guān)患者資格、強(qiáng)效藥物使用情況和過去健康記錄等因素的數(shù)據(jù)。 

盡管公共衛(wèi)生一直是各國(guó)管理部門的首要任務(wù)，但 COVID-19 的出現(xiàn)向我們展示了還有多少領(lǐng)域需要覆蓋。今天公共衛(wèi)生當(dāng)局的一個(gè)嚴(yán)峻認(rèn)識(shí)是，如果能夠更有效地處理大流行，本可以避免大量由病毒引起的死亡。盡管如此，各地管理部門都可以將過去 18 個(gè)月的經(jīng)驗(yàn)作為寶貴的參考點(diǎn)，更廣泛地納入數(shù)字化和大數(shù)據(jù)分析，以保護(hù)公眾健康。盡管人工智能和大數(shù)據(jù)在開發(fā) COVID-19 疫苗方面發(fā)揮了作用，但通過讓這兩者更多參與該領(lǐng)域，可以大大改善智慧城市的公共醫(yī)療保健。