医疗和大数据

㈠ 医疗大数据是什么

就是医疗行业积累的大数据问题，
比如看诊历史最丰富了，如何从过往历史里分析出最好的治疗方案
如何从已有的成功案例里找到现在最近似的治疗手段等等

㈡ 大数据和医疗领域有哪些联系

1. 电子病历来

到目前为止自，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。

2. 实时的健康状况告警

医疗业的另一个创新是 可穿戴设备 的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。

大数据除了为个体患者提供实时信息以外，这些信息的收集也能被用于分析某个群体的健康状况，并根据地理位置、人口或社会经济水平的不同用于医疗研究。最后在这些前期研究的基础上制定并调整疾病的预防与治疗方案。

3. 根据患者需求预测，安排医护人员“阵容”

医疗资源的按需调配能够极大地降低医疗成本，在大数据帮助一些“试点”单位实现了这一构想。在法国巴黎，有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。

㈢ 大数据医疗具体是指什么

医疗大数据是个很宽泛的概念，他有很多详细的分类，包括：电子病历数据，这是患者就医过程中所产生的数据，包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构的电子病历中，这也是医疗数据最主要的产生地。电子化的医疗病历方便了病历的存储和传输，但是并未达到进行数据分析的要求。大约80%的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括包含非统一文字的表格字段。通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础。电子病历中所采集的数据是数据量最多、最有价值的医疗数据。通过和临床信息系统的整合，内容涵盖了医院内的方方面面的临床数据集。在电子病历的互通互联上，出于各自的利益性（限制病人转诊），各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联。根据美国政府相关报告显示，其电子病历共享比例也仅为30%左右。
检验数据
医院检验机构产生了大量患者的诊断、检测数据，也有大量存在的第三方医学检验中心也在产生数据。检验数据是医疗临床子系统中的一个细分小类，但是可以通过检验数据直接患者的疾病发展和变化。目前临床检验设备得到迅速发展，通过LIS 系统对检验数据进行收集，可以对疾病的早发现早诊断和正确诊断做出贡献。
影像数据
随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。医疗影像数据是通过影像成像设备和影像信息化系统产生的，医院影像科和第三方独立影像中心存储了大量的数字化影像数据。医学影像大数据，是由DR、CT、MR 等医学影像设备产生所产生并存储在PACS 系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合。与检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的核心范畴。医学影像数据量非常庞大，影像数据增速快，标准化程度高。影像数据和临床其他数据比较起来，它的标准化、格式化、统一性是最好的，价值开发也最早。
费用数据
医院门诊费用、住院费用、单病种费用、医保费用、检查和化验收入、卫生材料收入、诊疗费用、管理费用率、资产负债率等和经济相关的数据。除了医疗服务的收入费用之外，还包含医院所提供医疗服务的成本数据，包含药品、器械、卫生人员工资等成本数据。在DRGs 按疾病诊断相关组付费模式中，需要详细的成本数据核算。通过大样本量的测算，建立病种标准成本，加强病种成本核算和精细化成本管理。
基因测序数据
基因检测技术通过基因组信息以及相关数据系统，预测罹患多种疾病的可能性。基因测序会产大量的个人遗传基因数据，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB。一家基因测序企业每月产生的数据量可以达到数百TB 甚至1PB。
智能穿戴数据
各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变成可能，患者的单一体征健康数据以及运动数据快速上传到云端，而且数据的采集频率和分析速度大大提升。除了生命体征之外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，比如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等等。智能穿戴设备虽然在这两年遇冷，用户很难形成粘性，但是并不意味着智能穿戴设备所产生的数据没有意义。提供健康数据和服务，可能是智能穿戴厂商未来的转型之路。健康大数据的收集必须依靠硬件载体，智能穿戴设备还将会遇到自己的第二春。
体检数据
体检数据是体检机构所产生的健康人群的身高、体重、检验和影像等数据。这部分数据来自医院或者第三体检机构，大部分是健康人群的体征数据。随着亚健康人群、慢病患者的增加，越来越多的体检者除了想从体检报告中了解自己的健康状况，还想从体检结果中获得精准的健康风险评估，以及如何进行健康、慢病管理。
移动问诊数据
通过移动设备端或者PC 端连接到互联网医疗机构，产生的轻问诊数据和行为数据。曾经通过互联网问诊企业春雨医生的数据，分析各地医生互联网问诊的活跃度、细分疾病种的问诊行为。通过这些数据的分析，对行业发展、互联网问诊企业的决策有非常重要的帮助。

㈣ 大数据医疗行业的现状是什么

大数据医疗行业的现状如何?除了互联网公司是大数据的早期采用者之外，医疗保健行业也是最早推动大数据分析的传统行业之一。医疗行业有大量的病例、病理报告、治疗计划、药物报告等。如果这些大数据能够被整理和应用，将会对医生和病人有很大的帮助。我们所面临的细菌、病毒和肿瘤细胞的数量和类型都在进化。在疾病的发现和诊断中，疾病的诊断和治疗是最困难的。

未来，借助大数据平台，我们可以收集不同的病例和治疗方案，以及患者的基本特征，建立基于疾病特征的数据库。如果未来的基因技术成熟，可以根据患者的基因序列特征进行分类，建立医疗行业的患者分类数据库。在对患者进行诊断时，医生可以查阅患者的疾病特征、实验室报告和检测报告，查阅疾病数据库，帮助患者进行快速诊断，明确疾病定位。

大数据医疗行业的现状如何?大数据在医疗行业的应用一直在进行，但大数据尚未开放。这是孤立的数据，没有办法放大。未来，这些大数据应该统一收集，整合成统一的大数据平台，造福人类健康。政府和卫生保健是这一趋势的重要推动因素。

