麥肯錫大數據醫療

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❷ 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。

❸ 大數據產生的背景哪些

「大數據」在物理學、生物學、環境生態學等領域以及軍事、金融、通訊等行業存在已有時日，近年來互聯網和信息行業的發展而引起人們關注。

隨著計算機和信息技術的迅猛發展和普及應用，行業應用系統的規模迅速擴大，行業應用所產生的數據呈爆炸性增長。

動輒達到數百TB甚至數十至數百PB規模的行業，企業大數據已遠遠超出了現有傳統的計算技術和信息系統的處理能力，因此，尋求有效的大數據處理技術、方法和手段已經成為現實世界的迫切需求。

人們將越來越多的意識到數據對企業的重要性。大數據時代對人類的數據駕馭能力提出了新的挑戰，也為人們獲得更為深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空間與潛力。

(3)麥肯錫大數據醫療擴展閱讀：

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。

隨著雲時代的來臨，大數據（Big
data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big
data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。

在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。

「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。

❹ 如何利用大數據來改善醫療服務質量

近年來，大數據不斷向世界的各行各業滲透，影響著我們的衣食住行。例如，網上購物時，經常會發現電子商務門戶網站向我們推薦商品，往往這類商品都是我們最近需要的。這是因為用戶上網行為軌跡的相關數據都會被搜集記錄，並通過大數據分析，使用推薦系統將用戶可能需要的物品進行推薦，從而達到精準營銷的目的。下面簡單介紹幾種大數據的應用場景。

大數據在醫療行業的應用

大數據讓就醫看病更簡單。過去，對於患者的治療方案，大多數都是通過醫師的經驗來進行，優秀的醫師固然能夠為患者提供好的治療方案，但由於醫師的水平不相同，所以很難保證患者都能夠接受最佳的治療方案。

而隨著大數據在醫療行業的深度融合，大數據平台積累了海量的病例、病例報告、治癒方案、葯物報告等信息資源.所有常見的病例、既往病例等都記錄在案，醫生通過有效、連續的診療記錄，能夠給病人優質、合理的診療方案。這樣不僅提高醫生的看病效率，而且能夠降低誤診率，從而讓患者在最短的時間接受最好的治療。下面列舉大數據在醫療行業的應用，具體如下。

(1) 優化醫療方案，提供最佳治療方法。

面對數目及種類眾多的病菌、病毒，以及腫瘤細胞時，疾病的確診和治療方案的確定也是很困難的。藉助於大數據平台，可以搜集不同病人的疾病特徵、病例和治療方案，從而建立醫療行業的病人分類資料庫。如果未來基因技術發展成熟，可以根據病人的基因序列特點進行分類，建立醫療行業的病人分類資料庫。在醫生診斷病人時可以參考病人的疾病特徵、化驗報告和檢測報告，參考疾病資料庫來快速幫助病人確診，明確地定位疾病。在制訂治療方案時，醫生可以依據病人的基因特點，調取相似基因、年齡、人種、身體情況相同的有效治療方案，制訂出適合病人的治療方案，幫助更多人及時進行治療。同時這些數據也有利於醫葯行業研發出更加有效的葯物和醫療器械。

(2)有效預防預測疾病。

解決患者的疾病,最為簡單的方式就是防患於未然。通過大數據對於群眾的人體數據監控，將各自的健康數據、生命體征指標都集合在資料庫和健康檔案中。通過大數據分析應用，推動覆蓋全生命周期的預防、治療、康復和健康管理的一體化健康服務,這是未來賣耐健康服務管理的新趨勢。當然，這一點不僅需 要醫療機構加快大數據的建設，還需要群眾定期去做檢查，及時更新數據，以便通過大數據來預防和預測疾病的發生，做到早治療、早康復。當然,隨著大數據的不斷發展，以及在各個領域的應用，一些大規模的流感也能夠通過大數據實現預測。

大數據在金融行業的應用

隨著大數據技術的應用，越來越多的金融企業也開始投身到大數據應用實踐中。麥肯錫的一份研究顯示，金融業在大數據價值潛力指數中排名第一。下面列舉若干大數據在金融行業的典型應用，具體如下。

(1) 精準營銷。

銀行在純配遲互聯網的沖擊下，迫切需要掌握更多用戶信息，繼而構建用戶360立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。

(2) 風險管控。

應用大數據平台，可以統一管理金融企業內部多源異構數據和外部徵信數據,更好地完善風控體系。內部可保證數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。

(3) 決策支持。

通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，從而使經營決策更高效、敏捷、精準。

(4) 服務創新。

通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶黏性，為個人與政府提供增值服務,不斷增強金融企業業務核心競爭力。

(5) 產品創新。

通過高端數據分析和綜合化數據分享,有效對接銀行、保險、信託、基金等各類金融產品，使金融做李企業能夠從其他領域借鑒並創造出新的金融產品。

大數據在零售行業的應用

美國零售業曾經有這樣一個傳奇故事，某家商店將紙尿褲和啤酒並排放在一起銷售，結果紙尿褲和啤酒的銷量雙雙增長!為什麼看起來風馬牛不相及的兩種商品搭配在一起，能取到如此驚人的效果呢?後來經過分析發現，這些購買者多數是已婚男士，這些男士在為小孩購買尿不濕的同時，會同時為自己購買一些啤酒。發現這個秘密後，沃爾瑪超市就大膽地將啤酒擺放在尿不濕旁邊，這樣顧客購買的時候更方便，銷量自然也會大幅上升。

之所以講「啤酒-尿布」這個例子，其實是想告訴大家，挖掘大數據潛在的價值，是零售業競爭的核心競爭力，下面列舉若干大數據在零售業的創新應用，具體如下。

(1) 精準定位零售行業市場。

企業想進人或開拓某一區域零售行業市場，首先要進行項目評估和可行性分析，只有通過項目評估和可行性分析才能最終決定是否適合進人或者開拓這塊市場。通常需要分析這個區域流動人口是多少?消費水平怎麼樣?客戶的消費習慣是什麼?市場對產品的認知度怎麼樣?當前的市場供需情況怎麼樣等等，這些問題背後包含的海量信息構成了零售行業市場調研的大數據，對這些大數據的分析就是市場定位過程。

(2) 支撐行業收益管理。

大數據時代的來臨，為企業收益管理工作的開展提供了更加廣闊的空間。需求預測、細分市場和敏感度分析對數據需求量很大，而傳統的數據分析大多採集的是企業自身的歷史數據來進行預測和分析，容易忽視整個零售行業信息數據，因此難免使預測結果存在偏差。企業在實施收益管理過程中如果能在自有數據的基礎上，依靠一些自動化信息採集軟體來收集更多的零售行業數據，了解更多的零售行業市場信息,這將會對制訂准確的收益策略，贏得更高的收益起到推進作用。

(3) 挖掘零售行業新需求。

作為零售行業企業，如果能對網上零售行業的評論數據進行收集，建立網評大資料庫，然後再利用分詞、聚類、情感分析了解消費者的消費行為、價值取向、評論中體現的新消費需求和企業產品質量問題，以此來改進和創新產品，量化產品價值，制定合理的價格及提高服務質量，從中獲取更大的收益。