醫療和大數據

㈠ 醫療大數據是什麼

就是醫療行業積累的大數據問題，
比如看診歷史最豐富了，如何從過往歷史里分析出最好的治療方案
如何從已有的成功案例里找到現在最近似的治療手段等等

㈡ 大數據和醫療領域有哪些聯系

1. 電子病歷來

到目前為止自，大數據最強大的應用就是電子醫療記錄的收集。

2. 實時的健康狀況告警

醫療業的另一個創新是 可穿戴設備 的應用，這些設備能夠實時匯報病人的健康狀況。

大數據除了為個體患者提供實時信息以外，這些信息的收集也能被用於分析某個群體的健康狀況，並根據地理位置、人口或社會經濟水平的不同用於醫療研究。最後在這些前期研究的基礎上制定並調整疾病的預防與治療方案。

3. 根據患者需求預測，安排醫護人員「陣容」

醫療資源的按需調配能夠極大地降低醫療成本，在大數據幫助一些「試點」單位實現了這一構想。在法國巴黎，有四家醫院通過多個來源的數據預測每家醫院每天和每小時的患者數量。

㈢ 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

㈣ 大數據醫療行業的現狀是什麼

大數據醫療行業的現狀如何?除了互聯網公司是大數據的早期採用者之外，醫療保健行業也是最早推動大數據分析的傳統行業之一。醫療行業有大量的病例、病理報告、治療計劃、葯物報告等。如果這些大數據能夠被整理和應用，將會對醫生和病人有很大的幫助。我們所面臨的細菌、病毒和腫瘤細胞的數量和類型都在進化。在疾病的發現和診斷中，疾病的診斷和治療是最困難的。

未來，藉助大數據平台，我們可以收集不同的病例和治療方案，以及患者的基本特徵，建立基於疾病特徵的資料庫。如果未來的基因技術成熟，可以根據患者的基因序列特徵進行分類，建立醫療行業的患者分類資料庫。在對患者進行診斷時，醫生可以查閱患者的疾病特徵、實驗室報告和檢測報告，查閱疾病資料庫，幫助患者進行快速診斷，明確疾病定位。

大數據醫療行業的現狀如何?大數據在醫療行業的應用一直在進行，但大數據尚未開放。這是孤立的數據，沒有辦法放大。未來，這些大數據應該統一收集，整合成統一的大數據平台，造福人類健康。政府和衛生保健是這一趨勢的重要推動因素。

大數據醫療行業的現狀如何？大數據工程師最看重這個，除了互聯網公司是大數據的早期採用者之外，大數據在醫療行業的應用一直在進行，它都是孤立的數據，沒有辦法進行大規模應用，你能處理好嗎?如果您還擔心自己入門不順利，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈤ 醫療大數據五大應用透視

醫療大數據五大應用透視
醫療行業是較早運用大數據分析的傳統行業之一。其中，五大醫療服務領域包括臨床業務、網路平台、公眾健康管理、遠程病人監控、新葯開發等，對大數據運用的深度和廣度都走在了前面。大數據分析大幅度提高了醫療效果和用戶滿意度。
臨床記錄和醫保大數據
匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集並進行高級分析，將提高醫療支付方、醫療服務提供方和醫葯企業的決策能力。比如，對醫葯企業來說，他們不僅可以生產出具有更佳療效的葯品，而且能保證葯品適銷對路。臨床記錄和醫療保險數據集的市場剛剛開始發展，擴張的速度將取決於醫療保健行業完成EMR和循證醫學發展的速度。
世界各地的很多醫療機構（如英國的NICE、德國IQWIG、加拿大普通葯品檢查機構等）已經開始了CER項目並取得了初步成功。2009年，美國通過的復甦與再投資法案，就是向這個方向邁出的第一步。在這一法案下，設立的比較效果研究聯邦協調委員會協調整個聯邦政府的比較效果的研究，並對4億美元投入資金進行分配。這一投入想要獲得成功，還有大量潛在問題需要解決。比如臨床數據和保險數據的一致性問題，當前在缺少EHR（電子健康檔案）標准和互操作性的前提下，大范圍倉促部署EHR可能造成不同數據集難以整合。再如病人隱私問題，想在保護病人隱私的前提下提供足夠詳細的數據以保證分析結果的有效性不是一件容易的事。還有一些體制問題，比如目前美國法律禁止醫療保險機構和醫療補助服務中心（Centers for Medicare and Medicaid Services）（醫療服務支付方）使用成本/效益比例來制定報銷決策，因此，即便他們通過大數據分析找到更好的方法也很難落實。
網路平台和社區
另一個潛在的大數據啟動的商業模型是網路平台和大數據，這些平台已經產生了大量有價值的數據。比如PatientsLikeMe.com網站，病人可以在這個網站上分享治療經驗；Sermo.com網站，醫生可以在這個網站上分享醫療見解；Participatorymedicine.org網站，這家非營利性組織運營的網站鼓勵病人積極進行治療。這些平台可以成為寶貴的數據來源。例如，Sermo.com向醫葯公司收費，允許他們訪問會員信息和網上互動信息。
公眾健康
大數據的使用可以改善公眾健康監控。公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。這將帶來很多好處，包括醫療索賠支出減少、傳染病感染率降低，衛生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過提供准確和及時的公眾健康咨詢可以大幅提高公眾健康風險意識，降低傳染病感染風險。所有這些都將幫助人們創造更好的生活。
遠程病人監控
從對慢性病人的遠程監控系統收集數據，並將分析結果反饋給監控設備（查看病人是否正在遵從醫囑），從而確定今後的用葯和治療方案。
2010年，美國有1.5億慢性病如糖尿病、充血性心臟衰竭、高血壓患者，他們的醫療費用佔到了醫療衛生系統醫療成本的80%。遠程病人監護系統對治療慢性病患者是非常有用的。遠程病人監護系統包括家用心臟監測設備、血糖儀乃至晶元葯片。晶元葯片被患者攝入後，實時傳送數據到電子病歷資料庫。舉個例子，遠程監控可以提醒醫生對充血性心臟衰竭病人採取及時治療措施，防止緊急狀況發生，因為充血性心臟衰竭的標志之一是由於保水產生的體重增加現象，這可以通過遠程監控實現預防。更多的好處是，通過對遠程監控系統產生的數據分析，可以減少病人住院時間，減少急診量，實現提高家庭護理比例和門診醫生預約量的目標。
新葯開發
醫療產品公司可以利用大數據提高研發效率。拿美國為例，這將創造每年超過1000億美元的價值。
醫葯公司在新葯物的研發階段，可以通過數據建模和分析，確定最有效率的投入產出比，從而配備最佳資源組合。模型基於葯物臨床試驗階段之前的數據集及早期臨床階段的數據集，盡可能及時地預測臨床結果。評價因素包括產品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗結果。通過預測建模可以降低醫葯產品公司的研發成本，在通過數據建模和分析預測葯物臨床結果後，可以暫緩研究次優的葯物，或者停止在次優葯物上的昂貴的臨床試驗。
除了研發成本，醫葯公司還可以更快地得到回報。通過數據建模和分析，醫葯公司可以將葯物更快推向市場，生產更有針對性的葯物，有更高潛在市場回報和治療成功率的葯物。原來一般新葯從研發到推向市場的時間大約為13年，使用預測模型可以幫助醫葯企業提早3～5年將新葯推向市場。

