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大数据在医疗应用案例

发布时间:2022-12-29 15:05:43

Ⅰ 生活中哪些地方运用到了大数据

1、大数据改善校园生活实现“刷脸”结算、实时监控、智能快递。

2、大数内据在医疗行业,改容善人民健康状况。当大数据应用于医疗行业解决民生问题时,可对区域性疾病发生情况提供技术支持。

3、大数据在就业方面,解决失业再就业问题。就业问题是关乎人民群众生计的大问题,大数据能够为政府解决民众就业问题提供决策支撑,预测出某一地区的经济状况、收入动态、失业率等情况。

(1)大数据在医疗应用案例扩展阅读:

大数据的价值体现在以下几个方面:

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销。

2、 做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型。

3、 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是赢得竞争的关键。

Ⅱ 关于大数据应用有什么例子

Ⅲ 大数据医疗行业的5大应用

一、电子病历


到目前为止,大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。


这些记录通过安全的信息系统(究竟是否安全值得商榷)在不同的医疗机构之间共享。每一个医生都能够在系统中添加或变更记录,而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况,同时也是医学研究的重要数据参考。


二、健康监控


医疗业的另一个创新是“可穿戴设备”的应用,这些设备能够实时汇报病人的健康状况。


和医院内部分析医疗数据的软件类似,这些新的分析设备具备同样的功能,但能在医疗机构之外的场所使用,降低了医疗成本,病人在家就能获知自己的健康状况,同时还获得智能设备所提供的治疗建议。这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端。


三、医护资源配置


这个看似不可能完成的任务,已经在大数据的帮助帮助下在一些“试点”单位实现。在法国巴黎,有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。


他们采用一种被称为“时间序列分析”的技术,分析过去10年的患者入院记录。这项研究能够帮助研究人员发现患者入院的规律并利用机器学习,找到能够预测未来入院规律的算法。


四、大数据与人工智能


人工智能技术通过算法和软件,分析复杂的医疗数据,达到近似人类认知的目的。因此AI使得计算机算法能够在没有直接人为输入的情况下预估结论成为可能。由AI支持的脑机接口可以帮助恢复基本的人类体验,例如因神经系统疾病和神经系统创伤而丧失的说话和沟通功能。


