資料與醫療保健：加快病人照護/交付成果
資料如何推動產業發展
資料推動醫療保健和研究
結合尖端研究和資料分析，科技發展在醫療保健領域創造了新的機會。為滿足需求並快速交付高品質的病人照護成果，當今的臨床工作負載對儲存基礎架構提出了更高要求。除了快速存取臨床應用程式、資料庫和 EHR/EMR，系統必須還能夠交付報告、處理客戶帳單和以接近即時的速度進行答覆，並加快影像和測試結果存取以實現病患快速評估。
實現了基因、臨床或行為資料與高階治療資訊與研究的關聯，不僅有助於向病人傳送精確的診斷和評估結果給予用藥指導，同時也能識別未來的風險因素和疾病。
2023 年將達到 95 億美元
到 2023 年，全球醫療保健巨量資料分析市場市值預期將達到 95 億美元1
2021 年將達到 1368 億美元
到 2021 年，全球物聯網醫療保健市場市值預期將達到 1368 億美元 (2015 年到 2021 年，CAGR 為 12.5%)2
2021 年將達到 66 億美元
到 2021 年，全球 AI 醫療保健市場市值預期將達到 66 億美元 (2015 年到 2021 年，增長率 40%)3
曾經受限於紙製和影像紀錄的病人資料現在都可以數位化。這意味著強大的資料庫系統和虛擬化 IT 環境變成常規。融入 BYOD、平板電腦、可穿戴式裝置、遠距醫療、保健網路合作、人工智慧和分析後，IT 取得成功指日可待。
來源：Western Digital 資料中心系統副總裁 Narayan Venkat
加速發現未來疾病並治療
醫療保健與研究透過資料加速病人照護和交付成果
新的創新技術增加了顯微鏡學影像的清晰度和解析度，使影像大小持續增長。這意味著更多的生物影像需要集中儲存，這不僅是為了加速治療、評估和診斷，也是為了從這些巨量資料中進行學習。醫療保健與研究組織正在結合邊緣與核心的儲存技術，大力投資打造能夠保存、存取大型生物影像文檔並正確為其建立索引的解決方案，這對未來生命科學研究和治療至關重要。
資料如何改變醫學？
驅動未來研究的同時加速病人照護
Western Digital 提供完整的邊緣到核心產品組合，讓醫療保健與研究市場要求的速度和準確性實現最佳化，從而為病人照護及未來研究助一臂之力。
基因組
基因組
實現精準醫療的全部潛力
尖端研究和生物資訊學正在將大量資料轉化為結果，這驅動了個人化醫療保健的革命。得益於成本的大幅降低，基因組排序的使用獲得顯著增長。現在，廣泛的附加資料，適合電腦演算法的深度學習，將帶來更快的分析和更準確的預報。
分析和管理大量資料已成為生命科學組織面臨的主要挑戰。現存的儲存基礎架構正被推向極限，傳統的架構已明顯無法跟上節奏。
10 億
人
的基因組序列將於 2025 年測定4
醫療保健與生命科學值得信賴的合作夥伴
從附接 PCIe 的 NVMe SSD (幫助生物資訊學提速)，到雲端物件系統 (聚集和保護大量生命科學資料)，我們提供動態範圍的解決方案。
突破基因組分析的瓶頸
生命科學研究與開發的快速進步讓基於人類基因組成提供醫學診斷和治療成為可能。
生技影像
生物成像
簡化研究和機器學習管道分析
影像是生命科學中對分子、細胞和組織進行分析時所採用的主要手段。在這個領域，資料的產生速度超過任何其他領域，使得計算和儲存需求超出了傳統架構可支援的範圍。單台現代顯微鏡每天會產生 5 至 10 TB 的資料，而且大多數實驗室會同時使用多台顯微鏡。
儲存挑戰不僅在於高攝取率，還在於必須支援運算叢集使用資料來進行近乎即時的分析。目前，科學研究組織期望能夠透過人工智慧來永久儲存資料。他們希望擁有私人或混合雲端來有效率地儲存 PB 級資料並供全球的合作者安全存取。
喚醒您的資料
雲端物件系統的可擴充性和耐久性可支援研究組織長期保留資料以及與合作者輕鬆共用資料。
醫療保健與研究 – 生物成像
有關生物成像的詳細資訊，請使用下面的連結傳送一則訊息。
壓縮臨床試驗與研究時間表
壓縮臨床試驗與研究時間表
揭開改革病人照護的見解
有時候，能否節省進行確認所需的時間，或是能否排除調查結果與診斷健康憂慮，意味著生死之別。對於患有罕見或無法治癒疾病的人而言，臨床試驗和研究對於積極的病人治療結果是非常重要的。透過機器學習和深度分析可加速完成試驗和研究，從而推動取得必要的醫學突破、揭開快速見解、改革病人照護並最終拯救生命。
高達 60%
在 14 次檢測過後，針對男性進行的多模式癌症篩檢
誤診的累積風險率5
高達 28%
在 14 次檢測過後，由於誤診篩檢
給男性帶來不必要程序的可能性6
Ultrastar 混合儲存伺服器：更快獲取研究見解
透過 Ultrastar 混合儲存伺服器，您可以提高臨床應用效能，並讓研究更加快速有效。外型極致緊湊，可以在支援工作負載所需的效能和容量間靈活地取得平衡。
醫療保健與研究解決方案 – 壓縮臨床試驗與研究時間表
有關壓縮臨床試驗與研究時間表的詳細資訊，請使用下面的連結傳送一則訊息。
生命科學專家認可
基因組醫學嘗試利用病人的基因組訊息，為診斷或治療決策制定具有個人特色的策略。巨量資料分析揭示了隱藏的特徵、未知的相關性和通過檢視大規模的大量資料集獲取的其他見解。雖然在大型資料基礎架構上集成和控制不同的基因組資料和全面的電子健康紀錄 (EHRs) 是具有挑戰性的，但是這也同時提供了一個可行的機會，可以開發一種有效率的有效果的方法來識別臨床可處理的遺傳變異，以進行有個人特色的診斷和治療。
來源：Big Data Analytics for Genomic Medicine (基因組醫學大數據分析)，Karen Y. He、Dongliang Ge 和 Max M. He (國際分子科學雜誌，2017 年 2 月 18 日) Licensee MDPI，瑞士，巴塞爾。本文章是在創意公共歸屬 (CC BY) 許可的條款和條件下發布的一篇開放存取文章 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。
