國內大數據醫療

A. 國內醫療大數據公司有哪些最好結合案例

大數據在醫療行業的應用可在以下幾個方面發揮積極作用：

（1）服務居民。居民健康指導服務系統，提供精準醫療、個性化健康保健指導，使居民能在醫院、社區及線上的服務保持連續性。例如，提供心血管、癌症、高血壓、糖尿病等慢性病干預、管理、健康預警及健康宣教（保健方案訂閱、推送）；同時減少患者住院時間，減少急診量，提高家庭護理比例和門診醫生預約量。

5、疾病模式的分析

通過分析疾病的模式和趨勢，可以幫助醫療產品企業制定戰略性的研發投資決策，幫助其優化研發重點，優化配備資源。

新的商業模式

大數據分析可以給醫療服務行業帶來新的商業模式。

匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集

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。

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，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。所有的這些都將幫助人們創造更好的生活。

B. 國內有哪些醫療大數據公司做得比較好的優勢在哪

武漢金豆數據是國來內醫保自/醫療數據增值服務一體化解決方案供應商。全國運營中心位於北京，研發中心位於武漢，在河南、河北、廣東、雲南等地共設有7家分、子公司，匯聚了140多名跨學科的醫療數據挖掘精英和1000多人的專家顧問團隊。公司在香河投建佔地50畝、建築面積80000餘平方米的醫療大數據產業園，並在深圳前海與恆大集團共同出資設立恆金健康科技有限公司。
作為國內最早開始專注醫療大數據技術與行業經驗積累的團隊之一，金豆擁有十年 的醫療數據分析和疾病編碼應用與轉換產品研發經驗，八年的醫保控費和支付方式改 革方面產品研究與開發的經驗。共積累了120多項數據分析模型和相關演算法，並對部分核心技術申請了專利。
金豆醫療數據始終密切把握中國醫療改革的脈搏。從國務院38號文件、到「十三五」規劃綱要、「健康中國2030」規劃綱要， 再到今年全國兩會政府工作報告，都明確指出推行DRG預付費制勢在必行。基於深厚的行業積淀，金豆提供一體化的解決方案。金豆是全國醫療服務價格與成本監測網路的中標建設及維護單位，並開發出了目前市場上可實現12個版本疾病診斷/操作編碼一鍵轉換的產品，實現了企業跨越式的發展。

C. 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。

D. 那家公司擁有國內最齊全醫療大資料庫

現在國內比較全面的資料庫就是中國知網cnki資料庫，醫療方面的資料庫叫中國醫院專知識倉庫CHKD。網址是chkd.cnki.net。但是屬中國知網缺失一部分中華刊，就是一部分以中華開頭的期刊，這些期刊在萬方資料庫中能查到。

E. 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。

F. 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。

G. 醫療健康大數據有哪些來源

醫療健康領域的大數據主要有四個來源：1、制葯企業/生命科學 2、臨床專決策支持及屬其他臨床應用（包括診斷相關影像信息） 3、費用報銷、利用率和欺詐監管 4、患者行為/社交網路
也就是說，不管是來自製葯企業的數據，還是來著臨床、社保或是患者的數據都可被當作醫療健康大數據的來源。

H. 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。

I. 大數據在醫療行業的應用有哪些

大數據專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用，下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大，大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業，醫療行業也不例外，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起，醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享，每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據，建立健康預測模型，通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端，實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析，並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像，例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習，訓練其對影片的診斷，最終實現輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析，預測葯物的臨床結果，可以為臨床階段的實驗結果提供參考，節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析，從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。

J. 國內哪些廠家做醫保大數據平台

大數據在醫療行業的應用可在以下幾個方面發揮積極作用：

（1）服務居民。居民健康指導服務系統，提供精準醫療、個性化健康保健指導，使居民能在醫院、社區及線上的服務保持連續性。例如，提供心血管、癌症、高血壓、糖尿病等慢性病干預、管理、健康預警及健康宣教（保健方案訂閱、推送）；同時減少患者住院時間，減少急診量，提高家庭護理比例和門診醫生預約量。

5、疾病模式的分析

通過分析疾病的模式和趨勢，可以幫助醫療產品企業制定戰略性的研發投資決策，幫助其優化研發重點，優化配備資源。新的商業模式

大數據分析可以給醫療服務行業帶來新的商業模式。

匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集

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。

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，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。所有的這些都將幫助人們創造更好的生活。