百度健康大數據分析

『壹』 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。

『貳』 大數據分析在疾病與健康研究方面的應用

大數據分析在疾病與健康研究方面的應用

大數據分析技術將在以上方面發揮著特殊的作用。

一、疾病與健康研究

在疾病與健康研究方面，我們可將其分為三個子方面：健康研究、亞健康研究和疾病研究。

1、健康研究

中國是地域遼闊的多民族國家，不同地區不同種群的人的基因和健康指標有所不同，同一地區同一種群的人在不同的性別和年齡上健康標准也有差異。深入研究和分析上述人群的健康規律，對衛生保健、健康促進、疾病預防和治療有著重大的指導意義。例如：
1.1 對體檢數據分析和挖掘，得出不同地區、不同人群的健康差異，以確定精確的不同人群的健康標准，針對不同人群制定適宜的防病，治病方法以及預後標准，並量身打造個性化，地區化的健康評估模型。

1.2 在制定不同地區不同人群的參考值時,可進一步分析健康指標在不同性別、年齡和季節的差別，以及權重比，從而完善適合於國人全面的系統化的更科學的健康參考值。

1.3 人體存在的內在平衡，使得各個可觀察數據間有其特有的規律，基於經驗只能發現簡單的規律如鈣、磷常數等，使應用數據挖掘等大數據分析技術可以主動發現復雜的系統性的人體醫學規律，大幅提升防病，治病以及預後推測的技術水平，並且也對亞健康有個更科學的判斷依據，以及了解健康到亞健康的逐漸失衡的過程。

1.4 對孕婦在孕產期、產後及新生兒的健康數據進行深入分析，研究孕產婦和新生兒的健康規律，開發對孕產婦和新生兒的健康評價和因素的評估模型，給出更科學的孕產婦和新生兒保健的指導。

1.5 對兒童成長的體檢數據分析和挖掘，研究兒童的健康規律，開發對兒童成長的評價和因素的評估模型，分別適應中國遼闊的地域和眾多的人群，給出更科學的兒童成長發育指導。

1.6 對老年人的健康數據分析和研究，研究老年人的健康特點，開發對老年人健康的評價和因素的評估模型，給出更科學的老年人養生的指導。

1.7 對健康人的精神和心理數據進行深入分析，制定健康人的精神和心理參考標准，開發對健康精神和心理的評價和影響因素的評估模型，給出更科學的精神和心理衛生方面的保健指導。

2、亞健康研究

世界衛生組織將機體無器質性病變，但是有一些功能改變的狀態稱為「第三狀態」，也稱為「亞健康狀態」，主要包括：功能性改變，而不是器質性病變；體征改變，但現有醫學技術不能發現病理改變；生命質量差，長期處於低健康水平；慢性疾病伴隨的病變部位之外的不健康體征。

對亞健康進行深入分析與研究對保持健康狀態，預防和糾正亞健康狀態以及對疾病的預防和治療都有十分重要的意義。例如：

2.1 研究亞健康與疾病間的相互關系。研究各種可觀察指標（體檢數據）在亞健康中的權重，以及在不同地區、人群中的分布。應用時間序列，線性/非線性回歸研究亞健康觀察指標之間的關聯性。通過亞健康體檢數據挖掘，分析導致疾病的影響因素，建立評估模型來預測危險度，並進一步建立疾病的預測模型。

2.2 研究亞健康與健康間的相互關系。通過對體檢人群的地區、職業、年齡等因素的分析，研究最新的健康和亞健康的人群分布。不同的人群地區環境不同,生活習慣不同,加入亞健康醫學指標以外的相關外部數據（如職業、飲食、習慣、性格、愛好等）後,可發現綜合因素對亞健康的影響，以及這些因素的各自權重，及相關關系，從而探究出亞健康的原因，對預防和治療亞健康起著指導作用。

2.3 研究亞健康治療和預後的研究。通過對亞健康治療和預後的數據分析，評價治療效果，評估最佳治療方案，進一步開展對專科亞健康治療和預後的研究，同時研究其與疾病的關系。

2.4 對精神和心理亞健康的研究。如對常見的精神亞健康狀態：如神經衰弱、抑鬱、焦慮和強迫等症狀，進行數據歸納整理、分析挖掘，從而導出精神和心理亞健康的新知識發現，探究出精神疾病的原因，對預防和治療精神疾病起著指導作用。

