雲計算大數據醫療健康

⑴ 大數據行業對於醫葯行業有什麼作用呢

一、大數據有助於精確醫療行業市場定位
醫療行業企業需要架構大數據戰略，拓寬醫療行業調研數據的廣度和深度，從大數據中了解醫療行業市場構成、細分市場特徵、消費者需求和競爭者狀況等眾多因素，在科學系統的信息數據收集、管理、分析的基礎上，提出更好的解決問題的方案和建議。
企業想進入或開拓某一區域醫療行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，這個區域人口是多少？消費水平怎麼樣？客戶的消費習慣是什麼？市場對產品的認知度怎麼樣？當前的市場供需情況怎麼樣？公眾的消費喜好是什麼等等，這些問題背後包含的海量信息構成了醫療行業市場調研的大數據。
隨著大數據時代的來臨，藉助數據挖掘和信息採集技術不僅能給研究人員提供足夠的樣本量和數據信息，還能夠建立基於大數據數學模型對未來市場進行預測。當然，依靠傳統的人工數據收集和統計顯然難以滿足大數據環境下的數據需求，這就需要依靠相關大數據技術開發公司(如北京恆泰博遠科技)來進行大數據採集、分析、監控、分發系統的開發。

二、大數據成為醫療行業市場營銷的利器
互聯網上的信息總量正以極快的速度不斷暴漲，我們每天在不同平台上分享各種文本、照片、視頻、音頻、數據等信息高達的幾百億甚至幾千億條，這些信息涵蓋著商家信息、個人信息、行業資訊、產品使用體驗、商品瀏覽記錄、商品成交記錄、產品價格動態等等海量信息。這些數據通過聚類可以形成醫療行業大數據，其背後隱藏的是醫療行業的市場需求。
以醫療行業在對顧客的消費行為和趣向分析方面為例，消費者購買產品的花費、選擇的產品渠道、偏好產品的類型、產品使用周期、購買產品的目的、消費者家庭背景、工作和生活環境、個人消費觀和價值觀等。如果企業收集到了這些數據，建立消費者大資料庫，便可通過統計和分析來掌握消費者的消費行為、興趣偏好和產品的市場口碑現狀，再根據這些總結出來的行為、興趣愛好和產品口碑現狀制定有針對性的營銷方案和營銷戰略。

三、大數據支撐醫療行業收益管理
大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多是採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個醫療行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。

四、大數據創新醫療行業需求開發
在微博、微信、論壇、評論版等平台隨處可見網友使用某款產品優點點評、缺點的吐槽、功能需求點評、質量好壞與否點評、外形美觀度點評、款式樣式點評等信息，這些都構成了產品需求大數據。作為醫療行業企業，如果能對網上醫療行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值趣向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，制訂合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

