醫療大數據產業

㈠ 大數據醫療行業的現狀是什麼

【導讀】除了互聯網公司是大數據的早期採用者外，大數據在醫療行業的應用一直在進行。它都是孤立的數據，不能大規模應用。那麼，醫療行業的大數據現狀如何呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

大數據醫療行業的現狀如何?除了互聯網公司是大數據的早期採用者之外，醫療保健行業也是最早推動大數據分析的傳統行業之一。醫療行業有大量的病例、病理報告、治療計劃、葯物報告等。如果這些大數據能夠被整理和應用，將會對醫生和病人有很大的幫助。我們所面臨的細菌、病毒和腫瘤細胞的數量和類型都在進化。在疾病的發現和診斷中，疾病的診斷和治療是最困難的。

未來，藉助大數據平台，我們可以收集不同的病例和治療方案，以及患者的基本特徵，建立基於疾病特徵的資料庫。如果未來的基因技術成熟，可以根據患者的基因序列特徵進行分類，建立醫療行業的患者分類資料庫。在對患者進行診斷時，醫生可以查閱患者的疾病特徵、實驗室報告和檢測報告，查閱疾病資料庫，幫助患者進行快速診斷，明確疾病定位。

大數據在醫療行業的應用一直在進行，但大數據尚未開放。這是孤立的數據，沒有辦法放大。未來，這些大數據應該統一收集，整合成統一的大數據平台，造福人類健康。政府和衛生保健是這一趨勢的重要推動因素。

關於大數據醫療行業的現狀是什麼，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大數據工程師具備能力等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

㈡ 河南發布大數據產業發展行動計劃（2022—2025年），關於數字醫療如何提及

《河南省大數據產業發展行動計劃（2022—2025年）》明確，到2025年，數據要素市場基本形成，數據資源體系和價值體系初步建立，產業發展邁上新台階，基本建成全國領先、中部領跑的數據要素高效配置先導區、大數據產業創新發展區、大數據融合應用示範區。
在「提升數智治理水平」任務中提及：
（1）「大數據+醫療」：建設全省醫療健康大數據創新應用中心，推進電子健康檔案、電子病歷、電子處方、醫葯和醫療衛生基礎數據資源統一管理，推動居民健康管理、診療和用葯信息在醫院間交換共享。開展「大數據+智慧健康」試點示範，在疾病預防、健康管理、醫療救治、醫葯研發等領域推廣應用大數據。
（2）「大數據+社會保障」：加快完善社會保障信息系統，推進社保信息共享，優化業務流程。深化數據分析技術在養老、醫療、社會救助、勞動用工等領域的應用，實現社保服務和監管精準化。

㈢ 醫療健康領域的大數據有哪些來源

醫療健康領域的大數據主要有四個來源：
1、制葯企業/生命科學
2、臨床決策支持及其他臨床應用（包括診斷相關影像信息）
3、費用報銷、利用率和欺詐監管
4、患者行為/社交網路
也就是說，不管是來自製葯企業的數據，還是來著臨床、社保或是患者的數據都可被當作醫療健康大數據的來源。

㈣ 大數據與人工智慧，如何顛覆醫療健康領域

如今，信息生態系統正以前所未有的速度增長，具有跟蹤和評估信息的先進技術正在成倍增加。智能手機、可穿戴物品、網路連接的醫療設備等這些創新技術和產品都利用了改變醫療 健康 結果的能力，所有這些創新都需要持續的數據收集和提交過程。

對於醫療大數據這方面，創新廠商Healthbox公司頗有心得。

顛覆醫療保健領域的大數據

在Healthbox公司最近發布的醫療保健大數據調查報告中，專家們分享了如何顛覆醫療 健康 生態系統中的見解，這些生態系統的數據比以往任何時候都要多。該報告指出，「大數據」一詞最初是在20世紀90年代創造的，用於描述傳統資料庫無法處理的太大或太復雜的數據集。

HIMSS Analytics公司成熟模型高級主管James Gaston表示，「我們的文化定義正在從一個以實體為中心轉向更廣泛的以患者為中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、醫療 健康 和健身數據的 社會 決定因素，以及傳統的醫療保健情景數據。」他指出，該行業正在了解醫療保健領域的大數據有多強大。

報告指出，「收集的數據量大、速度快、種類繁多，給利用和確保其有效性以造福宏觀、人口層面的 健康 生活和微觀、基於證據的精準醫學帶來了挑戰。」換句話說，在海量數據中尋找意義對於在醫療衛生系統中扮演任何角色的任何個人來說都是一項艱巨的任務。

