根据国家卫生委员会的数据，大约有1.33亿美国人患有慢性疾病。这一数字预计将在未来几年继续增长，但这一数字可以通过适当的医疗干预措施加以控制。
保健干预是旨在控制人口或患者中传染性或致命疾病的计划和战略。数据驱动方法已被证明是一种有效的疾病预防干预方法。
让我们了解医疗保健干预措施，然后迈出数据分析如何推动医疗保健干预措施。
医疗干预的类型
有两大类医疗保健干预 - 预防和治疗。让我们详细了解它们。
预防保健干预措施
通过预防措施开始疾病和事故在开始之前停止。有三类医疗保健预防：
1.初步预防
初级预防措施是在疾病发生前采取的措施。这包括对可能造成严重伤害或伤害的危险物品(如石棉)的使用进行管制的执法或立法或禁令。医疗保健教育关于饮食，卫生和安全做法，如禁止吸烟或运动。对传染病的免疫造成的初级预防落下。
2.二级预防
二级预防的目的是减少已经发生的疾病造成的伤害的影响。预防是通过立即治疗或发现疾病以减缓其进展，实施医疗保健计划，并制定计划以防止疾病再次发生或再伤。
例如，定期进行筛查测试，在早期阶段检测出癌症，或者建议服用低剂量的阿司匹林，以防止进一步的中风或心脏病发作。
3.第三级预防
三级预防的重点是通过处理复杂的损伤和健康问题来减轻长期损伤或疾病的影响，从而提高预期寿命。例如，针对关节炎、糖尿病或抑郁症的慢性疾病管理项目。为恢复和改善生活提供支持的团体和康复中心。
治疗性医疗干预措施
治疗干预减轻，治疗或推迟疾病的影响，从而降低了疾病的死亡率或残疾。
1.对成瘾
小组干预方法被用来帮助那些拒绝改变有害行为的个人，如药物或酒精成瘾。一个支持小组通过调解和温和的会议来提升这些人。
2.危机干预
一个合格的专业人士或治疗师支持那些经历危机情况的人，如意外创伤或悲伤。危机过后，支持为受影响的个人提供了一个清晰的视角。具有适当技能和培训的创伤专家、心理学家或精神病学家最适合进行危机干预。
3.行为干预
行为干预用于通过提供护理和药物来修改不健康和破坏性行为，例如抑郁症。干预措施是通过各种方式实施，例如建议饮食或锻炼患者或纳入策略以消除课堂中的有问题的行为。
数据分析如何驱动医疗保健干预
医疗保健公司数据科学家使用医疗设备收集的数据，EHR.或IOMT用于治疗计划，程序和干预措施。数据分析通过以下方式推动医疗保健干预：
疾病的检测和预防
根据A.学习，儿童免疫免疫预防美国约40,000人死亡和2000万次疾病，从而节省了700亿美元。医疗保健官员利用数据来防止通过规划免疫计划来防止新生婴儿的死亡。
医疗保健专业人员利用诸如化验结果、药物、手术或过敏等数据来立即检测和治疗疾病。例如，用于检测女性乳腺癌的乳房x光检查结果。
医务人员通过数据分析来制定健康战略和计划，以减缓或阻止疾病的发展。提供者可以通过药物治疗策略来预防疾病的复发或再伤。
通过数据分析来检测和预防疾病的工具有-
1.遗传映射
遗传映射可用于检测负责任何单基因遗传或稀有疾病的基因，例如Duchenne肌营养不良或囊性纤维化。测绘指导研究人员对在常见疾病的发生中发挥作用的基因，例如糖尿病，癌症，哮喘或精神病疾病。
基因测试揭示了基因组成的改变或基因突变，这可能是疾病的原因。通过基因图谱收集的数据为合理的疾病病例提供了见解。早期发现有助于改变生活方式和接受治疗。
例如，LRRK2基因的突变预示着帕金森病的发展，因此任何继承了这种基因的人都有可能患上这种疾病。类似地，对乳糜泻、乳腺癌、牛皮癣或双相情感障碍的基因易感性进行筛查和定位。
