人類健康醫療大數據

⑴ 大數據能給醫療帶來哪些改變

如今，互聯網和信息技術已經普遍覆蓋大型公立醫院。

這么多醫療大數據的領域可以幫助我們做什麼？

●大數據的應用增強了預測流行病
●為醫院、醫療系統和醫療辦公提高效益
●減少資源浪費
●數據能提高人們對醫療的全面認識
●海量數據可以幫助研究者准確真實反應臨床真實數據
●私人訂制個性化醫療，大數據收集個人病史家族病史的整理和預測，對於治療方案進行個性化針對治療。

最終我們能用大數據得到什麼？幫助國家的公共衛生系統更多地參與到大數據應用中，來提高社會的整體健康水平。這才是我們所追求的全民醫療的最高意義。

⑵ 大數據給健康產業帶來哪些變革

大數據給健康產業帶來的變革最大的就是把傳統的健康產業取代了，繁瑣的健康體檢變為快捷的健康體檢，隨時手機就可以查看健康數據。一批大數據健康體檢小屋出現了。

⑶ 醫療健康數據的基本情況包括

一般認為，具有大數據基本特徵，與醫療健康服務過程、結果相關的大數據，稱之為醫療健康大數據。
而大數據的定義的定義現在普遍比較認同的是IBM的「4V」。即數據體量巨大（Volume）、數據類型繁多（Variety）、數據生成速度快（Velocity）、數據具有真實性（Veracity）。前三者都較容易理解，而真實性則強調數據質量與可靠性，真實的數據才有分析的價值。可見大數據的意義不僅僅在於數據量有多少，還在於通過這些數據的處理而獲得的更深層次的價值。醫療健康大數據的長遠目標也是希望能以數據驅動，獲得最優決策與方案。
眼下，醫療健康大數據確實迎來了很好的發展機遇，具有很多利好：比如，醫療信息化建設的不斷完善；互聯網與醫療的融合；資本市場的高度關注；商保健康險市場的飛速發展；細分領域尚未出現巨頭等。基於這些發展機遇，人們對醫療健康大數據的創業整體保持樂觀態度。從實踐上看，目前醫療健康大數據的主要付費方分是六個：消費者、企業、保險公司、政府、醫院及葯企（包括醫械），短期來看，保險公司和葯企的付費意願最強，醫院、政府與企業需求也是比較明顯的，但現階段還比較保守。
醫療健康大數據確實充滿了機會，但當前其發展也面臨著不少的挑戰，有人主要歸結了以下幾：安全與隱私缺少保障；數據共享與互聯互通存在障礙；高質量的數據來源仍然有限；醫療領域自身的復雜性帶來的門檻；商業模式難落地。
總的來看，醫療健康大數據的發展還處於相當早期的階段，無論是在中國還是國外都尚在摸索中。簡而言之一句話，醫療健康大數據：機遇與挑戰共存。

⑷ 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。

⑸ 大數據技術發展之下 醫療行業現狀如何

【導讀】大數據技術的使用最早是應用於互聯網公司，隨著社會的發展，大數據技術也已經應用到了醫療行業，雖然大數據都是孤立的數據，不能大規模應用，但是在醫療行業，我們能夠通過大數據技術，進行患者的信息收集，建立詳細就醫檔案，更好地幫助醫生進行病情診斷，那麼大數據技術發展之下，醫療行業現狀如何呢?接下來就一起看看吧。

1、除了互聯網公司是大數據的早期採用者之外，醫療保健行業也是最早推動大數據分析的傳統行業之一。醫療行業有大量的病例、病理報告、治療計劃、葯物報告等。如果這些大數據能夠被整理和應用，將會對醫生和病人有很大的幫助。我們所面臨的細菌、病毒和腫瘤細胞的數量和類型都在進化。在疾病的發現和診斷中，疾病的診斷和治療是最困難的。

2、未來，藉助大數據平台，我們可以收集不同的病例和治療方案，以及患者的基本特徵，建立基於疾病特徵的資料庫。如果未來的基因技術成熟，可以根據患者的基因序列特徵進行分類，建立醫療行業的患者分類資料庫。在對患者進行診斷時，醫生可以查閱患者的疾病特徵、實驗室報告和檢測報告，查閱疾病資料庫，幫助患者進行快速診斷，明確疾病定位。

