智慧城市如何通过大数据保障公众健康

管理部门可以通过使用人工智能、物联网和计算机视觉等工具在医疗保健中利用大数据来改善其公民的医疗服务。
 
我们每次对医疗保健中心的访问都会创造多个数据生成机会。与标准健康检查一样常规的事情包括更新你在探视记录中的患者资料、你的血压读数、你的血糖、血小板计数、胆固醇、体脂等相关的详细信息。
 
这是仅由进行单次诊所访问的单个患者生成的数据。如果我们考虑城市级人口的上述场景，我们拥有的是大量随时间演变的多样化医疗信息。在 COVID 时代，远程医疗咨询、诊断和医疗支持已成为主流。在数字工具的帮助下进行远程检查的便利性只是增加了上述数据的主体。最终，我们在智慧城市中拥有的是海量医疗保健数据，这些数据不断增长和多样化。
 
不幸的是，公共医疗保健并未充分利用大数据，这一观点引起了大多数健康专家的共鸣。如果管理部门要提高向公民提供的医疗保健服务的质量和数量，就必须对医疗保健大数据进行分类和分析。在医疗保健中利用大数据来优化公共卫生涉及捕获和使用患者访问医院、诊所、医疗商店和其他来源所产生的信息。人工智能、物联网和计算机视觉等工具可用于智慧城市中的数据识别、捕获和分析。因此，公共机构需要使用此类工具来利用大数据在医疗保健中的真正力量。
 
当然，该过程也面临着自身的挑战，例如需要清理捕获的数据、防止数据泄露的网络安全要求以及与数据存储和检索相关的问题。然而，维护公共卫生的动力足以让管理部门机构采取必要措施来克服挑战。
 
大数据在医疗保健中的应用
 
与通常将优先事项限制在逐年获取利润的私营部门不同，管理部门对公共福利负有重大责任。除了某些例外，公共部门对群众面临的任何重大医疗保健问题负有主要责任。以正在进行的大流行为例，世界各地的管理部门都面临着对各自国家的新冠疫情爆发管理不力的追责。为了履行其医疗保健职责，管理部门需要充分利用通过医疗保健基础设施收集的数据。
使用账单信息补贴药物价格
 
医疗保健领域的大数据主体包括药店和医院中保存的购买记录。某些药品或医疗设备的购买记录准确描绘了某些地区对特定物品的需求量。众所周知，智慧城市不同区域的需求可能一致，也可能不一致。公共卫生当局可以使用基于物联网的数据接收器、计算机视觉摄像头、医疗商店的数字化购买记录和其他工具来捕获来自不同区域的这些数据，以便每天实时检索这些数据。
 
在人工智能数据分析工具的帮助下，卫生官员可以确定每个智慧城市区域特定药物的需求趋势。使用这些处理过的信息，以及人工智能工具和应用程序提供的洞察力和预测分析，公共卫生机构可以将此类药物和设备的供应引导至需求最高的地区。更重要的是，地方当局可以使用动态定价策略来补贴高需求地区此类药品的药费。
 
众所周知，某些疾病对特定种族或地区的人的影响比其他人更不利。例如，血色病，一种代谢紊乱，最常见于爱尔兰血统的人。同样，与其他种族的人相比，更多的非裔美国人患有镰状细胞病和骨髓瘤。与标准分析工具和方法相比，人工智能使公共卫生当局能够从账单信息中迅速推断出此类趋势。因此，公共机构可以降低价格并增加所需药品的供应，以帮助最需要它们的人或社区对抗此类健康状况。
 
正如任何网络安全专家都会告诉你的那样，定期补丁管理和更新对于防止大量网络威胁非常有用。但是，在网络犯罪分子可以远程进入公共医疗保健系统之前，需要主动应对更强大的攻击。此类恶意软件攻击可能以比公共卫生中心网络安全专家产生的响应快得多的速度对医疗保健 IT 基础设施造成严重破坏。许多组织越来越依赖人工智能，通过研究不同类型网络威胁的攻击模式，自主地做出与网络安全相关的决策。立即响应有助于防止网络攻击蔓延到多个设备。
 
AI 网络安全工具依靠详尽的机器训练数据来了解不同类型的攻击以及如何消除它们。然后，此类工具可以继续将“异常”数据流与网络中的常规数据流区分开来。差异化通常是人工智能网络安全的第一步。人工智能甚至可以识别网络犯罪分子制造的最复杂的威胁。即使它们进入你的网络，也可以阻止它们造成进一步的网络损坏。 AI 检测到攻击后，可以协调其他数据保护设备和应用程序，共同采取行动阻止其前进。大数据和人工智能在网络安全中的重要性在持续大流行期间的公共医疗保健中尤为明显，在这种情况下，负担过重的医院需要所有可用的数据来治疗患者。
 
加速医学研究
 
临床试验是医学研究的重要组成部分。从此类试验中得出的推论使公共部门制药公司中的制药公司能够开发新的药物、机器和疗法。今天，人工智能已经发展到医疗科学家和研究人员可以使用它来加速进行此类试验的过程。众所周知，当 COVID-19 首次在全球爆发时，从各种来源生成了大量关于病毒本身、其传播、可能的突变和其他细节的数据。大数据和人工智能在利用所有这些信息方面发挥了关键作用，这些信息在创纪录的时间内在疫苗开发中派上用场。
 
除了加快临床试验，大数据、计算机视觉和人工智能形成了一个有价值的组合，以简化癌症诊断和治疗以及基因组诊断。一般来说，私人组织在实施人工智能上花费更多，以在医疗保健职能中利用大数据分析。鉴于计算机视觉、人工智能和自然语言处理 (NLP) 在私人医疗保健中的大量好处和应用，智慧城市的管理机构也可以部署这些工具，以在智慧城市中充分利用医疗保健中的大数据。
 
除了这些应用之外，公共健康保险提供商还可以使用大数据来计算被保险人的保险费金额。为了计算保费，在确定投保人必须定期分期支付的金额之前，会研究大量有关患者资格、强效药物使用情况和过去健康记录等因素的数据。
 
尽管公共卫生一直是各国管理部门的首要任务，但 COVID-19 的出现向我们展示了还有多少领域需要覆盖。今天公共卫生当局的一个严峻认识是，如果能够更有效地处理大流行，本可以避免大量由病毒引起的死亡。尽管如此，各地管理部门都可以将过去 18 个月的经验作为宝贵的参考点，更广泛地纳入数字化和大数据分析，以保护公众健康。尽管人工智能和大数据在开发 COVID-19 疫苗方面发挥了作用，但通过让这两者更多参与该领域，可以大大改善智慧城市的公共医疗保健。