⑵ 雲計算現在有哪些應用

雲計算應用之一：金融雲。金融雲是利用雲計算的模型構成原理，將金融產品、信息、服務分散到龐大分支機構所構成的雲網路當中，提高金融機構迅速發現並解決問題的能力，提升整體工作效率，改善流程，降低運營成本。
雲計算應用之二：製造雲。製造雲是雲計算向製造業信息化領域延伸與發展後的落地與實現，用戶通過網路和終端就能隨時按需獲取製造資源與能力服務，進而智慧地完成其製造全生命周期的各類活動。
雲計算應用之三：教育雲。教育雲是「雲計算技術」的遷移在教育領域中的應用，包括了教育信息化所必須的一切硬體計算資源，這些資源經虛擬化之後，向教育機構、從業人員和學習者提供一個良好的雲服務平台。
雲計算應用之四：醫療雲。醫療雲是指在醫療衛生領域採用雲計算、物聯網、大數據、4G通信、移動技術以及多媒體等新技術基礎上，結合醫療技術，使用「雲計算」的理念來構建醫療健康服務雲平台。
雲計算應用之五：雲游戲。雲游戲是以雲計算為基礎的游戲方式，在雲游戲的運行模式下，所有游戲都在伺服器端運行，並將渲染完畢後的游戲畫面壓縮後通過網路傳送給用戶。
雲計算應用之六：雲會議。雲會議是基於雲計算技術的一種高效、便捷、低成本的會議形式。使用者只需要通過互聯網界面，進行簡單易用的操作，便可快速高效地與全球各地團隊及客戶同步分享語音、數據文件及視頻。
雲計算應用之七：雲社交。雲社交(Cloud Social)是一種物聯網、雲計算和移動互聯網交互應用的虛擬社交應用模式，以建立著名的「資源分享關系圖譜」為目的，進而開展網路社交。
雲計算應用之八：雲存儲。雲存儲是指通過集群應用、網格技術或分布式文件系統等功能，將網路中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟體集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。
雲計算應用之九：雲安全。雲安全(Cloud Security)通過網狀的大量客戶端對網路中軟體行為的異常監測，獲取互聯網中木馬、惡意程序的新信息，推送到Server端進行自動分析和處理，再把病毒和木馬的解決方案分發到每一個客戶端。
雲計算應用之十：雲交通。雲交通是指在雲計算之中整合現有資源，並能夠針對未來的交通行業發展整合將來所需求的各種硬體、軟體、數據。

⑶ 雲計算有哪些應用

1、雲計算應用之一：金融雲

金融雲是運用雲計算技術的模型組成原理，將金融產品、信息、服務細化到巨大分支機構所組成的雲網路當中，提高金融機構迅速發覺並處理問題的能力，提高總體工作效率，改進流程，降低經營成本。

2、雲計算應用之二：製造雲

製造雲是雲計算技術向製造業數字化行業延展與發展後的落地與實現，客戶根據網路和終端設備就能隨時隨地按需獲得生產製造網路資源與能力服務，從而智慧地完成其生產製造全生命周期的各類活動。

3、雲計算應用之三：教育雲

教育雲是「雲計算技術」的轉移在教育領域中的運用，包含了教育信息化所必需的任何硬體計算資源，這類網路資源經虛擬化技術以後，向教育培訓機構、從業者和學習者給予1個優良的雲服務平台。

4、雲計算應用之四：醫療雲

醫療雲指的是在醫療服務行業選用雲計算技術、物聯網、大數據、4G通信、移動技術和多媒體等新技術基礎上，融合醫療技術，應用「雲計算技術」的核心理念來搭建醫療健康服務雲平台。

5、雲計算應用之五：雲游戲

雲游戲是以雲計算技術為基礎的游戲形式，在雲游戲的運行模式下，所有游戲都是在伺服器端運作，並將渲染完成後的游戲畫面縮小後根據網路傳輸給客戶。

6、雲計算應用之六：雲會議

雲會議是依託於雲計算技術的一類高效率、便捷、低成本的會議形式。使用人只須要根據網路界面，進行簡易實用的操作，便可迅速高效率地與世界各地團體及客戶同步共享語音、數據文件及視頻。

7、雲計算應用之七：雲社交

雲社交（CloudSocial)是一類物聯網、雲計算技術和移動互聯網互動運用的虛擬社交運用模式，以創建知名的「資源分享關系圖譜」為目地，從而進行網路社交。

8、雲計算應用之八：雲存儲

雲存儲指的是根據集群運用、網格技術或分布式文件系統等作用，將網路中很多各類差異類型的存儲設備根據應用軟體集合起來協同工作，共同對外給予數據存儲和業務瀏覽作用的1個系統。

9、雲計算應用之九：雲安全

雲安全（CloudSecurity)根據網狀的很多客戶端對網路中軟體方式的異常監測，獲得網路中木馬病毒、惡意軟體的新信息，推送到Server端進行全自動剖析和解決，再把病毒和木馬病毒的解決方案派發到每一個客戶端。