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公開事項
1. 來源：Healthcare Big Data Analytics Market 2023 Top 10+ Players Size and Shares with Cognizant, Dell, Epic System Corporation, Philips and Siemens (2023 年醫療保健大數據分析市場前十位參與者規模與份額 [Cognizant、Dell、Epic System Corporation、Philips 和 Siemens ] )，新聞稿，Market Research Future (路透社，2018 年 4 月 25 日)，https://www.reuters.com/brandfeatures/venture-capital/article?id=34893 2. 來源：Internet of Things (IoT) Healthcare Market is Expected to Reach $136.8 Billion Worldwide, by 2021 (到 2011 年，全球物聯網醫療保健市場預期將達到 1368 億)，Allied Market Research (PRNewswire，2016 年 4 月 12 日)，https://www.prnewswire.com/news-releases/internet-of-things-iot-healthcare-market-is-expected-to-reach-1368-billion-worldwide-by-2021-575382551.html 3. 來源：From $600 M to $6 Billion, Artificial Intelligence Systems Poised for Dramatic Market Expansion in Healthcare (從 6 億到 60 億，人工智慧系統有望在醫療保健領域大幅擴張)，新聞稿，Frost & Sullivan，2016 年 1 月 5 日，https://ww2.frost.com/news/press-releases/600-m-6-billion-artificial-intelligence-systems-poised-dramatic-market-expansion-healthcare 4. . 來源：Sequencing the genome creates so much data we don’t know what to do with it (基因組測序創造了如此多我們不知如何處理的資料)，Robert Gebelhoff (華盛頓郵報，2015 年 7 月 7 日). 5. 來源：Cumulative Incidence of False-Positive Results in Repeated, Multimodal Cancer Screening (在重複的多模式篩檢中誤診結果的累計發生率)，Croswell JM、Kramer BS、Kreimer AR 等 (The Annals for Family Medicine，2009 年 5 月) 6. 來源：Cumulative Incidence of False-Positive Results in Repeated, Multimodal Cancer Screening (在重複的多模式篩檢中誤診結果的累計發生率)，Croswell JM、Kramer BS、Kreimer AR 等 (The Annals for Family Medicine，2009 年 5 月) 7. 來源：Progress In Interoperability: Measuring US Hospitals’ Engagement In Sharing Patient Data by A Jay Holmgren (互作業性的進展：衡量美國醫院在共用病人資料方面的參與度)，A Jay Holmgren，Vaishali Patel、Julia Adler-Milstein (Health Affairs，2017 年 10 月) 8. 來源：Allocation of Physician Time in Ambulatory Practice: A Time and Motion Study in 4 Specialties (門診醫師時間分配：4 個專業的時間和動作研究)，Christine Sinsky 博士、Lacey Colligan 博士、Ling Li 博士等，(The Annals of Internal Medicine，2016 年 10 月 5 日) 9. 來源：Tegile Intelligent Flash Arrays Picked By Michigan’s Largest Federally Qualified Health Center (密西根州最大的聯邦認可健康中心選擇 Tegile Intelligent 快閃陣列)，案例研究，2016 年 10. 來源：Half of Doctors Use Tablets for Work Reasons in September 2016 (2016 年 9 月，一半醫生因工作原因使用平板電腦)，Healthcare Client Services (Kantar Media，2016 年 10 月 17 日)
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