L'augmentation exponentielle des dossiers de santé numériques, des données d'imagerie médicale, des sorties de dispositifs portables et des informations génomiques a considérablement contribué à l'essor des big data dans le domaine de la santé. L'analyse des Big Data (ABD) offre des outils et des méthodologies avancés pour traiter, gérer et extraire efficacement des informations précieuses à partir de ces vastes ensembles de données complexes. Cet article examine comment l'analyse des big data améliore les systèmes de santé en augmentant la précision des diagnostics, en permettant des stratégies de traitement personnalisées, en soutenant la modélisation prédictive et en optimisant les opérations hospitalières. Grâce à l'intégration d'algorithmes d'apprentissage automatique et de techniques de fouille de données, les établissements de santé peuvent découvrir des schémas cachés, prévoir des épidémies de maladies et faciliter des décisions cliniques basées sur des preuves. De plus, les big data soutiennent la surveillance en temps réel des patients, ce qui aide à réduire les erreurs médicales et à améliorer les résultats de santé globaux. Malgré son potentiel transformateur, des défis tels que des préoccupations concernant la confidentialité des données, des problèmes d'interopérabilité et le manque de professionnels qualifiés en données continuent de freiner sa mise en œuvre généralisée. Par conséquent, cette étude met en lumière la nécessité d'adopter des cadres d'analyse de données sécurisés, évolutifs et éthiques pour faire avancer les soins de santé vers un modèle plus proactif, axé sur les données et centré sur le patient.
P et al. (Jeu,) ont étudié cette question.