医疗保健中的数据科学与机器学习现状
随着医疗保健持续推进数字化与数字化转型，它已成为最有能力最大化利用数据科学与机器学习的行业之一。自 2015 年以来，仅在欧洲，医疗保健领域 AI 公司的风险投资就增长了 22 倍（麦肯锡）。
数据科学和机器学习正跨越多个细分领域改变医疗保健，从患者护理到制药等。然而，要在医疗保健中扩大数据科学的影响，必须慎重应对诸多挑战，包括合规性、数据治理与监督、数据文化，以及数据技能的可用性。
数据科学与机器学习在医疗保健中的机遇
当下，鉴于医疗保健数据量巨大以及众多可用于改善公共健康结果的场景，医疗保健领域非常适合应用机器学习和数据科学。根据 Statista，全球医疗保健行业每年产生的数据量约为 2,314 EB（1 EB = 10 亿 GB），与 2013 年相比，全球医疗保健数据产出增加了 15 倍。
从提升人群健康结果的角度来看，益处不胜枚举。德勤估计，通过数据科学和机器学习的各类应用提升效率，仅在欧洲就可挽救 38 万至 40.3 万条生命。数据科学与机器学习可贯穿整个患者旅程，从预防与早期发现，到诊断，再到治疗与护理管理。
例如，个人可以借助可穿戴设备和个性化应用进行早期疾病检测与预防，或通过深度学习驱动的医学影像分析缩短等待时间。研发领域也在为显著改善健康结果做准备，从自动化药物发现到 DeepMind 通过其 AlphaFold 算法在蛋白质折叠方面取得的进展。
跨各细分领域的医疗服务提供者也可在成本节约与效率提升方面实现巨大收益。例如，将数据科学与机器学习融入运营，每年可为欧洲医疗保健体系节省 1,709 至 2,124 亿欧元（德勤）。效率提升的范围很广：从制药公司改进供应链流转，到保险机构通过预测客户流失来优化营销支出，再到通过跨多个领域的工作流自动化提高生产力。
医疗保健中的数据科学与机器学习用例
患者护理
数据科学与机器学习用例既能改善个人健康结果，也能为医护专业人员自动化繁琐的行政任务。
预约管理：借助机器学习与基于规则的人工智能，医疗机构可以通过自动化预约管理优化患者结果，并缓解资源错配。
早期诊断与预防：健康监测应用和可穿戴设备利用机器学习和描述性分析，提供关于个人多方面健康的重要洞察。这些工具能赋能个人基于数据做出健康决策，并及早诊断潜在疾病。
患者分诊：通过使用由机器学习驱动的症状自查应用，医疗机构可以根据患者的需求与紧急程度进行分诊。这将显著缩短患者等待时间，并大幅提升医疗机构效率。
医学影像与诊断：这可以说是数据科学与机器学习在医疗保健中最重要的用例之一（麦肯锡）。医学影像与诊断有望在各方面带来广泛的效率提升与健康结果改善。借助深度学习，医疗机构可以实现工作流自动化，更快为患者创造价值。
业务流程与管理
与任何行业一样，医疗保健中数据科学与机器学习的应用涵盖多种用例，以提升运营效率和客户体验。
机器人流程自动化：通过结合机器学习与基于规则的人工智能，不同细分领域的医疗机构可以优化工作流并数字化各类流程。
客户流失：保险机构可以使用机器学习预测哪些客户将会流失，从而帮助其留住客户并优化营销支出。
聊天机器人：借助聊天机器人，从医院到保险机构的医疗服务提供者都能为医疗消费者提供更优的客户服务，并更快交付价值。
商业智能：商业智能将业务分析、数据处理与可视化相结合，帮助组织做出更加数据驱动的决策。通过利用数据洞察，医疗机构可以更清晰地了解财务运营，自动化合规报告等（维拉诺瓦大学）。
制药
借助 AI 驱动的药物发现与改进的供应链管理，制药公司可以利用数据科学与机器学习为个人带来更多价值。
药物发现：根据《2021 年 AI 指数报告》，AI 驱动的药物发现初创企业在各行业中获得了最多的私人 AI 投资。基于机器学习的药物发现的承诺正开始兑现，并可能显著改善人群健康结果。
供应链规划：在供应链规划中使用数据科学与机器学习，可以缩短投产时间、减少疫苗配送等待时间，并为制药公司优化供应链支出。
卓越预测：通过从简单到复杂的预测工具，制药公司可以利用人群健康数据预测特定药物的供需，并在财务、市场、销售等各方面优化业务流程。
改进临床试验流程：利用数据科学与可穿戴设备，可在临床试验期间自动监测并标记任何不良反应，从而降低患者风险。此外，基于机器学习的应用还能通过评估患者资格、预筛选与随机化来加速临床试验。
在医疗保健中将数据科学与机器学习落地的挑战与风险
数据质量与基础设施
任何试图将数据科学与机器学习落地并规模化的组织，都面临着构建现代、安全、集中、可发现的数据基础设施这一重大挑战（DataCamp）。这一问题在医疗保健组织中尤为突出，因其数据仍在数字化过程中，且由于数据互操作性不足以及各医疗服务提供者对质量缺乏一致认同，构建大型数据集面临阻碍（麦肯锡）。
