Ⅰ 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。
Ⅱ 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。
Ⅲ 大數據在醫療工作中有什麼作用
實際上，除了Google之外，在其他社交媒體上發布的微博客或搜索歷史記錄的一開始，也可能是潛在疾病暴發的警告信號。有很多方法可以從社交媒體上收集帖子，包括使用那些媒體平台本身提供的公共API，通過編程自行構建搜尋器的方法，也可以不必理會任何編碼或技術技能通過使用自動網路爬蟲。
通過從微博客中過濾掉關鍵字，數據科學家可以使用LASSO演算法基於關鍵字的特徵建立預測性流感模型。另外，在疾病傳播過程中，長時間接觸病原體會增加感染機會。許多公共衛生調查表明，某些疾病可能與基因類型，生活方式，身體症狀有關。通過在潛伏期設計個性化和定製的治療方法，可以探索遺傳信息和病史記錄，以預防潛在疾病。
例如，已開發出Mayo System，用作數據科學家的數據分析平台，用於存儲和分析來自患者的歷史記錄數據，並為有需要的人定製個性化的治療計劃。通過分析身體症狀和其他歷史記錄，醫務人員可以從數據分析系統中找到匹配的診斷信息，然後有效地提出指導性的治療計劃。
關於大數據在醫療工作中有什麼作用，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。
Ⅳ 大數據安全問題及應對思路研究
大數據安全問題及應對思路研究
隨著互聯網、物聯網、雲計算等技術的快速發展，全球數據量出現爆炸式增長。與此同時，雲計算為這些海量的多樣化數據提供了存儲和運算平台，分布式計算等數據挖掘技術又使得大數據分析規律、研判趨勢的能力大大增強。在大數據不斷向各個行業滲透、深刻影響國家的政治、經濟、民生和國防的同時，其安全問題也將對個人隱私、社會穩定和國家安全帶來巨大的潛在威脅，如何應對面臨巨大挑戰。
一、大數據安全關鍵問題
隨著數字化進程不斷深入，大數據逐步滲透至金融、汽車、製造、醫療等各個傳統行業，甚至到社會生活的每個角落，大數據安全問題影響也日益增大。
（一）國家數據資源大量流失。互聯網海量數據的跨境流動，加劇了大數據作為國家戰略資源的大量流失，全世界的各類海量數據正在不斷匯總到美國，短期內還看不到轉變的跡象。隨著未來大數據的廣泛應用，涉及國家安全的政府和公用事業領域的大量數據資源也將進一步開放，但目前由於相關配套法律法規和監管機制尚不健全，極有可能造成國家關鍵數據資源的流失。
（二）大數據環境下用戶隱私安全威脅嚴重。隨著大數據挖掘分析技術的不斷發展，個人隱私保護和數據安全變得非常緊迫。一是大數據環境下人們對個人信息的控制權明顯下降，導致個人數據能夠被廣泛、詳實的收集和分析。二是大數據被應用於攻擊手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，為發起攻擊做准備，大數據分析讓黑客的攻擊更精準。三是隨著大數據技術發展，更多信息可以用於個人身份識別，個人身份識別信息的范圍界定困難，隱私保護的數據范圍變得模糊。四是以往建立在「目的明確、事先同意、使用限制」等原則之上的個人信息保護制度，在大數據場景下變得越來越難以操作。
（三）基於大數據挖掘技術的國家安全威脅日益嚴重。大數據時代美國情報機構已搶佔先機，美國通過遍布在全球的國安局監聽機構如地面衛星站、國內監聽站、海外監聽站等採集各種信息，對採集到的海量數據進行快速預處理、解密還原、分析比對、深度挖掘，並生成相關情報，供上層決策。2013年6月底，美中情局前雇員斯諾登爆料，美國情報機關通過思科路由器對中國內地移動運營商、中國教育和科研計算機網等骨幹網路實施長達4年之久的長期監控，以獲取網內海量簡訊數據和流量數據。
