健康大数据问题

❶ 互联网医疗发展所遇到8大问题

如今互联网遍布我们生活中的各个角落，互联网逐渐成为患者获取医疗信息、进行并且沟通的重要载体，同时也改变了传统的就医模式，逐步形成了网络医疗模式。2018年国家卫生 健康 委员会、国家中医药管理局制定出台了《互联网诊疗管理办法（试行）》《互联网医院管理办法（试行）》《远程医疗服务管理规范（试行）》等制度，大力推广和持续优化网络医疗模式，解决我国医疗资源不平衡问题。

2019年底新冠肺炎爆发并迅速蔓延，党中央、国务院和地方政府高度重视疫情防控工作，卫生行业冲上了抗击疫情的最前沿，为了防止病情传播，各级政府、疾病预防控制机构联合多部门加大对民众自我防范的宣传力度，各省均启动了公共卫生事件一级响应，要求民众戴口罩、勤洗手、保持社交距离、尽量减少出行、不聚会、不聚餐、不到人群密集处，但时值冬季，除了新冠肺炎外，还有许多慢性病、常见病、季节性多发病等，这部分患者的医疗需求可能因为患者害怕去医院交叉感染以及出行限制等因素得不到及时满足，或者无法获取维持性药物。同时受疫情影响为了避免发生医院感染，医院部分科室停诊。此外随着疫情蔓延，各地的医疗机构发热门诊、隔离病房超负荷运营。在这样的背景下互联网医疗再次得到重视。

目前我国互联网医疗面临的问题：

1、由于资金短缺、人才匮乏、国家规划不完善等阻力，互联网医疗在农村地区的影响力较小，城乡二元化阻碍了互联网医疗的整体发展进程，基层医疗机构对互联网医疗的参与度不高，由于上下级医疗资源衔接不力，互联网与分级诊疗融合效果欠佳。

2、互联网医疗需国家多部门密切合作，但个职能部门分工交叉或断层，积极性和动力不一，难以形成合力。

3、医疗 健康 大数据平台信息共享和挖掘未有效推进，互联网医疗发展的条件之一是医疗 健康 大数据的快速流动、汇聚、共享和挖掘，而目前大数据平台与医疗信息系统未充分结合，难以实现对医疗服务全过程进行实时管理。

4、行业人才资源匮乏且缺乏正向激励，医师多点执业尚未完全突破人事管理制度的约束，且同时兼具专业医疗技术和信息技术人才十分稀缺，医疗人才福利待遇较差，医务人员参与互联网医疗积极性不高。

5、居民对互联网医疗的知晓率及服务利用率不高。

6、法律监管制度尚不完善。

7、各地医保尚未完全开通互联网医疗网上报销渠道，医院、医药、医保之间存在信息壁垒。

8、互联网医疗可能成为某些医院、企业和个人传播不当医疗信息的媒介，由于信息不匹配和甄别信息真假的能力有限，患者可能因错误信息对医生的正当诊疗行为存疑，目前屏幕对屏幕的交流无法完全替代面对面沟通，互联网医生不能完成最基本的体格检查（视触叩听），同样的疾病不同患者有不同的表现，医生难以制定精准化的治疗方案，医疗风险会显著增加，影响医疗质量。

参考文献：互联网医疗政策的执行问题和对策——基于史密斯模型的分析华北理工大学管理学院鸽棚楠赵雨韩彩欣。

❷ 大数据对生活的影响

大数据给我们带来的好处

1、大数据便利我们的生活

自助缴水、电、燃气、电视费，汽车摇号、手机充值、违章查询、公积金查询、手机代开发票、查询法院案子进展。这是运用大数据促进保证和改善民生的典型事例。此外，大数据还运用到智能家居中，智能照明体系等。

2、大数据便利我们看病

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。大数据收集病人信息，可以尽早发现疾病，对于患者来说，不但降低了身体健康受损的风险，同时也能够减少医疗支出。

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。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。

3、大数据便利我们的出行

现在，人们的出行越来越离不开大数据的协助，运用电子地图，初来乍到的游客可以在生疏的城市自由行走；繁忙一天的上班族可以查询最快回家的交通方法；出租车司机经过语音导航，知晓前方路程状况，防止堵车或超速违章。

