大數據醫療健康保險

A. 健康保險在大數據時代產品創新

黨的十八屆五中全會從協調推進「四個全面」戰略布局出發，提出「推進健康中國建設」的宏偉目標，凸顯了國家對維護國民健康的高度重視和堅定決心。記者從衛計委獲悉，按照中央要求，國家衛生計生委正在研究編制
《「十三五」健康中國建設規劃》，此規劃將成為今後5年推進健康中國建設的綱領性文件。隨著「健康中國」戰略落地，「十三五」期間圍繞大健康、大衛生和大醫學的醫療健康產業有望突破十萬億市場規模。醫療健康產業也將引領新一輪經濟發展浪潮，醫療服務、健康保險、創新葯、精準醫療及互聯網醫療等細分領域將突飛猛進。
大數據在中國醫療行業的應用亟待推進
然而，隨著「互聯網+」思維在社會各個領域的深入和滲透，醫療服務如何才能適應這個大數據時代，充分運用各種有用的數據，建立高效快捷的服務平台，是眼前最亟待推進的事情。
發達國家有很多醫療大數據的成功應用值得我們學習。例如，美國疾控中心公布了醫療數據，通過告訴病人多種不同的醫療方案，讓他們可以自己選擇性價比更高的治療方案。此外，精準醫療與大數據的完美結合，讓個性化的治療應用實現了新的飛躍。像癌症的治療，通過對基因組等大型數據集的分析，研究遺傳變異，實現個性化醫療和調整葯物劑量。麥卡錫曾做出估計，在某些案例里，通過減少處方葯，減少了30%～70%的醫療成本。另外，早期發現腫瘤的治療和手術費用，是後期發現的一半。
醫療「互聯網+」呼喚創新
近日，全國首家互聯網醫院落戶烏鎮。烏鎮互聯網醫院開啟了「互聯網+」醫療的全新模式探索，醫生和醫生、醫生和患者無須面對面，通過網路視頻即可完成診療過程，包括開具電子處方和配葯。這將大大節省醫生和病患的時間。除了醫院的醫療模式創新，醫療設備的技術創新、技術平台的開發與使用，也將大大推動中國醫療行業的發展。例如飛利浦推出的EPIQ彩色超聲診斷系統，依託大數據平台實現對個體檢查的智能化，將分析步驟一鍵簡化，快速呈現精確檢查結果，可以使醫生的診斷過程事半功倍。
飛利浦與北京大學第一人民醫院聯合研究開發的「心血管慢病管理解決方案」也是「互聯網+」大環境下針對健康自我管理的創新解決方案。這個系統通過將高級醫院、初級醫院和家庭進行互聯，幫助醫院延伸對出院病人的關護。對醫院來說，這個系統將幫助醫生更好地管理院外的患者人群，監控已出院病人的症狀以及相關的生理體征，對病情進行及時診斷、調整處方，以避免病人病情加重。對於病人來說，這個系統能使病人出院後也能及時獲得專業的健康指導，把病人實施慢性病自我管理的積極性調動起來。誠如飛利浦副總裁、大中華區醫療信息解決方案業務部總經理陳勝裕先生所言：「這個解決方案是探索如何利用醫療信息化，實現慢病和健康管理，從而緩解當前醫療系統的壓力的重要創新實踐之一。我們的目的不僅僅是提供解決方案，而是旨在構建一個持續醫療服務的生態系統。」

擴展閱讀：【保險】怎麼買，哪個好，手把手教你避開保險的這些"坑"

