健康大數據問題

❶ 互聯網醫療發展所遇到8大問題

如今互聯網遍布我們生活中的各個角落，互聯網逐漸成為患者獲取醫療信息、進行並且溝通的重要載體，同時也改變了傳統的就醫模式，逐步形成了網路醫療模式。2018年國家衛生 健康 委員會、國家中醫葯管理局制定出台了《互聯網診療管理辦法（試行）》《互聯網醫院管理辦法（試行）》《遠程醫療服務管理規范（試行）》等制度，大力推廣和持續優化網路醫療模式，解決我國醫療資源不平衡問題。

2019年底新冠肺炎爆發並迅速蔓延，黨中央、國務院和地方政府高度重視疫情防控工作，衛生行業沖上了抗擊疫情的最前沿，為了防止病情傳播，各級政府、疾病預防控制機構聯合多部門加大對民眾自我防範的宣傳力度，各省均啟動了公共衛生事件一級響應，要求民眾戴口罩、勤洗手、保持社交距離、盡量減少出行、不聚會、不聚餐、不到人群密集處，但時值冬季，除了新冠肺炎外，還有許多慢性病、常見病、季節性多發病等，這部分患者的醫療需求可能因為患者害怕去醫院交叉感染以及出行限制等因素得不到及時滿足，或者無法獲取維持性葯物。同時受疫情影響為了避免發生醫院感染，醫院部分科室停診。此外隨著疫情蔓延，各地的醫療機構發熱門診、隔離病房超負荷運營。在這樣的背景下互聯網醫療再次得到重視。

目前我國互聯網醫療面臨的問題：

1、由於資金短缺、人才匱乏、國家規劃不完善等阻力，互聯網醫療在農村地區的影響力較小，城鄉二元化阻礙了互聯網醫療的整體發展進程，基層醫療機構對互聯網醫療的參與度不高，由於上下級醫療資源銜接不力，互聯網與分級診療融合效果欠佳。

2、互聯網醫療需國家多部門密切合作，但個職能部門分工交叉或斷層，積極性和動力不一，難以形成合力。

3、醫療 健康 大數據平台信息共享和挖掘未有效推進，互聯網醫療發展的條件之一是醫療 健康 大數據的快速流動、匯聚、共享和挖掘，而目前大數據平台與醫療信息系統未充分結合，難以實現對醫療服務全過程進行實時管理。

4、行業人才資源匱乏且缺乏正向激勵，醫師多點執業尚未完全突破人事管理制度的約束，且同時兼具專業醫療技術和信息技術人才十分稀缺，醫療人才福利待遇較差，醫務人員參與互聯網醫療積極性不高。

5、居民對互聯網醫療的知曉率及服務利用率不高。

6、法律監管制度尚不完善。

7、各地醫保尚未完全開通互聯網醫療網上報銷渠道，醫院、醫葯、醫保之間存在信息壁壘。

8、互聯網醫療可能成為某些醫院、企業和個人傳播不當醫療信息的媒介，由於信息不匹配和甄別信息真假的能力有限，患者可能因錯誤信息對醫生的正當診療行為存疑，目前屏幕對屏幕的交流無法完全替代面對面溝通，互聯網醫生不能完成最基本的體格檢查（視觸叩聽），同樣的疾病不同患者有不同的表現，醫生難以制定精準化的治療方案，醫療風險會顯著增加，影響醫療質量。

參考文獻：互聯網醫療政策的執行問題和對策——基於史密斯模型的分析華北理工大學管理學院鴿棚楠趙雨韓彩欣。

❷ 大數據對生活的影響

大數據給我們帶來的好處

1、大數據便利我們的生活

自助繳水、電、燃氣、電視費，汽車搖號、手機充值、違章查詢、公積金查詢、手機代開發票、查詢法院案子進展。這是運用大數據促進保證和改善民生的典型事例。此外，大數據還運用到智能家居中，智能照明體系等。

2、大數據便利我們看病

到目前為止，大數據最強大的應用就是電子醫療記錄的收集。每一個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。大數據收集病人信息，可以盡早發現疾病，對於患者來說，不但降低了身體健康受損的風險，同時也能夠減少醫療支出。

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。這些新的分析設備具備同樣的功能，但能在醫療機構之外的場所使用，降低了醫療成本，病人在家就能獲知自己的健康狀況，同時還獲得智能設備所提供的治療建議。

3、大數據便利我們的出行

現在，人們的出行越來越離不開大數據的協助，運用電子地圖，初來乍到的遊客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查詢最快回家的交通方法；計程車司機經過語音導航，知曉前方路程狀況，防止堵車或超速違章。

