生物帮有效提供医疗服务是社会不可或缺的。随着时间的流逝，医疗保健行业开始采用现代技术以保持其服务质量。毫不奇怪，这导致了大量的患者数据。但是，不仅需要存储数据的患者，而且还需要存储数据。医生，医师，临床人员，甚至是智能可穿戴设备，都为所谓的“医疗大数据”做出了贡献。
大数据分析(BDA)涉及使用特殊的设计体系结构来管理，存储和分析复杂数据，是医疗保健中的重要工具。但是，由于失败率高，资源密集型过程，而且最重要的是，缺乏帮助从业者的明确指南，因此很难实施。
在IEEE / CAA自动化学报(20卷，第1期，2021年1月)上发表的最新研究中，来自巴基斯坦和澳大利亚的研究人员解决了这一问题，为成功地在医疗保健领域实施BDA提供了路线图。他们提出了一种标准架构，有望解决目前与BDA相关的所有挑战。巴基斯坦工商管理学院(IBA)的塔里格·马哈茂德(Tariq Mahmood)教授为这项研究提供了动机：“实际上，医疗保健分析已经使用了二十多年，但尚未满足医疗保健大数据的需求。在我们的研究中研究中，我们提出了一种有可能在未来5年内解决大量医疗保健分析问题的体系结构。”
过去，研究人员试图总结有关BDA应用以改善患者医疗保健的研究工作。理想的情况是，通过对已发表的学术研究论文进行系统和标准化的审查来完成摘要。在本研究中，该团队通过五项不同的活动进行了审查，将这种方法提升到了一个新的水平：1)专注于所有大数据技术的使用; 2)确定先前研究中提到的所有局限性和挑战; 3)提出建议一个新颖的，最新的设计架构，称为“ Med-BDA”，以解决这些挑战; 4)确定在医疗领域成功实施的策略; 5)将其工作与所有先前发表的研究进行比较。
新的Med-BDA体系结构使用“ Apache Spark技术”不仅可以实时分析数据，还可以分析非实时数据以及社交网络数据，以了解治疗过程的瓶颈并针对例如-患者费用估算和预期死亡率。医生可以使用这些预测来实时预测患者的病情，并为他们提供更好，有效的治疗方法。此外，通过将他们的工作与精选论文进行比较，研究人员证实了他们的Med-BDA体系结构是独特的，以前没有提出过类似的策略。
