在醫療保健領域，答案很重要，診斷分析有助於實現這些目標。透過追蹤模式並找出根本原因，這種方法能將複雜的資料轉化為清晰，幫助供應商了解發生的事情，以及原因。
從臨床紀錄和 MRI 掃描，到實驗室結果和穿戴式裝置資料，醫療保健服務提供者都在儲存結構化和非結構化資訊。診斷性分析不僅能描述發生的事情，還能深入探討原因，協助他們理解一切。將其視為高科技的根本原因分析。診斷分析由越來越多的 AI 驅動，可發現隱藏的模式，並找出臨床結果背後的因素。例如，它可能揭示了為何某些治療對某些患者無效，或為何上一季醫院再住院中斷。
現代 AI 技術透過處理龐大、複雜的醫療資料集，大幅強化診斷分析，人類無法單獨處理。機器學習演算法可以篩選數 TB 的病患記錄、研究報告和感測器讀數，以偵測異常情況、隔離模式，並確定可能隱藏的因果關係。全球許多醫院已經在使用 AI 工具，研究顯示，在醫療保健領域中廣泛採用 AI 可以為該產業每年節省高達 3，600 億美元。
我們來看看診斷分析在醫療保健領域的價值五大範例，以及為何現代資料儲存裝置對實現這些價值至關重要。
醫療診斷分析的 5 個範例
從實際的角度來看，醫療的診斷分析幾乎可以應用於營運或病患照護的任何方面，但以下是一些重要範例：
1. 識別疾病模式和早期診斷線索
醫療團隊可以使用診斷分析來審查電子健康記錄 （EHR）、臨床記錄和公共衛生資料，以找出病患疾病的成因和共通性。透過分析數千筆記錄，醫院可能會判定生命徵象出現細微變化，例如輕微發燒加上心率升高，往往在重症監護室 （ICU） 病患出現敗血症前，並提醒臨床醫師盡快介入治療。
在另一個情境中，機器學習模型可以消化多年的流行病學資料，以解釋為何特定社區的患病率較高。分析可能導致發現之前未發現的環境或社會因素，進而促成這些比率，這有助於臨床團隊主動為高風險患者返家，改善早期診斷和治療。
2. 分析患者行為與治療遵從性
並非所有醫療成果都完全取決於臨床因素；人類行為通常扮演重要角色。診斷性分析可以剖析病患的人口統計特性、參與資料和結果，以判定為何有些病患對治療計畫反應良好，而其他則否。例如，您可以找出為何有些患者無法進行居家治療。也許資料顯示，獨自生活的患者往往很容易放棄他們的計劃。或者，社會經濟因素，像是缺乏可靠的交通，是錯過後續約診的原因。
分析藥局續配資料也有助於醫療業者追蹤哪些患者正在服用藥物，哪些則否。研究顯示，約有 50% 的慢性病患者沒有按照處方使用藥物。透過了解病人為何不堅持使用藥物，無論是由於成本、副作用，還是對如何服用藥物感到困惑，提供者可以採取正確的支援，如病人教育或財務協助。醫院的 IT 和照護管理團隊可以共同合作，將 EHR、藥局系統和患者調查中的資料整合到一個平台，以便及早發現這些問題。
3. 改善臨床營運與效率
診斷性分析也可以是優化醫療運作的強大工具。其中一個例子是使用資料來了解為何某些工作流程或特定供應商會一直遇到延遲。
想像一下，您注意到一位外科醫師的手術總是在預定時間進行。您可以分析手術室日誌、員工時間表和案例複雜性資料，以試圖找出根本原因。也許您發現這位外科醫師的第一個案例幾乎總是因為準備延遲而遲到，然後整天都出現雪球。（最近一項針對 788 例手術的研究使用資料分析來識別導致手術室 （OR） 延遲和加班的因素，並發現手術團隊協調，如準時開始，對延遲的影響比手術人員的個人經驗更大。）
診斷分析所得的深度資訊可讓您採取行動解決瓶頸，例如調整人員配置等級，以加快準備時間，讓外科醫師可以按時進行。除了 OR 之外，這種方法也可以揭示為何診所等候時間會波動，或為何影像部門經常面對待辦項目。在 IT 部門的支援下，醫院管理員可以深入研究資料，進行有針對性的改善，協助醫院順利運作、更有效地使用資源，最終提供更高品質的病患照護。
4. 識別風險患者並預防併發症
醫療保健供應商越來越常使用分析來找出哪些病患有併發症或不良結果的風險，讓他們能在問題發生之前介入。診斷分析有助於他們回答以下問題：手術後誰最脆弱？為什麼？