B. 醫療大數據的分析和挖掘發展現狀如何未來會有什麼樣的應用前景

如今是大數據時代，前景自然好了，據前瞻產業研究院《2016-2021年中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，總的來說，醫療大數據應用主要體現在臨床操作、研發、新的商業模式、付款/定價、公眾健康五大領域，在這些場景中，大數據的分析和應用都將發揮巨大的作用。
醫療大數據的應用對於臨床醫學研究、科學管理和醫療服務模式轉型發展都具有重要意義，而大數據技術的運用前景是十分光明的。
醫院和醫療行業面臨的大數據主要有醫學影像、視頻(教學、監控)及文獻等非結構化數據。由於這些數據增長很快且結構復雜，給數據管理和利用帶來較大的壓力，存儲與管理成本不斷提高，數據利用困難、利用率低。除了數據數量和形態的迅速增加，醫療數據還需要越來越長的保留期。一旦存儲系統的安全性出現問題，導致醫療數據丟失，醫院會面臨嚴重不良局面。醫療大數據的應用要保證數據的全面性、准確性、實時性和使用的便捷性，要能快速運算和快速展現，要與日常工作平台緊密結合。
國人已經把健康大數據上升為國家戰略，而面對「大數據」的挑戰，醫院必須考慮三大主要問題。
(1) 數據存儲是否安全可靠?因為系統一旦出現故障，首先考驗的就是數據的存儲、災備和恢復能力。如果數據不能迅速恢復，而且恢復不能到斷點，則將對醫院的業務、患者滿意度構成直接損害。
(2) 如何提高醫院運行和服務的效率?提高效率就是節省醫生的時間，從而緩解醫療資源的緊張狀況，在一定程度上可以幫助解決「看病難」的問題。
(3) 如何控制大數據的成本?存儲架構是否合理，不僅影響醫院IT系統的成本，而且關乎醫院的運營成本，醫療數據激增，使醫院普遍存在著較大的存儲擴容壓力。如今，醫院的存儲設備大多是由不同廠商構成的完全異構的存儲系統。這些不同的存儲設備利用各自不同的軟體工具來進行控制和管理，這樣就增加了整個系統的復雜性，使管理成本非常高。
未來，大數據必將影響醫療行業，未來醫療行業的大數據將會具體應用在：臨床輔助決策，醫療質量監管，疾病預測模型，臨床實驗分析。其發展空間有：個人健康門戶，慢病管理和健康管理，電子病歷和臨床質量監控，醫學知識管理，臨床路徑和循證醫學，遠程醫療和移動醫療，醫學研究數據倉庫和共享平台，跨醫療機構協作平台。

C. 中國數字醫療服務市場呈現的發展趨勢是什麼

中國數字醫療服務市場前景還是很不錯的，屬於朝陽產業，在中國人口基數這么龐大的前提下，醫療技術發展的很快，數字醫療成了大勢所趨。

D. 大數據時代帶來時代大變革

大數據時代帶來時代大變革_數據分析師考試

「貴州貴陽確實非常適合發展大數據，人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地」；

「在大數據時代，每一種數據都是一種財富，如何挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題」；

「21世紀通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導」；

……

7月28日，歐美同學會·中國留學人員聯誼會第四屆年會暨海歸創新創業貴陽峰會分論壇之一，貴州大數據產業發展論壇在貴陽國際生態會議中心舉行，國內外專家學者、「千人計劃」專家、海歸博士等創新創業人才匯聚一堂，圍繞「大數據與人工智慧」、「數據安全」、「大數據+農業」等問題分享經驗、交流觀點。

中國電信北京研究院總工程師畢奇：

人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地

「大數據時代的到來，帶來了很多變革。」國家「千人計劃」特聘專家、中國電信北京研究院總工程師、美國貝爾實驗室院士、美國電氣與電子工程師學會院士（IEEE Fellow）畢奇認為，大數據要有開闊觀察數據的思維和完善處理數據的手段，找到經濟價值的應用，得到挖掘數據的價值。

怎樣得到大數據產生的價值呢？畢奇認為，利用大數據的技術從應用中獲取，而服務是獲得經濟收入的最直接的來源。

「現代服務行業呈計算機化，互聯網是現代服務業計算機化的一場革命，而用戶界面是這場革命的制高點。」畢奇說，互聯網商通過控制用戶界面，將大數據服務推向縱深，獲得了更大的經濟價值。

他分析說，信息行業的服務趨勢是從第一代以新浪為代表的門戶網站，首頁有大量信息供用戶自己選擇，第二代是谷歌、網路為代表，大數據在後台，通過關鍵字搜索獲取大量信息，第三代是用智能方法獲取信息服務。

