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医疗组织越来越多地利用数据分析来改善患者的结果并提高医疗保健提供的效率。尤其是预测性建模已成为基于各种数据源（例如电子健康记录，可穿戴设备和遗传信息）预测患者结果的强大工具。本文概述了数据分析在医疗保健中的变革性作用，特别关注患者预后的预测模型。引言讨论了数据分析在医疗保健中的重要性，并概述了本文的目的。它突出了医疗保健，医疗保健数据类型以及数据收集和管理挑战的数据分析的演变。然后探索预测建模在医疗保健中的作用，强调其在改善患者结果和预测建模中使用的常见技术方面的意义。本文讨论了用于预测建模的各种数据源，包括电子健康记录，可穿戴设备，遗传和基因组数据以及健康的社会决定因素。它还涵盖了开发预测模型的过程，包括数据预处理，模型选择和验证技术以及道德考虑。此外，本文探讨了预测模型在医疗保健中的应用，例如早期疾病检测，个性化治疗计划，医院资源优化和患者参与。案例研究和示例说明了医疗组织中预测分析的现实实施。最后，本文解决了医疗保健数据分析的挑战和未来方向，包括数据隐私和安全问题，预测模型的解释性，集成到临床工作流程中以及新兴趋势。总体而言，本文强调了数据分析（尤其是预测性建模）在革新医疗保健提供和改善患者预后方面的变革潜力。
使用数据分析转化医疗保健：患者预后的预测模型
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