基因编辑方法如CRISPR（集群定期间隙短的回文重复）是用大数据创建的，以提供关于基因组和疾病如何相互作用的知识，以防止疾病。遗传映射产品如23andme或祖先DNA可用于获得必要的遗传数据进行诊断。
2.HealthTech工具
EHR（电子健康记录）通过医疗专业人员收集的数据，可以对每种疾病进行广泛分析。医疗专业人员观察到症状，人口统计和治疗。风险人口统计数据和风险方面由提供者通过为它们制作的医学策略而定向，从而预防或治疗疾病。
Iomt.(医疗物联网)医疗设备是一种获取海量医疗数据，实现精准治疗和综合应对的手段。例如，诺基亚Thermo智能温度计具有追踪流感症状等功能，可以帮助医生追踪流感患者。因此，医生可以使用从追踪症状中收集的数据来确定治疗方法和预防疾病爆发。
在Covid-19大流行后，IoMT设备被用于跟踪Covid-19病毒在人群中的症状，从而控制感染率。例如，在2021年12月，IoMT设备的领导者Telli Health宣布推出4G细胞连接动脉血氧浓度计，用于远程患者监测(RPM)和动脉血氧浓度，以跟踪Covid-19患者。
人工智能基于图像读数用于根据健康风险理解和分层患者。例如，由Kinsa是基于加利福尼亚州的健康技术开发的智能温度计有助于检测Covid-19热点。该产品通过机器学习技术收集数据，这些技术处理数据并使提供商能够获得可操作的见解。
3.预测分析
医疗保健提供者利用预测分析来通过数据驱动方法预防疾病。分析模型利用当前数据，仔细审查，并解释它以准确预测。例如，由IBM创建的茎（时尚流行病学建模师）通过计算工具和模型帮助提供者和科学家估算传染病的轨迹。
疾病预测提供了对途径和传播的见解，从而提醒医疗资源并创造意识。CDC的EPI（流行预测倡议）是利用数据来预测轨迹和疾病影响的组织。EPI与各种研究小组联系起来预测短期和长期数据并分析它们。
在冠状病毒大流行期间，美国疾病控制与预防中心与马萨诸塞大学阿默斯特分校合作，开发了一个Covid-19预测中心(研究小组预测的中央存储库)。
增加病人接触
为了确保患者参与管理慢性疾病，医疗保健设施使用患者的数据来设计预测风险分数和个人治疗计划。
“当患者实际从事他们的慢性疾病时，我们会看到结果的改善Centura的结果有效性和患者体验管理员Matthew Vitaska说。
此外，患有精神疾病的人可以通过卫生保健组织提供的治疗程序受益。
例如，波士顿的行为健康公司Beacon Health Options利用机器学习从非结构化和结构化数据中获得见解。yabo.com下载这些数据被进一步用于治疗患有精神疾病的病人。
侦测有慢性疾病的病人
根据西弗吉尼亚州马歇尔大学的一项研究，大数据对慢性疾病管理和提供高质量的护理有积极的影响。这些数据改善了病人的预后，也减少了再入院的机会。
医生可以利用医疗数据来筛选和检测患有慢性疾病的患者。他们隔离有可能发展高危疾病或患有慢性疾病状况的人。
分层后，制定了患者姑息治疗的安排方案。例如，为严重受伤的运动员提供的康复中心。
慢性疾病的检测有助于医生减轻晚期疾病或伤害的影响，从而提高预期寿命和建立高质量的生活。
最终的想法
数据分析是一个有效的工具，用于确定医疗保健条件，并改善它们以获得更好的生活质量。通过EHR和EMR，医疗保健专业人员可以仔细审查医疗保健数据并预测诊断。因此，预防现有疾病和渲染解决方案。为了得出结论，数据分析在驾驶医疗保健干预方面非常有效。