「目前正處在第二代向第三代發展的階段，是投資進入開辟新方向的最好時機，而人工智慧是可以開辟的大數據的非常好的天地。」畢奇說，從海量數據中挖掘價值才是大數據應用成功的關鍵，但海量無結構的數據的挖掘對獲取數據的價值造成巨大的壓力，人工智慧便是建立數據結構、發掘數據價值的捷徑之一。

人工智慧需要龐大的資料庫來訓練數據模型，隱藏的數據結構可以由人工智慧來尋找和建立，人工智慧與人才是大數據成功的關鍵因素，他還舉了「智慧教育」和「機器人服務」兩個大數據與人工智慧的應用案例。

「目前的人工智慧技術不僅能理解語義，根據上下文理解多義單詞和多句，實時產生答案，有邏輯推理功能，還有機器自我學習功能，能學習和發現數據的內在結構。」他認為，大數據應用是未來服務的關鍵技術，人工智慧系統是大數據應用的人機界面，能有效地推動大數據的發展，大數據與人工智慧的結合可以在很多領域有著較好的商業前景。

第一次來貴州貴陽的畢奇，山清水秀給他留下深刻印象。「這里確實非常適合發展大數據，貴州、貴陽政府抓住發展大數據的時代機遇，為時代的變革邁出了穩健的步伐。」畢奇說，大數據有著廣闊的領域，在各行各業都有著發展空間，「大數據有著大價值，能提供大機遇，可能導致大變革，有潛力帶來大效益。」

上海弘視智能有限公司創始人、董事長潘今一：

挖掘大數據時代下的視頻數據「金礦」

「目前，全球共有數十億個監控攝像機，記錄著城市的第一次心跳和呼吸，這些海量的視頻數據中蘊含著大量的政治、商業和生活信息，如何在大數時代的背景下，挖掘視頻數據信息這座富饒的金礦是值得思考的問題。」上海弘視智能有限公司創始人、董事長，中組部「千人計劃」國家特聘專家潘今一博士提出了自己的想法。

潘今一介紹，大數據視頻監控天網不僅具有高清視頻監控系統的完整功能，包括高清監控、大屏顯示、錄像回放和查詢等，還包括圖像識別和抓拍功能，即對經過的目標自動識別、抓拍（人、車、特徵），識別後統一集中到公安內部的雲計算中心。

基於大數據視頻監控天網，潘今一創辦的弘視智能有限公司開發的「基於相似度干預迭代視頻數據搜索」系統（RIIS）更加強調對人、車、物體特徵的對比，從而找到身份信息，以及通過關聯搜索，對同一目標的行動軌跡、出現概率、團伙關聯、團伙延伸等進行分析，從而實現對重點人群的報警聯動。

目前，該系統已經在遵義、畢節和都勻獲得良好的實際效果，針對目前貴陽市如火如荼開展的「兩嚴一降」、禁毒人民戰爭和大數據產業，潘今一希望在這里也找到合作的空間。

值得期待的是，今天五月份，公司已經與貴大合作，著力打造大數據視頻監控天網「樣板」，除了原系統中的所有功能，還將實現視頻識別精準性的「升級」，進而提高系統的應用價值，希望有機會可以為貴陽打造「平安城市」貢獻力量。

「但是，大數據天網監控可不只是有維穩和治安等政治功能，其商業價值才是以後重要的發展方向。」潘今一強調說，在保護市民個人隱私的前提下，視頻數據中所傳遞的商業信息極富商業價值。

他舉例說，視頻信息中收集到的服裝款式、色彩，以及顧客光顧商店的類別、消費習慣、活動軌跡等都是商家需要的重要信息，這對於制定合理的市場營銷策略至關重要。

潘今一表示，在大數據時代，每一種數據都是一種財富。而視頻數據這座「金礦」的富饒程度也遠超公眾的想像，他非常期待看到這座「金礦」能夠給產業發展帶來的源源動力。

韓國釜山大學超級計算機中心主任金哲民：

通過大數據解決醫學臨床問題成為時代潮流和主導

「在韓國保健福祉部看來，韓國現在最大的焦點問題就是人口老齡化，韓國從2000進入老齡化社會，2018年進入高齡社會，預計2026年進入超高齡社會，韓國高齡化速度在全球是最快的。」韓國釜山大學超級計算機中心主任、韓國抗衰老事業團團長、釜山大學醫科大學研究院副院長金哲民說，面對老齡化的問題，醫療保健系統也必須與時俱進、有所變化。

