① 大數據時代對醫療健康行業有什麼影響
自己可以更方便的了解自己的身體狀況，更方便就醫用葯。曾經需要去醫院見醫生的求診活動在未來可以在家通過網路和人工智慧快捷方便地完成。
② 大數據時代和健康有怎麼共生
這個問題問得很好，其實很多領域都是希望用大數據來做，但是實際情況就是大數據被說得很火，但是具體怎麼去應用，很多人不知道。
你問到了健康有什麼共生，我就針對這塊來回答一下。
具體實際上，我的理解是需要建立健康情況的數據體系，像我們傳統看病一樣，醫生每次都是要給我們把脈，診斷，甚至經常問問病史，這樣子的話醫生就可以推斷出人的病症。通過特定的信息來做出決策，判斷，這就是大數據現在發揮威力的地方，也就是我們利用機器來做醫生的工作。
想像一下，如果給一個人足夠多的醫療知識，然後給出一份身體狀況的數據出來，是不是就可以去判斷出病症，甚至簡單點的病我們老百姓自己都可以判斷出來。比如一個人發燒，流鼻涕，喉嚨痛。我們把這些數據進行量化，發燒=3，流鼻涕=1，喉嚨痛=3，那麼我們可以求得一個數值3+1+3，然後我們把結果進行分檔，結果為0的我們覺得正常，結果為5以上的，我們認為感冒了。這樣子是不是最簡單的模型就出來了，以後這種不同程度的數值我們就利用這個小模型就去判斷。
當然這樣子比較粗暴，我們可能需要更加細粒度的數據，比如發燒具體持續多久，過去幾個月有過什麼病，有了這些數據之後，我們針對這些數據去訓練一套模型，用這種模型去判斷。
這些其實也就是現在需要大量數據獲得大量歷史信息，訓練模型的工作其實就是機器學習的工作內容了，以後不斷給每個人建立健康資料庫，那麼機器就有足夠的預測能力，指導我們的行為，健康情況，飲食等等一系列的事情，這就是大數據和健康共生的地方
③ 大數據時代給我們的生活帶來了哪些好處呢
1.大數據方便我們的生活：
自助繳水、電、燃氣、電視費，汽車搖號、手機充值、違章內查詢、公積金查容詢、手機代開發票、查詢法院案件進度……這些，都在一個APP可以搞定，這就是運用大數據促進保障和改善民生的典型案例。此外，大數據還運用到智能家居中，智能照明系統等。
2.大數據為醫療提供便利：
數據完善了世界的醫療保健，隨著醫療記錄的數字化，醫生和其他醫療保健專業人員可以跟蹤他們的患者，還可以幫助遠方的患者。許多急救醫療專業人士正在利用大數據和技術來提高拯救患者生命的能力，全球醫療保健不僅可以讓從業人員與他人分享知識，還可以在疾病蔓延至疫情蔓延之前隔離和防治疾病。
3.大數據讓出行更加智慧：
如今，人們的出行越來越離不開大數據的幫助，利用電子地圖，初來乍到的遊客可以在陌生的城市自由行走；忙碌一天的上班族可以查詢最快回家的交通方式；計程車司機通過語音導航，知曉前方道路情況，避免堵車或超速違章……
大數據還是緩解交通壓力的利器，它可以預測未來交通情況，為改善交通狀況提供優化方案，這有助於交通部門提高對道路交通的把控能力，防止和緩解交通擁堵。
④ 大數據或許能讓「長命百歲」成為現實
大數據或許能讓「長命百歲」成為現實
在近日舉辦的一次論壇上，有美國知名科學家表示，醫學界正在悄然掀起一場革命：依靠縝密的大數據分析與現代科學技術，人類的平均壽命神話可能再一次被改寫，達到100歲左右。美國醫療科技公司Human Longevity聯合創始人Craig Venter也發現，通過基因測序與大數據分析，可以大致勾勒出一個人的遺傳密碼信息，並能幫助其找到延長壽命的方法，這讓很多抱有「長命百歲」的人興奮不已。
雖然科學家目前還無法完全了解很多疾病的產生原因和演進過程，但卻有希望控制疾病、減少疾病發生的概率。也許有一天，科學家可以攻破人類衰老的秘密，人類真的可以滿足想要長命百歲的願望。這其中，醫療大數據的發展將會發揮至關重要的作用。
