大数据医疗面临人才问题

A. 学大数据未来是否好找工作

大家可能还没有注意到这个专业，它的未来前景现在还没有被大家所认识到，但是过两年之后肯定是最火爆的专业。
当然除此之外，软件工程、网络专业热度也还是持续的，从2015年开始，基本上所有高校都申报了数学科学与大数据技术本科专业，其发展势头非常迅猛。

目前大数据技术已经在很多的金融机构，银行，保险，证券机构。甚至医疗卫生领域以及国防。航天领域也都有广泛的应用。
而且也有统计表明：未来几年的大数据人才缺口等多达150 万。很多大公司也非常青睐学习大数据专业的毕业生。
目前大数据领域有三个主要的技术方向。我们的大数据专业的毕业生只要精通了一个确实未来的就业发展前景都是非常可期的。

B. 大数据专业将来就是编程、敲代码吗前景怎么样

学大数据很不错，就业前景广阔！

但是有关大数据的岗位，通常都是有学历要求的，一般是大专/本科起步。

大数据作为一项前沿互联网技术，目前被各互联网大厂的项目部门大量需求，如视频推荐等。随着鸿蒙系统的发布，物联网时代将会催生更多大数据岗位。大数据技术在现在，以及可预见的将来，都是比较吃香的。

我国大数据发展整体上仍处于起步阶段，虽然快速发展的格局基本形成，但是在数据开放共享、以大数据驱动发展等方面都需要大量的大数据专业人才。大数据是一门交叉学科，很多大学没有为大数据单独设置专业，主要有自学和报班学习两种途径。

大数据专业全称数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业。有32所高校成为第二批成功申请“数据科学与大数据技术”本科新专业的高校。加上第一批成功申请该专业的北京大学、对外经济贸易大学及中南大学，目前共有35所大学获批开设大数据专业。

大数据（Bigdata）专业的学生不仅具备计算机编程、统计和数据挖掘等专业技能，还能够将这些技能应用到自己所选领域中解决问题，比如应用到社会科学、自然科学和工程学领域。所以对于这项偏技术类的专业，你学大数据是一个很好的选择。

大数据工程师待遇30~50万之间。

你可以看到，在市场需求和人才供应的不均衡下，大数据人才问题日渐严峻。

人才紧缺带来的最直观的现象就是薪酬的提升。

目前，一个大数据工程师的月薪轻松过万，一个有几年工作经验的数据分析师的薪酬在30万~50万元之间，而更顶尖的大数据技术人才则是年薪轻松超百万，成为各大互联网和IT公司争夺的对象。

因而甚至有观点认为，大数据专业正在成为求职者进入大公司的捷径。

综上所述，大专学大数据是不错的选择，如果提升一下学历和实力，今后的就业会很容易。所以，不要因为学校是大专院校就放弃学习，你只有在大学期间更努力，积累深厚的专业功底，才能在这个越来越卷的职场脱颖而出。

对于想进大厂的应届毕业生，建议考一个阿里云大数据ACP证书，市面上大数据相关的认证证书并不多，有含金量、能被市场认可的更少了，而阿里云大数据ACP认证算是其中一个。它不仅能让你的理论知识联系实际应用，更能对你的求职起到助推作用，是你找工作的一个加分项。

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C. 65万个岗位、270万份简历，丁香人才用四招为医疗机构“抢人”

人才在医疗服务中发挥着极为重要的作用。近年来，随着医疗行业发展， 社会 资本的进入，医疗人才流动活跃，医疗机构开出优厚条件“抢人”的现象屡见不鲜。

怎样更好地吸引和留住人才？这是许多医疗机构面临的难题。10月20日，由黑龙江省 健康 产业协会、丁香人才主办的黑龙江大 健康 人才发展论坛上，多位医院管理者、医疗人力资源管理者对此进行了探讨。

