數據和數據可視化在當今世界無處不在，這讓我想知道數據可視化如何影響醫療應用以及它們在患者診斷中的作用是什么？毫無疑問，患者相信他們的健康取決于醫療保健專業人員的標準和決定，但醫生、護士、從業者和其他醫療保健專業人員的判斷和決定是基于什么？

經驗因素確實推動了醫療決策，但在談論復雜的醫療診斷時，醫療保健專業人員需要根據來自不同來源的準確信息做出決策和判斷，例如由不斷參與工作的專家（例如醫療技術人員）進行的實驗室分析包括醫學觀察、樣本、數據、檢測結果、研究等。

對于在衛生部門工作并每年治療數百名患者的專業人員來說，信任可靠和準確的數據是關鍵，但數據可視化如何影響醫療部門？

一、為什么數據可視化在醫療技術和醫療保健中很重要？

我們都看過至少一個流行的電視節目或電影，它展示了一個監控患者心率的醫療應用程序示例，如下所示：

因此，即使對于非醫學讀者來說，獲得心跳可視化的想法也變得更加直觀。但是，如果您必須改為可視化（樣本）數據集，會發生什么？讓我們看一下電子表格中包含的心率示例數據集：

上圖是一個包含數百個數據點的示例數據集，即使對于醫療專業人員來說，肉眼也很難理解。在那種情況下，醫療保健中如何使用數據可視化？數據可視化有助于轉換和可視化顯示醫學數據點的過程，從而簡化復雜和大型數據集的分析并將其綜合為更易于處理、可視化和理解的可視化。

話雖如此，數據可視化和醫療保健成像為非技術讀者提供了另一種理解數據的方式。如今，幫助用戶追蹤基本醫療信息的醫療應用更加普遍，可以在人們的智能手機和智能手表上找到。

因此，用戶在他們的智能設備上可視化電子表格并沒有用，而是將復雜的數據轉換為更簡單的可視化。有了這個概念，就更容易理解為什么醫學可視化在醫療領域發揮著關鍵作用。

根據 Statista 的數據，2013 年產生的醫療保健數據量為 153 艾字節（其中 1 艾字節相當于 10 億千兆字節），到 2020 年底，它已經增加到 2,314 艾字節的巨大數量。

 隨著針對組織和個人的更多醫療監測應用的發展呈上升趨勢，未來幾年需要可視化、分析和探索的數據量確實會繼續快速增長。

醫療數據的持續增長是醫療機構努力提供更好、更個性化的以患者為中心的醫療服務的關鍵驅動力。因此，數據分析、大數據和數據可視化正在成為醫療保健領域的重要主題，有助于預防和預測疾病。

數據分析為健康專家提供了一個巨大的機會，可以根據歷史信息做出數據驅動的決策，這些信息后來呈現在采用最先進數據可視化技術的最先進的應用程序中。

二、預估和預測醫學可視化

雖然未來無法預測，但醫療技術中的某些數據分析分支存在于醫療保健領域，以傳達不同的分析，幫助專業人員處理過去和未來的診斷。描述性分析就是這種情況，它研究歷史數據的性能及其在問題中的行為和相關性，例如在診斷中。

診斷分析旨在了解某些疾病發生的原因并解釋其根本原因，而預測分析旨在預測和預測未來的診斷和疾病，因此可以作為一種預防方法。 最后，規范性分析旨在測試多種情景以在衛生專業人員做出最終決定之前預測結果。

數據可視化等數據相關學科的重要性不僅在于健康監測，還有助于醫療專業人員提前了解未來可能出現的疾病，并解釋過去疾病和有害狀況的觸發因素。

這是一個涉及數千個數據點的顱骨 3D 體積渲染可視化示例，通常用于解剖學、創傷學、植入物設計、顱面重建或手術分析和規劃等領域的研究。

下圖是用于醫學成像和可視化的 3D 體積渲染頭骨示例：

三、什么是醫療數據可視化？

如前所述，醫療保健部門的數據量正在穩步增加，更多的醫療專業人員在試圖理解患者的健康信息時繼續遇到困難。

在不同的數據領域中，數據可視化專門將復雜的醫療保健數據和分析轉換為可視化格式，幫助醫療決策專業人員為患者制定診斷和治療方案，從而提供有效的醫療服務。

高質量的可視化已被確定為改善衛生專業人員執行決策過程和識別患者健康趨勢以了解未來狀況（預測分析）和疾病的關鍵。 LightningChart.NET便足以勝任這份工作。

從技術上講，醫學數據可視化是指在查看和觀察數據時提高效率和準確性，例如在可視化器官、骨骼元素或疾病過程時。因此，醫學或高級數據可視化的過程有助于合并來自多個來源的信息，否則這些信息將獨立存在且無法關聯。

研究人員 Jonathan Wanderer、Jesse Ehrenfeld 和 Soojin Park 就是一個很好的例子，他們說：“用于評估腎損傷的可視化可以合并來自尿液、尿液電解質、血清肌酐和血壓等來源的多個數據，使醫生能夠快速審查和預測腎臟正常功能的變化。”

這種可視化以后可用于了解和探索疾病，與其他醫學專家討論病情，并將診斷結果呈現給患者家屬。

四、醫療保健中的數據分析和數據可視化應用

幾乎所有醫療保健和醫學領域都可以應用數據分析，包括數據可視化。今天，現代醫學不斷使用數據來提供以患者為中心的方法和更加個性化的醫療保健服務。此外，健康 IT 中的數據可視化正在推動專業人士制定更好的決策流程。

一些醫學領域已經得到改進，并受益于 3D 模型，例如 X 射線、MRI 或3D 體積渲染。高性能可視化用于醫療保健中最苛刻的應用程序（如果不是全部），例如遠程手術、監測、手術計劃或基因組分析。

分子分析

在分子分析中，組學數據是指來自分子領域的數據源，使用數據的目的是了解疾病如何發展以及如何改進醫療診斷。

在該領域中使用的常見可視化是所謂的N 體模擬，它模擬環境中粒子的行為，例如人體系統。

基因組學

基因組學是指研究基因及其功能，這是研究人員和醫學專家研究某些疾病的預防和治療的關鍵?？梢暬瘮祿怯^察和分析大型數據集中存在的相關性和趨勢的關鍵，否則這些數據集分析起來會更加復雜。

醫療器械開發

數據可視化在醫療設備中普遍且廣泛采用，例如心律監測、心血管設備、糖尿病監測和預防等。

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