食葯大數據

1. 沃爾瑪生鮮零售創新日：騰訊安全解讀看待食品安全新視角

7月5日，沃爾瑪食品安全協作中心在深舉行“生汪核神鮮零售創新日”活動，正式啟動“沃爾瑪食品安全創新平台”第二期項目徵集，由全球食品行業從業者和專家組建的“創新委員會”，將為參與項目的創新者提供包括概念驗證、規模化應用及可行性評估等多方面的指導。中國物流與采購聯合會冷鏈物流專業委員會、深圳市食品葯品監督管理局、中國連鎖經營協會、騰訊安全等單位的領導、高管和技術專家，共同圍繞如何用新思維、新視角、新技術解決突出的食品安全問題展開討論。

作為第二期項目徵集的“創新委員會”成員，騰訊大數據金融安全和食葯品安全業務負責人章書出席本次活動，提出了從前沿科技應用看待食品安全的新穎視角。他表示，騰訊一直在用自己的能力和正常眼光看不到的視角來看待食品安全，並且也組建了一些團隊來輸出騰訊的能力，通過和社會多方合作來保護食品安全。

如何用科技的視角看待食品安全？

大數據、AI等前沿技術已經應用在食品安全領域了嗎？能否用區塊鏈的技術平台看到具體的食品安全？如何看待茅台的生產總量總是小於市場銷售總量？

運用技術進行跨界和協作打造食品安全成為與會嘉賓共識，騰訊大數據金融安全和食葯品安全業務負責人章書分享了他作為一個技術人的“食品安全觀”。他表示，業界正在積極探索區塊鏈技術在食品安全行業裡面的價值。同時章書針對食品銷售環節中如何追溯賣家的誠信問題做了案例分享。

以沃爾瑪平台為例，可將食品提供者的手機設備碼和登錄IP地址作為標記工具，用來和食品提供者的誠信交叉驗證，從而可以很高效地識別出哪些商販提供的是物美價廉的食物，哪些是價格虛高卻質量一般的。

“騰訊一直在運用技術創新視角、組建專門團隊輸出自身能力來保護食品安全，並與政府有關監管部門建立密切合作”，章書表示，希望未來和行業夥伴一起，以消費者權益為核心，不斷的探索技術創新助力食品安全升級。

開放合作 騰訊安全助力構建“健康中國”

運用新視角看待食品安全的背後，與騰訊安全在近20年的互聯網服務過程中，積淀的大數據能力和安全實力離不開關系。面對“健康中國”的頂層設計，近年來，騰訊積極輸出自身能力，針對食品葯品安全最重要的監管環節發力，基於旗下反詐騙實驗室自研的態勢感知系統，搭建了互聯網食葯大數據監管指數平台，針對食葯產品、假冒化妝品、制假售假進行規則學習、關聯挖掘、預警處置，形成主動感知全網食葯銷售和預警重大影響制假售假組織的能力，為其他單位提供關於人員趨勢、指數趨勢、地域分布、主體關聯等輿情氏春信息參考，實現協查聯動，形成打擊合力。

為充分挖困虧掘騰訊安全能力與各界需求結合點，探索合作模式，依託於騰訊安全聯合實驗室的技術支持，騰訊安全逐漸形成一套通過感知預警、打擊攔截、溯源追查、線下打擊等全鏈式互聯網食葯監管解決方案，全流程協助國家執法部門將黑產團伙打擊於早期萌芽階段。

同時，騰訊安全在協助食葯品監管部門開展專項整治活動方面同樣取得不錯的成績。僅過去的一年，騰訊安全先後與國家食葯監總局、食品葯品監督管理局以及個地方公安局達成戰略合作，並協助破獲假冒偽劣進口食品案、虛假美心月餅案、“借屍還魂”假葯案等大案要案；累計協助食葯監管部門破獲的案件涉案金額超過8000萬。目前已對超過50個違規產品制假售假進行24小時全網監控，具備日均攔截制假售假網站100萬、攔截虛假食葯網站訪問1000萬次的能力。

2. 如何利用大數據來改善醫療服務質量

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，並通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對於患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由於醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來賣耐健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在純配遲互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品，使金融做李企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?後來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講「啤酒-尿布」這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?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等等，這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

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，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售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、價值取向、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，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。

