事实证明，大数据对医学的革命性意义不亚于显微镜和x射线等科学突破。在过去几年中，真实世界数据(RWD)提供商已经为医疗保健和生命科学组织的研究人员提供了人口规模的健康数据。通过分析大型真实世界数据集，如电子医疗记录/ EHR数据、医疗索赔数据、疾病登记等，医疗保健系统的研究人员和临床医生现在可以发现以前在小型研究中不可见的趋势。

这些基于现实世界证据的研究结果可以应用于广泛的用例，如临床研究、试验设计、医疗保健的提供、监管决策等等。潜在的好处包括从慢性疾病的早期发现和新的治疗方法到改进的医疗产品、患者的结果和医疗保健决策，有很大的乐观空间。

尽管RWD有其前景和潜在的好处，但大多数组织都难以从这些庞大的多tb数据集中提取价值。通常情况下，这是由于使用遗留工具扩展生物统计分析的挑战。另外，制药公司或医疗保健系统可能不知道如何以可重复的方式将机器学习应用于RWD分析。借助Databricks统一数据分析平台，医疗保健和生命科学公司可以克服这些问题，提供bob体育客户端下载创新的临床和研究用例。

在这本电子书中，你将学到:

• 顶级分析和机器学习用例用于真实世界的证据
• 为什么用于存储和分析临床数据的遗留架构使得大规模分析RWD成为一个挑战
• 如何在统一的环境中轻松、可重复地扩展分析并将机器学习应用于RWD
• 为什么流行的开源技术(如Apache Spark、Delta Lake和MLflow)是简化RWD端到端分析的关键
• 作为一家领先的医疗保健IT公司，Livongo如何使用RWD为糖尿病患者人群提供实时健康建议

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