醫療大數據面臨的問題研究

『壹』 大數據在醫療行業的應用面臨的挑戰有哪些方面

1、數據質量
目前醫療數據的來源主要為醫療機構(例如、醫學葯學實驗室、醫療版康復中心等)和互聯網。權採集的數據范 圍廣、維度高、類型種類繁多且不針對 特定的問題。
2、不確定性的度量問題
目前比較成熟且進入實用階段的大數 據模型多數都是面向葯廠和保險公司的。美國的醫療大數據應用中，面向醫生和患 者業務通常較難，很難找到合適的切入點。面向企業的業務相對容易，尤其是針對保 險公司和葯廠，而則相對難一些。由於大數據模型精度有限，在安全性要求極 高的和醫生中其實用價值非常有限，例如，一個95%准確度的模型對醫生來說可能仍然不夠精確，因為醫生在決策時是針對患者個體的，而不是基於統計意義的。
另外，統計學習模型的可解釋性也較差，往往只有統計學家和計算機科學家才能精確完整地解釋模型，而對於模型真正的使用者如醫生和政府官員等存在巨大的障礙。

『貳』 醫療大數據的分析和挖掘發展現狀如何未來會有什麼樣的應用前景

我國大數據產業市場空間廣闊，預計到2020年將會達到500億元，而在健康醫療領域，專大數據將會顯示屬出更大的商業價值。參考前瞻《全球健康醫療大數據行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，近年來我國健康醫療領域已經基本上融合了信息技術，目前擁有了涵蓋90餘萬家醫療機構的信息庫，輻射到了疾病報告與健康監測等各個領域。
目前全國超過20%的醫院都擁有病人、電子病歷為核心的一體化管理系統。目前健康醫療領域的數據匯總越來越完善，診療數據、新農合數據等等。隨著醫療改革的不斷推進，信息系統的廣泛使用，健康醫療數據急劇擴容，各種影響數據、檢查結果數據、病歷數據將會為我國健康醫療事業的完善發揮重要作用。
目前對於健康醫療大數據行業來說，最為緊缺的還是對數據的高效分析能力，信息技術專家與醫療專業人士如何進行這種跨學科的合作，也是健康醫療大數據面臨的最大難題。

『叄』 四、醫療大數據目前所採取相關技術的調研和分析及優缺點

摘要 大數據的分析和挖掘在醫療領域的應用包含很多的方向，比如臨床操作的比較效果研究、臨床決策支持系統、醫療數據透明度、遠程病人監控、對病人檔案的先進分析；臨床試驗數據分析、個性化治療、疾病模式的分析等；還有患者臨床記錄和醫療保險數據集等。

『肆』 為什麼醫療大數據的落實這么難

醫療大數據來的落實難主要有源這幾點：
1、數據獲取難度大；
2、著數據關聯度低；
3、數據記錄不完整；
4、數據利用率低等問題。
而造成這些問題的主要原因是醫療信息系統建設早，缺乏整體規劃，數據統計有多個系統來源，導致數據統計口徑不一，管理措施難以落實，難以形成對臨床知識的管理和積累決策分析支持不得力，業務應用壓力過大。

『伍』 每日思考|醫療大數據面臨的挑戰有哪些

【導讀】醫療保健中大數據分析的妨礙已逾越了可能性。醫療保健中的大數據具有其本身的特徵，包含異構性，不足性，及時性和持久性，匿名性和管理性。為了促進與健康相關的科學，這些功能給數據存儲，挖掘和同享帶來了許多挑戰。那麼思考一下醫療大數據面臨的挑戰有哪些呢?

因為缺少有效的數據管理程序，捕獲數據是醫療保健組織的最大妨礙之一。為了更有效地運用數據，數據有必要干凈，准確，格式正確，以便可以在各種醫療保健系統中運用。

現在，大多數患者記載都保存在集中式資料庫中，以便快速，輕松地進行拜訪，但真實的問題出在何時需要與外部醫療保健專業人員同享此信息。

關於大多數醫療保健提供者來說，數據安全性是常常被黑客入侵和違背安全性行為的頭號問題，需要繼續對其進行處理。

在處理重要的高度敏感數據乃至患者數據時，醫療保健行業有必要十分慎重。泄漏細節不只會使醫療保健公司支付昂揚的價值，並且未經事前授權而發表這些信息也是不道德的。

雖然數據剖析帶來了很多優點，但醫療保健組織需要保證正確運用其數據。要注意的關鍵項是為相關工作人員提供拜訪數據的資源，以使他們可以獨立做出數據驅動的決議計劃，並保證所獲取的數據盡可能實時。大數據和數據剖析十分有效。它只需要具有在控制輪後面如何運用它的經歷的人。

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『陸』 大數據醫療行業的現狀是什麼

【導讀】除了互聯網公司是大數據的早期採用者外，大數據在醫療行業的應用一直在進行。它都是孤立的數據，不能大規模應用。那麼，醫療行業的大數據現狀如何呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

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。

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『柒』 醫療大數據關聯分析有哪些研究

以患者個人生命來全周期、個人源疾病全周期、醫療衛生服務、醫葯供應鏈所產生的大數據源為主，以支持個人、醫療衛生服務機構、醫葯生產經營企業、醫療衛生管理機構、醫療保險機構、公共衛生服務機構、醫葯監管機構等的業務大數據應用

『捌』 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。

『玖』 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。