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国内大数据医疗

发布时间:2022-01-21 15:23:10

A. 国内医疗大数据公司有哪些最好结合案例

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用:

(1)服务居民。居民健康指导服务系统,提供精准医疗、个性化健康保健指导,使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如,提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教(保健方案订阅、推送);同时减少患者住院时间,减少急诊量,提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

5、疾病模式的分析

通过分析疾病的模式和趋势,可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策,帮助其优化研发重点,优化配备资源。

新的商业模式

大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集

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。

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,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。

B. 国内有哪些医疗大数据公司做得比较好的优势在哪

武汉金豆数据是国来内医保自/医疗数据增值服务一体化解决方案供应商。全国运营中心位于北京,研发中心位于武汉,在河南、河北、广东、云南等地共设有7家分、子公司,汇聚了140多名跨学科的医疗数据挖掘精英和1000多人的专家顾问团队。公司在香河投建占地50亩、建筑面积80000余平方米的医疗大数据产业园,并在深圳前海与恒大集团共同出资设立恒金健康科技有限公司。
作为国内最早开始专注医疗大数据技术与行业经验积累的团队之一,金豆拥有十年 的医疗数据分析和疾病编码应用与转换产品研发经验,八年的医保控费和支付方式改 革方面产品研究与开发的经验。共积累了120多项数据分析模型和相关算法,并对部分核心技术申请了专利。
金豆医疗数据始终密切把握中国医疗改革的脉搏。从国务院38号文件、到“十三五”规划纲要、“健康中国2030”规划纲要, 再到今年全国两会政府工作报告,都明确指出推行DRG预付费制势在必行。基于深厚的行业积淀,金豆提供一体化的解决方案。金豆是全国医疗服务价格与成本监测网络的中标建设及维护单位,并开发出了目前市场上可实现12个版本疾病诊断/操作编码一键转换的产品,实现了企业跨越式的发展。

C. 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。

D. 那家公司拥有国内最齐全医疗大数据库

现在国内比较全面的数据库就是中国知网cnki数据库,医疗方面的数据库叫中国医院专知识仓库CHKD。网址是chkd.cnki.net。但是属中国知网缺失一部分中华刊,就是一部分以中华开头的期刊,这些期刊在万方数据库中能查到。

E. 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。

F. 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。

G. 医疗健康大数据有哪些来源

医疗健康领域的大数据主要有四个来源:1、制药企业/生命科学 2、临床专决策支持及属其他临床应用(包括诊断相关影像信息) 3、费用报销、利用率和欺诈监管 4、患者行为/社交网络
也就是说,不管是来自制药企业的数据,还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。

H. 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。

I. 大数据在医疗行业的应用有哪些

大数据专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用,下面说说其在医疗领域的应用。
随着互联网规模不断的扩大,大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业,医疗行业也不例外,医疗健康正在成为人们关注的重点问题,以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起,医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。
1.就医数据进行电子化管理
对电子医疗记录的收集,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享,每一个医生都能够在系统中添加或变更记录,而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况,同时也是医学研究的重要数据参考。
2.健康预测
通过智能手表等可穿戴设备的数据,建立健康预测模型,通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端,实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析,并且在未来的临床试验将不再局限于小样本,而是包括所有人。
3.医学影像以及临床诊断
通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像,例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习,训练其对影片的诊断,最终实现辅助医生进行临床决策,规范诊疗路径,提高医生的工作效率。
4.药品研发
利用大数据进行数据建模并进行分析,预测药物的临床结果,可以为临床阶段的实验结果提供参考,节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析,从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。

J. 国内哪些厂家做医保大数据平台

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用:

(1)服务居民。居民健康指导服务系统,提供精准医疗、个性化健康保健指导,使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如,提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教(保健方案订阅、推送);同时减少患者住院时间,减少急诊量,提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

5、疾病模式的分析

通过分析疾病的模式和趋势,可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策,帮助其优化研发重点,优化配备资源。新的商业模式

大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集

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。

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,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。

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