這就是人工智慧等創新力量發揮作用的地方。HealthBox公司的調查報告引用了谷歌大腦人工智慧研究小組的產品經理LilyPeng博士的話，他解釋說，盡管人類智能最適合於整合少量非常大的影響因素，人工智慧尤其擅長在大量非常小的影響因素或模糊因素中梳理和識別模式。

Healthbox公司的調查報告還強調了人工智慧的一個重要觀點：人類和人工智慧各自都有自己獨特的差異，這不可避免地會影響如何最好地應用每種智能並將其嵌入到工作流程中。

大數據和人工智慧如何協作以改進決策

在充斥著數據的世界中，人們可以放心，盡管人工智慧和醫療保健領域的大數據具有巨大的潛力，但仍存在一些限制因素，無法阻止它們成為普遍決策的替代品。單一解決方案不應該存在單一創新。

將一種互補的護理方法與大數據結合起來，有助於促進可操作的 健康 見解，而不是為臨床工作流程增加新的復雜性。然而，Healthbox公司的調查報告指出，這需要仔細考慮不斷發展的護理提供和決策模型，其結果很可能是增強臨床決策的發展和比以往任何時候都更加個性化的護理服務。

1.刪除數據收集中的偏差

HealthBox公司的調查報告指出，「每一個調查人員對於大數據的調查都會產生固有的偏見。這可以包括從評估數據的分類、如何收集數據等方面的所有內容。假設高維數據的力量在於沒有隱藏的混雜因素，而這些混雜因素在數據中並不公開。不幸的是，這一假設遠未被放棄，並對人工智慧技術從大數據中得出結論的有效性構成威脅。」

2.承認匿名與特殊性之間的內在沖突

必須採取適當的預防措施來進行結構分析，以避免對患者身份進行逆向工程。但是，值得注意的是，共享開放數據的好處超過了對個人進行重新識別的不利可能性。

人們將不得不權衡共享開放式數據訪問的好處與有限但真實的通過對分段數據進行逆向工程重新識別個人的可能性之間的道德權衡。人類智能（而不是人工智慧）將被要求解決這些問題。

3. 收集數據的有意義的驗證和可衡量的影響

在醫療保健中使用大數據可以為患者提供關於如何管理慢性病和其他主要 健康 狀況的更詳細、更全面的指導。但是，對這些信息的訪問量的增加是否會直接導致改進的結果、滿意度和整體消費者體驗？

數據、人工智慧衍生知識和知情臨床決策的整合必須通過臨床流程和工作流程，並緊密結合在一起，以推動患者護理的潛在效益。需要進行適當的結構化臨床試驗，以證明數據驅動的護理過程的增量效益能夠證明這些決策所產生的成本和並發症是合理的。

4.理解潛在的因果關系

在這個關於大數據的網路研討會上，Healthbox公司強調了這樣一個事實，即在數據分析中，重要的是要牢記相關性並不意味著因果關系的古老規則。同樣重要的是，確保經過分析的數據不會遺漏可能與測量結果有因果關系的混雜因素。專業知識和人類直覺總是需要與人工智慧協同工作，以確認沒有隱藏的混雜因素。機器的使用可以幫助人們揭示這些未被發現或未預料到的變數。

這些專家指出，通過協作的方法，顯然可以更好地為醫療保健領域的大數據制定成功的戰略，這將進一步利用醫療創新的終極力量。人工智慧技術的不斷出現將擴大大數據的價值，為更具協作性、以人為本的方法鋪平道路，這種方法有助於醫療和保健領域的發展。

㈤ 大數據醫療發展的意義是怎樣的

個人意見，歡迎交流。

大數據醫療是醫療行業的一次變革。

首先：大數據的醫療可以有效的提升醫療的有效性，從診斷發現，治療，病理研究等方面都將獲得提升。當前基於大數據人工智慧肆激則的診斷准確率在一些疾病的診斷上已經超過醫生。

其次：如果得到有效的應用，對於欠發達地區將緩解醫療資源的短缺，從而降低醫療支出。對於發達地區可以實現個人的精準個性化醫療。改變行業的服務現狀。比如基因治療。

第三：知道如今，人類對於自身裂棚的了解還是處於鉛鉛探索階段。大數據將推送對人體自身的了解，有效的分析了解病歷原因，從根源對一些疾病進行預防和治療。

㈥ 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。