合规与治理
由于医疗保健组织收集高度有价值且敏感的数据，治理与合规是将数据科学与机器学习在医疗保健中落地的核心要素（Collibra）。尽管各地区的监管不同（麦肯锡），但医疗保健行业的监管环境是最复杂的之一。例如，美国的《健康保险携带与责任法案》（HIPAA）规定了保护与管理患者健康数据的国家标准。
这类与健康相关的专门法规只是医疗保健行业复杂监管环境的一个方面。《通用数据保护条例》（GDPR，欧盟）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等数据保护法，在医疗机构为数据科学与机器学习应用构建并关联不同数据集时，进一步增加了复杂性。因此，建立健全的数据治理与合规体系是将数据科学与机器学习在医疗保健中落地的关键。
技能
构建数据基础设施并就监管框架达成共识，是推动数据科学与机器学习在医疗保健中落地的前提。但制约医疗保健采纳这些技术的最大威胁，是数据技能差距。事实上，根据 Qlik 的研究，在对各行业数据素养进行排名时，医疗保健行业表现最差。医疗保健组织内部缺乏数据技能，阻碍了数据科学与机器学习在各细分领域的应用，也限制了组织围绕数据项目达成共识的能力。
例如，一线医务工作者需要具备基本的 AI 素养，才能理解并与基于机器学习的系统与应用交互（麦肯锡）。制药或保险公司的管理者与领导者需要了解数据科学与机器学习的潜力，从而推动数据项目并助力培育数据驱动文化（DataCamp）。
仅仅招聘具备技能的数据从业者还不够。既缺乏理解医疗保健复杂性的复合型人才，也普遍存在数据科学人才短缺（福布斯）。
数据素养的缺失是我们面临的最大敌人。随着世界日益数据驱动，这一挑战愈发严峻。每个人都必须理解基础知识，而我们必须能以直观且有趣的方式传达这些内容
数据培训如何解决医疗保健行业的数据挑战
缩小数据技能差距是推动数据科学与机器学习在医疗保健中落地的基础。根据世界经济论坛的数据，在医疗保健与制药领域开展数字与数据培训，到 2030 年可使全球 GDP 增长逾 4,000 亿美元。创建持续学习的文化对于培养下一代医疗保健领导者至关重要（麦肯锡）。他们将融合数据与生物医学科学，扩大并落实现代数据科学与机器学习在医疗保健中的价值。
医疗保健中的数据科学与机器学习现状
随着医疗保健持续推进数字化与数字化转型，它已成为最有能力最大化利用数据科学与机器学习的行业之一。自 2015 年以来，仅在欧洲，医疗保健领域 AI 公司的风险投资就增长了 22 倍（麦肯锡）。
数据科学和机器学习正跨越多个细分领域改变医疗保健，从患者护理到制药等。然而，要在医疗保健中扩大数据科学的影响，必须慎重应对诸多挑战，包括合规性、数据治理与监督、数据文化，以及数据技能的可用性。
数据科学与机器学习在医疗保健中的机遇
当下，鉴于医疗保健数据量巨大以及众多可用于改善公共健康结果的场景，医疗保健领域非常适合应用机器学习和数据科学。根据 Statista，全球医疗保健行业每年产生的数据量约为 2,314 EB（1 EB = 10 亿 GB），与 2013 年相比，全球医疗保健数据产出增加了 15 倍。
从提升人群健康结果的角度来看，益处不胜枚举。德勤估计，通过数据科学和机器学习的各类应用提升效率，仅在欧洲就可挽救 38 万至 40.3 万条生命。数据科学与机器学习可贯穿整个患者旅程，从预防与早期发现，到诊断，再到治疗与护理管理。
例如，个人可以借助可穿戴设备和个性化应用进行早期疾病检测与预防，或通过深度学习驱动的医学影像分析缩短等待时间。研发领域也在为显著改善健康结果做准备，从自动化药物发现到 DeepMind 通过其 AlphaFold 算法在蛋白质折叠方面取得的进展。
跨各细分领域的医疗服务提供者也可在成本节约与效率提升方面实现巨大收益。例如，将数据科学与机器学习融入运营，每年可为欧洲医疗保健体系节省 1,709 至 2,124 亿欧元（德勤）。效率提升的范围很广：从制药公司改进供应链流转，到保险机构通过预测客户流失来优化营销支出，再到通过跨多个领域的工作流自动化提高生产力。
医疗保健中的数据科学与机器学习用例
患者护理
数据科学与机器学习用例既能改善个人健康结果，也能为医护专业人员自动化繁琐的行政任务。
预约管理：借助机器学习与基于规则的人工智能，医疗机构可以通过自动化预约管理优化患者结果，并缓解资源错配。