作为丁香园旗下专业的医疗人力资源服务平台，丁香人才已经伴随行业变迁走过了12年，为医疗人才和医疗机构最大限度的匹配提供了专业工具与渠道。论坛举办期间，动脉网（微信号：vcbeat）独家专访了丁香园创始人、董事长李天天，解读丁香人才如何帮助医疗机构解决难题，在人才争夺战中占据优势。

12年前，丁香人才网上线。它的诞生似乎有些偶然——创始团队无意间在后台发现，用户搜索频率最高的关键词竟然是“招聘”。当年，“大数据”的概念还没火，但既然有搜索，就一定有需求，团队因此决定开发人才招聘的产品和业务。

12年来，丁香人才及时洞察行业变化，不断随之调整和完善产品线，服务随着行业变化而变。李天天介绍，这主要体现在三个方面：

一是需求主体的变化。以往有人才招聘或品牌宣传需求的，主要是私立医疗机构。最近几年，公立医疗机构对优秀人才有越来越多的招聘需求。目前，丁香人才服务的医疗机构中，公立和私立各占一半。

二是需求地域的变化。二线城市以及经济发达的三线城市，对人才需求的力度越来越大，也希望要博士，要学科带头人，或者有这样潜力的人才去加强学科建设。这些城市对优秀人才的投入和支持热情相当高。这反映了医改推进，医疗资源逐渐下沉，从大城市向二三线城市、从大三甲医院向二级医院逐渐渗透的趋势。

“医疗机构对人才的渴望，已经不再是大城市大医院的专利。”李天天表示。

三是在行业需求发生变化的同时，很多医疗机构在招聘过程中专业能力并不够。一些人的意识还停留在这样的阶段：体制内招医生，招聘信息一挂，就会有医生来投简历。

但实际操作中可能会遇到两个极端的问题：比如，特别好的医疗机构会有大批的简历砸过来，本来招十个岗位，结果砸过来2000份简历，医疗机构就没有专业能力去处理；再比如，有的医疗机构岗位挂了三个月都招不到人，他们也不知道该怎么办。面对这些情况，专业的招聘机构其实有很多技术和运营手段来解决。

丁香人才正是针对行业变化中的这些痛点进行产品设计，目前主要产品包括：

主流人才招聘是最基础的招聘服务，年度会员服务、图文广告为招聘单位提供更多的功能权限、更大的曝光量。今年，团队开始发力面向大 健康 企业的人才服务，新客户1年时间内免费使用，帮助大 健康 领域的企业解决招聘用人问题。

一站式招聘外包RPO服务可为招聘单位筛选简历、人才推荐、要约到面，主要针对那些简历量太大、无法及时处理的医疗机构。

智慧校招则利用丁香园160万学生用户的优势，最大限度满足生物、医药企业对医药院校生源的各类要求。

培训服务“E学院”则主要针对医疗人力资源管理者，请来国内外优秀人力资源管理专家，进行线上线下授课，提升医疗人力资源管理者的专业度，使其能设计科学的招聘和人事制度吸引和留住人才。

中国医疗人力资源管理者研讨会、中国医院发展大会两大重要会议已举办多年，是为医疗人力资源管理者、医院管理者就人才和品牌建设进行交流的平台。

同时，丁香人才还输出了数据调研矩阵，例如中国医疗机构最佳雇主评选、医疗行业人才求职调研、医疗行业招聘发展调研、医疗机构薪酬调研等，为医疗机构的人才决策提供参考。

从上述发展历程和现阶段产品构成可看出，丁香人才已经实现了对医学生、医护人员、医疗人力资源管理者、医疗机构和企业管理者等多个群体的连接，形成一个多点的网状体系，这个体系中，每个点的需求都不一样。如何在他们的需求之间找到最佳匹配点？解决这个问题，是提升产品专业度的重要途径。

“丁香园汇聚了大量专业医学人才，全中国约有70%的医生是丁香园的用户，我们覆盖了足够多的供给端。”李天天介绍，在此基础上，丁香人才又积累了十年的数据，这种大数据是极其宝贵和有价值的。