3. 線上美食安全如何監管

平台開辦者應當充分發揮「以網管網」優勢，加強大數據分析，及時分享檢查監測、投訴舉報信息，推動公眾參與、社會共治和監管方式創新，為提升餐飲質量安全水平，促進食品產業高質量發展，確保人民群眾「舌尖上的安全」作出更大貢獻。

點開手機APP，無數美食「閃瞎雙眼」，動動手指，外賣就會送上門來……隨著外賣市場「井噴式」增長，越來越多的「吃貨」們開始享受指尖美食的福利，但外賣美食的安全問題卻不時遭到網友吐槽：怎麼總感覺外賣菜量沒有在飯店吃得多？為什麼到手的菜品和線上的美食圖片差太遠？為什麼我餐盒裡的菜感覺被人吃了一半？隨著《網路餐飲服務食品安全監督管理辦法》1月1日起正式施行，這些問題都將一一找到破解方法。

「幽靈餐廳」誰來管？第三方平台應擔責

外賣商家公示的證照，竟然來自「P圖高手」的虛假照片？送到家門口的網路美食，竟然出自「幽靈餐廳」？隨著外賣選擇不斷增多，線上美食的「幕後」安全越來越引起消費者關注。

國務院食品安全辦副主任、國家食品葯品監督管理總局副局長孫梅君指出，目前網上訂餐存在平台對入網商家審查把關不嚴格等問題。有的商家弄虛作假，虛構地址、上傳虛假照片；有的商家無證無照，違規開展外賣服務；有的商家冒用其他商家經營許可證照。

針對這一問題，辦法規定，網路餐飲服務第三方平台提供者應當對入網餐飲服務提供者的食品經營許可證進行審查，登記入網餐飲服務提供者的名稱、地址、法定代表人或者負責人及聯系方式等信息，保證入網餐飲服務提供者食品經營許可證載明的經營場所等許可信息真實。

中國農業大學副教授朱毅指出，新規要求平台入駐商家「綁定實體店」，就是要求「每個和尚都要有個廟」，廟是一個門檻，可以篩掉不少靠平台為生的「假和尚」。

各大平台如何落實好這一規定？網路外賣CEO魏海介紹說，網路外賣摸索出「日常巡查＋定時抽檢＋專線排名」的制度，如果發現有質量問題或者製造過程有問題，網路外賣將提出建議和整改，整改不合格或者逾期不改者勒令下線。

「餓了么」首席運營官兼聯合創始人康嘉也表示，「餓了么」在自有人員初步核驗和督導二次核查的基礎上，聘請第三方機構SAI GLOBAL對商戶進行線下審查。

打通「最後一公里」 「愛心封」給餐盒「上保險」

送餐環節是外賣安全的重要一環，但在網路餐飲業快速擴張過程中，「外賣餐盒被污染」「餐盒疑被打開」等事件卻屢屢曝出。

如何打通外賣舌尖安全的「最後一公里」？辦法規定，入網餐飲服務提供者應當使用無毒、清潔的食品容器、餐具和包裝材料，並對餐飲食品進行包裝，避免送餐人員直接接觸食品，確保送餐過程中食品不受污染。

根據辦法規定，各大外賣平台紛紛為送餐環節「上保險」。網路外賣開始在全國推廣外賣封口貼，如用戶在取餐時，發現有破損或人為打開痕跡，可以有權直接拒收；「餓了么」外賣餐盒已經在部分地區試點使用「食安封簽」，避免餐品在配送過程中受到二次污染；美團外賣正加速推進外賣餐袋、餐盒封簽工作，近期已經推動在首批30個城市落地實施。

朱毅表示，對於配送環節，軟硬體都要加把勁，裝餐盒、密封條、配送箱要過關，配送員資質許可、教育培訓也得跟上。不過，業內人士也指出，在送餐繁忙的時間，部分商家可能難以做到完全密封，堵住這一漏洞還要靠加強監測。

大市場有大數據 數字食安迎來智慧升級

業內人士認為，按國外網路訂餐占餐飲收入30％計算，未來我國網路訂餐市場或將是萬億元以上規模。面對網路訂餐平台「數量大、不好管」的現狀，在監管中引入新技術手段成為外賣市場的急迫需求。

美團點評集團副總裁王莆中介紹，美團外賣在2017年建設完成了「天網系統」，對商戶進行入網審核、在網監管、退網追蹤，已與北京、上海、廈門等地的食葯監部門開展了商戶證照數據對接，實現商戶信息「登記」與「驗真」一步完成。