（四）基礎設施安全防護能力不足引發數據資產失控。一是基礎通信網路關鍵產品缺乏自主可控，成為大數據安全缺口。我國運營企業網路中，國外廠商設備的現網存量很大，國外產品存在原生性後門等隱患，一旦被遠程利用，大量數據信息存在被竊取的安全風險。二是我國大數據安全保障體系不健全，防禦手段能力建設處於起步階段，尚未建立起針對境外網路數據和流量的監測分析機制，對棱鏡監聽等深層次、復雜、高隱蔽性的安全威脅難以有效防禦、發現和處置。
二、國外大數據安全相關舉措及我國應對思路
目前世界各國均通過出台國家戰略、促進數據融合與開放、加大資金投入等推動大數據應用。相比之下，各國在涉及大數據安全方面的保障舉措則起剛剛起步，主要集中在通過立法加強對隱私數據的保護。德國在2009年對《聯邦數據保護法》進行修改並生效，約束范圍包括互聯網等電子通信領域，旨在防止因個人信息泄露導致的侵犯隱私行為；印度在2012年批准國家數據共享和開放政策的同時，通過擬定非共享數據清單以保護涉及國家安全、公民隱私、商業秘密和知識產權等數據信息；美國在2014年5月發布《大數據：把握機遇，守護價值》白皮書表示，在大數據發揮正面價值的同時，應該警惕大數據應用對隱私、公平等長遠價值帶來的負面影響，建議推進消費者隱私法案、通過全國數據泄露立法、修訂電子通信隱私法案等。
我國在布局、鼓勵和推動大數據發展應用的同時，也應提早謀劃、積極應對大數據帶來的安全挑戰，從戰略制定、法律法規、基礎設施防護等方面應對大數據安全問題。
（一）將大數據資源保護上升為國家戰略，建立分級分類安全管理機制。一是把數據資源視為國家戰略資源，將大數據資源保護納入到國家網路空間安全戰略框架中，構建大數據環境下的信息安全體系，提高應急處置能力和安全防範能力，提升服務能力和運作效率。二是通過國家層面的戰略布局，明確大數據資源保護的整體規劃和近遠期重點工作。三是對國內大數據資源按實施分級分類安全保護思路，保障數據安全、可靠，積極開展大數據安全風險評估工作，針對不同級別大數據特點加強安全防範。五是盡快制定不同級別的大數據採集、存儲、備份、遷移、處理和發布等關鍵環節的安全規范和標准，配套完善相應的監管措施。
（二）完善法律法規，加大個人信息保護監管力度。一是積極推動個人信息保護法律的立法工作，探索通過技術標准、行業自律等手段解決法律出台前的個人信息保護問題。加快《網路安全法》的出台，在《網路安全法》中對電信和互聯網行業用戶信息保護作出明確法律界定，為相關工作開展提供法律依據。二是加強對個人隱私保護的行政監管，同時要加大對侵害個人隱私行為的打擊力度，建立對個人隱私保護的測評機制，推動大數據行業的自律和監督。
（三）加強國家信息基礎設施保護，提升大數據安全保障與防範能力。一是促進技術研究和創新，通過加大財政支持力度，激勵關系國家安全和穩定的政府和國有企事業單位採用安全可控的產品，提升我國基礎設施關鍵設備的安全可控水平。二是加強大數據信息安全系統建設，針對大數據的收集、處理、分析、挖掘等過程設計與配置相應的安全產品，並組成統一的、可管控的安全系統，推動建立國家級、企業級的網路個人信息保護態勢感知、監控預警、測評認證平台。三是充分利用大數據技術應對網路攻擊，通過大數據處理技術實現對網路異常行為的識別和分析，基於大數據分析的智能驅動型安全模型，把被動的事後分析變成主動的事前防禦；基於大數據的網路攻擊追蹤，實現對網路攻擊行為的溯源。
以上是小編為大家分享的關於大數據安全問題及應對思路研究的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
