在当今世界，有大量关于药物的信息。该药物数据可用于构建个体患者的改善的和有效的健康概况。这种有组织的患者概况可用于为他们提供更好的治疗和适当的药物。在这里，我将讨论药物数据(这是大数据)如何用于医药和制药行业，以提供更好的治疗。

当前数据生成

每天产生的大数据量正以指数速度增长。这意味着正在为人类知识的每个领域生成新的数据，包括制药和医疗领域的数据。但是，许多组织仍在努力处理所有数据并将其转换为可用信息。因此，越来越多的公司了解医疗保健，医疗和制药领域的大数据的好处，以实现更好的大数据合作伙伴关系，并为大众提供更多的利益，这一点非常重要。

药物数据作为大数据

大数据生成新工具的出现导致每秒产生的新数据爆炸式增长。这尤其是由于大型组织创建了大量的研究数据。这些数据有不同的类型和格式。

在医疗保健和制药领域，这些数据是由不同类型的资源创建的。如果正确使用数据，则可以获得大量收入，并且也可以开发更新的药物。麦肯锡全球研究院进行了一项研究，该研究估计如果大数据策略得到妥善使用，它们每年可以带来高达1000亿美元的收入。制药行业提供的数据，即医疗数据，日益变大，必须妥善利用，以便做出更好的决策和医疗保健。

药物数据来源

在医药和制药领域，大数据来自许多不同类型的来源。这类数据的主要来源包括研发过程，患者看护人，患者本人以及药物零售商。其他一些来源包括疾病爆发的数据，以往临床试验的数据，人口普查记录，治疗和治疗模式，疾病模式，医院和临床记录等。

由于来自不同来源的这些不同数量的数据，数据收集和处理系统必须准确且快速地足以理解如此大量的数据。这些数据必须尽可能接近实时处理，因为这将确保制药公司的快速响应和更快的决策。

然而，一个主要障碍是从这些来源收集的大数据中约有80%以非结构化数据的形式到达。这些数据来源包括病理报告，临床记录，顾问笔记，医生笔记和医院数据。因此，这些也必须尽快处理。

药物数据的见解

由于大数据包含从群众收集的信息，因此可以对其进行适当处理以获得许多医学见解。这些见解包括有关疾病爆发的信息，有关当前如何处理的信息以及有关群众面临的某些医疗问题的信息，例如肥胖。

形成更好的患者档案

如果使用得当，不同医疗来源产生的大量数据可以真正重新定义患者档案的创建。被称为预测分析的大数据的特定分支可以帮助实现这一目标。预测分析将机器学习技术与患者的医疗数据相结合，以制作准确的患者档案，可用于预测患者症状的原因并根据历史数据轻松治愈。

为此，对大数据存储进行彻底扫描，以获取有关特定患者或整个民众的医疗信息。从外部数据库收集一些额外数据以提高医疗患者档案的质量。通过使用预测分析，所有收集的数据可以组合在一起形成一个数据库，该数据库将包含创建高度准确的患者概况所需的所有数据。现在，此配置文件可用于帮助患者更轻松地处理他们的疾病。因此，借助大数据的预测分析和机器学习技术，患者简档创建系统变得越来越准确。

大数据对医学的影响

大数据对医药和制药行业产生巨大影响。它正在帮助医药行业解决大量现实问题。这些问题包括分析不同国家的疾病模式，这些疾病需要事先为疾病的预防准备某些紧急药物。

大数据也在影响药物发现领域。对来自医学期刊和临床记录等资源的大数据进行适当分析有助于制药公司针对特定疾病或找到使用其新创药物的区域。这项工作也是以非常具有成本效益的方式完成的。它还有助于正确管理所进行的临床试验，从而报告新药的副作用。

一些实际用例

许多医疗和制药公司目前正在使用大数据用于各种用途。其中一家公司是Explorys，它拥有一个基于大数据收集和处理的大型医疗数据库。该数据库可帮助其他生物科学家更多地了解疾病，并确定抵抗其影响的最佳药物。

另一家名为Propeller Health的公司正在使用大数据进行适当的哮喘管理。该公司使用各种来源的数据，如哮喘吸入器和智能手机应用程序中的传感器，以检测患者的状况，并根据数据模式预防哮喘发作。

预计在不久的将来，大数据将与制药行业相结合，其程度将超过现在。通过更好的大数据挖掘和处理技术，它将得到更广泛的使用，制药行业将能够为大众提供更好的解决方案。