健康大數據分析結果

Ⅰ 大數據技術發展之下 醫療行業現狀如何

【導讀】大數據技術的使用最早是應用於互聯網公司，隨著社會的發展，大數據技術也已經應用到了醫療行業，雖然大數據都是孤立的數據，不能大規模應用，但是在醫療行業，我們能夠通過大數據技術，進行患者的信息收集，建立詳細就醫檔案，更好地幫助醫生進行病情診斷，那麼大數據技術發展之下，醫療行業現狀如何呢?接下來就一起看看吧。

1、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。

2、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。

3、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。

關於大數據技術發展之下醫療行業現狀，就和大家分享到這里了，未來，大數據技術必將造福於社會，為了我們提供更多的可能性。

Ⅱ 健康險 大數據分析

保險科技正在全方位參與到人們的日常生活。其中，個人健康管理領域也正因為保險科技的滲透悄然發生改變。

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"

Ⅲ 南寧市交通健康指數「跑」出好成績，大數據分析南寧的交通幸福感

道路交通是否順暢，每個人都有不一樣的主觀體驗。高德地圖交通大數據根據城市發展和交通體量選取了全國50座主要城市，從時間、空間、效率3個維度6項指標進行分析研判，採用「交通健康指數」綜合性評價方法，全面刻畫城市交通運行狀況。

《2019年度中國主要城市交通分析報告》顯示，2019年全國大部分區域的擁堵呈現向好趨勢，全國擁堵城市佔比僅為4%，同比下降2%；暢通城市佔比為39%，同比上升10%。其中，廣西首府南寧市的年度高峰擁堵延時指數同比下降6.07%，在2019年度全國擁堵緩解城市TOP10中排名第2。

2020年已經到來，疫情過後，我們整裝上路，相信一定能「跑」出更好的成績！向著交通健康南寧再出發！

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

Ⅳ 大數據,給健康產業帶來哪些變革

大數據,給健康產業帶來哪些變革_數據分析師考試

你發的每一條微信，打的每一通電話，也許就能預警你是否有感染流行病的風險……這不是科幻，這是全世界已經起步開展的大數據精準醫療。

日前，浙大一院正式成立「精準醫療中心」，中國工程院院士、浙大一院傳染病診治國家重點實驗室主任、感染性疾病診治協同創新中心主任李蘭娟教授作了「醫療健康大數據與精準醫學」的專題報告。

「精準醫療大數據的普及化，正帶來中國乃至全球健康產業的變革。」在接受錢報記者專訪時，李蘭娟表示，不遠的將來，大數據支持下的精準醫療將為每一個病人定製治療方案，它也將改變國家的醫療投入的格局。

精準醫療

提供個性化治療

大數據技術，能夠分析大量繁雜的數據集，發現疾病和治療手段之間的有效聯系，它將改變傳統的治療方案。

美國提出精準醫療的計劃，利用大數據的分析，找出個性化的缺陷，真正對症下葯，因人而異。這個辦法幫助喬布斯延長了幾年的生命。

我們國家的精準醫療研究，也在積極跟進。2014年7月，李蘭娟和團隊在《自然》雜志發表了科研成果論著，揭示腸道菌群與肝硬化的秘密，給全球醫學科技研究提供了新思路。

一直以來，很多肝硬化患者，都接受過抗生素的治療，但是李蘭娟和她的團隊發現，這樣做並不能帶來很好的效果，因為抗生素不僅殺死了腸道內的有害細菌，有益細菌同樣也被殺死了。

腸道微生物是提供人體營養、調控腸道上皮發育和先天性免疫的不可缺少的「器官」，她把注意力聚焦在「腸道菌群」上，經過近3年時間的研究，他們收集了181個中國人腸道菌群的樣本，其中98個是肝硬化患者的糞便樣本，83個來自健康志願者。

