【医疗大数据】健康分析法应用于商业领域的文献回顾

这几天在看医疗大数据的文章，找到了这篇关于健康分析学在商业领域的应用，概括性地探讨了通过医疗大数据来解决医疗领域的问题。

Health analytics in business research: a literature review

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1、研究背景：

本文探讨了健康分析学（health analytics）在商业研究中的应用，这是一个由技术进步推动的领域，它通过分析大数据来解决医疗领域的问题。健康分析学在医疗保健系统中具有革命性的潜力，能够提高医疗服务的质量和效率，降低成本，并增加医疗服务的价值。

2、方法论：

文章中的方法论部分详细描述了如何选择和确定研究的文献范围，以及如何进行文献搜索和筛选。

2-1 确定期刊列表：

将德克萨斯大学达拉斯分校顶级商学院研究排名（UTD24）中识别的所有24个主要商业期刊纳入期刊列表。
添加学术期刊指南（AJG2021）中评为四星（4*）的43个期刊。
包括金融时报（FT）50强期刊，这些期刊用于编制商学院的研究排名，并被认为是商业和管理领域的顶级期刊。
将UTD24、AJG2021和FT50中的期刊混合并去除重复项，最终确定63个期刊作为文献综述的最终期刊列表。

2-2 关键词搜索：

使用关键词“health analytic”在Web of Science核心合集中的“主题字段标签”中进行搜索，时间跨度为2013年至2022年。
使用通配符星号（*）搜索标题、摘要或关键词列表中包含词根“health”和/或“analytic”的文章。

2-3 文献搜索过程：

根据系统综述和元分析报告项目（PRISMA）提出的流程图进行文献选择。
在Web of Science数据库中搜索2012年至2022年期间的文献，初步识别出123篇英文文章。
去除重复项、书籍章节和社论材料（6篇文章）后，保留117篇文章进行进一步的资格检查。
审查每篇文章的摘要，确定它们是否直接与健康分析学主题相关。

2-4 统计结果：

展示2013年至2022年期间63个选定商业期刊中与健康分析学相关的出版物和引用的分布。

分析健康分析学研究的趋势和发表模式，发现该领域的研究在过去十年中迅速增长。

2-5 关键词云分析：

利用Word Art在线工具，通过分析文章的标题和摘要中的关键词，创建关键词云，直观地了解频繁讨论的主题。

关键词云显示“患者”是所有文章中被引用最频繁的名词，表明许多当前研究集中在预测患者健康状况的患者相关问题。

2-6 应用领域分类：

根据现有的研究视角，将健康分析学应用领域分类为不同的研究主题。
结合伊斯兰等人（Islam et al., 2018）提出的应用主题分类方案和医疗过程中存在的客观实体，将健康分析学应用分类为基于不同受益主体的不同应用领域。

2-7 概念矩阵：

通过Levy和Ellis（2006）以及Webster和Watson（2002）提出的六步处理步骤（了解文献、理解文献、应用、分析、综合和评估），对每篇研究文章的标题、摘要和关键词进行审查。
将每篇文章的关键信息识别并整合到概念矩阵中，包括研究问题、研究空白、方法和分析以及结论。