3、大數據在醫療行業的應用一直在進行，但大數據尚未開放。這是孤立的數據，沒有辦法放大。未來，這些大數據應該統一收集，整合成統一的大數據平台，造福人類健康。政府和衛生保健是這一趨勢的重要推動因素。

關於大數據技術發展之下醫療行業現狀，就和大家分享到這里了，未來，大數據技術必將造福於社會，為了我們提供更多的可能性。

⑹ 醫療健康領域的大數據來源有哪些

醫療健康領來域的大數據主源要有四個來源：1、制葯企業/生命科學
2、臨床決策支持及其他臨床應用（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。

⑺ 醫療大數據平台推進醫學道德形態重構

醫療大數據平台推進醫學道德形態重構
大數據時代的到來使醫學呈現出個體化發展趨勢，而基因技術的應用又使精準醫學凸顯。個體化醫療與精準醫療的結合，預示了大數據時代醫療變革的方向：通過數字化人體引發醫療健康革命。

大數據時代，一種潛在的變化正在顯現，掌控個人的醫療過程和醫療保健成為變化的核心。醫療大數據平台的運營會隨著規模的擴大和效率的提高而關涉總體人類健康、社會公共善、共享的倫理和個人醫療服務方面的改善，從而推進醫學道德形態的革命性重構。
首先，通過個體化醫學改善總體形態的人類健康。數字化人體和基因組學的重要意義在於：通過大數據技術和基因篩查技術的融合運用，帶來醫學重心的轉移或變化。它提供給人們的醫學勸告主要有兩條：其一，預防比治療更重要；其二，醫學只有遵循個體化科學才能帶來整體人類健康狀況的實質性改善。在大數據時代，手機將成為生命線，它使邊遠地區的人們獲得所需要的醫療服務，並通過數據反饋為社區創造一個數字化的網路系統。通過大數據，以患者為中心的醫療可以不受時空限制，在健康培訓、在線診斷、預防和災疫應對等領域一展所長。
其次，通過構建公共健康之善疏解醫患緊張。數字化時代醫學道德形態重構的重點，是通過個體化科學構建公共善，並由此疏解醫患緊張關系。生命倫理學對個體化權利的強調和對總體人口健康的強調之間存在明顯斷裂。然而，個人自主或自我決定如果沒有基於「數字化人體+基因測序」的個體化醫學的支持，只能是一種抽象的權利原則。醫療大數據提供給個人的健康或診療指南，無論對病人還是對醫生，都類似於航海圖。這為人們提供了一個從未有過的世界觀，它使病人真正成為醫學的中心。
再次，通過融合的醫學展現開放共享的倫理。隨著數字化時代的來臨，各國政府都認識到數據開放的重要性，出台了數據開放的法令。醫療大數據將患者作為醫療信息的點連成一片數據之海。因此，一種開放共享的醫療信息技術系統可以通過相關關系的挖掘而預測某些疾病的分布或流行。數據的開放共享將帶來一系列融合，進而將快速成熟的數字化、非醫學領域的移動設備、雲計算和社交網路與蓬勃發展的基因組學、生物感測器和先進成像技術的數字化醫學領域合為一體。醫學或醫療技術可能因為更偏重預防而體現「上醫醫未病之病」的理念。
最後，通過開放整合的專家團隊提供個體化醫療服務。基於網路平台的醫療技術實踐，使得醫學團隊的診療模式成為未來醫療診治的基本模式。大數據時代的醫療技術實踐，為「團隊醫學」提供了新的形式，醫學不再是個體醫生的單打獨斗，而是基於網域空間的專家團隊為患者提供量身定製的個體化醫療服務。以團隊形式為個體提供醫療健康服務，建構了真正以患者為中心的醫學道德形態。從個體收集到的數據的大批匯總最終將會創建一種良性反饋的倫理性圏層，使健康計劃的所有參與者受益，並鼓勵愈來愈多的人參與進來。
大數據時代的健康革命，在技術形態上，取決於數字化人體基礎上的精準醫學模式的建立。無線感測器、大數據與基因組學的結合是其先鋒。這種醫學道德形態的重構凸顯了三大倫理道德難題。