康嘉也表示，「餓了么」已在11個城市開通了「明廚亮灶」線上直播試點，與北京、上海和廣州等地食葯監管部門進行量化分級信息數據共享，下一步將與其他地區監管部門進行溝通協作，從技術層面解決量化分級信息公示難題。

4. 大數據醫療行業發展的5大趨勢

一、影像識別智能化

醫療數據中有超過90%來自於醫學影像，但是影像診斷過於依賴人的主觀意識，容易發生誤判。AI可以通過大量學習醫學影像，可以幫助醫生進行病灶區域定位，減少漏診誤診問題。

二、智能診療通用化

智能診療是人工智慧在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。

智能診療就是將人工智慧技術應用於疾病診療中，計算機可以幫助醫生進行病理，體檢報告等的統計，通過大數據和深度挖掘等技術，對病人的醫療數據進行分析和挖掘，自動識別病人的臨床變數和指標。計算機通過“學習”相關的專業知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。

三、葯物研發提速

依託大數據，人工智慧系統可以快速、准確的挖掘和篩選出適合的葯物。通過計算機模擬，人工智慧可以對葯物活性、安全性和副作用進行預測，找出與疾病匹配的最佳葯物。這一技術將會大大縮短葯物研發周期、降低新葯成本並且提高新葯的研發成功率。

四、醫療機器人廣泛應用

機器人在醫療領域的應用范圍很廣泛，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等。目前，關於機器人在醫療界中的應用的研究主要集中在外科手術機器人、康復機器人、護理機器人和服務機器人方面。國內醫療機器人領域也經歷了快速發展，進入了市場應用。

五、健康管理實時追蹤

根據人工智慧而建造的智能設備可以監測到人們的一些基本身體特徵，如飲食、身體健康指數、睡眠等。對身體素質進行簡單的評估，提供個性的健康管理方案，及時識別疾病發生的風險，提醒用戶注意自己的身體健康安全。目前人工智慧在健康管理方面的應用主要在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基於精準醫學的健康管理。

關於大數據醫療的5大趨勢的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

5. 如何將大數據分析技術應用到食品安全領域

大數據時代，誰都無法置身於數據之外。運用大數據，讓食品在未流通到消費市場上之前就受到監管，以及形成消費者與監管部門的聯動監督效果，成為食品「安全衛士」。偏偏巧了，前段時間我關注的一個國內大數據企業「九次方大數據」。對於食品安全的問題早有成熟的應用場景。

給樓主分享一下，這是「九次方大數據」公司關於食品安全問題的應用場景。希望能夠幫到你，而且鄙人也覺得九次方對於食品安全領域的應用還是比較成熟的。

1預警
在食品安全預警大數據平台上，可以選擇地區和時間，並且可以進一步選擇在該時間、該地區，食品企業的生產狀況。這樣一個完整的預警系統，可以了解一個地區的食品安全是否在可控范圍之內。

2溯源
在食品安全電子監管追溯平台上，可以看到廠家、消費者和監管者都被納入一個數據平台上。一個產品出廠時已經自帶「產品質量身份證」，這個身份證包括了流通企業、購銷信息等，通過監管部門的監管後，流入市場。一旦消費者或監管部門發現問題食品，可以第一時間了解廠家、監管歸屬地等信息。

3食品檢驗
通過食品檢驗檢測大數據可以顯示某地區某時間維度內的食品檢測檢驗情況，同時可以顯示該地區食品總類，每日食品抽檢品類、抽檢數量、檢測指標、抽檢明細、檢測結果、處理辦法以及具有重大危害成份的食品種類。這讓食品抽檢和檢測結果更加透明。

4聯合執法
通過這個平台可以全方位掌握食品全產業鏈數據，結合用戶對食品的使用反饋數據，為執法機構提供科學依據。同時，根據食品生產、流通等各個環節數據，分析統計各環節企業的處罰情況。這一平台的搭建，各級食葯監管部門能夠寓監管於服務之中，制訂有效的監管制度。

5舉報投訴追蹤
食品安全舉報投訴追蹤處理大數據可以依據選擇的具體地區、時間，顯示其食品安全治理舉報投訴追蹤處理情況以及食品安全日舉報量、日投訴量、追蹤處理時間、處理辦法、處理條例等，縮減相關部門處理程序和時限，確保保障投訴有落實，查處有結果，保護公眾舉報投訴的積極性和合法權益。

6. 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。