五、医学影像


医学影像包括X射线、核磁共振成像、超声波等,这些都是医疗过程中的关键环节。


放射科医生往往需要单独查看每一个检查结果,不但产生了巨大的工作量,同时也有可能耽误患者的最佳治疗时间。但是大数据却可以有效解决这一问题。


关于大数据医疗行业的5大应用的内容,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

Ⅳ 大数据应用案例不可不看的7大领域

大数据应用案例不可不看的7大领域

在当前的互联网领域,大数据的应用已经十分广泛,尤其以企业为主,企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据,我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用,帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面,涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。
健康医疗 温情暖意
同仁医院通过与IBM合作,同仁医院建立起了强大的分析能力和体系,包括对临床、运营、科研、考核等信息的分析,实现智慧的医院管理与考核;同时也能看到医疗设备的平均故障间隔周期,从而降低了设备的故障率、平均维修时间。这一切都让工作效率稳步提升,也缓解了病人看病难的问题,提高了患者就医满意度。
未来的医疗片段:由“可穿戴设备”或其他终端收集到人体生理数据,自动传入云端,进行数据分析与处理,再将其结果发给医生,后者给出诊断或康复建议。例如日常的健康监督、运动及饮食指导,或对高血压、糖尿病等慢性病进行日常管理,甚至有望为每个人定制出自己的健康全纪录。
智能交通 路路畅通
杭州诚道科技采用英特尔Apache Hadoop发行版,使得海量图像和视频数据不但实现了可靠和高性能的存储,而且还能被大量的使用者快速地访问和使用。浙江省某市可保存的历史违法数据从3个月延长到24个月,从24亿条过车数据中完成机动车的号牌精确查询和行车轨迹查询,仅需不到1秒的时间。
未来的交通片段:无人驾驶将释放驾驶者的双手,提前预知路况信息,并准确的控制车辆状态。呆在驾驶仓中的人们将享受与家中相同的娱乐休闲体验,车载应用尽在云端。例如挡风玻璃,类似于手机屏幕,可实现多点触摸、支持视频通话,在玻璃上比划几下就能导航、显示路况、查询天气和附近美食、阅读电子书、回复邮件、互动游戏等等。
魅力体育 完美呈现
IBM专门为中网设计了具有实时大数据分析功能的MatchTracker(赛事追踪系统),可以为球迷提供数据呈现、计分等功能。 MatchTracker基于IBM SlamTracker分析技术,使球迷能够利用历史和实时性数据,洞悉比分之后的态势和策略。此外,IBM还为中网组委会构建了安全和敏捷的内联网。
未来的体育片段:今后,比赛日将会带给球迷们终身难忘的回忆。他们不仅能收到来自队员为其量身定制的信息,还能够通过手机支持的忠实度账户获得购买特许权,甚至在去洗手间排队的间隙都可以收到实时战况;如果遇上有人情绪失控,球迷们还能通过手机立即报告,专人将会迅速呼叫保安人员,以保证比赛顺利运行并提高赛场整体管理水平;你能想象从手机上投标赛后新闻发布会的座位吗?或者在衣帽间外和球员照相?这些都将不再是梦想。
智慧教育 创新源泉
为了满足爆炸式增长的用户和数据量,同济大学携手中科曙光,在全面整合云计算平台和现有资产的基础上,采用 DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统,以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台,使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。
未来教育片段:未来个性化学习终端,将会更多的融入学习资源云平台,根据每个学生的不同兴趣爱好和特长,推送相关领域的前沿技术、资讯、资源乃至未来职业发展方向,等等,并贯穿每个人终身学习的全过程。
全面迎接金融大数据时代
华为向农行提供了良好的计算平台,基于华为RH2288 V2服务器的分布式并行计算集群进行测试,以及还提供了快速响应客户需求的研发能力,以及业界最快捷的售后服务。农行的测试结果表明,华为解决方案完全满足农行对海量数据进行分布式处理的要求。
未来金融保险片段:通过大数据处理对个人信用信息的完善管理,公共机构能够将风险降到最低,从而实现社会管理效率的最大化。
零售营销 极致体验
作为中国商务部重点扶持的最大零售企业之一,北京华联集团通过部署Oracle 零售应用解决方案,以优化运营管理,进而提高商业敏捷性,并提升关键货物、定价、存货、供应链和交易流程的管理和实施。全面支持其旗下各项业务的不断增长,包括大卖场、综合超市、百货公司以及商业地产等。
未来零售片段:当一位顾客踏进百货店大门的一刻起,门店的店员可以在便携式设备上查询这样的消费者大数据,他们可以轻松的检索消费者个人档案,并从其最近的社交媒体信息中了解该顾客的近况,你就知道他/她的名字、身高、在店内及网上的支付记录,甚至是他对生活、宇宙及一切事物的看法等等都了如指掌,比如他是准备好好过个假期还是为寻找一件适合她的晚礼服而烦恼着。
电信大数据异军突起
北京信合运通科技有限公司选择IBM PowerLinux平台作为信合大数据解决方案的基础架构平台已在国内帮助十多家电信运营商完成了大数据和分析项目的实施,是电信行业最领先的独立软件开发商。
未来电信片段:电信运营商们可以利用大数据为自身的产品服务,通过大数据分析用户行为,改进产品设计,并通过用户偏好分析,及时、准确地进行业务推荐,强化客户关怀,这样就可以不断改善用户体验,增加用户的信息消费以及对运营商的黏度;还可以通过大数据分析网络的流量、流向变化趋势,及时调整资源配置,同时还可以分析网络日志,进行全网络优化,不断提升网络质量和网络利用率;还可以通过业务、资源、财务等各类数据的综合分析,快速准确地确定公司的经营管理和市场竞争策略;
上述7个领域是大数据应用最多的领域,当然,随着大数据技术的日益成熟,还会涌现出很多其他大数据应用领域,以及很多新的应用案例。

Ⅳ 有哪些大数据分析案例

如下:

1. 大数据应用案例之:医疗行业

1)Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息,通过大数据处理,更好地分析病人的信息。

在加拿大多伦多的一家医院,针对早产婴儿,每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析,医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施,避免早产婴儿夭折。

它让更多的创业者更方便地开发产品,比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后,它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确,比方说不是通用的成人每日三次一次一片,而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。

2)大数据配合乔布斯癌症治疗

乔布斯是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人。为此,他支付了高达几十万美元的费用。他得到的不是样本,而是包括整个基因的数据文档。医生按照所有基因按需下药,最终这种方式帮助乔布斯延长了好几年的生命。

2. 大数据应用案例之:能源行业

1)智能电网现在欧洲已经做到了终端,也就是所谓的智能电表。在德国,为了鼓励利用太阳能,会在家庭安装太阳能,除了卖电给你,当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。

通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据,收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等,从而推断出在未来2~3个月时间里,整个电网大概需要多少电。有了这个预测后,就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。

因为电有点像期货一样,如果提前买就会比较便宜,买现货就比较贵。通过这个预测后,可以降低采购成本。

2)丹麦的维斯塔斯风能系统(Vestas Wind Systems)运用大数据,系统依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机,分析出应该在哪里设置涡轮发电机,事实上这是风能领域的重大挑战。在一个风电场20多年的运营过程中,准确的定位能帮助工厂实现能源产出的最大化。

