睡眠模式和活动距离的数据

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您想了解数据科学如何彻底改变医疗保健吗？我们采访了Dedalus Group 的临床数据分析师Lara Cobler，以讨论这个话题并了解更多她的经验。

在开始数据分析工作之前，Lara 获得了生物和生物医学科学博士学位，并在世界各地担任医学研究员。由于她已经从事医学分析工作，因此数据是她研究中一个明显的进步。

当时，她在旧金山的大学开设了 Python 课程。这为她提供了所需的技术经验，使她能 WhatsApp 数据 够迈出下一步，并报名参加 Ubiqum 在巴塞罗那的数据分析和机器学习训练营。在Ubiqum Code Academy（一所提供基于边学边做方法的不同编码训练营的学院）和Santander Open Academy的支持下，她获得了改变职业生涯的技能。

Santander 和 Ubiqum 致力于通过Santander Open Academy Tech | 数据分析再培训 - Ubiqum Code Academy支持科学和大数据领域的最新研究。医疗保健是这些创新发展的先锋，因此像 Lara 这样的医疗保健数据专家是数据分析师面试的不二人选。

大数据可以挽救生命、降低成本，并最终改变我们看待医疗保健的方式。这里，我们概述了 Lara 在她的研究中发现的优势。

从实时数据到现实生活
当我们想到数据分析时，我们常常会想象无尽的电子表格和数字，但很少考虑实际生活中的应用。



“然而，大数据存在于所有行业，并正在推动各行各业的发展。医疗保健也不例外。”

拉拉·科布勒
例如，随着 COVID-19 危机的持续，这些工具对于管理医院入院、保障医务人员和患者的安全，甚至提供跨境支持仍然至关重要。例如， 随着印度危机的加剧，英国印度裔医生协会 一直在使用远程医疗来支持印度的同事。

政府和机构都认识到远程医疗的长期价值。远程医疗的潜力远远超出虚拟会诊，一个适当整合的电子医疗系统可以整合按需患者监测、数据、诊断和部门间通信。这有可能从根本上简化运营，更不用说减轻诊所和医院的压力了。


使用数据作为预防医学
医生已经开始使用远程医疗来监测患有慢性病的患者。可穿戴技术可以收集大量有关心率、，并为每个患者定制目标。

这种预防策略旨在发现潜在问题，并通过定期锻炼和饮食计划让患者避免住院。物联网 (IoT) 本身严重依赖大数据，正在帮助扩大这项已经很受欢迎的技术。通过可穿戴设备、应用程序和数据库整合数据，患者可以非常可靠地反映自己的健康状况，并获得改善健康状况的提示。

预测趋势和疫情
早在 2008 年，谷歌就推出了流感趋势，旨在监测 25 多个国家/地区常见流感的流行情况。谷歌专注于流感相关的搜索查询，并按活动从最小到最严重进行排名。

尽管许多人认为该项目失败了——它错过了 2013 年的一次重大流感疫情——但它是利用数据预测流行病的一次大胆尝试。扫描网络，从谷歌和百度到推特和脸书，与其他工具一起监测搜索意图对于预测疫情仍然非常有用。

测试和跟踪应用程序
在 COVID-19 疫情爆发后，人们很快意识到，阻止病毒传播的关键方法之一是追踪病毒的移动。世界各国政府都开发了所谓的测试和追踪应用程序。虽然这些应用程序不是医疗干预，但它们使用了大量数据来追踪病毒热点并向附近的人们发出警报。