早期诊断与预防：健康监测应用和可穿戴设备利用机器学习和描述性分析，提供关于个人多方面健康的重要洞察。这些工具能赋能个人基于数据做出健康决策，并及早诊断潜在疾病。
患者分诊：通过使用由机器学习驱动的症状自查应用，医疗机构可以根据患者的需求与紧急程度进行分诊。这将显著缩短患者等待时间，并大幅提升医疗机构效率。
医学影像与诊断：这可以说是数据科学与机器学习在医疗保健中最重要的用例之一（麦肯锡）。医学影像与诊断有望在各方面带来广泛的效率提升与健康结果改善。借助深度学习，医疗机构可以实现工作流自动化，更快为患者创造价值。
业务流程与管理
与任何行业一样，医疗保健中数据科学与机器学习的应用涵盖多种用例，以提升运营效率和客户体验。
机器人流程自动化：通过结合机器学习与基于规则的人工智能，不同细分领域的医疗机构可以优化工作流并数字化各类流程。
客户流失：保险机构可以使用机器学习预测哪些客户将会流失，从而帮助其留住客户并优化营销支出。
聊天机器人：借助聊天机器人，从医院到保险机构的医疗服务提供者都能为医疗消费者提供更优的客户服务，并更快交付价值。
商业智能：商业智能将业务分析、数据处理与可视化相结合，帮助组织做出更加数据驱动的决策。通过利用数据洞察，医疗机构可以更清晰地了解财务运营，自动化合规报告等（维拉诺瓦大学）。
制药
借助 AI 驱动的药物发现与改进的供应链管理，制药公司可以利用数据科学与机器学习为个人带来更多价值。
药物发现：根据《2021 年 AI 指数报告》，AI 驱动的药物发现初创企业在各行业中获得了最多的私人 AI 投资。基于机器学习的药物发现的承诺正开始兑现，并可能显著改善人群健康结果。
供应链规划：在供应链规划中使用数据科学与机器学习，可以缩短投产时间、减少疫苗配送等待时间，并为制药公司优化供应链支出。
卓越预测：通过从简单到复杂的预测工具，制药公司可以利用人群健康数据预测特定药物的供需，并在财务、市场、销售等各方面优化业务流程。
改进临床试验流程：利用数据科学与可穿戴设备，可在临床试验期间自动监测并标记任何不良反应，从而降低患者风险。此外，基于机器学习的应用还能通过评估患者资格、预筛选与随机化来加速临床试验。
在医疗保健中将数据科学与机器学习落地的挑战与风险
数据质量与基础设施
任何试图将数据科学与机器学习落地并规模化的组织，都面临着构建现代、安全、集中、可发现的数据基础设施这一重大挑战（DataCamp）。这一问题在医疗保健组织中尤为突出，因其数据仍在数字化过程中，且由于数据互操作性不足以及各医疗服务提供者对质量缺乏一致认同，构建大型数据集面临阻碍（麦肯锡）。
合规与治理
由于医疗保健组织收集高度有价值且敏感的数据，治理与合规是将数据科学与机器学习在医疗保健中落地的核心要素（Collibra）。尽管各地区的监管不同（麦肯锡），但医疗保健行业的监管环境是最复杂的之一。例如，美国的《健康保险携带与责任法案》（HIPAA）规定了保护与管理患者健康数据的国家标准。
这类与健康相关的专门法规只是医疗保健行业复杂监管环境的一个方面。《通用数据保护条例》（GDPR，欧盟）和《加州消费者隐私法案》（CCPA）等数据保护法，在医疗机构为数据科学与机器学习应用构建并关联不同数据集时，进一步增加了复杂性。因此，建立健全的数据治理与合规体系是将数据科学与机器学习在医疗保健中落地的关键。
技能
构建数据基础设施并就监管框架达成共识，是推动数据科学与机器学习在医疗保健中落地的前提。但制约医疗保健采纳这些技术的最大威胁，是数据技能差距。事实上，根据 Qlik 的研究，在对各行业数据素养进行排名时，医疗保健行业表现最差。医疗保健组织内部缺乏数据技能，阻碍了数据科学与机器学习在各细分领域的应用，也限制了组织围绕数据项目达成共识的能力。
例如，一线医务工作者需要具备基本的 AI 素养，才能理解并与基于机器学习的系统与应用交互（麦肯锡）。制药或保险公司的管理者与领导者需要了解数据科学与机器学习的潜力，从而推动数据项目并助力培育数据驱动文化（DataCamp）。
仅仅招聘具备技能的数据从业者还不够。既缺乏理解医疗保健复杂性的复合型人才，也普遍存在数据科学人才短缺（福布斯）。
数据培训如何解决医疗保健行业的数据挑战
缩小数据技能差距是推动数据科学与机器学习在医疗保健中落地的基础。根据世界经济论坛的数据，在医疗保健与制药领域开展数字与数据培训，到 2030 年可使全球 GDP 增长逾 4,000 亿美元。创建持续学习的文化对于培养下一代医疗保健领导者至关重要（麦肯锡）。他们将融合数据与生物医学科学，扩大并落实现代数据科学与机器学习在医疗保健中的价值。