10、雲計算應用之十：雲交通出行

雲交通出行指的是在雲計算技術當中融合原有網路資源，並能夠專門針對未來的交通出行行業發展融合將來所需要的各類硬體、軟體、數據。

雲計算的特點

雲計算能管理大量的虛擬化資源，這些虛擬資源被匯集到雲平台上面，進而提供富有彈性的拓展服務。雲計算給企業帶來了一種新業務模式，用戶服務標准化、靈活訪問數據是這方面的服務的特點。

超大規模是雲計算的優勢，任何一家企業在享受這種服務前，一定要注意企業的上雲操作，企業雲能為用戶提供前所未有的計算能力；雲計算有虛擬化特點，企業在任意位置、使用任意終端都能享受雲服務。

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 大數據賦能下的「互聯網+醫療」

大數據賦能下的「互聯網+醫療」
近年來，「互聯網＋」熱度持續上升。在2018年政府工作報告中，共有7處提及「互聯網＋」。「做大做強新興產業集群，實施大數據發展行動，加強新一代人工智慧研發應用，在醫療、養老、教育、文化、體育等多領域推進「互聯網＋」，寫進了對今年政府工作的建議中。而在今年兩會上，多位科技大佬就健康大數據以及人工智慧在「互聯網＋醫療」領域的應用提出建議。

人工智慧輔助基層醫療
移動互聯網、大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等數字技術有效提升了健康醫療產業的信息化、網路化、智能化水平。隨著5G、區塊鏈等新技術的突破與應用，數字技術還將為健康醫療事業帶來更深遠的影響。但無論是互聯網＋醫療還是AI＋醫療，當下最亟需的應用場景其實在基層。
全國人大代表、騰訊公司董事會主席兼首席執行官馬化騰建議，在醫療欠發達地區和基層機構可以率先推廣人工智慧輔診等技術，如騰訊結合醫療影像與人工智慧技術的「覓影」平台，目前已成為醫療機構的癌症輔助篩查工具；通過AR、VR、直播等方式，基層醫生能與專家遠程會診和交流，這些都將有效改善醫療資源不足的現狀，推動優質醫療資源精準下沉。
全國政協委員、搜狗公司CEO王小川建議，利用數字技術將優質資源廣泛貫通至患者末端，打通醫療惠民「最後一公里」，提供「核心醫院＋基層衛生服務機構＋數字家庭醫生」三級供給模式，提升醫療效率和准確率，助推分級診療，力爭實現每個中國家庭都有家庭醫生，促進醫療全民普惠。
健康大數據應用挑戰多
雖然大數據應用如火如荼，但目前實現數字技術在健康醫療事業中應用還存在諸多挑戰。例如政府部門之間，醫療機構之間，醫療機構和服務企業之間都存在不同程度的數據壁壘。同時，移動互聯網、大數據和人工智慧等新技術與健康醫療產業融合方面還存在較多政策、標准、法規和技術壁壘。
對此，馬化騰建議以雲計算、大數據等數字技術為載體和手段，建立跨部門、跨領域健康醫療機構間的數據共享機制，實現健康醫療大數據的規范採集、集成共享和合規應用，提升管理和服務的精準度，助力國家建設全方位、全周期人口健康信息平台。建議立法明確管理機構、醫療機構、市場主體、患者個人等各方主體對醫療數據的權屬關系。建立由政府牽頭、多方參與的健康醫療領域開放創新平台，加強成熟技術和頂級專家經驗共享，破解數字技術與醫療行業融合的共性難題，降低數字技術大規模推廣應用的技術門檻。
「人工智慧＋醫療」離不開高質量的健康醫療數據，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰表示，目前，現有的優質健康醫療數據更多集中在院內診療過程，且以專科疾病為主，常見病、慢性病、患者行為等健康數據並不完善，制約了人工智慧技術在醫改任務中充分發揮作用。他建議，將智能語音技術列入國家健康醫療大數據戰略發展布局。在此基礎上，建立國家健康醫療語音數據應用規范，實現覆蓋採集、應用和管理的全生命周期、全方位的健康醫療大數據體系。

