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数据架构师，亚马逊Web服务，美国西雅图，美国摘要实时大数据分析已经通过更改制定决策，给予治疗以及管理的组织和流程来破坏医疗保健。使用AI，IoT和Cloud Computing等技术，医疗组织可以分析大型数据集，以提醒患者疾病，选择适当的治疗方法，并确定资源在哪里必不可少。在本文中，作者探讨了医疗保健行业实时分析的进度，机会和问题，以及预测分析，患者监督和远程医疗实施等类型。尽管存在道德问题，但数据隐私和系统集成问题仍然是有力的障碍，诸如世界的精密医学和数字健康映射等趋势呈现出勇敢的新世界在提供医疗保健方面的实施。为此，需要通过拥抱技术，行业协作以及最重要的是适当的监管来进行创新，以促进和促进人们的安全使用。关键字：实时大数据分析，医疗保健转型，人工智能，机器学习，物联网，云计算，预测分析，患者监督，远程医学，精密医学，数字健康图，数据隐私，医疗保健IT解决方案，主动护理，主动护理，系统整合，系统保健安全，数字健康创新。1。简介将实时大数据分析整合在医疗保健中正在重新调整以更好的患者结果的快速决策。这些技术在几秒钟内分析了大量与健康相关的信息，它们会改善诊断，治疗和预防[12]。因此，随着组织管理老龄化，慢性病和增加困扰世界上大多数医疗保健系统的成本，实时分析逐渐被证明是无价的[15]。在全球范围内，诸如人工智能，物联网和云计算之类的IT解决方案对这种变化有用，从戴在患者体内的设备到分析慢性疾病诊断[10，8]。但是，将实时数据分析集成在医疗保健中具有许多优势，这些优势并未避免某些挑战。挑战，例如，数据隐私，安全性和在各个平台上集成多种数据的挑战仍然是相关的[1]。这意味着基于地理位置的差异和医疗保健中先进技术的可用性也需要平等地采用，以避免造成更广泛的医疗保健差异[6]。本文解释了当今和未来对医疗保健组织进行实时大数据分析的进步
使用实时大数据分析转换医疗保健
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