大數據屬於公共衛生嗎

㈠ 公衛流統能處理大數據么

可以的，現如今處理大數據可以說是每一部門需必備的技能了。
在大數據時代，公共衛生信息應該是涵蓋個人生命周期內與其健康密切相關的全部信息的總和，具有數據量龐大、非結構化、敏感信息少、時效性高、易傳播性、具有監督作用、虛假信息增加等大數據特徵。目前的管理模式中存在數據採集范圍狹窄、數據安全風險、信息孤島、數據分析難以支持決策制定、數據應用與反饋遲緩等問題。
為了促進大數據技術在公共衛生信息管理工作中的應用，需要建立健全公共衛生信息大數據採集的制度規范，加快構建公共衛生信息大數據共享平台，重視大數據技術的普及與綜合性人才的培養等。

㈡ 大數據技術應用在醫療行業的哪些方面

【導讀】大數據技術可以說目前已經應用到了各行各業中，對於各行各業都是有很大的幫助和促進作用的，在醫療行業，能夠促進醫學研究，幫助改善我們的生活質量，有效促進相關疾病的治療等等，那麼大數據技術應用在醫療行業的哪些方面呢?下面我們就來一起了解一下。

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

關於大數據技術在醫療行業應用，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大數據工程師相關內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈢ 國家大數據是怎麼推送防疫

國家大數據是用數據統計來科學防疫的。
比如健康碼、行程卡等等，也是可以用來進行推送防疫的。
面對緊急突發的公共衛生事件及多方來源的海量數據，如何聯合政企單位科學運用大數據技術，為公眾提供更完整、連續、准確、及時的防疫信息，為專家提供追溯疾病源頭的方法，為決策者提供傳染病發展的趨勢，是大數據應用於防疫的三大重要任務。
可分析「涉疫」人員流動軌跡通過集成電信運營商、互聯網公司、交通部門等單位的信息，大數據可以分析出人員流動軌跡。具體來說，利用數據分析、數據挖掘等技術，一方面可以通過手機信令等包含地理位置和時間戳信息的數據分析繪制病患的行動軌跡；另一方面，根據病患確診日期前一段時間的行動軌跡和同行時間較長的伴隨人員，大數據可以推斷出病患密切接觸者。綜合分析確診病患、疑似病患和相關接觸者的行動軌跡，可以准確刻畫跨地域漫入、漫出的不同類別人員的流動情況，這既為精準施治提供了有力指導，也為預測高危地區和潛在高危地區提供了有力依據。
可追溯傳染病源頭利用人工智慧、深度學習等新興技術，聯合出行軌跡流動信息、社交信息、消費數據、暴露接觸史等大量數據進行科學建模，可以根據病患確診順序和密切接觸人員等信息定位時空碰撞點，進而有望推算出疾病傳播路徑，為傳染病溯源分析提供理論依據。
可預測疫情發展態勢通過高危人群，即確診病患和病患密切接觸者的運動情況，結合疫情新增確診、疑似、死亡、治癒的病例數，藉助傳播動力學模型、動態感染模型、回歸模型等大數據模型和技術，不僅可以分析展示發病熱力分布和密切接觸者的風險熱力分布，還可以預測疫情峰值拐點等重要信息。根據預測的疫情發展態勢，衛生部門可以針對發病熱力分布，對重點區域強化衛生措施；依據風險熱力分布，對可能擴散的區域提前陳設防疫防控資源，避免出現二次爆發、局部爆發和多點爆發。同時，疫情發展趨勢預測對於政府部門確定復工時間、出台公共管理和促進經濟發展的措施都將起到很重要的作用。無論對決策者還是普通人，心中有「數」，才能提前陳設，防患未然。

㈣ 大數據和人工智慧技術在健康產業有哪些具體應用請舉例說明，謝謝！

大健康產業順應了中國經濟轉型升級、綠色發展的趨勢，全球醫療健康產業投融資金額最多集中在2021年，全年達到6846.03億元，投融資數量最多在2019年，達2044起。大數據和人工智慧技術賦能多個大健康產業領域，包括公共衛生大數據、疾病快速診斷、遠程醫療、識別診斷、葯物研發、康復治療等

在數字健康產業供應鏈，智慧眼一方面「深挖洞」，縱向深耕數字健康產業，形成自主可控、安全可靠的AI核心技術；另一方面是「廣積糧」，橫向擴展健康產業多元化市場應用場景，幫助政府、醫院、群眾乃至整個產業界激發數字化力量。

AI+社會保障
基於大數據＋人臉識別技術的養老金待遇資格認證系統應用於全國社保二十餘個省份的省級平台，解決了養老金防冒領的世界難題，保障社保基金安全，穩定社會大局。

AI+醫療保障
基於大數據+生物識別技術的醫保智能場景監控系統已應用於全國近二十個省級醫保平台，實現了門診、住院、購葯、血透、健康理療等場景的智能監控，防範醫保欺詐騙保行為，確保醫保基金安全。

