一旦能够整合这些数据，并且，很重要的是安全的去分析这些数据相信能够提升医疗质量并且降低成本。其次，其也能够降低医院的成本。医疗机构里有一个经典问题：在一时间段内投入多少医护人员最合适？如果投入太多人员，就冒着不必要的劳动成本增加的风险；而人员太少，患者服务质量可能会大大降低——这对患者来说可能是致命的。
通过时序预测不同时间的病患数量能够更好的调节医务资源。降低再入院率。现在一些重病症的费用之所以居高不下，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。远程医疗。伴随着这次疫情，很多事情都会向网上迁移。
远程医疗可能就是一个重点，虽然远程医疗已经出现了三四十年了，但是直到最近才有了比较快的发展，特别是便随着一些可穿戴设备。临床医生使用远程医疗来提供个性化的治疗方案，避免住院或重新入院。这种医疗数据分析的使用可以与预测分析的使用相关联，帮助临床医生提前预测急性医疗事件并防止患者病情恶化。降低误判率。无论是肺片，心电图还是CT，手动分析和存储这些图像在时间和金钱方面都是花费巨大的。
医疗大数据相关公司有哪些？
医疗大数据目前是个比较热的词，目前业界没有比较明确的分类，我认为可以按照“体量”以及“属性”粗略把他们分为三类：第一类是“人工智能 医疗大数据”，典型代表是BAT为代表的跨行巨头，如百度医生、阿里健康、腾讯投资邻家医生、微信智慧医院、“腾爱医疗”、腾讯云、企鹅医生； 第二类是“IT技术 医疗大数据”，以东软集团、万达信息、卫宁健康等为代表的老牌IT公司，基于产品线的拓展延伸到医疗大数据领域；第三类是“医学 医疗大数据”，这类通常是创业型小企业，典型代表是金豆数据、医渡云、零氪科技等拥有医学背景的医疗大数据公司，他们的数据模型基于临床医学；第四类是“产业 医疗大数据”，比如泰康人寿健康养老，是以“地产 医疗大数据”的模式操作；再例如平安的“保险 医疗大数据”“平安医生”等；。
大数据对医疗行业有哪些帮助？
作为一名身处过医疗行业四年，目前正在从事体医结合项目的IT从业者，谈谈自己对这个问题的看法。大数据将是能够帮助提高医生诊断精确性的有力工具。不得不说，资深医务人员需要在大量医学理论与临床实践中学习和成长，练就一双火眼金睛，从而给出精确诊断。从某种意义上来说，医生、律师这两个职业属于同一级，通过大量的案例给出自己的判断，医生诊断分析病情，律师判断分析案情。
我从事医疗行业的工作时期，主要专注于医院院内感染的预测和分析，即通过来自于医院系统中的HIS、RIS、LIS等系统的数据库数据，结合自身院内感染监测系统的算法，推算和预测出在临床病人中有哪些有院内感染的风险，哪些是可以确诊为院内感染，系统将这部分数据报告给院感科工作人员以及临床医生，以进行病人的感染预防与感染病情控制，防止感染暴发的发生。
通过与院感科主任的前期调研与沟通，深刻意识到在没有信息系统、大数据、人工智能的帮助之前，院感科医务人员只能每天不停的往返于各个临床科室，询问临床医生是否发现可疑病例；在病案室里翻阅病史，以一种十分低效的方式去逐步总结出院内感染病例发生的原因与趋势，这只能做到事后总结，没有能够做到事前干预。在有了大数据的帮助之后，结合各个信息系统的全方位综合分析，通过建立数据模型，推算出院内感染疑似病例，并由医务人员进行判断，使得病例干预成为可能，有效降低了医疗成本、减少病人发生院内感染的可能性。
大数据将具有在特定医疗诊断领域中代替医生进行诊断的人工智能。在国内外医疗领域，已经有大量的案例说明大数据、人工智能能够做出比临床医生更加精确的诊断。通过大量学习影像学拍片，基于大数据的信息系统，能够针对患者病灶部位的拍片，给出其RIS诊断报告，其准确性甚至可以超过行医三十年的资深医生。我一直觉得医疗行业在运用大数据、人工智能等技术进行科学创新与技术应用过程中有着得天独厚的优势。