金哲民認為，現在醫療中心的保健醫療是以治療、預防和老人病的管理以及康復為主體來設置，為了更精度的醫療管理，現有的醫療形態就需要重新樹立，因此用國民健康信息大數據分析技術來進行精度分析便成為重要課題。

最近，金哲民的團隊開發了保健醫療大數據開放系統，開放了健康保險審查評價院從2009年到2013年所持有的公共數據、內存數據、公開的API等所有公共數據，能在國民和保健醫療產業部門和醫療研究機構等用互聯網進行疾病、葯品等醫療大數據分析。

「還有一個國民健康保險團體公團，從2014年開始分析提供保健醫療大數據。」金哲民說，保健醫療大數據的精髓是基因組信息和臨床信息鏈接配對醫療，目前正在做以未來配對醫學遺存體的信息為基礎的大數據分析的基礎設施建設。

10年前韓國保健福祉部就開始對基因組進行研究，研究數據已從2014年5月開始對全世界的相關研究者進行公開使用。國立保健研究院在2014年3月設立了國立醫科學知識中心集中管理和運營所有的知識信息，主要把臨床研究信息和遺傳體的臨床研究信息收集、加工變成有意義的醫學信息進行臨床使用。

「韓國人口問題已成為事關國家存亡的重要問題，醫學模式已漸漸向治療預防轉變，因此大數據的管理和使用越來越重要。」金哲民說，21世紀疾病治療要秉持「以預防為主」的主導思想，通過大數據的分析去解決醫學臨床問題已經成為時代潮流和主導。

貴州大學博士李暉：

FAST大數據服務 讓「高大上」科學「接足地氣」

「前不久，被譽為地球『大表哥』的開普勒－452b行星被天文學家通過開普勒太空望遠鏡發現，這使得一直顯得有些冷門的天文學再次走進大眾視野。」貴州大學博士李暉的這番話引起觀眾的注意。

李暉介紹，其實天文學並不冷門，它不僅跟我們的日常生活密切相關，而且和貴陽現在大力發展的大數據產業也有著千絲萬縷的聯系。

目前，貴州省大數據產業發展應用研究院、貴州省先進計算與醫療信息服務工程實驗室和貴州大學計算機科學與技術學院正在合作研究FAST大數據服務項目，是天文學應用於大數據的示範。

李暉介紹，FAST大數據服務的意義在於海量天文數據整合分析、天體分析和挖掘以及天方大數據的可視化，即提供數據的多維可視化分析，把海量天文數據轉化為形象可視的易懂演示圖像資料，讓公眾也能直接享受深奧科學的結果。

銀河系中存在10億個類地球行星，宇宙中類地球行星的數量是地球上沙子數量的100倍，而開普勒望遠鏡觀測到的數據中，僅計算出約15000顆行星，初步鑒別4000餘顆，相比於浩瀚宇宙，目前人類的技術能力還屬有限。此時，FAST天文大數據服務則應運而生，推動天文科學研究和探索由假設驅動向數據驅動轉變。科學研究由過去的「應該設計什麼樣的實驗來驗證這個假設？」轉變為現在的「從這些數據中能分析出來什麼？如果把其他數據融合，能夠發現什麼？」數據密集型科學研究對數據管理與分析技術提出了巨大的挑戰。

眼下，李暉團隊已經初步建立雲計算基礎平台、數據服務平台，未來第三方應用服務、可視化分析服務、數據分析雲服務和科普應用服務等將成為研究的主攻方向。

屆時，利用FAST大數據服務，繁雜的數據將會變成一項項可視圖像，甚至可以交互查看細節、自動化天體識別並勾勒天體輪廓，「高大上」的科學將走下高台「接足地氣」。

江蘇加德綠色能源有限公司總經理周楚新：

讓農民得到「大數據深度學習」的紅利

「如果整個農業不聯網的話，物聯網就是一句空話，而如果物聯網不成的話，互聯網就是一句空話。」江蘇加德綠色能源有限公司總經理、南京綠色科技研究院院長、加德綠色能源研發有限公司總裁、國家「千人計劃」特聘專家周楚新說。