近年來，醫療大數據被重視的程度有了顯著提升，利用此項技術延長壽命的議題也受到了越來越多人的關注。
引發世界轟動的著名數據科學家維克托·邁爾·舍恩伯格在其著作《大數據時代》中就曾對蘋果公司傳奇總裁喬布斯患癌後利用大數據進行基因排序的故事進行了詳細的描寫。文章稱，喬布斯生前曾花費數十萬美元通過大數據醫療對自身所有DNA和腫瘤DNA進行排序比對。醫生們基於喬布斯的特定基因組成，通過大數據分析，按其所需效果用葯。如果癌症病變導致葯物失效，醫生可以及時更換另一種葯，按此方法，喬布斯的壽命延長了數年。
15年前，當Human Longevity聯合創始人Craig Venter剛開始研究人類的基因時，他還沒辦法將一組基因與別的基因進行比對。而現在，科學家已經通過大數據了解到，人類體內3%的DNA與從父母那裡遺傳到的64億組DNA是不同的。此外，我們已經可以通過一個人的基因特徵來預測他的壽命。時至今日，科學家已經知道，人類的基因編碼是不斷在變化的，比如男人在四五十歲時，體內的Y染色體將開始減少。
不僅如此，在中國，通過大數據和人工智慧共同作用的結果延長人類壽命的研究也有了可觀的發展。在今年10月份的2015中國計算機大會上，便有專家提出「有了生命科學大數據加上人工智慧，最終可以實現人們對於健康的前瞻性管理，達到生命程序給每一個人設定的極限——150歲！」據了解，國內目前該領域的研究進展神速，但距離理論實現還有很長一段路要走。
當「互聯網+」與精準醫療的概念愈發被廣泛關注跟應用後，大數據在其中所佔據的重要地位越來越令人無法忽略。
尤其是在國內，傳統看病繁雜的程序有時令患者痛苦不堪，這種負面的醫療體驗可能來自排隊掛號、按序付款等手續辦理，也可能由令人不適的各式檢查手段所引起，信息不對稱和患者醫療檔案不健全使醫患雙方都無法在醫療過程中獲得最佳體驗。但隨著大數據的不斷發展，每一位就醫者的診療數據將得到進一步的歸類，醫療理念從粗放的大醫學、大健康等轉向更為個性化的服務，使精準醫療變為可能。利用大數據配合不斷發展的技術手段，國內外醫療水平已經大大進步，大數據的應用前景越來越廣闊。
未來，傳統醫療模式下存在於醫院檔案館內的診療記錄和患者手中的病歷本，將會被全部數據化進入系統進行精準分析，以便及時介入醫療所需。而由此產生的數據，不僅為患者、醫生提供了便利，更為科研和公眾機構提供了翔實的理論與數據基礎。
根據全球管理咨詢公司麥肯錫的一份最新報告顯示，醫療保健領域如果能夠充分有效地利用大數據資源，醫療機構和消費者便可節省高達4500億美元的費用。
今年3月，國務院辦公廳就曾印發《全國醫療衛生服務體系規劃綱要（2015——2020 年）》。該規劃表示要藉助「互聯網+」、大數據來改善信息資源配置。提出開展健康中國雲服務，積極應用移動互聯網、物聯網、雲計算、可穿戴設備等新技術，推動惠及全民的健康信息服務和智慧醫療服務，推動健康大數據的應用，逐步轉變服務模式，提高服務能力和管理水平。
在這樣的大趨勢下，如雨後春筍般層出不窮的創業公司也將目光瞄準了在線掛號、醫葯電商、上門送葯等細分領域，智慧醫療領域的發展前景正在吸引更多人來掘金，政府的支持與企業的高度敏感，為醫療大數據行業的發展起到了尤為關鍵的加速作用。
但同時也不得不承認，盡管醫療大數據占盡「天時、地利、人和」發展飛速，但離成熟與完善還相去甚遠，實現智慧醫療也仍處於「在路上」的階段。
未來，醫療衛生信息化建設進程將不斷加快，醫療數據的類型和規模也將以前所未有的速度迅猛增長。長遠看來，「大數據+」的發展，似乎不僅將破解人類長壽的奧秘，更將為整個人類的醫療衛生發展帶來翻天覆地的變化。
⑤ 健康醫療大數據的安全與應用
健康醫療大數據的安全與應用