第一，個人隱私及安全問題。在數字化、信息化時代，醫療行業面臨保護信息安全和保護個人隱私的雙重困擾。安全隱患和隱私風險之一，是員工使用自帶移動設備連接醫療系統的IT基礎設施所帶來的風險，這是惡意軟體侵入的最薄弱環節，被稱為醫療領域的「自帶設備」難題。推行移動化或個體化醫療計劃（或健康計劃）是許多頂尖級診所和醫院的計劃，實施過程必然會面臨該難題。除此之外，還面臨醫療大數據或精準醫學模式自身帶來的問題，比如醫療設備或監控器的數據失竊問題等。與此同時，醫院利用數據平台收集和分析某患者的敏感信息是否侵犯個人隱私？政府機構和企業對個人健康信息進行收集、監控和分析處理是否符合隱私規則？醫療數據、商業數據、科研數據等應遵循何種收集規則？參與者隱私的保護既是醫學研究得以展開的前提，又是一切健康計劃得以實施的前提。只有在保護個人隱私與充分利用資料庫之間尋求一種平衡，才能應對大數據時代醫學生命倫理學的隱私及安全倫理問題。
第二，數據的真實可靠問題。如何防範數據失信或失真是數據共享遭遇的基準層面的倫理挑戰。建立在數字化人體基礎上的醫療技術實踐，其本身就預設了一條不可突破的道德底線。由於人體及其健康狀態以數字化的形式被記錄、存儲和傳播，因此形成了與實體人相對應的鏡像人或數字人。失信或失真的數據，導致被預設為可信的精準醫療變得不可信。例如，如果有人擔心個人健康數據或基因數據對個人職業生涯和未來生活造成不利影響，當有條件採取隱瞞、不提供或提供虛假數據來玩弄數據系統時，這種情況就可能出現，進而導致電子病歷和醫療信息系統（HIT）以及個人健康檔案（HER）不準確。如何治理或防範數據失信或失真，是數字化時代數據共享面臨的一種倫理挑戰，它構成大數據時代生命醫學倫理學的重大課題。
第三，數字鴻溝或價值鴻溝帶來的挑戰。數字鴻溝指不同社會群體對於數字化技術或信息技術使用的巨大差異，分為接入、應用、知識、價值四個方面。隨著接入問題的逐步解決，應用和知識方面的鴻溝正在縮小，價值鴻溝變得越來越突出。這提示我們必須充分重視數字化健康革命帶來的價值觀變革。只有縮小價值鴻溝，使人們認識到，個體化醫療和精準醫學基礎上的個人健康革命，是一種將個體與總體進行融合的醫學變革，它展現了數字化時代健康革命的價值核心即以患者為中心的醫學道德形態，才能讓更多的人參與到醫療大數據平台建設之中。
大數據、基因組學、移動醫療和精準醫學的基本原理，是連通最小行動者和最大數據計算之總體，這是現代醫療技術在大數據時代展現的倫理特質。大數據對個人和集體相互關系的重新定位無論對個人還是集體都產生了不可低估的影響——它提供了在一個日益個體化的現代社會，個人與集體密不可分的結合方式，迫使個人重新思考集體性或總體性價值的時代意蘊。當然，這種思考必須以對個人的自由、尊嚴和權利的維護為前提。與此同時，從群體出發或從整體出發的倫理理念重新獲得了應有地位，並與強調關聯性思維、整體和諧理念的中國倫理文化構成一種內在契合。而這正是大數據時代生命醫學倫理學最引人矚目的發展方向。

⑻ 大數據在醫學領域有什麼應用

1、健康監測

大數據技術可以提供居民的健康檔案，包括全部診療信息、體檢信息，這些信息可以為患病居民提供更有針對性的治療方案。並且通過智能手錶等可穿戴設備，隨時帶著，可以實時匯報病人的健康情況。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。

2、數據電子化管理

患者的影像數據，病歷數據、檢驗檢查結果、診療費用等各種數據錄入大數據系統，統一管理起來，每位醫生都能夠在系統中查到病人的詳細資料以及變更記錄。而無需再通過耗時的紙質工作來完成，這對於大夫更好地把握疾病的診斷和治療十分重要。

3、醫療科研

在醫療科研領域，運用大數據技術對各種數據進行篩選、分析，可以為科研工作提供強有力的數據分析支持。例如健康危險因素分析的科研中，利用大數據技術可以在系統全面地收集健康危險因素數據，包括環境因素，生物因素，經濟社會因素，個人行為和心理因素，醫療衛生服務因素，以及人類生物遺傳因素等的基礎上，進行比對關聯分析，針對不同區域、家族進行評估和遴選，研究某些疾病發病的家族性、地區區域分布性等特性。

⑼ 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。