2017年9月，发表在《Am J Health Syst Pharm》上的一项回顾性分析，考察了利用大数据的预测分析在医疗中的重要意义。结果显示利用大数据的预测分析将成为医生提供干预和改善患者结局的不可缺少的工具。

目的：旨在描述在医疗中，与使用预测分析相关的所涉及的步骤、需要的资源和面临的挑战，并针对药物相关的患者结局实施的人口健康管理干预进行了预测分析，从而对预测分析的成功应用进行了回顾分析。

概述：医疗中，大数据这个术语一般是指大量的电子健康记录、处方报销和临床试验数据，以及收集自智能手机应用、可穿戴设备、社交媒体和个人基因服务等的数据；预测分析是指开发用于克服大数据相关挑战的创新分析方法，包括从预测模型到面向数据挖掘的机器学习等多种统计学技术。使用大数据的预测分析已经成功用于数个医疗管理领域，如确定出复杂患者或处于最高风险的药物不依从或发生不良反应的患者。由于预测分析能用于预测不同结局，因此预测分析可让药师更好的理解每位患者的具体药物相关问题的风险。该信息将使药师为患者提供满足他们需求的个体化干预措施。然而，为了充分利用这些获益，医生将必须理解大数据和预测分析的基本知识。

结论：利用大数据的预测分析将成为医务人员提供干预和改善患者结局的不可缺少的工具。

英文链接：http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28887351

（选题审校：易湛苗 编辑：吴星）

（本文由北京大学第三医院药剂科翟所迪教授及其团队选题并审校，环球医学资讯编辑完成。）

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