例如，醫院透過審查術後資料，可能會發現具有某些風險因子的病患，例如年紀大、潛在病症或手術時間較長，更有可能感染或再次入院。（研究長期以來將較長的手術時間與較高的併發症率聯繫起來，因此了解造成這些延遲的原因非常重要。） 有了這些深度資訊，臨床醫師可以調整照護計畫，並為高風險患者提供更密切的監測，或探索可縮短手術時間的手術技術。
5. 運用醫療 AI（影像和基因組學）提升診斷準確度
在診斷分析方面，一些最頂尖的進展來自於 AI 驅動的複雜臨床資料的分析，如醫療影像和基因組序列。舉例來說，在放射學方面，AI 演算法可以檢視數千張影像（X 光、CT 掃描、MRI），以判斷為何遺漏或誤判某些細微發現，並協助做出診斷。這些工具能找出與疾病相關的影像資料模式，基本上可充當極敏銳的診斷眼。
實務上，以 AI 為基礎的影像分析取得了驚人的成果：一項研究指出，在低劑量 CT 掃描中偵測到肺癌的 AI 系統準確度為 94%，遠優於放射科醫師團隊的 88% 準確度。此類系統也可以更快地運作，以指數級的方式縮短影像分析時間（即在幾分鐘內完成手動讀取的時數）。
重點在於，這種分析方法可協助您更快速地取得患者的診斷答案，無論是在掃描中標記腫瘤，還是在緊急 CT 中識別中風。同樣地，在基因組學領域中，進階分析有助於解釋疾病的遺傳成因。一個先進的範例是，新生兒在重症監護中的快速基因體定序：AI 驅動的分析現在可以透過嬰兒的整個 DNA 進行，並在 24 小時內找出導致疾病的突變，這個過程通常需要數週的時間。事實上，研究人員將全基因組資料與 AI 結合，證明了能夠在一天內為罕見疾病提供基因診斷，從而節省了治療的關鍵時間。
當然，醫療保健的診斷分析並不限於這五種情況。它也用於在計費、預測患者數量、優化非臨床人員配置資源等方面進行欺詐偵測。但這些例子在病患照護和操作方面，是最具變革性的。
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現代化資料儲存如何協助醫院充分利用診斷分析
以上分享的範例有一個共同點：它們的資料密集性極高。醫院平均每天會產生約 137 TB 的資料，而且該資料量與去年同期相比成長了將近 50%。無論是高解析度醫療影像、全基因組序列，還是多年的 EHR 和感應器資料，當今的醫療保健組織正在處理大量、多樣化且通常非結構化的資料集。要擷取深度資訊，這些資料必須安全儲存、快速擷取，並長期保持可存取狀態，以便進行趨勢分析和訓練 AI 模型。
這就是為何許多頂尖醫院投資現代化儲存解決方案的原因。他們需要高效能、可擴充且安全的資料儲存平台，例如全快閃儲存陣列和統一的資料環境，以支援 AI AI 和進階分析目標。快閃儲存提供即時分析所需的速度，例如在數秒內串流生命徵象或存取 MRI 檔案。可擴充的基礎架構能確保資料量從 TB 躍升到 PB 時，能跟上效能，特別是在訓練 AI 模型時，歷經多年的掃描經驗。加密、快照和不可變等功能有助於保護敏感的病患資訊。
現代化儲存解決方案對於支援資料整合也至關重要。診斷性深度資訊通常透過連結臨床紀錄、實驗室結果、影像和基因組學資料等多種來源，並找出所有來源的模式而產生。整合式儲存平台將這些片段整合在一起，使 AI 工具能夠提出（並回答）更大的問題。例如，分析人員可以將病理玻片影像與病患病史連結，以找出疾病的根本原因。
即時效能也很重要。預測分析工具，如敗血症的預警系統，仰賴連續讀取和寫入，不會延遲。只需幾分鐘即可分析掃描的 AI，而不需花費數小時，唯有您的儲存系統也能跟上速度，才能提供這種速度。透過快速、彈性的儲存基礎，您的醫療保健組織可以將原始和非結構化資料轉化為臨床資產，以加速 AI、簡化操作，並協助供應商更快提供更好的患者照護。
Pure Storage 透過支援醫療保健組織與 AI 和進階分析工具合作的解決方案，重新定義醫療保健資料儲存體驗，將資料轉化為有價值的深度資訊，從而提升病患照護品質。深入了解我們的醫療保健產業解決方案。