为了锁定最理想的位置,Vestas分析了来自各方面的信息:风力和天气数据、湍流度、地形图、公司遍及全球的2.5万多个受控涡轮机组发回的传感器数据。这样一套信息处理体系赋予了公司独特的竞争优势,帮助其客户实现投资回报的最大化。

3. 大数据应用案例之:通信行业—通过大数据分析挽回核心客户

法国电信-Orange集团旗下的波兰电信公司Telekomunikacja Polska是波兰最大的语音和宽带固网供应商,希望有效的途径来准确预测并解决客户流失问题。

他们决定进行客户细分,方法是构建一张“社交图谱”- 分析客户数百万个电话的数据记录,特别关注 “谁给谁打了电话”以及“打电话的频率”两个方面。“社交图谱”把公司用户分成几大类,如:“联网型”、“桥梁型”、“领导型”以及“跟随型”。

这样的关系数据有助电信服务供应商深入洞悉一系列问题,如:哪些人会对可能“弃用”公司服务的客户产生较大的影响?挽留最有价值客户的难度有多大?运用这一方法,公司客户流失预测模型的准确率提升了47%。

4、大数据应用案例之:零售业—大数据帮零售企业制定促销策略

北美零售商百思买在北美的销售活动非常活跃,产品总数达到3万多种,产品的价格也随地区和市场条件而异。由于产品种类繁多,成本变化比较频繁,一年之中,变化可达四次之多。

结果,每年的调价次数高达12万次。最让高管头疼的是定价促销策略。公司组成了一个11人的团队,希望透过分析消费者的购买记录和相关信息,提高定价的准确度和响应速度。

定价团队的分析围绕着三个关键维度:

1)数量:团队需要分析海量信息。他们收集了上千万的消费者的购买记录,从客户不同维度分析,了解客户对每种产品种类的最高接受能力,从而为产品定出最佳价位。

2)多样性:团队除了分析了购买记录这种结构化的数据外,他们也利用社交媒体发帖这种新型的非结构化数据。由于消费者需要在零售商专页上点赞或留言以获得优惠券,团队利用情感分析公式来分析专页上消费者的情绪,从而判断他们对于公司的促销活动是否满意,并微调促销策略。

3)速度:为了实现价值最大化,团队对数据进行实时或近似实时的处理。他们成功地根据一个消费者既往的麦片购买记录,为身处超市麦片专柜的他/她即时发送优惠券,为客户带来便利性和惊喜。

透过这一系列的活动,团队提高了定价的准确度和响应速度,为零售商新增销售额和利润数千万美元。

5、大数据应用案例之:网络营销行业(SEM)

很多企业在做SEM的过程中,都有这样的感触:每年都会花费大量的预算在SEM推广中,但是因为关键词投入产出无法可视化,常常花了很多钱却不见具体的回报。

在竞争如此激烈的SEM市场中,企业需要一个高效的数据分析工具来尽可能地帮企业优化SEM推广,例如BDP,来帮企业节省不必要的支出,提升整体的经营绩效。

企业可借助数据平台提供的网络营销整合解决方案,打通各个搜索引擎营销(SEM)、在线客服系统和CRM系统,营销竞价人员无需掌握复杂的编程技术,简单拖拽即可生成报表,观察每一个关键词的投入和产出,分析每一个页面的转化,有效降低投放成本。

通过BDP实况分析数据,可以快速洞悉对手关键词的投放时段、地域及排名,并对其进行可视化的分析,实时监控自己和竞争对手的投放情况,了解对手的投放策略,支持自定义设置数据更新的时间点、监控频次和时段,及时调整策略。知已知彼,才能百战不殆。

6、大数据应用案例之:电商行业

意料之外:胸部最大的是新疆妹子。曾经淘宝平台显示,中国女性购买最多的文胸尺码为B罩杯。B罩杯占比达41.45%,其中又以75B的销量最好,其次是A罩杯,购买占比达25.26%,C罩杯只有8.96%。

虽然淘宝数据平台不能代表一切,但是结合现实来看,这个也具有普遍的代表性,只能感慨中国女性普遍size。在文胸颜色中,黑色最为畅销,黑色绝对是百搭,每个女性必备。

从省市排名,胸部最大的是新疆妹子。这些数据都对于文胸店铺而言是很好的参考,为店铺的库存、定价、款式选择等策略都有奠定数据基础。

7、大数据应用案例之:娱乐行业

微软大数据成功预测奥斯卡21项大奖。2013年,微软纽约研究院的经济学家大卫•罗斯柴尔德(David Rothschild)利用大数据成功预测24个奥斯卡奖项中的19个,成为人们津津乐道的话题。