大数据医疗行业的现状如何？大数据工程师最看重这个，除了互联网公司是大数据的早期采用者之外，大数据在医疗行业的应用一直在进行，它都是孤立的数据，没有办法进行大规模应用，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈤ 医疗大数据五大应用透视

医疗大数据五大应用透视
医疗行业是较早运用大数据分析的传统行业之一。其中，五大医疗服务领域包括临床业务、网络平台、公众健康管理、远程病人监控、新药开发等，对大数据运用的深度和广度都走在了前面。大数据分析大幅度提高了医疗效果和用户满意度。
临床记录和医保大数据
汇总患者的临床记录和医疗保险数据集并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医学发展的速度。
世界各地的很多医疗机构（如英国的NICE、德国IQWIG、加拿大普通药品检查机构等）已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决。比如临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR（电子健康档案）标准和互操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如病人隐私问题，想在保护病人隐私的前提下提供足够详细的数据以保证分析结果的有效性不是一件容易的事。还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心（Centers for Medicare and Medicaid Services）（医疗服务支付方）使用成本/效益比例来制定报销决策，因此，即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。
网络平台和社区
另一个潜在的大数据启动的商业模型是网络平台和大数据，这些平台已经产生了大量有价值的数据。比如PatientsLikeMe.com网站，病人可以在这个网站上分享治疗经验；Sermo.com网站，医生可以在这个网站上分享医疗见解；Participatorymedicine.org网站，这家非营利性组织运营的网站鼓励病人积极进行治疗。这些平台可以成为宝贵的数据来源。例如，Sermo.com向医药公司收费，允许他们访问会员信息和网上互动信息。
公众健康
大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时的公众健康咨询可以大幅提高公众健康风险意识，降低传染病感染风险。所有这些都将帮助人们创造更好的生活。
远程病人监控
从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备（查看病人是否正在遵从医嘱），从而确定今后的用药和治疗方案。
2010年，美国有1.5亿慢性病如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。远程病人监护系统对治疗慢性病患者是非常有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪乃至芯片药片。芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增加现象，这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。
新药开发
医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。拿美国为例，这将创造每年超过1000亿美元的价值。
医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。
除了研发成本，医药公司还可以更快地得到回报。通过数据建模和分析，医药公司可以将药物更快推向市场，生产更有针对性的药物，有更高潜在市场回报和治疗成功率的药物。原来一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用预测模型可以帮助医药企业提早3～5年将新药推向市场。

㈥ 医疗大数据有什么作用

医疗大数据，就是通过医疗的大数据进行数据分析，可以进行医疗方面的比较和研究。
通全面析病特征数据疗效数据比较种干预措施效性找针特定病佳治疗途径。

㈦ 大数据医疗行业的痛点有哪些

一、数据安全

医疗数据涉及个人数据隐私方面的问题，因此要特别注意个人数据隐私保护，中国《网络安全法》规定“网络运营者不得泄露、篡改、毁损其收集的个人信息;未经被收集者同意，不得向他人提供个人信息。但是经过处理无法识别特定个人且不能复原的除外”

虽然AI医疗公司在使用数据时要进行数据的无法识别特定个人处理，这在一定程度上能够帮助AI医疗公司规避数据安全问题，但仍旧无法完全避免数据安全问题的产生。

二、数据开放受限

中国的医疗数据开放程度有限，主要体现两个方面：一是境内与境外的流通限制，二是医院与医院或医院与公司之间流通的限制。

境内与境外的限制其实很简单，这个各个国家都有相关规定，而且有的国家规定的更加严格，比如美国和欧洲。在医院与医院的流通限制方面，我国大部分的医院数据都是独立存在的，流通起来相对困难，更谈不上共享和数据交叉应用及数据变现。

三、数据标准差异

我国人口众多，医疗数据丰富，但”数据大“不等于 “大数据“，临床数据不够统一和规范，不同地区、不同医院之间的数据没有建立起联系，也没有统一的标准，因此价值也得不到体现。

四、伦理争议

尽管AI在医疗行业取得了令人瞩目的进展，但不可否认的是，AI的应用依然存在一系列的伦理问题，比如：AI造成了个人信息泄露，导致医疗事故，责任方是谁?AI的使用造成了医疗人员的失业，引发医疗产业结构的转型，社会应该如何应对?诸如此类的问题很多，都需要行业从业者去面对和解决。

五、数据成本高

所有基于AI的医疗技术，都是以”数据“为基础的，目前AI医疗公司获得数据的渠道分为三种：第一，与医院合作科研项目;第二，从公开数据集下载数据;第三，购买数据。

总体来说，获取数据的成本主要在数据获取和数据标注上，而随着模型训练的逐步深入，数据吞吐量可能会是几何级数增长，代价也会水涨船高，这无形中为实现大数据医疗增加了负担。

关于大数据医疗行业的发展痛点的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

㈧ 大数据能给医疗带来哪些改变

如今，互联网和信息技术已经普遍覆盖大型公立医院。

这么多医疗大数据的领域可以帮助我们做什么？

●大数据的应用增强了预测流行病
●为医院、医疗系统和医疗办公提高效益
●减少资源浪费
●数据能提高人们对医疗的全面认识
●海量数据可以帮助研究者准确真实反应临床真实数据
●私人订制个性化医疗，大数据收集个人病史家族病史的整理和预测，对于治疗方案进行个性化针对治疗。

最终我们能用大数据得到什么？帮助国家的公共卫生系统更多地参与到大数据应用中，来提高社会的整体健康水平。这才是我们所追求的全民医疗的最高意义。

㈨ 医疗大数据的主要来源有哪些

医疗大数据主要来自医疗机构，大家平时去看病、体检都会有医疗数据的产生，大量的数据汇集到一起就成了大数据。