Ⅳ 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。
Ⅵ 銀行如何通過大數據預測並防止用戶流
銀行如何通過大數據預測並防止用戶流
用戶流失已經成為產品運營的一項重要KPI「全球有50%的用戶已經更換或者正准備更換他們使用的銀行。在美國和加拿大，消費者變更自己銀行的比例正在上升。」—— Global Consumer Banking Survey 2012, Ernst& Young.用戶流失以及用戶參與度已經成為大多數銀行的一項最重要的議題有研究表明：「發展一個新客戶的成本是維護一個老客戶的3-8倍，一個老客戶貢獻的利潤是新客戶的10倍以上。」用戶參與度每下降5%，則企業的利潤將下降25%。獲得新用戶的代價要遠高於保留住現有用戶，而重新獲得已經流失的用戶代價更高。事實上，經過一系列的測試以及研究證實，用戶流失是對公司利潤的最大破壞。近期，福布斯雜志上刊登了一篇由各公司領導層關於缺乏對客戶理解的文章，「缺少積極的、持續的來自企業或品牌關懷相關的用戶體驗，會導致企業丟失掉驚人的20%的年收入。這就是銀行類企業每年會有一筆數額巨大到上億元損失的原因！本質上，理解用戶的需求、偏好、情緒、動作以及更換銀行的傾向已經成為銀行最為重要的事。社交化本地化移動化是如何影響到用戶情緒以及流失的？在現今這個萬物互聯的時代，在爆炸式的社交媒體中，壞消息的傳播速度驚人。經調查，調查顯示，有接近63%的用戶使用在線個人網路以及社交網站作為獲取可靠銀行產品信息的來源。並且，有45%的用戶會在社交媒體中對他們獲得的服務作出評價。因此通過數據，跟蹤到用戶的想法並及時的作出相應的決策為客戶提供更好的服務及合理的定價策略。但是，不同渠道的用戶情感和用戶體驗信息存在於各種結構化和非結構化的數據中，這些數據可能會說謊；更不幸是，各種數據之間沒有貫通，存在著信息孤島；這些現實情況使得銀行對客戶進行全面整體的了解，銀行想較早獲得客戶流失預警信號並啟動挽留措施變得異常困難。最重要的是了解客戶以及預測流失為了能夠盡早的鑒別潛在的用戶流失傾向，首先需要對你用戶的行為進行分析並有一個全面的了解。需要了解銀行的客戶是怎樣使用銀行服務的，撥打客服電話、在網站上或移動銀行上的交易、又或者是在社交媒體上的互動？這些歷史數據能夠讓銀行較早的了解到一些預警信號，比如交易量減少了，自動支付中止了，或者其他什麼對於用戶的負面體驗，根據這些預警採取具體的措施進行補救來減少流失的發生。但是，我們前面也提到，客戶的信息沒有貫通，這讓第一時間監測到預警信號並採取措施變得很困難；結果就是，銀行最終從不同的碎片化的不完整信息進行策略擬定與實施，導致客戶容易流失，損失慘重。大數據是如何幫助預測潛在流失的？用戶數據生成的數量、種類以及速度的快速增長，使得利用傳統的數據管理技術幾乎無法存儲更無法實時的進行分析並提出有價值的信息。現在大數據可以幫助我們解決這些困難，並平衡結構化和非結構化的數據。例如銀行訪問，客戶來電日誌，網頁交互日誌，信用卡記錄的交易數據，以及客戶在社交媒體上的交互數據。大數據技術解決了數據管理問題，通過解決存儲、分析、檢索大量多樣化的結構化非結構化的數據，並且隨著數據的增加可以彈性的擴展，這就讓銀行可以接觸到用戶的實時行為，能更好的提供流失預警。此外，精湛的數據匹配能力能鏈接客戶在各個渠道上的交互數據，建立起一個全面的360度畫像，全面了解客戶，將它轉化為可執行的數據決策。建立預測流失模型360度的客戶畫像，對於銀行預測潛在流失的客戶是否足夠呢？要想全面利用好用戶的信息，需要建立一個可行的預測流失的模型。有效的客戶流失模型的高預測值幫助識別具有高流失風險的客戶且能夠過濾「羊毛黨」，並且對每個流失模型能夠構造出效果提升曲線，可視化的展示出相比於不使用模型，使用流失模型所起到的提升作用。