3、健康分析学应用领域：

在文章中，健康分析学的应用领域被广泛讨论，并根据其在商业研究中的应用进行了详细的分类和讨论。

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3-1 临床决策支持：

使用健康分析学来辅助临床决策，如疾病诊断、风险预测和个性化治疗计划。
包括使用电子健康记录（EHRs）和预测模型来优化诊断和治疗过程。

3-2 医疗保健管理：

应用健康分析学来提高医疗保健服务的效率和效果，降低成本。
涉及供应链管理、医疗资源优化、患者流程管理等方面。

3-3 隐私和欺诈检测：

利用健康分析学来保护患者隐私和检测欺诈行为。
包括数据去标识化、隐私保护技术和欺诈检测算法。

3-4 公共卫生：

应用健康分析学来分析和预测公共卫生问题，如疾病爆发、健康政策影响等。
利用社交媒体数据和其他公开数据源来预测和响应公共卫生事件。

3-5 药物警戒：

使用健康分析学来监测药物的安全性和有效性，识别和预防药物不良反应。
包括药物使用监测、药物依从性分析和药物效果评估。

3-6 患者和医疗专业人员：

健康分析学在患者层面的应用，如个性化健康管理、疾病风险评估。
在医疗专业人员层面的应用，如临床决策支持和医疗质量改进。

3-7 医疗机构：

健康分析学在医疗机构层面的应用，如医院运营优化、资源分配和服务质量提升。

3-8 政府：

健康分析学在政府层面的应用，如公共卫生政策制定、医疗资源规划和健康服务监管。

4、数据集和分析技术：

在文章中，数据集和分析技术是健康分析学研究的核心组成部分。

4-1 数据集：

MobiFall/MobiAct：用于跌倒检测研究，包含288个跌倒实例和297个非跌倒实例，以及智能手机收集的活动数据。
UMAFall：由19名实验对象生成，包含208个跌倒实例和538个非跌倒实例。
Opportunity：用于人类活动识别，包含2551个实例和242个属性。
HANDY：腕戴式运动传感器数据集，包含30名参与者的10种手部活动。
United States Life Tables：提供按年龄和性别分列的特定死亡率数据。
SEER：提供美国癌症统计数据，包括发病率和人口数据。
EORTC Trial 22881–10882 & EBCTCG：提供个性化放疗计划数据。
i2b2：提供医疗文本记录匿名化数据。
UWBCS (Wisconsin)：提供乳腺癌模拟数据。
Area Health Resources Files：提供医院为中心的预测/规定性分析数据。
WebMD：提供药物依从性数据。
HEDIS：提供健康政策分析数据。
OSCAR：提供长期护理信息统计数据。
HIMSS：提供信息技术应用数据。

4-2 分析技术：

机器学习和深度学习：用于从健康数据中提取洞察和进行预测。
预测模型：用于预测疾病进展、治疗结果和患者风险。
优化算法：用于资源分配、治疗计划和供应链管理。
自然语言处理（NLP）：用于处理和分析医疗文本数据。
多任务学习：用于同时预测多种健康结果。
贝叶斯方法：用于风险建模和不确定性量化。
决策分析：用于制定临床决策和治疗计划。
时间序列分析：用于监测和预测患者健康状况的变化。
深度转移学习：用于提高在小样本数据上的预测准确性。

4-3 数据集和分析技术的整合：

数据集和分析技术的整合是健康分析学研究的关键，使研究人员能够从大量复杂数据中提取有价值的信息。
通过结合不同的数据源和分析方法，研究人员可以开发出``更准确的预测模型和更有效的决策支持系统。

5、讨论和未来研究方向：

5-1 管理挑战：

个性化临床决策支持：需要有效整合患者特定数据，如遗传和生活方式信息，以提供准确的治疗建议。
保护敏感患者信息：在检测和预防欺诈活动的同时，确保患者信息的安全。
心理健康研究不足：需要更多关注心理健康问题，如抑郁、焦虑和压力。
大量健康数据的管理：随着电子病历和行政系统不断积累大量健康数据，有效管理、分析和整合这些数据成为一个挑战。

5-2 未来研究方向：

个性化和定制化医疗程序：研究多疾病案例，设计针对个性化医疗问题的方法。
隐私检测和保护：研究如何改进电子健康记录管理和患者信息安全。
多数据集应用：利用不同数据集解决现有问题，产生创新见解。
心理健康支持：研究提供个体心理健康支持的方法。
算法的泛化：研究如何使机器学习算法和模型更具有泛化能力。

5-3 实际挑战：

疾病特定数据的整合与分析：需要能够处理复杂健康场景的大量多样化数据。
成本效益的商业模式：需要提出降低可穿戴设备成本的商业模式，使其更普及。
隐私和欺诈检测方法：需要更有效的隐私保护和欺诈检测方法。
心理健康分析决策支持：需要更多关注心理健康问题。
机器学习算法的实施：需要研究如何在实践中实施这些算法。

5-4 研究方法的创新：

使用不同数据集：建议使用不同数据集来验证当前提出的方法，并可能提出新的方法。
量化可穿戴设备的好处：进行实证研究，量化患者从可穿戴设备部署中获得的好处。
优化精神疾病治疗计划：研究优化精神疾病治疗计划及其效果。

6、结论：

强调了健康分析学在商业研究中的应用，并指出了进一步创新如何利用健康分析学来推进更好的医疗保健服务。