團隊採用了新一代測序技術、以及大數據分析技術，產出了近860GB的序列數據，通過研究發現了28種與肝硬化病人密切相關的「壞細菌」；數據比對還顯示，有38種與健康人密切相關的「好細菌」，在肝硬化病人腸道菌群中的量卻非常少。

這就意味著，今後針對肝硬化病人的治療，可以做到更加精準，「我們會給肝硬化病人補充更多的『好細菌』，殺死過高的『壞細菌』。」李蘭娟說，在葯物基因組學的基礎上，這個工作還能夠做得非常精準，「針對不同病人，運用合適的葯物，合適的劑量。」

「精打細算」的

外科手術

大數據技術已經開始在外科手術中，幫助病人得到更加高效的手術療效。

中國工程院院士、浙大一院院長鄭樹森教授，是我國著名的器官移植專家。到目前為止，他帶領團隊已經成功進行了200餘例活體肝移植手術。

肝臟是人的造血器官，「統帥」了成千上萬根血管，對肝臟動手術，是有高難度的。

在先進的數字技術支持下，鄭樹森團隊能夠在活體肝移植在術前和術中，利用虛擬現實軟體，查看病人肝臟中的各種構造。大數據分析還能夠精準計算出需要移植的肝臟部分，一方面確保提供給受捐者充足的供血，能夠存活；同時評估受捐者剩下的肝臟，能否在半年內長出新的肝臟，保證恢復正常的肝功能。

在世界各地，具有大數據處理功能的手術器械已經成為外科醫生強有力的助手。比如，在摘除腫瘤組織的外科手術中，外科醫生遇到的最大挑戰是：一次手術是否能夠把癌變組織切干凈。像乳腺癌腫瘤的手術中，有將近三分之一都無法做到完全抹除腫瘤的痕跡。

前不久，倫敦大學帝國學院Zoltan Takats 探索了一場「精準手術」，手術使用的先進武器iknife，在傳統手術刀前安裝感測器和質譜分析儀，刀起落下iknife能在第一時間告知病灶的邊界和性質。

大數據

指導醫療政策

大數據能夠更加科學地論證葯物使用的效果，為醫療政策指導方向。

2012年，李蘭娟曾經帶領團隊做了一個跟乙肝傳染率相關的課題，採集了浙江1000人次的體檢數據樣本。通過分析發現：當年20歲（1992年出生）以上的樣本，乙肝感染率在8%-10%；而20歲以下的樣本中，乙肝感染率小於1.5%。

為什麼只相差一歲，乙肝感染率就有那麼大的差距？

1992年這一年，是個關鍵詞。1992年，衛生部將乙肝疫苗納入計劃免疫管理。通過大數據技術分析，李蘭娟團隊驗證了葯物的有效性，這樣的分析結果，將給國家制定公共衛生政策，帶來科學的指導。

「如果我國繼續保持對新生兒進行乙肝疫苗的全面接種，同時成年人也盡快接種乙肝疫苗，那麼在十年後，中國將擺脫肝炎大國的帽子。」李蘭娟說。

開發大數據

預測疾病

有了大數據的分析，「看醫生」模式正在轉變為「被醫生看著」——你的可穿戴設備能夠做到24小時給你「做體檢」，這種全數據模式成本低，效率卻很高，幾乎所有人都可以用。

「精準醫療的長期目標，是每個人的健康管理。」 接下去，李蘭娟團隊將在浙江創建一個人數規模超過100萬的志願者隊列，他們願意共享他們的基因數據、生物樣本、生活信息以及所有的電子健康信息。

這是一個融合參與者、有責任的數據共享以及隱私保護的新型研究模型。基於這份健康大數據，浙大一院團隊將能夠做一系列新研究，比如葯物基因組學研究，醫生可以更准確地為每個病人開出合適的葯物和合適的劑量；比如為病人設定新的治療和預防目標。

