數據是未來創新的源泉，但在醫療行業機構中，還存在很多數據孤島，存儲了大量未被利用的數據。從本質上說，數據與患者和醫療服務轉型息息相關。如果能夠充分利用這些數據，獲得新的洞察，我們就有機會改進醫療服務，提升患者和醫護人員的體驗，最終讓整個社會受益。

支持人工智能、機器學習、高級大數據解決方案的平臺，是幫助醫療行業實現這一目標的重要基礎。英特爾正攜手全球合作伙伴，在醫療領域解鎖數據的力量。

作為全球最大的醫療服務提供商，強生公司在全球65個國家和地區運營265家分公司，每天為超過900萬人提供服務。然而，各個分公司都有各自獨立的流程，各地區市場的情況也各有不同，這使得強生很難將所有數據整合起來，做出適合整個企業的決策。更何況，數據還有許多不同的類型。

強生與英特爾攜手推動醫療變革

然而，數據是如此重要。正如強生公司數據科學與高級分析全球負責人Rama Kondru所說，強生公司的愿景是造就“一個沒有疾病的世界”，這個愿景分為三個部分：疾病的預防、攔截和治療，而“這一切的核心就是數據”。只有更好地釋放數據潛力，才能提供更好的醫療服務。

強生公司采用了高級分析和數據科學來解決這一挑戰。從高級分析和機器學習，到使用混合云，英特爾和合作伙伴提供的解決方案使強生公司可以越來越趨向于大規模實時探索數據，從而加速獲取洞察，提升業務價值，改善醫療成果。

強生公司副總裁兼首席技術官Daniel Zelem表示：“基于英特爾架構的混合云讓我們能夠實現龐大的運營規模，英特爾至強處理器提供了縱向擴充和橫向擴展能力，這些新的云功能和機器學習等新技術相結合，可以幫助我們加速獲取洞察。我們將配置時間從三個月縮短為不到一個小時，這是顛覆性的改變。”

基于海量數據，預測性分析功能也將極大地助力醫療行業的企業和機構。位于紐約的蒙特法沃醫療中心就是一個例子。他們基于英特爾的Cloudera 平臺，預測哪些患者很可能遇到急性呼吸衰竭，因為此類患者以往的住院時間更長，再入院率也更高。他們將風險評分輸入到電子病歷中，讓臨床醫生掌握這些信息，從而能夠更主動地挽救生命。

除了運用數據分析來加快關鍵決策制定和進行預測性分析，基于數據分析的人工智能還可以為醫生和護士的實際工作助一臂之力。例如，人工智能可以實現分析自動化，最終減少每次掃描和檢測的整體誤差，提高診斷準確度。同時，這將在病理學、放射學等領域緩解專家短缺問題。比如，英特爾與加州大學舊金山分校 (UCSF) 合作開展了一個項目，利用人工智能加快心理創傷患者的超聲波影像分析。

充分釋放數據的潛力，為醫療行業帶來創新變革，英特爾在行動。