㈥ 醫療大數據有什麼作用

醫療大數據，就是通過醫療的大數據進行數據分析，可以進行醫療方面的比較和研究。
通全面析病特徵數據療效數據比較種干預措施效性找針特定病佳治療途徑。

㈦ 大數據醫療行業的痛點有哪些

一、數據安全

醫療數據涉及個人數據隱私方面的問題，因此要特別注意個人數據隱私保護，中國《網路安全法》規定“網路運營者不得泄露、篡改、毀損其收集的個人信息;未經被收集者同意，不得向他人提供個人信息。但是經過處理無法識別特定個人且不能復原的除外”

雖然AI醫療公司在使用數據時要進行數據的無法識別特定個人處理，這在一定程度上能夠幫助AI醫療公司規避數據安全問題，但仍舊無法完全避免數據安全問題的產生。

二、數據開放受限

中國的醫療數據開放程度有限，主要體現兩個方面：一是境內與境外的流通限制，二是醫院與醫院或醫院與公司之間流通的限制。

境內與境外的限制其實很簡單，這個各個國家都有相關規定，而且有的國家規定的更加嚴格，比如美國和歐洲。在醫院與醫院的流通限制方面，我國大部分的醫院數據都是獨立存在的，流通起來相對困難，更談不上共享和數據交叉應用及數據變現。

三、數據標准差異

我國人口眾多，醫療數據豐富，但”數據大“不等於 “大數據“，臨床數據不夠統一和規范，不同地區、不同醫院之間的數據沒有建立起聯系，也沒有統一的標准，因此價值也得不到體現。

四、倫理爭議

盡管AI在醫療行業取得了令人矚目的進展，但不可否認的是，AI的應用依然存在一系列的倫理問題，比如：AI造成了個人信息泄露，導致醫療事故，責任方是誰?AI的使用造成了醫療人員的失業，引發醫療產業結構的轉型，社會應該如何應對?諸如此類的問題很多，都需要行業從業者去面對和解決。

五、數據成本高

所有基於AI的醫療技術，都是以”數據“為基礎的，目前AI醫療公司獲得數據的渠道分為三種：第一，與醫院合作科研項目;第二，從公開數據集下載數據;第三，購買數據。

總體來說，獲取數據的成本主要在數據獲取和數據標註上，而隨著模型訓練的逐步深入，數據吞吐量可能會是幾何級數增長，代價也會水漲船高，這無形中為實現大數據醫療增加了負擔。

關於大數據醫療行業的發展痛點的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈧ 大數據能給醫療帶來哪些改變

如今，互聯網和信息技術已經普遍覆蓋大型公立醫院。

這么多醫療大數據的領域可以幫助我們做什麼？

●大數據的應用增強了預測流行病
●為醫院、醫療系統和醫療辦公提高效益
●減少資源浪費
●數據能提高人們對醫療的全面認識
●海量數據可以幫助研究者准確真實反應臨床真實數據
●私人訂制個性化醫療，大數據收集個人病史家族病史的整理和預測，對於治療方案進行個性化針對治療。

最終我們能用大數據得到什麼？幫助國家的公共衛生系統更多地參與到大數據應用中，來提高社會的整體健康水平。這才是我們所追求的全民醫療的最高意義。

㈨ 醫療大數據的主要來源有哪些

醫療大數據主要來自醫療機構，大家平時去看病、體檢都會有醫療數據的產生，大量的數據匯集到一起就成了大數據。