⑹ 技術「閉環」合作「開環」 騰訊實現城市級「互聯網+醫療健康」創新

7月16日，宜昌市人民政府、 「宜昌市衛計委以及騰訊聯合推出「宜健通」互聯網+醫療健康城市解決方案，構建城市級智慧健康新生態。該方案成為騰訊首個城市級智慧健康解決方案整體落地的標桿案例。騰訊醫療副總裁吳波在發布會上提及項目的願景時談到：「騰訊會提供更多基礎的能力，發揮連接優勢，輸出技術能力，堅持合作開放，打造可復制的『宜昌模式』，並助力將其推廣到全國。」

在整套方案中，騰訊醫療展示出他們為這個願景做好了准備——基於在大數據、人工智慧、LBS、社交和安全等的發展，騰訊已經具備向城市范圍全面輸出智慧健康生態管理的能力。現在的騰訊，可以在城市互聯網+醫療健康建設生態中擔當「數字化助手」的角色。

一部手機管健康：互聯網+ 貫穿智慧健康管理全程

本次發布會上，騰訊醫療演示了「宜健通」在便捷就醫和健康管理全周期場景中如何做到「一部手機管健康」：

就醫時，「宜健通」可隨時隨地提供一站式醫療服務，包括智能分診、預約掛號、線上繳費、檢驗檢查結果查詢等，極大提升門診效率和醫療資源的匹配效率，騰訊睿知AI引擎對疾病判斷的准確率達到99.2%，每位患者平均就診時間減少150分鍾，實現智慧就醫，一觸即達。

在健康管理的場景下，「宜健通」成為全家人的健康管家。自生命孕育時起，「宜健通」能做到每一次產檢的實時智能提醒，記錄胎兒在母體內每一階段的發育數據，並向孕婦推送個性化的育嬰知識。從兒童期的智能健康服務，到成人後的健康自我管理，再到中老年的慢病精準照顧，「宜健通」藉助人工智慧和大數據能力，分析潛在的疾病可能，提前預警疾病風險。

在「宜健通」一系列從預防診治到健康管理的服務場景背後，都由整套騰訊醫療的基礎內核及騰訊多部門業務源源不斷地輸出能力：

騰訊的大數據和雲計算幫助宜昌建立起市民全周期健康大數據連續採集和分析，助力宜昌健康管理大數據中心、基本公共衛生服務平台、居民電子健康檔案庫等實現數據互聯互通實時共享，同時也支持當地醫療衛生機構便捷開展區域醫療、健康管理等服務。目前，騰訊已經協助宜昌市衛計部門完成三年數據的分析工作，構建完成一期腦卒中風險預測模型，高風險預測准確率超過80%。

宜昌市各家醫院陸續採用騰訊的騰訊睿知醫療AI引擎，為病患開展智能導診服務。市民有就醫需求，在預約掛號時，已經了解「這是什麼病」、「應該掛哪科」、「掛哪個醫生」三大問題，系統對病患和醫生資源進行精準適配，不但減少了醫療資源的浪費，也讓優質的醫療資源觸用到最需要的病患身上。通過騰訊的大數據分析和人工智慧協助，「宜健通」能從健康和醫療大數據中提取疾病特徵，分析市民的潛在疾病可能，提前預警疾病風險，通過微信觸達用戶，做到早發現、早治療，成為城市級「智慧健康超級大腦」。

大數據可視化能力變現是本次合作又一落地成果——騰訊潘洛斯通過3D可視化展現及人工智慧模型預測，挖掘宜昌人口結構、年齡分布等大數據，幫助衛生部門對接醫院運營資源即時數據，從而實時了解慢病人群動態就診軌跡，並能分析預測天氣因素、環境因素等對市民大健康的影響。