另外，如果銀行業不能針對單個客戶給出有針對性的營銷方案，那麼即使能夠准確的預測流失客戶也是不夠的。那些通用的基於大范圍客戶分類的營銷方案會導致挽回率下降。我們需要更加精細化、有明確目的、並且有針對性的制定不同的營銷方案，來挽回高流失風險用戶，降低流失率。西橋科技是一家國內領先的大數據產品與服務提供商，致力於為企業提供完整的基於大數據用戶行為分析的一站式解決方案。已在民生銀行、興業銀行、江蘇銀行等落地應用，它可以助力企業有效的提供個性化的解決方案。簡單來說，基於業務流程的用戶智能管理，結合大數據技術和成熟的機器學習技術，會讓銀行在預測以及阻止用戶流失，推行個性化推薦和提高用戶忠誠度上取得一個全新的、更有競爭力的進步。
Ⅶ 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。
Ⅷ 大數據,給健康產業帶來哪些變革
大數據,給健康產業帶來哪些變革_數據分析師考試
你發的每一條微信，打的每一通電話，也許就能預警你是否有感染流行病的風險……這不是科幻，這是全世界已經起步開展的大數據精準醫療。
日前，浙大一院正式成立「精準醫療中心」，中國工程院院士、浙大一院傳染病診治國家重點實驗室主任、感染性疾病診治協同創新中心主任李蘭娟教授作了「醫療健康大數據與精準醫學」的專題報告。
「精準醫療大數據的普及化，正帶來中國乃至全球健康產業的變革。」在接受錢報記者專訪時，李蘭娟表示，不遠的將來，大數據支持下的精準醫療將為每一個病人定製治療方案，它也將改變國家的醫療投入的格局。
精準醫療
提供個性化治療
大數據技術，能夠分析大量繁雜的數據集，發現疾病和治療手段之間的有效聯系，它將改變傳統的治療方案。
美國提出精準醫療的計劃，利用大數據的分析，找出個性化的缺陷，真正對症下葯，因人而異。這個辦法幫助喬布斯延長了幾年的生命。
我們國家的精準醫療研究，也在積極跟進。2014年7月，李蘭娟和團隊在《自然》雜志發表了科研成果論著，揭示腸道菌群與肝硬化的秘密，給全球醫學科技研究提供了新思路。
一直以來，很多肝硬化患者，都接受過抗生素的治療，但是李蘭娟和她的團隊發現，這樣做並不能帶來很好的效果，因為抗生素不僅殺死了腸道內的有害細菌，有益細菌同樣也被殺死了。
腸道微生物是提供人體營養、調控腸道上皮發育和先天性免疫的不可缺少的「器官」，她把注意力聚焦在「腸道菌群」上，經過近3年時間的研究，他們收集了181個中國人腸道菌群的樣本，其中98個是肝硬化患者的糞便樣本，83個來自健康志願者。
團隊採用了新一代測序技術、以及大數據分析技術，產出了近860GB的序列數據，通過研究發現了28種與肝硬化病人密切相關的「壞細菌」；數據比對還顯示，有38種與健康人密切相關的「好細菌」，在肝硬化病人腸道菌群中的量卻非常少。
這就意味著，今後針對肝硬化病人的治療，可以做到更加精準，「我們會給肝硬化病人補充更多的『好細菌』，殺死過高的『壞細菌』。」李蘭娟說，在葯物基因組學的基礎上，這個工作還能夠做得非常精準，「針對不同病人，運用合適的葯物，合適的劑量。」
「精打細算」的
外科手術
大數據技術已經開始在外科手術中，幫助病人得到更加高效的手術療效。
中國工程院院士、浙大一院院長鄭樹森教授，是我國著名的器官移植專家。到目前為止，他帶領團隊已經成功進行了200餘例活體肝移植手術。
肝臟是人的造血器官，「統帥」了成千上萬根血管，對肝臟動手術，是有高難度的。
在先進的數字技術支持下，鄭樹森團隊能夠在活體肝移植在術前和術中，利用虛擬現實軟體，查看病人肝臟中的各種構造。大數據分析還能夠精準計算出需要移植的肝臟部分，一方面確保提供給受捐者充足的供血，能夠存活；同時評估受捐者剩下的肝臟，能否在半年內長出新的肝臟，保證恢復正常的肝功能。
