事實證明，大數據對醫學的革命性意義不亞於顯微鏡和x射線等科學突破。在過去幾年中，真實世界數據(RWD)提供商已經為醫療保健和生命科學組織的研究人員提供了人口規模的健康數據。通過分析大型真實世界數據集，如電子醫療記錄/ EHR數據、醫療索賠數據、疾病登記等，醫療保健係統的研究人員和臨床醫生現在可以發現以前在小型研究中不可見的趨勢。

這些基於現實世界證據的研究結果可以應用於廣泛的用例，如臨床研究、試驗設計、醫療保健的提供、監管決策等等。潛在的好處包括從慢性疾病的早期發現和新的治療方法到改進的醫療產品、患者的結果和醫療保健決策，有很大的樂觀空間。

盡管RWD有其前景和潛在的好處，但大多數組織都難以從這些龐大的多tb數據集中提取價值。通常情況下，這是由於使用遺留工具擴展生物統計分析的挑戰。另外，製藥公司或醫療保健係統可能不知道如何以可重複的方式將機器學習應用於RWD分析。借助Databricks統一數據分析平台，醫療保健和生命科學公司可以克服這些問題，提供Beplay体育安卓版本創新的臨床和研究用例。

在這本電子書中，你將學到:

• 頂級分析和機器學習用例用於真實世界的證據
• 為什麼用於存儲和分析臨床數據的遺留架構使得大規模分析RWD成為一個挑戰
• 如何在統一的環境中輕鬆、可重複地擴展分析並將機器學習應用於RWD
• 為什麼流行的開源技術(如Apache Spark、Delta Lake和MLflow)是簡化RWD端到端分析的關鍵
• 作為一家領先的醫療保健IT公司，Livongo如何使用RWD為糖尿病患者人群提供實時健康建議

下載電子書《大規模分析真實世界證據》，了解更多信息。