基於開放平台以及在數據保護能力上的積累，騰訊與宜昌建立了健康大數據應用與安全聯合實驗室，共同探索數據使用保密協議、數據使用技術標准以及數據使用安全體系的制定，保護個人隱私和信息安全。

以上互聯網+基礎能力服務和技術，最終都通過「宜健通」落地，成為宜昌群眾用得著，感受得到的真便利——市民只綁定在微信的「宜健通」小程序，就能實現市民卡、社保卡、健康卡和就診卡的「多卡合一」，在手機上體驗從診前到診後到健康全流程，提醒、資訊、就醫、健康管理等服務，真正做到「一部手機管健康」。

騰訊「 互聯網+ 醫療健康」 ：在合作中不斷進化

今年7月，國家衛健委發布《關於深入開展「互聯網+醫療健康」便民惠民活動的通知》。明確必須加快推進智慧醫院建設，運用互聯網信息技術，改造優化診療流程，貫通診前、診中、診後各環節，改善患者就醫體驗。通知暨出，如何抓住互聯網醫療服務和健康醫療大數據的發展機遇，借鑒成功案例，就成為各地衛計部門和醫療機構的重要探索方向。

其實，在宜昌與騰訊落地在「互聯網+醫療健康」合作之前，騰訊在「互聯網+醫療」方面已經積累了不少成功的合作案例：

在上海，復旦大學附屬腫瘤醫院自去年9月與騰訊醫療達成戰略以來，雙方實現了微信無卡就醫、預約掛號、微信支付、就診提醒、報告查詢、動態候診排隊提醒等便捷智慧就診全流程。截至目前，已有累計超過10萬名患者使用微信無卡就醫服務，12萬次微信掛號，19萬次移動支付和近47萬份檢查報告的線上查詢。同樣的合作也在中國人民解放軍總醫院開展進行中。

在廣州，廣州市婦女兒童醫療中心與騰訊合作首次推出了智能導診系統，由醫療AI引擎騰訊睿知提供技術支撐。系統7×24小時運行已經有3個多月，疾病判斷准確率94%，醫生推薦准確率96%以上，每天接待和服務2000多人次。

在貴州，騰訊與貴州省政府及貴州省衛計委、貴州百靈合作進行「互聯網+慢病管理」試點。吳波表示，目前貴州慢病管理處於領先水平，未來有機會把相關經驗帶到宜昌。

一系列合作案例都體現了騰訊醫療能在不同地方的醫療健康生態建設中，所起到的角色和作用在不斷進化，這也得到了各地醫療機構的認可。在CHIMA 2018醫院協會信息網路大會上，騰訊醫療、騰訊智慧安全等多個落地合作的案例，作為優秀案例在現場展示，其中兩個案例獲推薦獎。

技術「 閉環」 ：推進區域醫療升級，快速構建城市級智慧健康大腦

在一系列單體醫院和細分醫療領域的合作成功後，騰訊和宜昌合作共建「宜健通」，該方案在政企互動模式上實現了技術「閉環」，合作「開環」 ，對各地有示範作用。

技術「閉環」，指的是從醫療流程來看，這次合作貫穿了「健康評估、診前掛號、就醫、診後健康管理、特定人群健康干預」整個醫療流程，實現了首尾環節相通；從服務群體來看，本次合作特別針對兒童、孕產婦、慢病等群體，通過手機和PC端為他們建立起真正意義上的全周期健康智能評估和精準干預，做到特定人群全覆蓋；從數據安全來看，數據均在衛計委管理監督下，由各業務部門應許可權使用，確保用戶個人隱私和數據安全。

