循证医学被认为是临床实践的指导原则。大量研究证明，循证医学实践提高了患者医疗质量，但现实情况是，在大数据时代实施循证医学进行医疗决策往往在实践中失败。现有大量的和越来越多的科学证据使得医生或医疗机构几乎不可能跟上他们所在领域的最新试验和研究。美国国立卫生研究院的报告说，只有20%的临床医疗实践是循证的。
大数据分析和机器学习的最新发展可以通过提供一种有效的、针对循证医学的技术方法来强化和提升循证医学实践。通过对人群健康趋势的模式识别和临床研究，人工智能（AI）可以帮助发现已知和未知；这将为医生或医疗机构提供更强大的能力来发现适用于他们的患者的科学研究。有了更好的研究数据，医生将能够为患者提供治疗效果更佳的更多选择。大数据分析与人工智能相结合，将使医生最终在当今日益增长的数据环境中实现循证的医疗实践。本文通过大数据分析、传感器和人工智能的结合，探索了颠覆循证医学和医疗服务交付方式的过程。
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