2.5 將住院和社區健康管理數據相結合，進行因素權重分析和多因素的特性抽取，最後形成模型指導治療。最理想的情況是個體化評估模型,為每個病人建立專用預測模型。

3、疾病研究

中國面臨的嚴重危害人民健康的疾病包括：

傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；

慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等；

精神和心理疾病；

小兒出生缺陷。

對患有各種疾病的病人的醫學數據及相關數據的研究分析，對各種疾病的預防和治療都有十分重要的價值。例如：

3.1 對傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。應用數據挖掘技術對傳染性疾病的數據進行分析，找出傳染性疾病的發病規律，揭示傳染性疾病的病因，進一步摸索出傳染性疾病的變異規律，建立傳染性疾病的預測模型。

3.2 對慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等疾病的研究。應用數據倉庫技術和數據挖掘技術對慢性常見病的數據進行分析，找出慢性常見病的發病規律，探索慢性常見病的病因，進一步摸索出慢性常見病的並發症規律，科學評估各種治療方案的療效，建立慢性常見病的預測模型。

3.3 對精神和心理疾病的研究。應用數據倉庫技術、數據挖掘技術和數理統計技術對精神和心理疾病的數據進行分析，從廣泛的多變數集中找出影響精神和心理疾病的主要因素，在遺傳學、後天影響和病理學等多方面探索精神和心理疾病的病因，科學評估各種治療方案的療效，建立精神和心理疾病的預測模型。

3.4 對小兒出生缺陷的研究。應用大數據分析技術對兒童出生缺陷的數據進行分析，從廣泛的大變數集中找出影響兒童出生缺陷的主要因素，在環境、遺傳學、病理學等多方面探索兒童出生缺陷的病因，建立兒童出生缺陷的預測模型。

3.5 針對門診和住院病人數據在線分析統計學差異，尋找陽性案例，為研究提供素材，並為科研的預實驗提供思路和准備。對住院數據進行多維度分析和挖掘，橫向達到單病種的水平，縱向包括所有可觀測數據，所收集來的知識有很大可能會啟發醫學專家有新發現。

3.6不同 治療手段和治療效果的在線分析。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解治療的臨床效果。

3.7 葯品治療效果在線分析，治療效果、副作用、對其他疾病的效果評估。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解新葯和老葯。目前的葯品不良反應主要靠醫生的通報，對醫生的職業素養和敏感有很大的依賴，而使用數據挖掘及資料庫中的知識發現，可以極大限度地改進這項工作。

二、環境與健康研究

環境因素對健康造成的損害較其他健康損害復雜，是微量、慢性、長期和不可逆轉的。環境健康影響與公眾利益息息相關，環境健康損害如得不到妥善處理還將轉化為社會、經濟問題。環境與公共健康研究以人類生態系統可持續發展研究為基礎，關懷人類現在和未來的健康與安全，從環境研究途徑關注社會、經濟活動對人類生理和心理的健康影響，探索環境變遷對人民健康造成危害的預防和治理措施。

應用大數據分析技術對環境健康的研究，主要包括發現案例、發病機理和臨床治療研究，預防和治理各類環境流行病在污染源以及污染途徑控制的研究等。例如：
1. 應用大數據分析技術研究環境因素對健康的影響，實行 一體化的環境和健康監測，並在全國實現數據共享。

2. 應用大數據分析技術研究環境污染對兒童的影響，以解決環境對兒童所造成的不健康和疾病迅速增長的問題，從而給予兒童特殊注意的環境和健康指導。

3. 應用大數據分析技術開展職業病和職業多發病的預防預測。對於各種職業的發病分布和嚴重程度，以及對職業病的深入分析。不僅包括傳統意義的職業病，也包括不同職業的不同的疾病分布和在病因中的權重。另外,還可以分析不同職業的暴露特點進而對病因進行研究。

4. 應用大數據分析技術開展對空氣污染顯著提高城市人群呼吸道和過敏性疾病的發生 率的研究。

5. 應用大數據分析技術開展雜訊污染損害兒童的聽力和干擾他們的學習能力的研究。

6. 應用大數據分析技術開展快餐業的發展使肥胖病發病率不斷增長的研究，尤其是不合理的營養對兒童健康的影響。

7. 應用大數據分析技術開展對轉基因生物技術的應用對自然界生物和人類基因的潛在影響的研究。

三、醫葯生物技術與健康

生物技術涵蓋生命科學的所有領域，醫葯生物技術是生物技術的重要組成部分。當今人類面臨的人口、食物、健康、環境和資源問題，無不與之緊密相關。醫葯生物技術最鮮明的特點是大量新思想、新技術、新材料、新方法和新產品引入醫學研究和醫療保健之中，如全新的醫學成像技術、基因工程技術、微電子技術、幹細胞工程技術、組織工程技術、納米技術、生物晶元技術、克隆技術、酶工程技術、細胞工程技術、發酵工程技術、蛋白質工程技術、生物醫學工程技術、基因組與蛋白質組技術、生物信息技術和中醫葯技術等及其產品，將大大提高疾病預防、診斷、治療和葯物設計研製水平，以及對突發事件（如傳染病和生物恐怖等）的檢測、預防與治療水平。