两年前，丁香人才开始利用积累多年的数据，针对人才需求端和供给端打造相应的决策工具。比如，帮助需求端利用工具吸引人才、与人才互动、让医院的品牌得到彰显；为供给端分析简历，找到简历中的短板，根据简历的期望薪酬和岗位的能力要求匹配度打分，帮助供给端找到自己合适的定位。

目前，丁香人才大数据维度包括：薪酬中位数地图，有各地医生历年的薪酬变化；各医疗机构科室招聘情况，可以看哪些专科招聘人数多；还有跨省份的简历流向，例如，丁香人才的大数据显示，2018年医疗人才流出最多的省份是湖南，流入最多的省份是广东。

“丁香人才的战略是‘让TA们更专业’，TA们就是指需求端和供给端的各方参与者。”李天天这样解释。

医疗人才流动日趋活跃，良好的流动状态应该建立在总数可观的基础上。不过，目前医疗人才整体处于短缺状态，其中全科、儿科、产科、精神科、病理、护理、助产、康复、心理 健康 等人才急需、紧缺。以全科医生为例，按照《“ 健康 中国2030”规划纲要》的规划，2030年我国每万人将有5名全科医生。然而，据最新的卫生 健康 事业发展统计公报显示，2018年中国每万人口全科医生仅为2.22人。

改变这一现状，必然需要国家政策不断优化人才制度，需要医学院校不断完善培养体系，需要用人单位不断改进职业激励。丁香人才、丁香园都不属于前三者，但李天天仍然希望为医疗人才的增长做一些事。

“‘ 健康 更多，生活更好’，这是丁香园的新愿景。”李天天表示，这个愿景既是针对C端用户的，也是针对医生的，丁香园不只是在人才的最后一关有所行动，还要将这个愿景目标前移。

李天天希望丁香园能提供这样的场景：医生在丁香园旗下相应的平台学习，持续提升专业素养；专业能力提升后，又可以在相应平台输出知识，获得更多阳光的收入，还有更好的就业选择，职业生涯和个人生活都可以变得更好。

“在许多优秀的医疗机构、医学院校和专家支持下，我们每年都输出了大量的医学课程，打造基于互联网的继续教育。”李天天介绍，具体到产品上，主要有丁香公开课、丁香播咖、丁香园“时间系列”等，都成为了医生成长道路上的重要伙伴。

医生有更好的职业通道和个人生活，才会有更多人愿意进入这个群体。

如果说丁香人才的诞生是一种偶然，那么从其发展路径来看，成长和壮大则是顺应了行业趋势的一种必然。

在黑龙江大 健康 人才发展论坛上，丁香人才公布了一组数据：帮助8000多家行业机构完成了超过65万个岗位的发布，平台上拥有270余万份专业人才简历，硕博占比25%，为医疗大 健康 企事业单位持续输送专业人才。这是一份不错的成绩。

如今，丁香人才的合作客户以医疗机构为主，既有中南大学湘雅医院、深圳市人民医院这样的公立三甲医院，也有东莞东华医院这样的民营三甲医院。非医疗机构客户中，有上海远东宏信医疗投资集团这样的上市公司，也有通用电气这样的跨国企业。

行业的变化永远不会停止。

李天天认为，现阶段的主要任务是把医生和医院服务好。在未来，大 健康 领域内诸如药品、器械、护理、康复养老、营养等细分领域，丁香人才会逐一去渗透。“我们预判，随着2030 健康 中国行动的推进，会兴起一股大 健康 领域的创业热潮，各类细分的专业人才需求量也会增加。”

