我们每天都听说大数据，需要利用它，需要分析它. 在这样做的过程中，我们被承诺大数据将解决我们最紧迫的挑战. 通过将机器学习应用于成像扫描, 计算机可能能够像医学专家一样检测癌细胞，甚至比医学专家做得更好.[1]通过分析成千上万的化合物, 制药公司将能够发现新的抗生素.[2]此时此刻, 不可否认，大数据和人工智能将在医学实践中发挥更大的作用.
为应对这些革命性挑战所付出的努力, 然而, 我们的日常问题没有答案. 当我们问诸如“你们每年治疗多少病人??或“是什么原因导致手术延误??“我们从不同的人那里得到不同的答案. 由于现代数据存储系统的复杂性, 临床工作人员, 金融, 决策支持人员可能会产生截然不同的报告. 如果我们连基本事实都不能达成一致，我们怎么做决定?
在医疗机构和亚马逊等科技公司的合作中，我们看到了大大小小的问题的解决方案, 谷歌, 和微软. 与EMR实现不同, 这些伙伴关系的重点是组织和分析数据，以回答具体问题. 他们专注于数据分析的基本原理, 跨越组织的竖井，只提取能够说明您所面临的挑战的数据. 从供应链优化, 药品定价, 跟踪医院系统的病人流量, 成功的关键可以在这些以分析为重点的平台中找到.
当我们应对提供护理的日常挑战时, 我们必须找到方法来回答我们每天向大数据提出的简单问题. 回答一个问题可能会引出另一个问题, 但是，这些简单问题的简单答案加在一起，就能提供应对重大挑战的解决方案. 诀窍在于创建一个平台，让我们能够利用海量的可用数据，从而更快地做出更好的决策.
[1]张志强，张志强. “人工智能有望用于乳腺癌筛查.“自然. 2020-01-01. http://www.自然.com/articles/d41586 - 019 - 03822 - 8.
[2]李志强，李志强. “人工智能产生了新的抗生素.麻省理工学院新闻. 2020-02-20.
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