以大數據分析技術為核心的生物信息技術在由眾多新技術構成的醫葯生物技術中發揮有獨特的作用。例如：

1. 利用生物信息技術進行生物信息的存儲與獲取。

2. 利用生物信息技術開展基因的序列對比、測序和拼接。

3. 利用生物信息技術進開展基因預測。

4. 利用生物信息技術進行生物進化與系統發育分析。

5. 利用生物信息技術進行蛋白質結構預測和RAN結構預測。

6. 利用生物信息技術進行分子設計和葯物設計。

7. 利用生物信息技術進行腫瘤分類及遺傳學分析。

8. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對精神病的研究及遺傳學分析。

9. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對如H1N1等傳染病的研究。

四、衛生宏觀決策支持

衛生宏觀決策支持系統是以數據倉庫為數據中心、以數據挖掘為技術核心、以商務智能為展現工具的綜合衛生信息平台。它可以建立在各級別衛生系統上，如醫院、地區衛生系統、全國衛生系統，為各級衛生部門提供智能決策系統，深入了解衛生系統的歷史和現在，把握衛生系統業務發展的未來，評估衛生系統內部各部門的業務效績，幫助各級決策者提供最佳實施方案，給決策者一雙慧眼，清晰認知系統內各方面變化趨勢和業務得失，使對系統各部門的評價、考核、獎勵更加科學、公正、客觀，使系統內各級關系更加和諧，積極發揮各部門的潛能，提高系統的整體業務水平和經濟效益。使用商務智能輔助決策，可以提供各種有價值的信息，各種事件的關聯，以及不同於微觀的角度分析各種衛生信息，如預防接種基本數據，傳染病報告等等。

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『叄』 健康大數據管理與服務專業學什麼

健康大數據管理與服務專業是教育部2021年高等職業教育目錄中新增加的專科專業，通過專業學習，要求學生掌握公共衛生基本理論、大數據平台運維、數據採集與預處理、數據分析及可視化等專業知識和技術技能，有效實現對個人健康的全面監護。

核心課程有基礎醫學概論、Python語言程序設計、預防醫學、臨床醫學概論、健康管理、健康大數據挖掘與分析、慢病健康管理、醫學統計學、社區衛生服務管理學、流行病學、實時大數據分析等。