大数据仍是缓解交通压力的利器，它可以猜测未来交通状况，为改善交通状况供给优化方案，这有助于交通部门进步对路程交通的把控才干，防止缓和解交通拥堵。

4、利用大数据提升自己

大数据技能不只能够提高人们使用数据的效率，并且能够实现数据的再使用和重复使用，进而大大降低交易成本，提升人们开发自我潜能的空间。

大数据的弊端

1、个人数据隐私与安全

大数据会记录你的浏览习惯，购买习惯，常用淘宝支付宝这些软件的人，你的消费能力、购物习惯、活动产所、收入情况、生活质量、年龄、身高、体重、鞋码、三围、口味等，都是可以分析出来的这些基本囊括了我们的生活。个人数据安全就成了一个大问题，一旦数据泄露（或被买卖），可能会对用户人身财产、国家和公司的安全造成威胁。

2、大数据杀熟

杀熟，即同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。近两年来包括滴滴出行、携程、飞猪、京东、美团、淘票票等多家互联网平台均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖在线差旅、在线票务、网络购物、交通出行等多个领域，特别是OTA（Online Travel Agent）在线差旅平台较为突出。

大数据技能自身不只能够迅速衍生为新兴信息产业，还能够同云计算、物联网和才智工程技能联动，支撑一个信息技能的新时代。

大数据的四个基本特征

1、数据量大

TB，PB，乃至EB等数据量的数据需要进行数据分析处理。

2、要求快速响应

市场变化快，要求能及时快速的响应变化，那对数据分析也要快速，在性能上有更高要求，所以数据量显得对速度要求有些“大”。

3、数据多样性

不同的数据源，非结构化数据越来越多，需要进行清洗，整理，筛选等操作，变为结构数据。

4、价值密度低

由于数据采集的不及时，数据样本不全面，数据可能不连续等等，数据可能会失真，但当数据量达到一定规模，可以通过更多的数据达到更真实全面的反馈。

❸ 唐山市师生健康信息大数据系统总显示500错误怎么回事

我这两天也注册呢，可能是系统的问题，这两天登录使用系统的家长比较多，系统有点跟不上进度了。

❹ 郑州12345：被赋红码因大数据问题，民众是否认可这一说法

这一个说法的话，那么人民群众肯定是不能够认可的，为什么其它地方可以出现这种事件，偏偏就自己的这个地方会出现这种事情，所以说像这种事情的话，那么很明显就是因为某些工作的失误导致这种情况的出现，最重要而是要解决这件事情，那么现在健康码就已经是成为我们出行必须要的一个东西，那么因为这个大数据的问题影响到了我们的健康嘛，那么这样的话，对于我们的出行肯定是会造成巨大的困扰

现在最重要的问题不是这个说法，而是怎么去解决这个问题，因为这个问题的话是会影响到我们的日常的修行的，所以说我们要一定要重视这个问题，最重要的是解决问题，只有解决了这个问题，那么人民群众的生活才不会出现困扰，毕竟这个健康码的话是为涉及到人民群众日常出行的问题，如果不及时解决的话，会导致人民群众有很多意见

❺ 大数据与人工智能，如何颠覆医疗健康领域

如今，信息生态系统正以前所未有的速度增长，具有跟踪和评估信息的先进技术正在成倍增加。智能手机、可穿戴物品、网络连接的医疗设备等这些创新技术和产品都利用了改变医疗 健康 结果的能力，所有这些创新都需要持续的数据收集和提交过程。

对于医疗大数据这方面，创新厂商Healthbox公司颇有心得。

颠覆医疗保健领域的大数据

在Healthbox公司最近发布的医疗保健大数据调查报告中，专家们分享了如何颠覆医疗 健康 生态系统中的见解，这些生态系统的数据比以往任何时候都要多。该报告指出，“大数据”一词最初是在20世纪90年代创造的，用于描述传统数据库无法处理的太大或太复杂的数据集。

HIMSS Analytics公司成熟模型高级主管James Gaston表示，“我们的文化定义正在从一个以实体为中心转向更广泛的以患者为中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、医疗 健康 和健身数据的 社会 决定因素，以及传统的医疗保健情景数据。”他指出，该行业正在了解医疗保健领域的大数据有多强大。

