大數據時代下的醫療革命

A. 大數據如何推動醫療行業的發展

區域醫療保健監控

可以將數據用於預測醫學研究，從而有助於預防可能的疾病傳播。例如，通過跟蹤他們搜索的醫療問題來了解患者人群及其醫療保健需求以及跟蹤他們在醫療站點上提供的信息，這些都是促進預防保健和研究的方法。

新型冠狀病毒大數據搜索報告

該數據有可能更好地預測各種情況和當前公共衛生問題引起的區域性暴發疫情的情況。反過來，醫療服務提供者能夠採取適當的預防措施，並分配必要的資源，以應對與健康有關的特定疾病的區域性升級。

打擊性傳播疾病

如果及時報告，則可以治療性傳播疾病(STD)和性傳播感染(STI)。但是，諸如缺乏性教育等問題通常會導致症狀不受控制。大數據可以利用本地經驗，並幫助科技公司和醫療保健提供商填補信息空白並傳播對性健康的認識。

改善醫療保健支持系統

醫療技術的主要進步之一是醫療保健機器人技術，預計到2021年其收入將增長到28億美元。醫療保健機器人技術包括外科機器人培訓，機器人護士，智能假肢和仿生學等專業，以及治療，葯丸，遠程呈現和後勤方面的幫助。使用大數據驅動的機器人技術有可能極大地改善醫療保健支持的質量，這已經通過少數著名的機器人護士(如Robot Dinsow)看到，它可以監控患者並提醒他們用葯;Paro機器人可以提醒護理人員。

機器人護士

如今，在醫學研究和發展中使用大數據至關重要。人工智慧和機器學習正在引領醫學數據的收集，新葯療法的發現以及患者預後的改善。通過實時分析公共衛生問題，大數據可以促進多個領域的醫學研究，改善患者護理並防止致命疾病的傳播。

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B. 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。

C. 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。

D. 大數據能給醫療帶來哪些改變_大數據在醫療方面的作用

如慧遲今是大數據時代，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，在這孫碧基些場景中，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，則謹醫療質量監管，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。

E. 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。

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簡介：「創造性破壞」是奧地利經濟學家約瑟夫·熊彼特最著名的理論，當一個產業在革新之時，都需要大規模地淘汰舊的技術與生產體系，並建立起新的生產體系。電器之於火器、汽車之於馬車、個人計算機之於照排系統，都是一次又一次的「創造性破壞」，舊的體系完全不復存在，新的體系隨之取代。

「創造性破壞」已經深深地改變了我們的生活，在這個數字時代，我們身邊的一切都被「數字化」了。只有一處，也許是由於其本身的根深蒂固，也許是由於它天然的排斥新鮮事物，醫學，卻從未被數字化浪潮所影響。

這本書所談的，就是一個即將被「創造性破壞」的產業，一個即將被顛覆的產業。iPhone、雲計算、3D列印、基因測序、無線感測器、超級計算機，這些改變了我們生活的事物，將再一次地融合在一起，對醫學進行一次「創造性破壞」。在這超級融合之下，權力第一次交回到我們自己手中，而只有我們自己，才能真正將這場醫學革命進行下去，顛覆醫療。

G. 大數據應用潛力，醫療大數據的實踐又有哪些

現在的時代可以成為大數據時代。大數據時代的下的我們能更好地生活，與此同時，我們的生活方式也被大數據改變。數據基本上能跟任何行業進行互動，也可以說數據對每個領域來說都起到了推動性的作用，因為在數據驅動之下，各類領域就會根絕要求去改善自身的服務，提高產品的質量，這樣就能更好地滿足客戶的需求。大數據在醫療領域的應用也是很明顯。

雖然說大數據是一個數據的收集，對於個體還是不太具有針對性的。但是，大數據對我們的生活真的是起到了一個積極的作用。不過，即使醫療手段再先進，我們還是要保護好身體，不要生病。

H. 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。

I. 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。