大數據仍是緩解交通壓力的利器，它可以猜測未來交通狀況，為改善交通狀況供給優化方案，這有助於交通部門進步對路程交通的把控才幹，防止緩和解交通擁堵。

4、利用大數據提升自己

大數據技能不只能夠提高人們使用數據的效率，並且能夠實現數據的再使用和重復使用，進而大大降低交易成本，提升人們開發自我潛能的空間。

大數據的弊端

1、個人數據隱私與安全

大數據會記錄你的瀏覽習慣，購買習慣，常用淘寶支付寶這些軟體的人，你的消費能力、購物習慣、活動產所、收入情況、生活質量、年齡、身高、體重、鞋碼、三圍、口味等，都是可以分析出來的這些基本囊括了我們的生活。個人數據安全就成了一個大問題，一旦數據泄露（或被買賣），可能會對用戶人身財產、國家和公司的安全造成威脅。

2、大數據殺熟

殺熟，即同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多。近兩年來包括滴滴出行、攜程、飛豬、京東、美團、淘票票等多家互聯網平台均被曝疑似存在「殺熟」情況，涵蓋在線差旅、在線票務、網路購物、交通出行等多個領域，特別是OTA（Online Travel Agent）在線差旅平台較為突出。

大數據技能自身不只能夠迅速衍生為新興信息產業，還能夠同雲計算、物聯網和才智工程技能聯動，支撐一個信息技能的新時代。

大數據的四個基本特徵

1、數據量大

TB，PB，乃至EB等數據量的數據需要進行數據分析處理。

2、要求快速響應

市場變化快，要求能及時快速的響應變化，那對數據分析也要快速，在性能上有更高要求，所以數據量顯得對速度要求有些「大」。

3、數據多樣性

不同的數據源，非結構化數據越來越多，需要進行清洗，整理，篩選等操作，變為結構數據。

4、價值密度低

由於數據採集的不及時，數據樣本不全面，數據可能不連續等等，數據可能會失真，但當數據量達到一定規模，可以通過更多的數據達到更真實全面的反饋。

❸ 唐山市師生健康信息大數據系統總顯示500錯誤怎麼回事

我這兩天也注冊呢，可能是系統的問題，這兩天登錄使用系統的家長比較多，系統有點跟不上進度了。

❹ 鄭州12345：被賦紅碼因大數據問題，民眾是否認可這一說法

這一個說法的話，那麼人民群眾肯定是不能夠認可的，為什麼其它地方可以出現這種事件，偏偏就自己的這個地方會出現這種事情，所以說像這種事情的話，那麼很明顯就是因為某些工作的失誤導致這種情況的出現，最重要而是要解決這件事情，那麼現在健康碼就已經是成為我們出行必須要的一個東西，那麼因為這個大數據的問題影響到了我們的健康嘛，那麼這樣的話，對於我們的出行肯定是會造成巨大的困擾

現在最重要的問題不是這個說法，而是怎麼去解決這個問題，因為這個問題的話是會影響到我們的日常的修行的，所以說我們要一定要重視這個問題，最重要的是解決問題，只有解決了這個問題，那麼人民群眾的生活才不會出現困擾，畢竟這個健康碼的話是為涉及到人民群眾日常出行的問題，如果不及時解決的話，會導致人民群眾有很多意見

❺ 大數據與人工智慧，如何顛覆醫療健康領域

如今，信息生態系統正以前所未有的速度增長，具有跟蹤和評估信息的先進技術正在成倍增加。智能手機、可穿戴物品、網路連接的醫療設備等這些創新技術和產品都利用了改變醫療 健康 結果的能力，所有這些創新都需要持續的數據收集和提交過程。

對於醫療大數據這方面，創新廠商Healthbox公司頗有心得。

顛覆醫療保健領域的大數據

在Healthbox公司最近發布的醫療保健大數據調查報告中，專家們分享了如何顛覆醫療 健康 生態系統中的見解，這些生態系統的數據比以往任何時候都要多。該報告指出，「大數據」一詞最初是在20世紀90年代創造的，用於描述傳統資料庫無法處理的太大或太復雜的數據集。

HIMSS Analytics公司成熟模型高級主管James Gaston表示，「我們的文化定義正在從一個以實體為中心轉向更廣泛的以患者為中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、醫療 健康 和健身數據的 社會 決定因素，以及傳統的醫療保健情景數據。」他指出，該行業正在了解醫療保健領域的大數據有多強大。

