大數據助你活到120歲（車品覺）
世上任何一個國家，慢性病管理都是醫療服務提供者最難對付、費用最高、增長最快的問題，美國醫療部門每年花費數萬億美元來支付醫療賬單。根據2013年全球疾病負擔報告，全球超過95%人口患有一種或多種慢性病，三分之一的病人甚至不知道自己得了這些病。
從科技角度看，隨着大多數醫院加快電子病歷系統和醫務資訊化，醫療大數據每天數以PB計的速度迅速增多，它們來自各種各樣管道，從住院到康復過程中醫患之間的交互數據，乃至可穿戴及醫療設備所產生的各類數據。
整合醫療資訊好處多
可是，醫療數據不只體量龐大，而且範圍廣、程度深，也非常混亂。過去各自為政的做法導致互用性匱乏、數據標準缺失、治理和品質問題分歧，令數據的可用性不高。在最近的調查中，僅16%醫療公司高管有信心克服數據互用性問題，逾半數自認無法在3年內建立起所需設施來克服挑戰。
雖然有太多困難，但醫療大數據近年來已經在識別、診斷、治療、管理和了解慢性病方面取得了跨越式進步，再加上可穿戴裝置採集的「貼身」即時數據，怪不得在美國跟醫療業務投資人交流時，有人說個性化的藥物匹配時代已經開始。
聽來似乎有些矛盾，我們不是說醫療機構壓力山大嗎？沒錯，美國醫療界正在以「病人價值」為溯源作深度變革，改善病療品質同時減低運作成本，不相信的話先看一些成功方向：
一、分析電子病歷：醫生共用電子病歷可以收集和分析數據，尋找降低醫療成本的方法。醫生和醫療機構之間共用患者數據，能夠減少重複檢查並改善患者體驗。
二、分析治療趨勢好處：例如對兒科病房醫療數據的統合分析，有助更早識別潛在的嬰兒感染趨勢，從而杜絕感染源。
三、管理數據用於公共健康研究：診所和醫院會提交關於健康狀況和免疫接種的數據，充實公共健康紀錄，而豐富多樣的公共健康紀錄能催生更合理的政策。
四、掌控再入院率：看病費用之所以上漲，原因之一是患者再入院率居高不下。利用大數據分析，按照過往紀錄和患者特點，醫院能識別高風險病人，提供必要的護理，降低再入院率。
五：辨別詐騙犯：保險商利用大數據分析，令醫療詐騙犯和盜用身份者無所遁形。
六：簡化流程提升質素：隨着醫療機構規模擴大，必須提高效率才能保持優勢，利用大數據優化醫療過程，簡化工作流程之餘也可提高患者滿意度。
美國投資圈有個奇妙的夢想，假如10年內你沒患上致命危疾，未來的醫療科技可讓你活到120歳，這一天不會太遙遠。
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