健康的數據都有哪些

① 醫療健康數據包括哪些

居民健康檔案的建立1.轄區居民到鄉鎮衛生院、村衛生室、社區衛生服務中心（站）接受服務時，由醫務人員負責為其建立居民健康檔案，並根據其主要健康問題和服務提供情況填寫相應記錄。同時為服務對象填寫並發放居民健康檔案信息卡。2.通過入戶服務（調查）、疾病篩查、健康體檢等多種方式，由鄉鎮衛生院、村衛生室、社區衛生服務中心（站）組織醫務人員為居民建立健康檔案，並根據其主要健康問題和服務提供情況填寫相應記錄。3.已建立居民電子健康檔案信息系統的地區應由鄉鎮衛生院、村衛生室、社區衛生服務中心（站）通過上述方式為個人建立居民電子健康檔案，並發放國家統一標準的醫療保健卡。4.將醫療衛生服務過程中填寫的健康檔案相關記錄表單，裝入居民健康檔案袋統一存放。農村地區可以家庭為單位集中存放保管。居民電子健康檔案的數據存放在電子健康檔案數據中心。

② 醫療健康大數據有哪些來源

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、臨床專決策支持及屬其他臨床應用（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。

③ 需要衡量一位老人的身體健康程度，哪些數據是需要檢測的

每個家庭都或多或少有一兩位老人家，有可能是你的爺爺奶奶，也有可能是你年邁的父母。而人到中老年，病痛就會增多，許多疾病都有可能悄然而至，因此，定期體檢顯得尤為重要。但是體檢項目這么多，怎麼挑選合適的體檢項目是許多人會面臨的問題。衡量一位老人的健康狀況有以下兩個方面——檢查與特殊生活習慣相關的疾病、監測中老年人易患的慢性疾病。而要檢查這兩方面的疾病需要檢測極多數據，比如：血壓數據、血糖數據、肺部影像等。

總而言之，上了年紀的人很容易患上各種疾病，且患病後也難以像年輕人一樣能夠迅速康復，稍有不慎，就會發病死亡，所以必須注意定期檢測各項健康指數，確保身體沒有任何健康隱患。

④ 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。

⑤ ht15雲智健康手環的健康歷史數據都包括哪些，在哪裡可以用上

這些歷史數據屬於ht15手環雲服務的一部分，雲服務包括:簡訊預警提醒，處方病歷上傳保存，歷史監測數據保存，自動健康報告，親情監護等
題目所指的健康歷史數據包括心率、血壓監測數據，睡眠數據，運動數據，心率變異性數據，心電圖數據等
這些數據的用處在於很多病人在看病時無法清楚表達自己的身體狀況，這是可將數據提供給醫生參考，幫助醫生更好地了解病人的身體狀況