報告指出，「收集的數據量大、速度快、種類繁多，給利用和確保其有效性以造福宏觀、人口層面的 健康 生活和微觀、基於證據的精準醫學帶來了挑戰。」換句話說，在海量數據中尋找意義對於在醫療衛生系統中扮演任何角色的任何個人來說都是一項艱巨的任務。

這就是人工智慧等創新力量發揮作用的地方。HealthBox公司的調查報告引用了谷歌大腦人工智慧研究小組的產品經理LilyPeng博士的話，他解釋說，盡管人類智能最適合於整合少量非常大的影響因素，人工智慧尤其擅長在大量非常小的影響因素或模糊因素中梳理和識別模式。

Healthbox公司的調查報告還強調了人工智慧的一個重要觀點：人類和人工智慧各自都有自己獨特的差異，這不可避免地會影響如何最好地應用每種智能並將其嵌入到工作流程中。

大數據和人工智慧如何協作以改進決策

在充斥著數據的世界中，人們可以放心，盡管人工智慧和醫療保健領域的大數據具有巨大的潛力，但仍存在一些限制因素，無法阻止它們成為普遍決策的替代品。單一解決方案不應該存在單一創新。

將一種互補的護理方法與大數據結合起來，有助於促進可操作的 健康 見解，而不是為臨床工作流程增加新的復雜性。然而，Healthbox公司的調查報告指出，這需要仔細考慮不斷發展的護理提供和決策模型，其結果很可能是增強臨床決策的發展和比以往任何時候都更加個性化的護理服務。

1.刪除數據收集中的偏差

HealthBox公司的調查報告指出，「每一個調查人員對於大數據的調查都會產生固有的偏見。這可以包括從評估數據的分類、如何收集數據等方面的所有內容。假設高維數據的力量在於沒有隱藏的混雜因素，而這些混雜因素在數據中並不公開。不幸的是，這一假設遠未被放棄，並對人工智慧技術從大數據中得出結論的有效性構成威脅。」

2.承認匿名與特殊性之間的內在沖突

必須採取適當的預防措施來進行結構分析，以避免對患者身份進行逆向工程。但是，值得注意的是，共享開放數據的好處超過了對個人進行重新識別的不利可能性。

人們將不得不權衡共享開放式數據訪問的好處與有限但真實的通過對分段數據進行逆向工程重新識別個人的可能性之間的道德權衡。人類智能（而不是人工智慧）將被要求解決這些問題。

3. 收集數據的有意義的驗證和可衡量的影響

在醫療保健中使用大數據可以為患者提供關於如何管理慢性病和其他主要 健康 狀況的更詳細、更全面的指導。但是，對這些信息的訪問量的增加是否會直接導致改進的結果、滿意度和整體消費者體驗？

數據、人工智慧衍生知識和知情臨床決策的整合必須通過臨床流程和工作流程，並緊密結合在一起，以推動患者護理的潛在效益。需要進行適當的結構化臨床試驗，以證明數據驅動的護理過程的增量效益能夠證明這些決策所產生的成本和並發症是合理的。

4.理解潛在的因果關系

在這個關於大數據的網路研討會上，Healthbox公司強調了這樣一個事實，即在數據分析中，重要的是要牢記相關性並不意味著因果關系的古老規則。同樣重要的是，確保經過分析的數據不會遺漏可能與測量結果有因果關系的混雜因素。專業知識和人類直覺總是需要與人工智慧協同工作，以確認沒有隱藏的混雜因素。機器的使用可以幫助人們揭示這些未被發現或未預料到的變數。

這些專家指出，通過協作的方法，顯然可以更好地為醫療保健領域的大數據制定成功的戰略，這將進一步利用醫療創新的終極力量。人工智慧技術的不斷出現將擴大大數據的價值，為更具協作性、以人為本的方法鋪平道路，這種方法有助於醫療和保健領域的發展。

❻ 大健康數據鏈申購是真的嗎

大健康數據鏈被Coinissue選定為推廣中國市場的第二支新代幣，並於2023年1月3日在Coinissue啟動申購！

隨著醫療技術的高速發展，大健康領域被視為近十年最有前景的技術革新方向。目前我國健康醫療大數據覆蓋面較廣，包括公共衛生、臨床科研、疾病診斷、行業治理等相關領域，但落地應用的種類不夠豐富、層次不夠深入。人工智慧技術逐步興起，恰好是利用醫療大數據的天然優勢，也將是近未來的重要發展趨勢。