『肆』 中國健康比例多少

一、中國人健康大數據概況

中國高血壓人口有1.6----1.7億人

高血脂的有將1億多人

糖尿病患者達到9240萬人

超重或者肥胖症7000萬-----2億人

血脂異常的1.6億人

脂肪肝患者約1.2億人

平均每30秒就有一個人罹患癌症

平均每30秒就有一個人罹患糖尿病

平均每30秒，至少有一個人死於心腦血管疾病

《千手觀音》23位主要演員中19位都是因葯物不良反應導致聾啞

英國研究證實：有85%的葯品是無效的，對病人最好的措施就是盡量減少醫療干預。

美國研究證實：高度發達的現代醫學體系與人的健康沒有太大關系。

美國研究證實：有30%---40%的手術根本不需要做！

美國研究證實：與美國人健康壽命相關的因素中，只有10%跟醫療相關！導致美國人健康壽命延長30年中，有25年與醫學沒有關系。

四、健康大數據·中國每天有720個缺陷兒出生

2006年9月12日是我國首個「預防出生缺陷日」，同年監測顯示，每隔30秒就有一個缺陷兒出生，相當於每小時30個，每天720個！

五、中國青少年健康大數據

80%學生早餐營養質量較差

青春期貧血的發病率達38%

全國肥胖兒中脂肪肝發生率40—50%

小學生近視率32.5%

初中生59.4%

高中生77.3%

大學生80%

中國7個城市中小學生早餐行為調查

調查顯示：我國超過80%學生早餐營養質量較差，均沒有達到國家標准！

中國青少年青春期貧血的發病率達38%。

中國預防醫學科學院調查：

目前中國2.7億在校生蛋白攝入量，僅為標準的65%。

鐵、鈣、鋅嚴重不足，維生素A的攝入量僅為標準的15%。

青春期貧血的發病率達38%。

2013—2014年度，北京中小學肥胖檢出率為19.5%，其中10%出現脂肪肝，而全國肥胖兒中脂肪肝發生率40—50%。

2型糖尿病發病率20年間增長了11—33倍。

教育部《2013年全國學生體質健康監測報告》

小學生近視率32.5%

初中生59.4%

高中生77.3%

大學生80%

沿海城市高中畢業生視力低下率85%

高度近視率呈急劇上升趨勢

六、中國老年人健康大數據

2020年，我國進入老齡化嚴重階段！

骨質疏鬆症已躍居常見病、多發病的第七位。

60歲以上的人群患病率為56%，女性發病率為60—70%。其中骨折率發生率接近三分之一，每年醫療費用按最保守的估計需要人民幣150億。

全世界痴呆病人已達2400多萬，平均每7秒增加一個，中國老年痴呆患者約佔全世界病例總數的1/4，平均每年增加30萬的新發病例。

發達國家進入老齡化時，人均GDP在5000—8000美元。2003年我國未富先老，人均GDP為1000美元。

老齡化進程：

法國115年；

瑞士85年；

英國80年；

美國60年；

中國18年。

發達國家進入老齡化時，人均GDP在5000—8000美元；

2003年我國未富先老，人均GDP為1000美元。

專家提醒

不要總以為疾病離我們很遠，更不要讓健康埋有隱患。

我們已經有太多的朋友，太多的親人被疾病、被癌症奪去了鮮活的生命。

要知道，很多疾病在早期是很容易防治的，長期失治才會加重惡變，以致喪失生命。

有問題早發現、早診斷，才能早預防、早治療，才能更好的珍惜生命。很多重大疾病都是從輕度重疾開始的！

戰國時代有一名醫叫扁鵲，醫術非常高明，受到魏王的接見，扁鵲說自己的醫術比不上中兄，中兄的醫術比不上長兄。

魏王很奇怪，說：「那為什麼你的長兄默默無聞，你的中兄只是小有名氣，而你卻名貫四方呢？」

扁鵲回答：「我的長兄總是治病於發病前，我的中兄治病於發病初期，而我卻治病於病情惡化之後。」

事前控制比事中控制更重要，事中控制比事後控制更重要，對付危機（病情惡化）的最好方法是不陷入危機（病情惡化）。

做好事前控制，能起到事半功倍的效果。

健康是1，妻子、孩子、位子、票子、房子、車子……是0，0在多，1沒有沒了，就什麼都沒了。

看完以上數據值得我們每個人深思：

其實，人一生的追求不外乎財富增長、事業成功、愛情美滿、家庭幸福……但無論我們追求多少、擁有多少，如果失去健康，一切都將沒有了意義。所以，為了自己，為了家人，為了親朋，保健養生從現在做起！