在世界各地，具有大數據處理功能的手術器械已經成為外科醫生強有力的助手。比如，在摘除腫瘤組織的外科手術中，外科醫生遇到的最大挑戰是：一次手術是否能夠把癌變組織切干凈。像乳腺癌腫瘤的手術中，有將近三分之一都無法做到完全抹除腫瘤的痕跡。
前不久，倫敦大學帝國學院Zoltan Takats 探索了一場「精準手術」，手術使用的先進武器iknife，在傳統手術刀前安裝感測器和質譜分析儀，刀起落下iknife能在第一時間告知病灶的邊界和性質。
大數據
指導醫療政策
大數據能夠更加科學地論證葯物使用的效果，為醫療政策指導方向。
2012年，李蘭娟曾經帶領團隊做了一個跟乙肝傳染率相關的課題，採集了浙江1000人次的體檢數據樣本。通過分析發現：當年20歲（1992年出生）以上的樣本，乙肝感染率在8%-10%；而20歲以下的樣本中，乙肝感染率小於1.5%。
為什麼只相差一歲，乙肝感染率就有那麼大的差距？
1992年這一年，是個關鍵詞。1992年，衛生部將乙肝疫苗納入計劃免疫管理。通過大數據技術分析，李蘭娟團隊驗證了葯物的有效性，這樣的分析結果，將給國家制定公共衛生政策，帶來科學的指導。
「如果我國繼續保持對新生兒進行乙肝疫苗的全面接種，同時成年人也盡快接種乙肝疫苗，那麼在十年後，中國將擺脫肝炎大國的帽子。」李蘭娟說。
開發大數據
預測疾病
有了大數據的分析，「看醫生」模式正在轉變為「被醫生看著」——你的可穿戴設備能夠做到24小時給你「做體檢」，這種全數據模式成本低，效率卻很高，幾乎所有人都可以用。
「精準醫療的長期目標，是每個人的健康管理。」 接下去，李蘭娟團隊將在浙江創建一個人數規模超過100萬的志願者隊列，他們願意共享他們的基因數據、生物樣本、生活信息以及所有的電子健康信息。
這是一個融合參與者、有責任的數據共享以及隱私保護的新型研究模型。基於這份健康大數據，浙大一院團隊將能夠做一系列新研究，比如葯物基因組學研究，醫生可以更准確地為每個病人開出合適的葯物和合適的劑量；比如為病人設定新的治療和預防目標。
世界醫療產業最發達的美國，在醫療創業領域冒出了許多基於大數據，做疾病預防方面的高科技產品——
美國人Anmol Madan和團隊創立了一個公司，專注研究通過手機的數據分析，預測機主的疾病。
他們對實驗參與者手機超過32萬小時的數據進行收集分析後，最終能夠對人們的手機建模，來預測感冒、精神疾病等等。比如，當人抑鬱時，通常就能夠在與人交流中被看出變化，日常數據分析就能夠捕捉這些變化。在測試中，這個應用能夠正確判斷60%~90%人們日常的生理症狀和普通呼吸情況，同時把這些變化發通知給機主本人，未來還能發送給朋友或家人。
深度開發大數據，預測疾病，還可能大幅降低醫療保健的費用。麥肯錫全球研究院報告，如果美國醫療保健行業對大數據進行有效利用，就能把成本降低8%左右，從而每年創造出3000億美元的價值。
「在中國，大數據也將影響醫改的具體政策，比如醫保的投入。
以上是小編為大家分享的關於大數據,給健康產業帶來哪些變革的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
Ⅸ 有誰知道大數據的概況
大數據應用與案例分析
1. 大數據應用案例之：醫療行業
[1] Seton Healthcare是採用IBM最新沃森技術醫療保健內容分析預測的首個客戶。該技術允許企業找到大量病人相關的臨床醫療信息，通過大數據處理，更好地分析病人的信息。
[2] 在加拿大多倫多的一家醫院，針對早產嬰兒，每秒鍾有超過3000次的數據讀取。通過這些數據分析，醫院能夠提前知道哪些早產兒出現問題並且有針對性地採取措施，避免早產嬰兒夭折。