世界范圍內，大健康領域市場前景廣闊。醫療支出佔GDP比重逐年提升，在2014年已達約16%，規模已達12萬億美元。

其中，慢病健康管理已經成為最重要的一部分。目前，僅中國范圍內的慢病患者數量大約為

2億人，而潛在患者數量則高達5億以上，並且這一數據以每年9%的速度增長。目前互聯網醫療的市場規模約為150億人民幣，大健康產業市場規模約為9萬億人民幣。隨著大眾健康理念的逐步形成，生活水平的日益提升，人們越來越願意為健康消費，市場即將迎來進一步的健康消費升級。預計在2020年，互聯網醫療市場規模將達到330億人民幣，而整個大健康產業鏈的市場規模則將高達13萬億人民幣。

與此同時，隨著電子設備的普及和升級，健康信息電子化程度也在飛速提高。發達國家消費者使用電子病歷的比例在過去十年中增加了近兩倍，達到了16%，而作為發展中國家的中國。卻僅有0.6%的醫院的醫療數據電子化程度達到5級以上。相比之下，發展中國家的健康信息電子化還有很長的路要走。

然而，健康數據全面電子化的成本高昂。僅用中國市場舉例，建設一個5級電子病歷系統，平均需要1000萬元。假設僅將中國所有三級醫院的醫療數據電子化程度都升級到5級以上，成本高達200億元；如果70％的醫院升級到電子病歷應用水平5級以上，成本則高達到2000億元；再加上90多萬個基層醫療機構，總體成本預計超5000億人民幣。

由於醫療大健康行業的產業鏈條復雜、涉及面廣，只有打通上中下游全產業鏈（即數據擁有方、技術提供方、數據應用與服務方），三者聯合創新，才能有效推動行業發展。目前健康數據和健康管理領域主要面臨以下三大問題：健康數據難確權，數據流轉動力不足，導致數據孤島現象嚴重醫療資源不匹配，供給嚴重不足，看病難問題依然存在醫療服務碎片化，用戶體驗不佳目前，個人的醫療健康數據掌握在各大醫療機構手中，但這些數據的使用權和益權應當歸屬用戶本人。健康數據的中心化存儲管理模式無法滿足個人用戶對健康數據的安全與隱私保護需求。

由於數據歸屬權不明確，同時醫療機構間處於競爭關系，健康數據的跨機構流轉動力自然不足，數據整合阻力大，數據孤島現象難以打破。許多需要大量數據支持的研究項目，例如基因分析和精準醫療，都由於可用數據不足而難以推進。

另一方面，健康數據的內容繁多、格式多樣，數據標准化程度較低。即便是在發達國家，FHIR一類的醫療數據協議的實際應用也極其有限，進一步加大了數據整合的阻力，常態化的個人健康狀況綜合評定難以實現。優質醫療資源過度集中，導致大醫院門庭若市，其他健康服務提供方門可羅雀，分級診療空有其名。同時，大醫院以外的可靠分診渠道仍然稀缺，健康管理資源無法高效合理地匹配需求。用戶幾乎所有的醫療健康服務需求都只能靠大醫院滿足，造成時間、金錢、醫療資源的極大浪費。在這樣的情形下，現有醫療體系只能滿負荷地為患者治病，無力顧及健康服務。

另一方面，隨著廣大消費者生活水平的提升，更多人開始關注自己的日常健康管理，對於醫療健康領域的需求不再局限於生病後的尋醫訪葯。因此及時發現並調整亞健康狀態、治未病、健康狀態預警、慢性病管理等需求，將是醫療健康行業未來發展的方向。目前各領域健康管理服務水平不斷提高，各機構和各環節之間沒有完善的鏈接體系和融通渠道，造成大量資源浪費。同時，優質的非診療類健康管理服務亦是匱乏，例如保險清算、朋友互助、葯品溯源等，醫療健康領域亟待一個一鏈式解決方案。

GHDL是基於區塊鏈技術的大健康生態智能區塊鏈網路，旨在打造一個大健康行業基礎平台，為用戶提供一個能滿足所有健康管理需求的去中心化平台。通過Olife、Olivia、Oleaf三個組件，GHDL網路能打破數據流轉阻塞對傳統醫療健康領域發展的諸多限制。

