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数据和数据可视化在当今世界无处不在，这让我想知道数据可视化如何影响医疗应用以及它们在患者诊断中的作用是什么？毫无疑问，患者相信他们的健康取决于医疗保健专业人员的标准和决定，但医生、护士、从业者和其他医疗保健专业人员的判断和决定是基于什么？

经验因素确实推动了医疗决策，但在谈论复杂的医疗诊断时，医疗保健专业人员需要根据来自不同来源的准确信息做出决策和判断，例如由不断参与工作的专家（例如医疗技术人员）进行的实验室分析包括医学观察、样本、数据、检测结果、研究等。

对于在卫生部门工作并每年治疗数百名患者的专业人员来说，信任可靠和准确的数据是关键，但数据可视化如何影响医疗部门？

一、为什么数据可视化在医疗技术和医疗保健中很重要？

我们都看过至少一个流行的电视节目或电影，它展示了一个监控患者心率的医疗应用程序示例，如下所示：

因此，即使对于非医学读者来说，获得心跳可视化的想法也变得更加直观。但是，如果您必须改为可视化（样本）数据集，会发生什么？让我们看一下电子表格中包含的心率示例数据集：

上图是一个包含数百个数据点的示例数据集，即使对于医疗专业人员来说，肉眼也很难理解。在那种情况下，医疗保健中如何使用数据可视化？数据可视化有助于转换和可视化显示医学数据点的过程，从而简化复杂和大型数据集的分析并将其综合为更易于处理、可视化和理解的可视化。

话虽如此，数据可视化和医疗保健成像为非技术读者提供了另一种理解数据的方式。如今，帮助用户追踪基本医疗信息的医疗应用更加普遍，可以在人们的智能手机和智能手表上找到。

因此，用户在他们的智能设备上可视化电子表格并没有用，而是将复杂的数据转换为更简单的可视化。有了这个概念，就更容易理解为什么医学可视化在医疗领域发挥着关键作用。

根据 Statista 的数据，2013 年产生的医疗保健数据量为 153 艾字节（其中 1 艾字节相当于 10 亿千兆字节），到 2020 年底，它已经增加到 2,314 艾字节的巨大数量。

随着针对组织和个人的更多医疗监测应用的发展呈上升趋势，未来几年需要可视化、分析和探索的数据量确实会继续快速增长。

医疗数据的持续增长是医疗机构努力提供更好、更个性化的以患者为中心的医疗服务的关键驱动力。因此，数据分析、大数据和数据可视化正在成为医疗保健领域的重要主题，有助于预防和预测疾病。

数据分析为健康专家提供了一个巨大的机会，可以根据历史信息做出数据驱动的决策，这些信息后来呈现在采用最先进数据可视化技术的最先进的应用程序中。

二、预估和预测医学可视化

虽然未来无法预测，但医疗技术中的某些数据分析分支存在于医疗保健领域，以传达不同的分析，帮助专业人员处理过去和未来的诊断。描述性分析就是这种情况，它研究历史数据的性能及其在问题中的行为和相关性，例如在诊断中。

诊断分析旨在了解某些疾病发生的原因并解释其根本原因，而预测分析旨在预测和预测未来的诊断和疾病，因此可以作为一种预防方法。 最后，规范性分析旨在测试多种情景以在卫生专业人员做出最终决定之前预测结果。

数据可视化等数据相关学科的重要性不仅在于健康监测，还有助于医疗专业人员提前了解未来可能出现的疾病，并解释过去疾病和有害状况的触发因素。

这是一个涉及数千个数据点的颅骨 3D 体积渲染可视化示例，通常用于解剖学、创伤学、植入物设计、颅面重建或手术分析和规划等领域的研究。

下图是用于医学成像和可视化的 3D 体积渲染头骨示例：

三、什么是医疗数据可视化？

如前所述，医疗保健部门的数据量正在稳步增加，更多的医疗专业人员在试图理解患者的健康信息时继续遇到困难。

在不同的数据领域中，数据可视化专门将复杂的医疗保健数据和分析转换为可视化格式，帮助医疗决策专业人员为患者制定诊断和治疗方案，从而提供有效的医疗服务。

高质量的可视化已被确定为改善卫生专业人员执行决策过程和识别患者健康趋势以了解未来状况（预测分析）和疾病的关键。 LightningChart.NET便足以胜任这份工作。

从技术上讲，医学数据可视化是指在查看和观察数据时提高效率和准确性，例如在可视化器官、骨骼元素或疾病过程时。因此，医学或高级数据可视化的过程有助于合并来自多个来源的信息，否则这些信息将独立存在且无法关联。

研究人员 Jonathan Wanderer、Jesse Ehrenfeld 和 Soojin Park 就是一个很好的例子，他们说：“用于评估肾损伤的可视化可以合并来自尿液、尿液电解质、血清肌酐和血压等来源的多个数据，使医生能够快速审查和预测肾脏正常功能的变化。”

这种可视化以后可用于了解和探索疾病，与其他医学专家讨论病情，并将诊断结果呈现给患者家属。

四、医疗保健中的数据分析和数据可视化应用

几乎所有医疗保健和医学领域都可以应用数据分析，包括数据可视化。今天，现代医学不断使用数据来提供以患者为中心的方法和更加个性化的医疗保健服务。此外，健康 IT 中的数据可视化正在推动专业人士制定更好的决策流程。

一些医学领域已经得到改进，并受益于 3D 模型，例如 X 射线、MRI 或3D 体积渲染。高性能可视化用于医疗保健中最苛刻的应用程序（如果不是全部），例如远程手术、监测、手术计划或基因组分析。

分子分析

在分子分析中，组学数据是指来自分子领域的数据源，使用数据的目的是了解疾病如何发展以及如何改进医疗诊断。

在该领域中使用的常见可视化是所谓的N 体模拟，它模拟环境中粒子的行为，例如人体系统。

基因组学

基因组学是指研究基因及其功能，这是研究人员和医学专家研究某些疾病的预防和治疗的关键。可视化数据是观察和分析大型数据集中存在的相关性和趋势的关键，否则这些数据集分析起来会更加复杂。

医疗器械开发

数据可视化在医疗设备中普遍且广泛采用，例如心律监测、心血管设备、糖尿病监测和预防等。

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