今年8月，丁香园全面升级公司愿景、使命、价值观，李天天在公司内部信中称：“有和没有我们，世界完全不同。”丁香人才或许也能再次带来“不同”。

D. 应对大数据人才短缺的四种方式

应对大数据人才短缺的四种方式_数据分析师考试

在一份关于大数据增长趋势的调研报告中，IDC表示，较之其他的商业智能(BI)工具，可视化数据发现工具在市场上的增长要比前者快2.5倍;而基于云的大数据和分析(BDA)解决方案的开销增速将是其他类型的企业内部部署解决方案的三倍。

然而，在未来几年大数据领域仍将继续面临人才的严重缺乏尴尬境地。IDC预测，到2018年，仅在美国就有181000个深度数据分析师的角色 空缺，而这一空缺将是与数据管理相关或解释需要相关技能职位空缺的五倍。然而，市场缺没有足够多合格的申请者来填补这些职位空缺。

Gartner表示，今年，大数据的需求将在全球范围内创造440万个就业机会，但却只有三分之一的岗位能够招到合适的人才。

这是因为大数据分析所需要的技能不仅仅是使用仪表板监控数据流。该领域的人才需要在数据科学方面具备高水平的技能来设置相应的搜索和参数，以设 计滤波算法(filtering algorithms)。这类人才需要硕士学位甚至博士学位，没有相关的技能，无法获得相应的行业资质认证。

根据Burtch在2013年的调查发现，近九成的大数据专业人员具有诸如统计学，应用数学，运筹学或经济学等相关学科硕士以上学历。

而根据来自麦肯锡全球研究所的另一项调查显示，预计到2018年，美国将面临大约150万大数据专家的短缺。

那么，如果你企业无法招聘到具备相关高学历背景的大数据专家的话，您企业要如何应对呢?本文接下来的部分，我将为您介绍四种可供选择的方法，以帮助您企业发现、发展和留住相关的大数据人才。

1、从真正熟悉您企业业务的人开始着手

“我非常认可大数据技能非常紧缺这一评估，”Gartner信息管理研究室主任Nick Heudecker表示。“许多企业客户甚至不知道他们需要从什么技能开始着手，更不用说如何才能这些技术。他们对于自己企业将面临怎样的问题，以及亟待 解决的分析技能是无意识的。”

企业往往认为他们需要一个具有先进的数据科学或数学博士学位的专业人士，但Heudecker表示，一个替代的方法是找一个真正熟悉您企业的业务的人员，并教给这些人员相关的分析能力。

从理解您企业的业务开始要比从对于机器学习的理解开始来得更为重要。企业可以教给员工进行数据处理和统计，或找到具备编程背景学位的人。企业可以通过对这些人实施更多培训，并让这些人员加入到您企业的大数据和先进的分析团队，他说。

2、培养您企业自己的超级巨星

领先的大数据软件提供商Tamr公司的现场工程技术负责人Min Xiao说，在过去的五年里，他已经面试过大约500人，并实际招募了约40至50人，他同意找到合适的大数据分析人才是很难的，但他也有自己寻找人才的方法。

“我的诀窍是找到那些当前还不是超级巨星，但要具备潜在的成长为超级巨星潜力的人才。我尝试聘请过很多从未从事过数据科学家相关工作的年轻人， 但我可以看到他们有这方面的潜力;或是那些目前尚只有中级或中高级水平的潜力，目前也没有做过数据科学相关工作，但具备成长成为该领域实力巨匠潜力的人 才。”他说。

他所看重的潜力主要是教育，包括学历和学校。他所考察的人才主要来自统计学，计算机科学等相关专业，有时包括物理专业。当然物理专业的人才可能不会是数据分析工作岗位的首选学位，但Xiao说他跟那些人合作得都很好。

“首先，如果他们有物理学位，说明他们很聪明。他们接受过数学课程的训练，而现代物理课程还需要他们做大量的编程。所以他们即使可能没有接受过正式的计算机科学的训练，但却已经具备了数据科学家角色所需的计算机技能，他们中的许多人甚至在这方面很擅长。”他说。