世界醫療產業最發達的美國，在醫療創業領域冒出了許多基於大數據，做疾病預防方面的高科技產品——

美國人Anmol Madan和團隊創立了一個公司，專注研究通過手機的數據分析，預測機主的疾病。

他們對實驗參與者手機超過32萬小時的數據進行收集分析後，最終能夠對人們的手機建模，來預測感冒、精神疾病等等。比如，當人抑鬱時，通常就能夠在與人交流中被看出變化，日常數據分析就能夠捕捉這些變化。在測試中，這個應用能夠正確判斷60%~90%人們日常的生理症狀和普通呼吸情況，同時把這些變化發通知給機主本人，未來還能發送給朋友或家人。

深度開發大數據，預測疾病，還可能大幅降低醫療保健的費用。麥肯錫全球研究院報告，如果美國醫療保健行業對大數據進行有效利用，就能把成本降低8%左右，從而每年創造出3000億美元的價值。

「在中國，大數據也將影響醫改的具體政策，比如醫保的投入。

以上是小編為大家分享的關於大數據,給健康產業帶來哪些變革的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅳ 大數據給健康產業帶來哪些變革

大數據給健康產業帶來哪些變革_數據分析師考試

大數據能夠更加科學地論證葯物使用的效果，為醫療政策指導方向。

2012年，李蘭娟曾經帶領團隊做了一個跟乙肝傳染率相關的課題，採集了浙江1000人次的體檢數據樣本。通過分析發現：當年20歲(1992年出生)以上的樣本，乙肝感染率在8%-10%;而20歲以下的樣本中，乙肝感染率小於1.5%。

為什麼只相差一歲，乙肝感染率就有那麼大的差距?

1992年這一年，是個關鍵詞。1992年，衛生部將乙肝疫苗納入計劃免疫管理。通過大數據技術分析，李蘭娟團隊驗證了葯物的有效性，這樣的分析結果，將給國家制定公共衛生政策，帶來科學的指導。

「如果我國繼續保持對新生兒進行乙肝疫苗的全面接種，同時成年人也盡快接種乙肝疫苗，那麼在十年後，中國將擺脫肝炎大國的帽子。」李蘭娟說。

開發大數據預測疾病

有了大數據的分析，「看醫生」模式正在轉變為「被醫生看著」——你的可穿戴設備能夠做到24小時給你「做體檢」，這種全數據模式成本低，效率卻很高，幾乎所有人都可以用。

「精準醫療的長期目標，是每個人的健康管理。」 接下去，李蘭娟團隊將在浙江創建一個人數規模超過100萬的志願者隊列，他們願意共享他們的基因數據、生物樣本、生活信息以及所有的電子健康信息。

這是一個融合參與者、有責任的數據共享以及隱私保護的新型研究模型。基於這份健康大數據，浙大一院團隊將能夠做一系列新研究，比如葯物基因組學研究，醫生可以更准確地為每個病人開出合適的葯物和合適的劑量;比如為病人設定新的治療和預防目標。

世界醫療產業最發達的美國，在醫療創業領域冒出了許多基於大數據，做疾病預防方面的高科技產品——

美國人Anmol Madan和團隊創立了一個公司，專注研究通過手機的數據分析，預測機主的疾病。

他們對實驗參與者手機超過32萬小時的數據進行收集分析後，最終能夠對人們的手機建模，來預測感冒、精神疾病等等。比如，當人抑鬱時，通常就能夠在與人交流中被看出變化，日常數據分析就能夠捕捉這些變化。在測試中，這個應用能夠正確判斷60%~90%人們日常的生理症狀和普通呼吸情況，同時把這些變化發通知給機主本人，未來還能發送給朋友或家人。

深度開發大數據，預測疾病，還可能大幅降低醫療保健的費用。麥肯錫全球研究院報告，如果美國醫療保健行業對大數據進行有效利用，就能把成本降低8%左右，從而每年創造出3000億美元的價值。

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Ⅵ 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。