這種事情發生在別人身上只是一個故事，我們看一看，聽一聽也就過去了，如果不幸發生在我們自己身上，那就是一個事故了；到時候連累的還是自己至親至愛的家人。

『伍』 健康大數據分析技術有哪些

21世紀是以生命科學為主導、科學技術迅猛發展的世紀，科技競爭力已成為決定國家前途和命運的重要因素，是推動經濟發展、促進社會進步和維護國家安全的關鍵所在。醫學在生命科學中佔有極其重要的地位，衛生科技的創新和進步，將促進醫療衛生事業的發展，提高全民族的健康素質，增強中國的科技競爭力和綜合國力。世界最新醫學科研技術是包括醫學、葯學、分子生物學、數學、計算科學、以及大數據分析技術等多種學科和技術的綜合。
大數據分析技術主要包括是以最新應用數學、前沿計算科學和信息工程學為核心，以數據挖掘、數據倉庫、商務智能等智能化的信息科技技術為手段，它不僅能夠大幅提高傳統的醫學科研技術，而且在最新的分子生物技術的發展中也發揮著關鍵的作用。
一項新技術的採用，往往意味著全新的方向。如同倫琴射線在醫學上的應用，開創了全新的醫學視角一樣，隨後的CT,MRI,B-US,PETS等新技術的採用一次次的推動了醫學的發展，擴展了醫生的視野，如今，影像學已經是不可缺少的組成部分。信息學的重點是對一切可觀測的指標（如年齡，住址，性別，化驗，治療，影像等一切通過現有手段可以觀測的數據）整合後，結合應用數學，系統工程學，進行再分析、再處理。
少量的個案往往不足以揭示規律和知識，當數量足夠大時，規律才有可能顯現。所以整合成數據倉庫也是必要的。而規律並不僅僅浮在數據表面，所以統計學和數據挖掘成為必要的手段，而在線式的方法提高了速度，基於系統工程的向導式結構有利於穩定大數據分析質量。
當年倫琴射線引入醫學的時候，一定不會想到今日的局面。而將KDD引入醫學領域，在中國廣闊地域，巨大的人口基數下，基於這些特點形成的巨大的衛生信息數據，僅僅是用在線式的傳統方法就可以發現大量有價值的醫學知識，而結合數據挖掘，數據倉庫，系統工程，發現新知識的可能性更是大大增加了。
健康大數據分析技術
大數據分析技術主要包括：
以數據挖掘為核心的知識發現技術，
以數據倉庫為核心的數據整合技術，
以商務智能為核心的智能決策技術。
一、以數據挖掘為核心的知識發現技術
以數據挖掘為核心的知識發現技術可以直接挖掘醫學新知識，幫助科研人員加速取得科研成果，甚至重大科研發現。
運用多種數據挖掘技術探索數據規律，為科研人員的科研設計提供科學依據，為科研命題指明方向，保證了科研的成功率。
數據挖掘是一種突破傳統的分析手段，為各類科研技術提供新的技術方法，大大縮短科研和分析周期，深入揭示醫學潛在規律。
數據挖掘，又稱知識發現（KDD），是從大量的數據中，抽取潛在的、有價值的知識的過程。數據挖掘所探尋的模式是一種客觀存在的、但隱藏在數據中未被發現的知識。例如，KDD可直接挖掘疾病高發人群，疾病及症狀間的未知聯系，化驗指標間的影響關系及化驗指標與疾病間的潛在影響，對未知的檢驗項值進行預測等等。通過可觀測指標推斷不可觀測指標，或通過簡單易行的觀測指標推斷昂貴的或有創的指標。由簡而知繁，由易而知難。再如，在科研設計中利用聚類分析、因子權重分析，我們可以對數據進行科學分組、考察多因素的不同權重、幫助確定析因分析或嵌套分析等不同的科研設計。KDD在醫學中應用非常廣泛，為醫學研究提供傳統方法不能企及的前沿技術手段，例如：
聚類分析關聯規則分析因子權重分析回歸預測分析特性抽取分析
二、以數據倉庫為核心的數據整合技術
以數據倉庫技術為核心的醫學數據整合系統，獨立於已有的醫療機構業務系統，以全新的設計將分散的業務系統產生的不一致的數據進行整理、變換、集成，整合得到全面、高效、一致的信息。
數據倉庫技術還使得對歷史的全部海量數據進行在線的、實時的、深入的分析成為可能，並使其變得很輕松。
直接利用積累的現有醫學數據，使科研成本大大降低，相同的的科研經費取得更多科研成果。
應用數據倉庫的整合技術，使獲得大數據科研樣本數據易如反掌。
結合中國龐大的人口基數和橫跨寒帶溫帶熱帶的廣闊地域，可建成世界上最大的衛生信息數據倉庫，其全面的信息量是每個醫務人員夢寐以求的。如能與世界各國合作，共享，整合，將成為與人類基因組計劃齊名的壯舉。
三、以商務智能為核心的智能決策技術
應用成熟的專業分析系統提供一致的准確的實時的數據分析，為各級各方面衛生決策提供可靠依據，使資源和效率得到優化，還能從經營決策和管理上獲取經濟效益和社會效益。
將商務智能技術（BI）應用於衛生決策分析，使決策者擺脫傳統報表的束縛，以全新的先進的分析手段多維度地深入理解需要的數據，為廣泛而深入的分析提供了新的有力工具。
專業的分析報表如累計貢獻度分析，分攤百分比分析，嵌套排名分析等專業分析報表使決策者對歷史和現狀一目瞭然，對各種業務表現的因果關系能輕松的了如指掌。
健康大數據分析的應用
健康大數據分析技術在如下四個方面得到應用：
疾病與健康研究
環境與健康研究
醫葯生物技術研究
衛生宏觀決策支持
大數據分析技術將在以上方面發揮著特殊的作用。

『陸』 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。