Resource Data

了寶貴的見解。這些包括電子病歷 (EMR)， EMR 是患者紙本病歷的數位版本。它們包含病史、診斷、藥物、治療計劃和實驗室結果。結構化資料可以改善決策和預測分析。 醫學影像（X 光、MRI、CT 掃描） 人工智慧工具可以分析來自放射學、X射線和其他來源的靜態醫學影像，以幫助更早發現腫瘤或骨折等病症並提高診斷準確性。

穿戴式裝置和物聯網感測器 健身追蹤器、智慧手錶和血糖監測儀等設備 泰國數據 會持續收集重要的健康指標。這些即時（時間序列）數據有助於監測慢性病和指導預防性護理。 基因組數據 基因組學是研究個體基因及其交互作用的學科。來自基因組定序的大量資料集可用於針對癌症等疾病的基因特徵制定個人化治療方法。將基因組數據與臨床數據整合起來可能具有挑戰性。這個過程通常需要數據規範化、變異解釋和有關基因隱私的道德考慮。

臨床試驗和研究數據 臨床試驗記錄患者對新療法的反應、藥物療效和副作用。分析有助於藥物開發和完善臨床方案。 公共衛生記錄和保險數據 公共衛生組織和保險公司記錄不同類型的指標。這些有助於追蹤疾病趨勢、衡量健康結果和分配資源。 大數據對病人照護的影響 大數據正在透過針對性治療、預測性護理和監測來改善患者的治療效果。 個人化醫療和基因組學 大數據幫助醫療保健提供者分析遺傳資訊和患者病史，以提供針對患者的治療。