AI+血透管理
遵循醫院血液透析中心臨床業務流程，從患者管理、透析日程准備、患者治療排班、臨床輔助決策等不同環節對血液透析治療進行智能管理和監控。以患者為核心，從根本上改變診療信息的採集處理、分析查詢和傳輸方式，為醫護人員提供智能化工作方式，輔助醫生制定更加人性、優質的治療決策，提高科室工作質量和院內服務水平，提升患者滿意度，做到醫療行為溯源全記錄，保障醫療質量和醫療安全。

AI+慢病管理
依託智慧眼雲慢病管理系統，門診慢病患者可在就診醫生處便捷化生成健康管理檔案，通過機器學習和醫學知識圖譜資料庫，智能化形成疾病管理目標，幫助醫生快速掌握患者信息，指導開葯和開展疾病管理，形成以患者為中心的數字化病程管理體系，實現診前導診、疾病預判，診後用葯提醒等閉環服務，助力醫療健康行業的持續發展。

AI+健康鄉村
以健康鄉村綜合服務平台&智能終端為載體，將大醫院的優質資源通過平台與基層衛生室進行互聯，提高基層衛生室的首診能力和水平，幫助基層的醫生在診斷方面有更大的把握和信心，讓村民「足不出村」就能享受到便捷的健康服務，助力國家鄉村振興戰略落地。

㈤ 大數據是什麼，是怎麼帶動經濟發展的

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉版、管理和處理的數據集權合。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

㈥ 大數據預測犯罪，科幻還是現實

從矽谷到世界各地，大數據被視為科技領域最熱門的話題。隨著智能手機等其他攜帶型智能設備的出現，人類的位置，行為，個人喜好，甚至身體的各項生理數據等每一點變化都變成了可被記錄，儲存和分析的數據。這些數據看似普通，但是卻是被廣泛地使用在商業行為用途中。以此為基礎，『反饋經濟』等新經濟和新商業模式也應運而生。

曾幾何時，大數據的價值被人類大大忽略。一方面，那時的計算機以及其附加計算工具發展尚不成熟。雲計算出現之前，傳統的計算機是無法處理如此量大，並且毫無規則的信息數據。而另一方面，是人類自身沒有意識到蘊藏在大數據里無窮的信息價值。隨著計算機技術和互聯網技術的發展，雲計算成為一個科技時代的優秀產物被作為發掘數據價值，征服數據海洋的強大動力。

這個方法真的有效嗎？美國人搶先試用。2011年，洛杉磯（以下均簡稱洛城）警察局試用了這項研究的成果，結果當年洛城的入室搶劫犯罪案件大幅度減小。現如今，這項研究結果已經被做成了預測分析軟體來進一步協助落成的警察們預測犯罪案件的發生地。

聽說美國人成功吃了第一個螃蟹，英國也急於嘗試一下自己的科研成果。隨後，從肯特郡到約克郡，英國多地的警察局都參與到了英國的犯罪預測實驗項目中來。實驗結果顯示，犯罪行為通常表現出明顯的規律特徵，而科學家們新加入的預警模型也可以幫助大幅度降低犯罪案件的發生率。其中一例，2011年曼徹斯特（以下均簡稱曼城）市的特拉福德區的搶劫案跟之前一年同期相比下降了26.6個百分點，而整個曼城市的搶劫案件發生率相較之前一年同期減少了9.8個百分點。

但並不是所有警察叔叔們都有著如此美好的用戶體驗。肯特郡警署卻並不同意絕大多數同僚的用戶感言。經歷了大約四個月成功而有效地試用期後，2013年四月分開始，肯特郡的搶劫案如離離原上草一般，猛然復甦，犯罪率如瘋狂報復般上漲。各地警署和專家們聽聞後大為吃驚。難道大數據預測犯罪還是不夠可靠嗎？通過調查肯特郡的警力調動歷史數據，專家們驚奇發現，在成功的四個月後肯特郡警署自以為犯罪率下降了，而降低了警力的布置，進而引發了犯罪案件數量的回漲。

作為2014年亞太經合組織領導人非正式會議的舉辦地，北京懷柔警方通過運用科學分析模型，雲計算技術以及大數據技術，以懷柔地區9年1萬6千個歷史案件信息為資料庫建立了犯罪數據分析系統和犯罪趨勢預測系統。該系統有效地預測了北京地區的犯罪趨勢，並成功地指導了警力的投入。

研究表明，每類犯罪案件的犯罪事件和犯罪地點都是有規律可循的，犯罪預測系統可以以數軸的方式預測出不同時間段犯罪的發生概率。目前，世界上犯罪預測系統通常包括了對入室盜竊，搶劫，詐騙，破壞公物等幾十類案件的預測分析，大大提高了此系統的實際應用范圍。最近，該系統又被擴展到了交通事故和火災事故的領域。