全球卫生保健面临巨大挑战,由于人口老龄化,公民的期望,并增加使用的技术。此外,医疗服务成本的上升似乎有效卫生保健供给的一个路障。大数据分析可以帮助卫生保健提供者空前满足这些目标。大数据分析(BDA)可以检测模式和高的电子数据转化为可操作的精确决策改善病人护理。数据分析开发和灵活的实践在处理、储存、和控制医疗数据的用户使医疗可持续发展的平台。

大数据分析软件和算法使描述性,预测,规范,和诊断分析关键的患者数据。它是用来确定病毒的传染性传播随着时间的推移,通过检查测试结果受感染的病人。预测方法赋予诊断为特定的疾病或损伤的病人根据自己的症状。医生还可以设计一个详细的预防治疗计划在分析患者的危险因素和条件。除此之外,患者根据收集的数据交互与医学从业者可以作为一种工具来分析需要改进的关键领域。机器学习算法在医疗数据分析可以比人类更快和更有效地分析数据。汇业银行进一步整合生物医学和临床数据来提高医疗治疗和定制治疗基于个别病人的需求。毫无疑问,最优的使用数据和管理的过程中,控制和剥削的医疗数据大大改善了可持续的医疗体系。数据分析的发展进一步扩展到其他领域的医疗生物医学和药学等。尽管积极成果,有特定的挑战在处理重要数据,如数据同步、集成,和缺乏训练有素的专业人员使用大数据分析工具。 Undoubtedly, efficient management and interpretation of big data can make it a supportive system for resolving the challenges in healthcare systems. Indeed, big data analytics has transformed traditional healthcare systems into modern ones with new technologies for both treatments of patients and health management.

这个特殊问题邀请研究人员提交论文,促进大数据的研究分析,可以解决问题在医疗保健系统的可持续发展的方法。我们欢迎原始研究和评论文章。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 大数据分析可持续在医疗保健系统中数据挖掘
• 大数据分析对提高医疗数据的安全和隐私
• 可持续卫生保健政策和策略框架与大数据分析
• 大数据分析医院数据管理和医疗应用程序
• 加强定制药物使用可持续的大数据分析系统
• 使数据聚类和分类模型使用大数据进行可持续的医疗保健系统
• 自适应数据分析工具进行数据的可持续的医疗体系
• 数据分析的有效实施为保护医疗的关键医疗数据的隐私
• 使健康信息交换通过可持续的大数据分析系统
• 提高智能方法在医疗数据管理使用大数据分析
• BDA的辅助作用对医疗数据的可视化分析
• 实现智能汇业银行在远程医疗工具