他着重考察的另一方面是应聘人才的毕业院校是否强调数学和科学，诸如像麻省理工学院，卡耐基梅隆大学，斯坦福大学，布朗和约翰·霍普金斯大学。”一些院校的毕业门槛非常高，所以从这些院校毕业的人工作努力程度很高，工作的态度很好。”Xiao说。责任编辑：qxcpw24895.com

3、寻找Excel专家

The Hershey Company人才分析部门经理Jason Chavarry在另一个不寻常的领域找到了大数据人才：微软Excel用户。

“Excel可以说是一份沃土，很多人从中获得有大数据的能力，他们往往被人们请教，以帮助其他的工作，”他说。

他补充说，Excel是一个入门级的管道里的人学习，是在大数据的分析，发现其基本的功能。”每个人都是用大量的基本功能。你如何制定出一个报 告或电子表格，你创造什么样的规则。Excel穿过所有的人。你可以使用它的基础水平的统计，基本的数据分析和可视化，”他补充道。

他补充说，Excel是学习大数据分析基本功能的一款入门级的学习管道。“我们每个人一般都只是大量了其一些基本功能。例如制做出一份报告或电子表格。但其实我们可以通过其创造一些相应的规则。通过利用其基础的统计功能，实现一些基本的数据分析和可视化。”他补充道。

但Chavarry指出，针对不同规模的项目也需要不同的工具。对于有5000行数据的分析项目，采用诸如SAS或R这样的工具无疑将是矫枉过 正，但若采用Excel的将是非常完美的。而若是有20万行的数据，Excel的功能就明显不够强大了。这时，你就需要大数据软件和编程知识，但并不拘泥 于一种特定语言。

“你真的不需要特定拘泥于关心采用哪种语言。如果有员工能够用一种语言来实现，那么其必然有能力以别的语言来实现。因此，你企业寻找的是具备学习能力的人才。” Chavarry说。

4、自行培养人才

鉴于大数据人才的稀缺，大多数企业的解决方案将是采用自行培养人才的方式。据大数据软件集成公司Talend的CMO Ashley Stirrup称，该公司通过建立一个导师计划，让有经验的专家来培训年轻人才，取得了良好的结果。

“有一类人能够作为嫁接其业务部门和新兴技术之间的桥梁。”Stirrup说。“通常，企业业务部门的人员还没有意识到的新技术对于业务进展的潜力，而对于一些高科技，他们也不知道如何使用。”

不幸的是，留住人才是相当困难的。Talend公司的客户说，他们培训了一些人，让他们接受新技术，然后这个人很可能会被其他公司以50%或更高的涨薪诱惑挖走，所以他们很难找到合适的人才，也更难找针对这些人才实施培训之后，将它们留住。

那么，企业应该如何留住这些人才呢，签订短期性约束力的合同协议可能有损与员工的关系? “关键在于想让这些经过专业培训的人才展示出他们能够在您的企业充分使用并展示他们的技能，而且，他们留在您的公司会更具有价值潜力。此外，企业需要设置 一定的期望，而不要看合同，” Stirrup说。

Xiao也正遭遇同样的人才争夺的问题。他说，他所在的Tamr公司试图激发所雇佣人才的团队意识，并激励他们寻找在该公司的价值。“当他们找 到与自己有‘共同语言’的同事，员工通常会认可这便是自己在未来几年将要心甘情愿合作的团队。鉴于市场竞争是如此激烈，我们真诚的希望员工能够在外面公司 获得成功，否则我们将无法吸引到更好的人才。”他说。

Heudecker也认为公司应该鼓励人才，而不是束缚人才。“您企业可能并不需要一个博士团队。也许只需要一个拥有统计学、计算机科学和工商 管理硕士学位的人。考察一下那些可能只有本科学历的员工，看看他们是否对于数据分析方面感兴趣。公司应该提供激励性的基础训练和方法来确保将员工留在企 业，因为这些技能在现如今的需求都是如此迫切。”他说。