报告指出，“收集的数据量大、速度快、种类繁多，给利用和确保其有效性以造福宏观、人口层面的 健康 生活和微观、基于证据的精准医学带来了挑战。”换句话说，在海量数据中寻找意义对于在医疗卫生系统中扮演任何角色的任何个人来说都是一项艰巨的任务。

这就是人工智能等创新力量发挥作用的地方。HealthBox公司的调查报告引用了谷歌大脑人工智能研究小组的产品经理LilyPeng博士的话，他解释说，尽管人类智能最适合于整合少量非常大的影响因素，人工智能尤其擅长在大量非常小的影响因素或模糊因素中梳理和识别模式。

Healthbox公司的调查报告还强调了人工智能的一个重要观点：人类和人工智能各自都有自己独特的差异，这不可避免地会影响如何最好地应用每种智能并将其嵌入到工作流程中。

大数据和人工智能如何协作以改进决策

在充斥着数据的世界中，人们可以放心，尽管人工智能和医疗保健领域的大数据具有巨大的潜力，但仍存在一些限制因素，无法阻止它们成为普遍决策的替代品。单一解决方案不应该存在单一创新。

将一种互补的护理方法与大数据结合起来，有助于促进可操作的 健康 见解，而不是为临床工作流程增加新的复杂性。然而，Healthbox公司的调查报告指出，这需要仔细考虑不断发展的护理提供和决策模型，其结果很可能是增强临床决策的发展和比以往任何时候都更加个性化的护理服务。

1.删除数据收集中的偏差

HealthBox公司的调查报告指出，“每一个调查人员对于大数据的调查都会产生固有的偏见。这可以包括从评估数据的分类、如何收集数据等方面的所有内容。假设高维数据的力量在于没有隐藏的混杂因素，而这些混杂因素在数据中并不公开。不幸的是，这一假设远未被放弃，并对人工智能技术从大数据中得出结论的有效性构成威胁。”

2.承认匿名与特殊性之间的内在冲突

必须采取适当的预防措施来进行结构分析，以避免对患者身份进行逆向工程。但是，值得注意的是，共享开放数据的好处超过了对个人进行重新识别的不利可能性。

人们将不得不权衡共享开放式数据访问的好处与有限但真实的通过对分段数据进行逆向工程重新识别个人的可能性之间的道德权衡。人类智能（而不是人工智能）将被要求解决这些问题。

3. 收集数据的有意义的验证和可衡量的影响

在医疗保健中使用大数据可以为患者提供关于如何管理慢性病和其他主要 健康 状况的更详细、更全面的指导。但是，对这些信息的访问量的增加是否会直接导致改进的结果、满意度和整体消费者体验？

数据、人工智能衍生知识和知情临床决策的整合必须通过临床流程和工作流程，并紧密结合在一起，以推动患者护理的潜在效益。需要进行适当的结构化临床试验，以证明数据驱动的护理过程的增量效益能够证明这些决策所产生的成本和并发症是合理的。

4.理解潜在的因果关系

在这个关于大数据的网络研讨会上，Healthbox公司强调了这样一个事实，即在数据分析中，重要的是要牢记相关性并不意味着因果关系的古老规则。同样重要的是，确保经过分析的数据不会遗漏可能与测量结果有因果关系的混杂因素。专业知识和人类直觉总是需要与人工智能协同工作，以确认没有隐藏的混杂因素。机器的使用可以帮助人们揭示这些未被发现或未预料到的变量。

这些专家指出，通过协作的方法，显然可以更好地为医疗保健领域的大数据制定成功的战略，这将进一步利用医疗创新的终极力量。人工智能技术的不断出现将扩大大数据的价值，为更具协作性、以人为本的方法铺平道路，这种方法有助于医疗和保健领域的发展。

❻ 大健康数据链申购是真的吗

大健康数据链被Coinissue选定为推广中国市场的第二支新代币，并于2023年1月3日在Coinissue启动申购！

随着医疗技术的高速发展，大健康领域被视为近十年最有前景的技术革新方向。目前我国健康医疗大数据覆盖面较广，包括公共卫生、临床科研、疾病诊断、行业治理等相关领域，但落地应用的种类不够丰富、层次不够深入。人工智能技术逐步兴起，恰好是利用医疗大数据的天然优势，也将是近未来的重要发展趋势。