醫療健康大數據是覆蓋自然人的全生命周期，既包括個人健康，又涉及醫葯服務、疾病防控、健康保障和食品安全、養生保健等多方面數據的匯聚和聚合。
簡單講就是涉及到健康的、醫療的跟個人相關的數據的合集，不僅在醫院，在互聯網，在企業、醫院都存在。
同時會議上也提到要利用健康醫療大數據，創新業態，創新應用，促進醫療行業發展。
利用健康醫療大數據，不僅對改進健康醫療服務模式，而且對經濟社會發展都有著重要的促進作用，是國家重要的基礎性戰略資源。
健康醫療數據從哪來？
我們可以大致分為五方面。
第一來自診療數據：
患者在醫療機構、體檢機構等就醫過程中產生並由信息系統記錄的數據；
包括電子病歷、檢驗檢查、基因測序、用葯、醫學影像等；
第二來自研究數據：葯品或器械研究機構，由研究機構錄入或採集的個人健康數據，比如臨床試驗、生物樣本庫等；
第三是個人數據：個人在醫療機構外自行記錄的健康數據，比如可穿戴設備採集的心率、脈搏、睡眠等數據；互聯網行為記錄的檢索、問診、查詢、病患交流數據等；
第四是結算數據： 由商業保險公司、醫保機構、物價管理機關存儲的報銷和流通數據；最後是公共醫學：由臨床指南、醫療健康期刊、醫學文獻，循證醫學數據資源庫等組成。這就是醫療大數據的來源。
健康醫療數據核心在醫療機構
因為醫院的數據是真實的疾病數據，其他的社會葯品采買數據等等跟真正核心醫療健康的核心還有些距離。
而在醫院包括護理記錄、電子病歷、用葯信息、疾病診斷等等，這些數據綜合一個特點就是敏感度非常高。
第二就是真實，為什麼真實？看病有醫囑、處方、病案等，這些醫療文書是可以作為法律證據的。
同時質量比較高，在醫療信息化20年時間的不斷積累和持續改進，數據的完整度和質量也在不斷地提高。
行業要求
醫療健康大數據據作為新生事物，在行業標准和行業規范上尚有欠缺。直至近一年，國家衛計委陸續出台的全國醫院信息化"功能指引"和"建設標准和規范"，其中提到大數據平台，就是希望醫院須要建設大數據平台，執行國家十三五規劃中大數據戰略落地的內容和時間計劃，要求三甲醫院最終要建設面向大數據和人工智慧技術的服務架構，高效高質組織數據資源，形成數據生產力。
行業現狀
健康大醫療數據共享及應用不易。
針對於醫院來說：客觀存在"不敢、不願、不會"三種形態。
不敢，因為數據共享、數據安全這些問題沒有解決，所以不敢去做。
沒有規定，或者不太明確，不敢做。不願，因為醫院權益、政府權益、社會權益，不清楚。還有醫院內部科室的數據擔心被拿走，不願意。
不會，因為大數據必須要有大數據的技術支撐，沒有技術支撐就沒法兒對數據進行挖掘和利用，同樣在數據共享開放過程中，技術、標准、機制、體制突破仍存在較大的障礙，造成各部門在推動過程當中不會做，這些現狀造成了「不會」現象。
這些都是現狀，但核心是數據安全和無法做到安全可控，讓醫院放心。
安全和隱私保護
數據安全挑戰
數據安全沒有解決，能不能用？怎麼建立安全體系？
首先醫院安全受到不斷的挑戰。
我在昨天看到一個新聞，我不知道大家看到沒看到，就是新加坡的某醫院集團，其醫院數據被黑，包括他們總理在內的就診數據都在裡面，非常敏感。
黑客拿走了。
為什麼大家盯到了醫院？說明黑客對醫療數據還是感興趣的。
比如勒索數據，過去病毒很少到醫院，但去年勒索病毒剛爆發時就是針對醫院，英國到中國都有中招，但是中國醫院被曝光的很少。所以說安全形勢比較嚴峻。
醫院安全管理
第一是物理安全
醫院的網路物理網是分內部網：掛號、結算、收費。一個是外網辦公網，再往外才是英特網。
整個物理是隔離的，而且網路也是隔離的。
第二數據安全，主要是指醫療內部數據，數據保護採用了加密、資料庫審計、防篡改等技術。
