大数据、人工智能 (AI)、物联网 (IoT) 和深度学习 (DL) 正在彻底改变COVID-19大流行后的现代医疗保健。在金融、零售和营销方面取得显着进步之后，大数据、人工智能、物联网 (IoT) 和深度学习现在正在改变医疗保健行业。
医疗保健研究和分析所涉及的数据量使其成为这些突破性技术的完美用例。
1. 大数据正在改变医疗保健
医疗保健行业每天都要处理大量堆积的数据。我们迟早会需要大数据工具，将医疗保健信息转化为有助于医疗服务发展的相关见解。大多数数字医疗数据是通过电子医疗记录(EHR)收集的。美国健康协会的一项调查引述，由于2009年《健康信息技术促进经济和临床健康法案》的资助，美国医院采用电子病历的数量在两年内翻了一番。电子病历包含定量(实验室记录)、定性(处方和报告)和交易数据(药物记录)。然而，目前创建这些EHR只是为了遵守与医疗保健提供相关的规范，这些EHR是分析数据模式以多种方式改进医疗保健的宝贵资源。
2. 人工智能正在前瞻性地回答临床问题
人工智能 (AI) 可以配置为使用自然语言处理等机器学习工具，从电子病历中的非结构化数据集提取结构化信息。
事实证明，人工智能在检测术后并发症方面比传统的出院编码更有益。目前，针对具有特定医学特征的患者的小范围参与者的随机试验受到质疑，人工智能可用于呈现从 EHR 数据中收集的观察证据，而不会引发泛化问题。
3. 物联网正在重塑医疗保健领域的知识共享
医学知识每天都在增长，新的研究论文和医学突破成为医学界的新闻。然而，并非所有医生都能赶上医学和治疗的所有最新发展，包括物联网 (IoT)。它使医疗保健专业人员能够更加警惕并主动与患者联系。
医学知识每天都在增长，新的研究论文和医学突破成为医学界的新闻。但是，并不是所有的医生都能掌握包括物联网(IoT)在内的所有医学和治疗领域的最新发展，物联网能使医疗保健专业人员更加警惕并主动与患者联系。
物联网可以为医生提供一个仪表板，可以向他们更新针对现有患者可能的新药物或新治疗方法，物联网有助于更好地普及新的医疗服务，并改善医疗保健服务。
4. 深度学习可以有效地诊断患者
诊断是有效治疗的第一步。如今，咨询不同的医生是一件非常麻烦的事情，无论是因为搬迁还是其他另一种情况，因为新医生需要时间来了解患者对特定药物的反应以及其他特定的患者特征。
深度学习可以为从业者提供对患者的特定见解，而这些见解通常需要一些会话才能识别。此外，这些数据可以与相关的健康倡议共享，例如与肥胖或吸烟作斗争的倡议，以便将这些活动传递给有针对性的患者群体。IBM Watson 的成功只是展示了大数据如何能够有效地诊断患者。
深度学习可以为医生提供病人的具体信息，而这些信息通常需要一些会话来识别。此外，这些数据还可以与相关的健康活动共享，比如减肥或戒烟的活动，这样这些活动就可以传递给特定的患者群体，IBM沃森的成功正好说明了大数据是如何有效地诊断患者的。