世界范围内，大健康领域市场前景广阔。医疗支出占GDP比重逐年提升，在2014年已达约16%，规模已达12万亿美元。

其中，慢病健康管理已经成为最重要的一部分。目前，仅中国范围内的慢病患者数量大约为

2亿人，而潜在患者数量则高达5亿以上，并且这一数据以每年9%的速度增长。目前互联网医疗的市场规模约为150亿人民币，大健康产业市场规模约为9万亿人民币。随着大众健康理念的逐步形成，生活水平的日益提升，人们越来越愿意为健康消费，市场即将迎来进一步的健康消费升级。预计在2020年，互联网医疗市场规模将达到330亿人民币，而整个大健康产业链的市场规模则将高达13万亿人民币。

与此同时，随着电子设备的普及和升级，健康信息电子化程度也在飞速提高。发达国家消费者使用电子病历的比例在过去十年中增加了近两倍，达到了16%，而作为发展中国家的中国。却仅有0.6%的医院的医疗数据电子化程度达到5级以上。相比之下，发展中国家的健康信息电子化还有很长的路要走。

然而，健康数据全面电子化的成本高昂。仅用中国市场举例，建设一个5级电子病历系统，平均需要1000万元。假设仅将中国所有三级医院的医疗数据电子化程度都升级到5级以上，成本高达200亿元；如果70％的医院升级到电子病历应用水平5级以上，成本则高达到2000亿元；再加上90多万个基层医疗机构，总体成本预计超5000亿人民币。

由于医疗大健康行业的产业链条复杂、涉及面广，只有打通上中下游全产业链（即数据拥有方、技术提供方、数据应用与服务方），三者联合创新，才能有效推动行业发展。目前健康数据和健康管理领域主要面临以下三大问题：健康数据难确权，数据流转动力不足，导致数据孤岛现象严重医疗资源不匹配，供给严重不足，看病难问题依然存在医疗服务碎片化，用户体验不佳目前，个人的医疗健康数据掌握在各大医疗机构手中，但这些数据的使用权和益权应当归属用户本人。健康数据的中心化存储管理模式无法满足个人用户对健康数据的安全与隐私保护需求。

由于数据归属权不明确，同时医疗机构间处于竞争关系，健康数据的跨机构流转动力自然不足，数据整合阻力大，数据孤岛现象难以打破。许多需要大量数据支持的研究项目，例如基因分析和精准医疗，都由于可用数据不足而难以推进。

另一方面，健康数据的内容繁多、格式多样，数据标准化程度较低。即便是在发达国家，FHIR一类的医疗数据协议的实际应用也极其有限，进一步加大了数据整合的阻力，常态化的个人健康状况综合评定难以实现。优质医疗资源过度集中，导致大医院门庭若市，其他健康服务提供方门可罗雀，分级诊疗空有其名。同时，大医院以外的可靠分诊渠道仍然稀缺，健康管理资源无法高效合理地匹配需求。用户几乎所有的医疗健康服务需求都只能靠大医院满足，造成时间、金钱、医疗资源的极大浪费。在这样的情形下，现有医疗体系只能满负荷地为患者治病，无力顾及健康服务。

另一方面，随着广大消费者生活水平的提升，更多人开始关注自己的日常健康管理，对于医疗健康领域的需求不再局限于生病后的寻医访药。因此及时发现并调整亚健康状态、治未病、健康状态预警、慢性病管理等需求，将是医疗健康行业未来发展的方向。目前各领域健康管理服务水平不断提高，各机构和各环节之间没有完善的链接体系和融通渠道，造成大量资源浪费。同时，优质的非诊疗类健康管理服务亦是匮乏，例如保险清算、朋友互助、药品溯源等，医疗健康领域亟待一个一链式解决方案。

GHDL是基于区块链技术的大健康生态智能区块链网络，旨在打造一个大健康行业基础平台，为用户提供一个能满足所有健康管理需求的去中心化平台。通过Olife、Olivia、Oleaf三个组件，GHDL网络能打破数据流转阻塞对传统医疗健康领域发展的诸多限制。