今年罗斯柴尔德再接再厉,成功预测第86届奥斯卡金像奖颁奖典礼24个奖项中的21个,继续向人们展示现代科技的神奇魔力。

总的来说,大数据的终极目标并不仅仅是改变竞争环境,而是彻底扭转整个竞争环境,带来新机遇,企业需要应势而变。企业只有认识到这一点,使用合适的数据分析产品、聪明地使用和管理数据,才能在长期竞争中成为终极赢家。

Ⅵ 大数据在医疗行业的应用有哪些

大数据专业属于交叉学科:以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用,下面说说其在医疗领域的应用。
随着互联网规模不断的扩大,大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业,医疗行业也不例外,医疗健康正在成为人们关注的重点问题,以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起,医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。
1.就医数据进行电子化管理
对电子医疗记录的收集,包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享,每一个医生都能够在系统中添加或变更记录,而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况,同时也是医学研究的重要数据参考。
2.健康预测
通过智能手表等可穿戴设备的数据,建立健康预测模型,通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端,实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析,并且在未来的临床试验将不再局限于小样本,而是包括所有人。
3.医学影像以及临床诊断
通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像,例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习,训练其对影片的诊断,最终实现辅助医生进行临床决策,规范诊疗路径,提高医生的工作效率。
4.药品研发
利用大数据进行数据建模并进行分析,预测药物的临床结果,可以为临床阶段的实验结果提供参考,节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析,从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。

Ⅶ 大数据和人工智能技术在健康产业有哪些具体应用请举例说明,谢谢!

大健康产业顺应了中国经济转型升级、绿色发展的趋势,全球医疗健康产业投融资金额最多集中在2021年,全年达到6846.03亿元,投融资数量最多在2019年,达2044起。大数据和人工智能技术赋能多个大健康产业领域,包括公共卫生大数据、疾病快速诊断、远程医疗、识别诊断、药物研发、康复治疗等

在数字健康产业供应链,智慧眼一方面“深挖洞”,纵向深耕数字健康产业,形成自主可控、安全可靠的AI核心技术;另一方面是“广积粮”,横向扩展健康产业多元化市场应用场景,帮助政府、医院、群众乃至整个产业界激发数字化力量。

AI+社会保障
基于大数据+人脸识别技术的养老金待遇资格认证系统应用于全国社保二十余个省份的省级平台,解决了养老金防冒领的世界难题,保障社保基金安全,稳定社会大局。

AI+医疗保障
基于大数据+生物识别技术的医保智能场景监控系统已应用于全国近二十个省级医保平台,实现了门诊、住院、购药、血透、健康理疗等场景的智能监控,防范医保欺诈骗保行为,确保医保基金安全。

AI+血透管理
遵循医院血液透析中心临床业务流程,从患者管理、透析日程准备、患者治疗排班、临床辅助决策等不同环节对血液透析治疗进行智能管理和监控。以患者为核心,从根本上改变诊疗信息的采集处理、分析查询和传输方式,为医护人员提供智能化工作方式,辅助医生制定更加人性、优质的治疗决策,提高科室工作质量和院内服务水平,提升患者满意度,做到医疗行为溯源全记录,保障医疗质量和医疗安全。

AI+慢病管理
依托智慧眼云慢病管理系统,门诊慢病患者可在就诊医生处便捷化生成健康管理档案,通过机器学习和医学知识图谱数据库,智能化形成疾病管理目标,帮助医生快速掌握患者信息,指导开药和开展疾病管理,形成以患者为中心的数字化病程管理体系,实现诊前导诊、疾病预判,诊后用药提醒等闭环服务,助力医疗健康行业的持续发展。

AI+健康乡村
以健康乡村综合服务平台&智能终端为载体,将大医院的优质资源通过平台与基层卫生室进行互联,提高基层卫生室的首诊能力和水平,帮助基层的医生在诊断方面有更大的把握和信心,让村民“足不出村”就能享受到便捷的健康服务,助力国家乡村振兴战略落地。

Ⅷ 国内医疗大数据公司有哪些最好结合案例

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用:

(1)服务居民。居民健康指导服务系统,提供精准医疗、个性化健康保健指导,使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如,提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教(保健方案订阅、推送);同时减少患者住院时间,减少急诊量,提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

5、疾病模式的分析

通过分析疾病的模式和趋势,可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策,帮助其优化研发重点,优化配备资源。

新的商业模式

大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集,并进行高级分析,将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如,对医药企业来说,他们不仅可 以生产出具有更佳疗效的药品,而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展,扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医 学发展的速度。

公众健康

大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库,快速检测传染病,进行全面的疫情监测,并通过集成疾病监测 和响应程序,快速进行响应。这将带来很多好处,包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低,卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时 的公众健康咨询,将会大幅提高公众健康风险意识,同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。

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