[3] 它讓更多的創業者更方便地開發產品，比如通過社交網路來收集數據的健康類App。也許未來數年後，它們搜集的數據能讓醫生給你的診斷變得更為精確，比方說不是通用的成人每日三次一次一片，而是檢測到你的血液中葯劑已經代謝完成會自動提醒你再次服葯。
2. 大數據應用案例之：能源行業
[1]智能電網現在歐洲已經做到了終端，也就是所謂的智能電表。在德國，為了鼓勵利用太陽能，會在家庭安裝太陽能，除了賣電給你，當你的太陽能有多餘電的時候還可以買回來。通過電網收集每隔五分鍾或十分鍾收集一次數據，收集來的這些數據可以用來預測客戶的用電習慣等，從而推斷出在未來2~3個月時間里，整個電網大概需要多少電。有了這個預測後，就可以向發電或者供電企業購買一定數量的電。因為電有點像期貨一樣，如果提前買就會比較便宜，買現貨就比較貴。通過這個預測後，可以降低采購成本。
[2] 維斯塔斯風力系統，依靠的是BigInsights軟體和IBM超級計算機，然後對氣象數據進行分析，找出安裝風力渦輪機和整個風電場最佳的地點。利用大數據，以往需要數周的分析工作，現在僅需要不足1小時便可完成。
3. 大數據應用案例之：通信行業
[1] XO Communications通過使用IBM SPSS預測分析軟體，減少了將近一半的客戶流失率。XO現在可以預測客戶的行為，發現行為趨勢，並找出存在缺陷的環節，從而幫助公司及時採取措施，保留客戶。此外，IBM新的Netezza網路分析加速器，將通過提供單個端到端網路、服務、客戶分析視圖的可擴展平台，幫助通信企業制定更科學、合理決策。
[2] 電信業者透過數以千萬計的客戶資料，能分析出多種使用者行為和趨勢，賣給需要的企業，這是全新的資料經濟。
[3]中國移動通過大數據分析，對企業運營的全業務進行針對性的監控、預警、跟蹤。系統在第一時間自動捕捉市場變化，再以最快捷的方式推送給指定負責人，使他在最短時間內獲知市場行情。
[4] NTT docomo(日本最大的移動通信運營商，擁有超過6千萬的簽約用戶)把手機位置信息和互聯網上的信息結合起來，為顧客提供附近的餐飲店信息，接近末班車時間時，提供末班車信息服務。
4. 大數據應用案例之：零售業
[1] "我們的某個客戶，是一家領先的專業時裝零售商，通過當地的百貨商店、網路及其郵購目錄業務為客戶提供服務。公司希望向客戶提供差異化服務，如何定位公司的差異化，他們通過從 Twitter 和Facebook上收集社交信息，更深入的理解化妝品的營銷模式，隨後他們認識到必須保留兩類有價值的客戶：高消費者和高影響者。希望通過接受免費化妝服務，讓用戶進行口碑宣傳，這是交易數據與交互數據的完美結合，為業務挑戰提供了解決方案。"Informatica的技術幫助這家零售商用社交平台上的數據充實了客戶主數據，使他的業務服務更具有目標性。
[2]零售企業也監控客戶的店內走動情況以及與商品的互動。它們將這些數據與交易記錄相結合來展開分析，從而在銷售哪些商品、如何擺放貨品以及何時調整售價上給出意見，此類方法已經幫助某領先零售企業減少了17%的存貨，同時在保持市場份額的前提下，增加了高利潤率自有品牌商品的比例。
Ⅹ 貴陽市健康醫療大數據應用發展條例
第一章總 則第一條為了滿足人民群眾健康醫療需求，加強和規范健康醫療大數據應用發展，整合、擴大健康醫療資源供給，提升健康醫療服務質量和效率，培育健康醫療大數據應用發展新業態，根據有關法律、法規規定，制定本條例。第二條本市行政區域內信息系統接入市級全民健康信息平台（以下簡稱「市級平台」）的醫療衛生機構、健康醫療服務企業等，從事健康醫療大數據應用發展活動，適用本條例。第三條健康醫療大數據應用發展應當遵循政府主導、便民惠民、改革創新、規范有序、開放融合、共建共享、保障安全的原則。第四條市人民政府統一領導全市健康醫療大數據應用發展工作。區（市、縣）人民政府負責本行政區域內健康醫療大數據應用發展工作。