GHDL是基于区块链技术的大健康生态智能区块链网络。它通过Olife、Olivia、Oleaf三个模块为用户定制一个在区块链上不断自我完善的人物健康信息综合画像、提供一个全科人工智能医生、打通一套完整的医疗健康服务体系。在GHDL网络里，用户可以全面掌控自己的健康数据，并由人工智能医生进行个性化健康管理，进而满足其在医疗健康方面的全流程需求。与此同时，GHDL的双层通证体系也能激励所有参与者以不同的方式为此大健康网络的良性发展做出贡献，真正做到医疗资源供给侧与需求侧的点对点精准对接，形成一个去中心化的、不可篡改的大健康生态智能区块链网络。

❼ 健康医疗大数据的广义和狭义概念哪一个更贴合大数据关注 全数据的内涵角度

狭义。
狭义上的医疗健康大数据指的是医院的医疗机构产生的大数据，这是最主要的医疗健康大数据，产生于医院常规临床诊治、科研和管理过程，包括各种门急诊记录、住院记录、影像记录、实验室记录、用药记录、手术记录、随访记录和医保数据等。
大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于“大数据”研究机构给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

❽ “互联网+”健康医疗大数据产生的影响

随着“互联网+”战略的不断推进,我国的医疗行业迎来了“互联网+”医疗时代。 “互联网+”是互

联网在各个领域的创新应用,以互联网为载体,以新信息技术为手段，在医疗领域的应用，涵盖了医疗的健康教育、信息查询、健康档案、疾病风险评估、在线咨询、远程会诊、远程医疗、疾病康复等诸多方面。医疗大数据是在医疗服务过程中产生的与临床和管理相关的数据,时序性、隐私性、不完整性等医疗领域独有特征。

2018 年 4 月 29 日国务院办公厅正式发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,提出“健全基于互联网、大数据技术的分级诊疗信息系统,推动各级各类医院逐步实现电子健康档案、电子病历、检验检查结果的共享,推动大数据在不同等级医疗卫生机构间的授权访问和利用。”

目前,医疗大数据已在优化资源配置、解决信息孤岛问题、辅助决策应用等方面呈现出巨大作用。总结下来，产生如下影响：

1、提升就医体验

“就医难”是国内医疗面临的最大问题。 以互联网为载体的就医过程，优化了就诊流程,缩减等待时间,还能有效提升患者就医体验，贯穿医疗服务的全过程，涵盖了医疗资源查找与匹配、网上挂号、在线问诊、远程诊疗、医药电商、移动医疗等领域。

2、推进精准医疗

精准医疗强调以个体化医疗为基础,包括精准诊断和精准治疗两个方面。 互联网环境下,医疗服务的逐步数字化将极大地促进医生与患者之间的相互了解。

3、促进医疗体系的协同

分级诊疗制度是当前卫生行政部门深化医药卫生体制改制的重要内容。 分级诊疗能够合理配置医疗资源、促进基本医疗卫生服务均等化。 “互联网+”医疗环境下，借助互联网手段实现分级诊疗成为医改的核心。 医院的“信息孤岛” 问题在很大程度上阻碍了分级诊疗制度的推进，因此打破医疗信息孤岛是“互联网+”医疗发展的基础。

4、推动个性化医疗发展

未来将建成各种数据无缝流转，以患者为中心的覆盖全生命周期的医疗健康管理服务，多个机构、多个角色可基于个体的完整健康数据实施共同管理，实现对患者的个性化治疗。

参考文献：段金宁.“互联网+”医疗环境下的健康医疗大数据应用[J].中华医学图书情报杂志,2018,27(06):49-53

❾ 华发信息大数据系统上报不了体温

网络问题。华发师生安全健康信息大数据系统将人体温度、人脸特征、人证信息作为通行权限判别的依据,实现人员测温管控快速通行的目的,如果用户的网络出现问题就会导致系统内不显示个人信息,用户无法上报体温,用户可检查一下网络连接,待网络变好后重新加载即可。

❿ 厦门大学健康大数据与智能医学什么

您好，厦门大学健康大数据与智能医学是一门新兴的学科，旨在整合大数据技术、人工智能技术和医学知识，以改善人类健康状况。该学科主要研究如何利用大数据技术和人工智能技术来改善医疗质量、提高医疗效率、提升医疗服务水平、改善医疗安全性等。它还可以用于改善疾病诊断、治疗方案的制定、患者管理、远程医疗等。此外，厦门大学健康大数据与智能医学还可以用于研究健康相关的社会经济问题，以及健康政策制定等。