Heudecker说，最终，大数据将成为新的常态，而人才储备也将扩大。 “如果我们看一下大数据的基础架构，它非常类似于80年代的RDBMS市场。彼时，其还没有被广泛应用，但人们已经在部署建造它们。而同样的事情将在大数据领域发生。”

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E. 大数据医疗行业的现状是什么

大数据医疗行业的现状如何?除了互联网公司是大数据的早期采用者之外，医疗保健行业也是最早推动大数据分析的传统行业之一。医疗行业有大量的病例、病理报告、治疗计划、药物报告等。如果这些大数据能够被整理和应用，将会对医生和病人有很大的帮助。我们所面临的细菌、病毒和肿瘤细胞的数量和类型都在进化。在疾病的发现和诊断中，疾病的诊断和治疗是最困难的。

未来，借助大数据平台，我们可以收集不同的病例和治疗方案，以及患者的基本特征，建立基于疾病特征的数据库。如果未来的基因技术成熟，可以根据患者的基因序列特征进行分类，建立医疗行业的患者分类数据库。在对患者进行诊断时，医生可以查阅患者的疾病特征、实验室报告和检测报告，查阅疾病数据库，帮助患者进行快速诊断，明确疾病定位。

大数据在医疗行业的应用一直在进行，但大数据尚未开放。这是孤立的数据，没有办法放大。未来，这些大数据应该统一收集，整合成统一的大数据平台，造福人类健康。政府和卫生保健是这一趋势的重要推动因素。

关于大数据医疗行业的现状是什么，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。

F. AI赋能医疗的背后，临床大数据该如何“跑起来”

19世纪，英国流行病学家、麻醉学家约翰·斯诺运用近代早期的数据科学，记录每天的死亡人数和伤患 人数，并将死亡者的地址标注在地图上，绘制了伦敦霍乱爆发的“群聚”地图，霍乱在过去被普遍认为是由有害空气导致，斯诺通过调查数据的汇总，确定了霍乱的元凶是被污 染的公共水井，并同时奠定了疾病细菌理论的基础，这算是大数据运用的早期雏形之一。

斯诺大概不会想到，在近两百年后，大数据的应用早已不再是偶然，随着医疗卫生信息化的迅速发展，其通过与AI的结合在生物医药研发、疾病管理、公共卫生和 健康 管理等方面的渗透已逐渐常态化，但问题也相应地随之凸显。

信息孤岛仍存

近两年，关于医疗大 健康 数据的政策频出，从顶层设计、具体规划指导、数 据隐私和安全、数据管理等多个方面提出了相关的指导意见。

2016年6月，国务院办公厅下发《关于促进和规范 健康 医疗大数据应用发展的指导意见》指出，鼓励各类医疗卫生机构推进 健康 医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道，加快建设和完善以居民电子 健康 档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。

2018年9月， 国家卫生 健康 委印发《国家 健康 医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，对医疗 健康 大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。《办法》从医疗大数据标准、医 疗大数据安全、医疗大数据服务、医疗大数据监督四个方面提出指导意见，直击目前医疗大数 据领域的痛点，未来对数据的统筹标准管理、落实安全责任、规范数据服务和管理具有重要意义。

然而，即使有专项政策的支持，但都限于宏观层面，相较于其他成熟领域而言， 健康 医疗大数据领域的法律法规依然存在明显的滞后性，缺乏比较全面、细致、明确的指引和规则，使其的发展受到严重制约。虽然现阶段，已有很多企业在医疗大数据领域进行深耕布局，但受制于市场准入和产业政策的不确定性，目前尚在摸着石头过河，市场热情和活力并未得到充分、有效地释放。

复旦大学上海医学院生物医学研究院教授刘雷认为，正是医疗大数据政策的不明朗，标准的不统一，也直接导致了各个系统之间难以进行数据交换和信息共享，产生了大量的“信息孤岛”。举个简单的例子，患者在A医院拍的片子到了B医院却不认，B医院的医生想要了解患者的信息则需要从零开始，患者曾在A医院做的检查需要在B医院重新再来一轮，“想要打通医疗机构间临床大数据资源的共享通道，至少在现阶段是一件挺困难的事情。”刘雷表示。