醫療衛生行政主管部門按照職責許可權，負責健康醫療大數據應用發展的統籌協調、監督指導和組織實施工作。
大數據、人力資源社會保障、食品葯品、公安、醫保、發展改革、財政、環境保護、民政、體育、扶貧、旅遊、教育等主管部門和鄉（鎮）人民政府、社區服務管理機構應當按照各自職責和本條例規定，做好健康醫療大數據應用發展的相關工作。第五條醫療衛生行政主管部門應當建立健康醫療大數據應用發展誠信檔案，記錄醫療衛生機構、健康醫療服務企業及其相關從業人員的違法失信行為，納入統一的信用信息共享平台管理。第六條各級人民政府及其有關部門、社區服務管理機構、醫療衛生機構和健康醫療服務企業應當加強健康醫療大數據應用發展的宣傳教育。第七條任何單位和個人有權投訴舉報健康醫療大數據應用發展中的違法行為。
醫療衛生行政主管部門應當建立健康醫療大數據應用發展投訴舉報制度，公布投訴舉報方式等信息，及時登記、處理和回復投訴舉報。第二章採集與匯聚第八條市醫療衛生行政主管部門負責統籌建設、管理、運行和維護市級全民健康信息平台，用於全市健康醫療數據的匯聚、存儲和應用，並與省級全民健康信息平台互聯互通。
區（市、縣）醫療衛生行政主管部門按照職責做好市級平台的管理、運行和維護。
醫療衛生行政主管部門根據需要，可以通過依法委託、購買服務、協議合作等方式建設、管理、運行和維護市級平台。第九條市級及市級以下公辦醫療衛生機構、國有健康醫療服務企業應當按照國家和地方相關目錄、標准，採集公共衛生、計劃生育、健康服務、醫療服務、醫療保障、葯品供應、醫療器械、應急指揮、健康管理和綜合管理等健康醫療數據，建設、改造、管理和維護自身信息系統，並與市級平台互聯互通。
鼓勵前款以外的醫療衛生機構和健康醫療服務企業等按照國家和地方標准採集健康醫療數據，建設、改造自身信息系統，接入市級平台。第十條醫療衛生機構和健康醫療服務企業等應當採集服務對象本人或者其監護人居民身份證號，作為電子病歷、電子處方等健康醫療數據的標識。沒有居民身份證的應當提供其他有效身份證明。服務對象本人或者其監護人應當提供真實有效的身份信息。第十一條醫療衛生等有關主管部門、醫療衛生機構和健康醫療服務企業應當按照有關數據標准、規范，將其依法履行職責、提供服務等業務活動產生的健康醫療數據匯聚、存儲到市級平台。
鼓勵醫療衛生機構、健康醫療服務企業等按照有關數據標准、規范，利用可穿戴設備、智能健康電子產品、健康醫療移動應用等採集相關健康醫療數據，匯聚、存儲到市級平台。
鼓勵醫療衛生機構、健康醫療服務企業按照國家和地方標准整理健康醫療存量數據，匯聚、存儲到市級平台。第十二條醫療衛生等有關主管部門、醫療衛生機構和健康醫療服務企業應當按照誰主管誰負責、誰提供誰負責、誰運營誰負責的原則，對健康醫療數據進行更新，實行動態管理。第三章應用與發展第十三條市人民政府應當統籌推進智慧醫保建設，組織人力資源社會保障、醫療衛生等有關主管部門整合新型農村合作醫療、城鎮居民基本醫療保險等信息系統，對居民健康卡、社會保障卡等應用進行集成，實現一卡通用、診間結算。第十四條醫療衛生行政主管部門應當組織醫療衛生機構通過市級平台協同建立覆蓋全人口的居民電子健康檔案，明確數據信息使用許可權，實現居民電子健康檔案個人在線查詢、下載、使用和授權醫療衛生機構調閱。
醫療衛生行政主管部門應當規范醫療物聯網、視聯網、智能卡、健康醫療應用程序等的設置和管理，推進互聯網健康咨詢、網上預約分診、移動支付、候診提醒、費用查詢、物流查詢、檢查檢驗結果查詢、隨訪跟蹤和預警消息即時推送等應用，建立規范、共享、互信的診療流程。