第三是網路安全，從網路角度講，國家衛計委提出2015年全部三甲醫院要建立信息安全三級等級保護，逐步實現了基本的安全。
第四隱私安全，這是新的命題，因為我們數據在內部用的話是不去隱私的明文。
那些是隱私數據？
國內還沒明確法律規定細則。
我們可借鑒美國HIPPA法案，其明確規定了個人姓名、社保號、車牌號等18項隱私數據，或者說只要能指向患者個體的都算隱私。
那麼數據如何去隱私？
現在通用的還是基本加密技術。
醫院內部不需要加密，所謂外部就是科研研究、葯物研究時需要大量統計分析時需要加密，我們現在用的是MD5加密等機密技術，有可逆的和不可逆的。
健康大數據應用
在安全前提下要放開應用。
借用國家衛計委規劃信息司領導所言"一分部署、九分落地"。健康醫療大數據也需要一分建設，九分要應用。從產業應用現狀看，公司多，投資多，期望大，產出還未確定。
從應用方向上，我們可以分為：臨床決策支持(AI),醫保控費和險種開發，醫院管理，醫療器械和新葯研發，慢病和健康管理等多個方向。
⑥ 「互聯網+」健康醫療大數據產生的影響
隨著「互聯網+」戰略的不斷推進,我國的醫療行業迎來了「互聯網+」醫療時代。 「互聯網+」是互
聯網在各個領域的創新應用,以互聯網為載體,以新信息技術為手段，在醫療領域的應用，涵蓋了醫療的健康教育、信息查詢、健康檔案、疾病風險評估、在線咨詢、遠程會診、遠程醫療、疾病康復等諸多方面。醫療大數據是在醫療服務過程中產生的與臨床和管理相關的數據,時序性、隱私性、不完整性等醫療領域獨有特徵。
2018 年 4 月 29 日國務院辦公廳正式發布《關於促進「互聯網+醫療健康」發展的意見》,提出「健全基於互聯網、大數據技術的分級診療信息系統,推動各級各類醫院逐步實現電子健康檔案、電子病歷、檢驗檢查結果的共享,推動大數據在不同等級醫療衛生機構間的授權訪問和利用。」
目前,醫療大數據已在優化資源配置、解決信息孤島問題、輔助決策應用等方面呈現出巨大作用。總結下來，產生如下影響：
1、提升就醫體驗
「就醫難」是國內醫療面臨的最大問題。 以互聯網為載體的就醫過程，優化了就診流程,縮減等待時間,還能有效提升患者就醫體驗，貫穿醫療服務的全過程，涵蓋了醫療資源查找與匹配、網上掛號、在線問診、遠程診療、醫葯電商、移動醫療等領域。
2、推進精準醫療
精準醫療強調以個體化醫療為基礎,包括精準診斷和精準治療兩個方面。 互聯網環境下,醫療服務的逐步數字化將極大地促進醫生與患者之間的相互了解。
3、促進醫療體系的協同
分級診療制度是當前衛生行政部門深化醫葯衛生體制改制的重要內容。 分級診療能夠合理配置醫療資源、促進基本醫療衛生服務均等化。 「互聯網+」醫療環境下，藉助互聯網手段實現分級診療成為醫改的核心。 醫院的「信息孤島」 問題在很大程度上阻礙了分級診療制度的推進，因此打破醫療信息孤島是「互聯網+」醫療發展的基礎。
4、推動個性化醫療發展
未來將建成各種數據無縫流轉，以患者為中心的覆蓋全生命周期的醫療健康管理服務，多個機構、多個角色可基於個體的完整健康數據實施共同管理，實現對患者的個性化治療。
參考文獻：段金寧.「互聯網+」醫療環境下的健康醫療大數據應用[J].中華醫學圖書情報雜志,2018,27(06):49-53
⑦ 大數據時代個人健康熱點是什麼
新冠疫苗、幽門螺桿菌。2022年中國有了大數據時代，該時代的個人健康熱點是新冠疫苗、幽門螺桿菌，這是人們非常關心的問題，保證自己的健康。大數據時代也可以說是一個信息處理的時代。
⑧ 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。
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