GHDL是基於區塊鏈技術的大健康生態智能區塊鏈網路。它通過Olife、Olivia、Oleaf三個模塊為用戶定製一個在區塊鏈上不斷自我完善的人物健康信息綜合畫像、提供一個全科人工智慧醫生、打通一套完整的醫療健康服務體系。在GHDL網路里，用戶可以全面掌控自己的健康數據，並由人工智慧醫生進行個性化健康管理，進而滿足其在醫療健康方面的全流程需求。與此同時，GHDL的雙層通證體系也能激勵所有參與者以不同的方式為此大健康網路的良性發展做出貢獻，真正做到醫療資源供給側與需求側的點對點精準對接，形成一個去中心化的、不可篡改的大健康生態智能區塊鏈網路。

❼ 健康醫療大數據的廣義和狹義概念哪一個更貼合大數據關注 全數據的內涵角度

狹義。
狹義上的醫療健康大數據指的是醫院的醫療機構產生的大數據，這是最主要的醫療健康大數據，產生於醫院常規臨床診治、科研和管理過程，包括各種門急診記錄、住院記錄、影像記錄、實驗室記錄、用葯記錄、手術記錄、隨訪記錄和醫保數據等。
大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。對於「大數據」研究機構給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。

❽ 「互聯網+」健康醫療大數據產生的影響

隨著「互聯網+」戰略的不斷推進,我國的醫療行業迎來了「互聯網+」醫療時代。 「互聯網+」是互

聯網在各個領域的創新應用,以互聯網為載體,以新信息技術為手段，在醫療領域的應用，涵蓋了醫療的健康教育、信息查詢、健康檔案、疾病風險評估、在線咨詢、遠程會診、遠程醫療、疾病康復等諸多方面。醫療大數據是在醫療服務過程中產生的與臨床和管理相關的數據,時序性、隱私性、不完整性等醫療領域獨有特徵。

2018 年 4 月 29 日國務院辦公廳正式發布《關於促進「互聯網+醫療健康」發展的意見》,提出「健全基於互聯網、大數據技術的分級診療信息系統,推動各級各類醫院逐步實現電子健康檔案、電子病歷、檢驗檢查結果的共享,推動大數據在不同等級醫療衛生機構間的授權訪問和利用。」

目前,醫療大數據已在優化資源配置、解決信息孤島問題、輔助決策應用等方面呈現出巨大作用。總結下來，產生如下影響：

1、提升就醫體驗

「就醫難」是國內醫療面臨的最大問題。 以互聯網為載體的就醫過程，優化了就診流程,縮減等待時間,還能有效提升患者就醫體驗，貫穿醫療服務的全過程，涵蓋了醫療資源查找與匹配、網上掛號、在線問診、遠程診療、醫葯電商、移動醫療等領域。

2、推進精準醫療

精準醫療強調以個體化醫療為基礎,包括精準診斷和精準治療兩個方面。 互聯網環境下,醫療服務的逐步數字化將極大地促進醫生與患者之間的相互了解。

3、促進醫療體系的協同

分級診療制度是當前衛生行政部門深化醫葯衛生體制改制的重要內容。 分級診療能夠合理配置醫療資源、促進基本醫療衛生服務均等化。 「互聯網+」醫療環境下，藉助互聯網手段實現分級診療成為醫改的核心。 醫院的「信息孤島」 問題在很大程度上阻礙了分級診療制度的推進，因此打破醫療信息孤島是「互聯網+」醫療發展的基礎。

4、推動個性化醫療發展

未來將建成各種數據無縫流轉，以患者為中心的覆蓋全生命周期的醫療健康管理服務，多個機構、多個角色可基於個體的完整健康數據實施共同管理，實現對患者的個性化治療。

參考文獻：段金寧.「互聯網+」醫療環境下的健康醫療大數據應用[J].中華醫學圖書情報雜志,2018,27(06):49-53

❾ 華發信息大數據系統上報不了體溫

網路問題。華發師生安全健康信息大數據系統將人體溫度、人臉特徵、人證信息作為通行許可權判別的依據,實現人員測溫管控快速通行的目的,如果用戶的網路出現問題就會導致系統內不顯示個人信息,用戶無法上報體溫,用戶可檢查一下網路連接,待網路變好後重新載入即可。

❿ 廈門大學健康大數據與智能醫學什麼

您好，廈門大學健康大數據與智能醫學是一門新興的學科，旨在整合大數據技術、人工智慧技術和醫學知識，以改善人類健康狀況。該學科主要研究如何利用大數據技術和人工智慧技術來改善醫療質量、提高醫療效率、提升醫療服務水平、改善醫療安全性等。它還可以用於改善疾病診斷、治療方案的制定、患者管理、遠程醫療等。此外，廈門大學健康大數據與智能醫學還可以用於研究健康相關的社會經濟問題，以及健康政策制定等。