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一条关于病人的医疗和临床信息,80%是由非结构化数据形成而来,例如,*医生的书写笔录、顾问的备注、*科的注释、病理结果、医院的出院备注等。

  舒尔特在被任命为CEO之前,是Apixio首席医疗官的*医生,他说,“如果我们想学习如何更好地照顾个人和了解更多关于整个人口的健康,我们需要挖掘非结构化数据的见解。”



一家位于加州的认知计算公司(Apixio)就坚定地把目光投向授权医疗供应商,为从实践证据中学习以便可以单独调整护理。正如Apixio 的CEO达伦·舒尔特解释的那样,“我们可以从医学实践中学到更多,并改进我们的临床护理方法。这让我们距离‘学习医疗保健系统’更近。关于什么*有用和什么没用的思考,我们能从真实世界的数据证据中得到更新。”



从这个角度来说,大数据的机会也许要比大家想象的还要大。然而,随着大数据继续走向成熟,这个术语本身可能会消失,或者变得太过时以至于没有人会再使用这个词。这就是成功赋能技术令人讽刺的命运归宿—由于技术的广泛传播,然后到达无所不在的地步,后被人熟视无睹。
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