為了做到技術上更好的「閉環」，騰訊整合了內部騰訊醫療、騰訊智慧安全、騰訊雲等多業務之力，基於醫療合作夥伴的需求，構建多場景連接方式，並連接起醫生、患者、醫院、服務與設備，改變了當前醫療生態中不同環節信息孤島林立，數據在不同場景下無法互聯互通利用起來的現狀，讓互聯網+醫療健康的全周期管理真正得以落地。

「閉環」且完整的技術方案，加速了宜昌「互聯網+醫療健康」的發展步伐，在接入騰訊的互聯網和科技能力後，宜昌能在原有的醫療信息化基礎上，實現全市醫療資源的互聯互通以及線上線下健康服務精準化、智慧化和一體化管理，在管控自主、建設成本、落地周期、實施成效以及擴展空間上都更具優勢，能適應本地具體情況，迅速構建城市級「智慧健康超級大腦」。

合作「 開環」 ：開放「 互聯網+ 醫療健康」 生態

「宜健通」的正式上線，也標志著騰訊在「互聯網+醫療健康」的合作模式上，展現出「開環」的靈活性。這種「開環」模式呈現出兩個新趨勢：

趨勢一，是騰訊作為國內少數提供完整解決技術方案的企業，能適應不同地方需求，整合各地現有資源，進行靈活定製。如在貴州的慢病管理上，基於山區群眾就醫難的情況，從提供遠程健康管理技術開始切入。而在跟宜昌的合作中，基於宜昌在互聯網+醫療健康建設基礎好，是全國38個健康城市試點之一的特點，在現有架構上提供騰訊的AI和大數據能力，如騰訊睿知醫療AI引擎、騰訊雲、騰訊智慧安全等予以升級。在其他更多城市的落地推進中，騰訊也提出了基於分布式集成平台的互聯互通解決方案，幫助實現區域醫療的互聯共享。

趨勢二，是騰訊在推動「互聯網+醫療健康」生態構建的作用越發明顯。在「宜健通」的合作中，騰訊發揮自身最擅長的平台和連接作用，幫助公共衛生、計劃生育、醫療服務、醫療保障、綜合管理等不同環節的業務部門和合作夥伴對接，將各個醫療場景的相關方通過騰訊的平台匯聚在一起。地方計衛系統、醫院、葯企、醫工企業、健保單位、醫療金融服務機構和各類第三方服務商，都可以在這個基礎上創新合作模式，為地方智慧健康管理提供更多創新業務，實現產業生態的良性發展。

「宜健通」的上線，不僅對宜昌和騰訊各自的「互聯網+醫療健康」建設有著里程碑效應，是騰訊的城市級智慧醫療健康能力的綜合展示，更對國內其他城市的「互聯網+醫療健康」發展有借鑒作用。在這個案例中，騰訊對醫療系統生態所承擔的平台支撐作用，以及連接產業和場景各端的角色作用，進一步得以確立。這種成本小、見效快、擴展空間大、自主規劃能力強的合作模式，今後將很可能移植到其他城市，根據自身特點稍加改造，迅速落地。

⑺ 雲計算的應用有哪些

雲計算的具體應用有金融雲、教育雲、醫療雲、雲會議等。

金融雲：是利用雲計算的模型構成原理，將金融產品、信息、服務分散到龐大分支機構所構成的雲網路當中，提高金融機構迅速發現並解決問題的能力，提高整體工作效率，降低運營成本。
教育雲：是雲計算在教育領域中的應用，包括了教育信息化所必須的一切硬體計算資源，向教育機構、從業人員和學習者提供一個良好的雲服務平台。
醫療雲：是指在醫療衛生領域採用雲計算、物聯網、大數據、4G通信、移動技術以及多媒體等新技術基礎上，結合醫療技術，使用「雲計算」的理念來構建醫療健康服務雲平台。
雲會議：是基於雲計算技術的一種高效、便捷、低成本的會議形式。使用者只需要通過互聯網界面，進行簡單易用的操作，便可快速高效地與全球各地團隊及客戶同步分享語音、數據文件及視頻。

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