他認為，作為人類賴以生存的根本，農業發展離不開信息化，大數據技術從各種各樣類型的數據中，快速獲得有價值信息的能力，為現代農業信息化建設提供了強勁的動力。

「如何讓農民得到『大數據深度學習』的紅利是我們需要重點研究的問題。」周楚新說，「大數據深度學習」意味著更快速地從數據中獲得更多、也更精準的信息，但農民不喜歡空洞的概念，如何用最簡單最直接的信息，讓教育水平偏低的農民也能明白是我們最重要的課題。

過去，傳統的農業生產中的許多決策往往是靠農民自身的經驗，有的甚至是憑感覺，而用農業大數據來指導，將為農業的生產發展和政府決策提供科學、准確的依據。全國每一位農民都可以提供來自第一線的信息，同時信息的共享，使得農民在田間地頭就能夠獲知到各種農業動態信息，並通過農業大數據平台得到精確的生產指導。

周楚新表示，農業現代化是實現我國四化同步發展的重要組成部分，互聯網+農業、大數據+農業是一個萬億級大市場。包括聯想、阿里等國內互聯網及電子商務巨頭已經紛紛開始搶占市場，同時傳統農業生產資料企業也在抓緊布局農業農村信息化市場及農業農村電子商務市場。

周楚新認為，農業信息化是一種新型生產力，是我們發展的必然選擇、核心要素和制高點，支撐和引領農業現代化發展、轉型和升級的方向。以農業信息化促進乃至帶動農業現代化，對促進國民經濟和社會持續協調發展具有重要意義。

中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯：

信息化為後發地區提供「彎道超車」的可能

「現在我國百分之百的省級城市，百分之九十的地級城市，超過百分之六十以上的縣級城市都提出要建設或者正要建設智慧城市，可以看出，智慧城市已經成為我國城市發展的主流。」中國智慧城市發展研究中心副秘書長唐斯斯說。

「建設智慧城市離不開我們正面臨的城鎮化進程的背景，大量的勞動力從農村向城市轉移，各個城市都面臨著大量的問題，公共服務跟不上、社會治理難及產業轉型難等。」唐斯斯認為，這些都倒逼我們進行體制改革和創新，而信息化則有著巨大的潛力並發揮了關鍵的作用。從信息化的發展趨勢來看，新一代的信息技術已經跟我們的經濟社會深度融合，融合才能創新，原有傳統發展模式的顛覆也為很多後發的地區提供了一個「彎道超車」的可能。

唐斯斯表示，目前我們正面臨著經濟新常態的局面，經濟發展由原來的高速發展轉為中高速發展，經濟結構發生質的變化，經濟增長動力從原來的要素驅動、投資驅動向創新驅動轉變。在這個過程中間，國家非常重視信息化的手段，希望在經濟新常態下用這樣一個新的方式來解決傳統方式難以解決的問題。

唐斯斯認為，網路安全是我們在建設智慧城市過程中不得不面對的問題，信息安全已經納入到我們國家安全的層面，然而原有的信息保障已不足以應對我們所面臨的問題。所有的雲計算是集約化的建設，如果一旦信息安全保障沒有到位，意味著我們將面臨更大的風險，這是我們需要特別注意的。

「移動互聯網已經進入了一個全面爆發的時代，民眾需求的變化，對政府提出了更高的要求，對我們原有的服務模式也提出了更高的要求。」唐斯斯說，為此，國家在信息化的戰略方面密集地頒布了一系列的政策，希望信息化成為促進我國經濟社會發展的強大動力和支撐。同時，信息惠民政策的密集出台，意味著信息化從為政府服務，向更多的為民眾服務轉變。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代帶來時代大變革的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

E. 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。