相似的困扰也发生在相距超过一万公里之外的美国，华盛顿大学医学院信息研究所所长Philip Paynes在接受医谷采访时表示：临床大数据间的彼此“孤立”给国家医保机构、患者和医院都带来了负担，实现大数据间的互通互用，是全世界范围内都在着力解决的问题。

作为两所顶尖大学的知名研究学者，刘雷和Paynes想在临床大数据领域做一些努力和尝试。

两人共有的想法迅速得到了学校层面的大力支持，2019年7月26-29日，由复旦大学医学院和圣路易斯华盛顿大学医学院联合授课的“应用临床信息学和数据分析研修班”进行了第一次开班。

复旦大学生物医学研究院教授、复旦大学大数据研究院医学信息与医学影像智能诊断研究所所长刘雷授课

据刘雷介绍，此次研修班得到了业界人士的积极响应，在第一届学员中，来自医院、医疗企业、高校各占了三分之一，“就是纯粹地想把对临床大数据分析和感兴趣的业界人士聚集在一起，通过共有的努力，能把临床大数据的有效运用更推进一步。”

圣路易斯华盛顿大学医学院信息学研究所主任Philip Paynes授课

“希望通过这种国际化的合作，能让临床大数据在医疗机构间甚至跨国间真正地’跑’起来多一种可能性。” Paynes说道。

各自所做的 探索

而在这种可能性之前，刘雷和Paynes各自所在的研究机构均已做了大量的工作。

据悉，刘雷所在的复旦大学上海医学院生物医学研究作为一家致力于创建“中国第一、世界一流的生物医学交叉学术研究机构”，已经在生物医学交叉学科领域形成“代谢与肿瘤的分子细胞生物学”、“医学表观遗传学”、“系统生物医学”三个优势方向，并正在努力拓展转化医学研究和精准医学研究，包括老年医学、肿瘤和心血管疾病、出生缺陷、靶点结构与活性小分子、组学和大数据、生物治疗与干预，形成新的交叉学科生长点和下游技术。

另悉，目前，复旦大学上海医学院生物医学研究还在申请一个超算中心的建设项目，以该项目来支撑生物学大数据的研究，“复旦大学有包括中山医院、华山医院、仁济医院等17所附属教学医院，这其中有一些医院也在做自身的临床大数据中心，从研究所层面，希望能够给他们提供一些人才培养和技术研究的有力支持。”刘雷表示。

Paynes所在的华盛顿大学医学院信息研究所则是华盛顿大学所有大数据计划的中心， “我们拥有世界上最好的基因组研究所和最具生产力和影响力的基础科学研究企业”，在医学信息技术方面的能力非常强，但在大数据的整合方面还有待加强。”而这也成了Paynes担任华盛顿大学医学院信息研究所第一届所长之后重点开展的工作。

自Paynes上任后，首先将研究所与旗下15所附属教学医院进行了打通联动，从临床大数据的收集到整合再到挖掘，最后到应用，铺设了一条全链式的临床大数据之路。

在Paynes看来：研究所下属的15所教学医院简直就是大数据来源的宝藏，这15家在全美医疗机构中排名比较靠前的医院每天产生大量的临床数据，依托这些已有的临床数据的回顾性研究，是分析研究疾病最基本、最重要的研究方法之一，通过将这些海量的临床数据进行统计分析，分析的结果又将反过来为医生临床诊疗全过程提供疾病共享的发病及治疗总体情况信息，帮助医生科学决策，实现精准医疗。

“我们的梦想是不仅仅是利用临床大数据帮助患者，而是希望这些临床大数能渗透到他们的生活和工作，甚至休闲 娱乐 ，通过大数据的分析能够把他们患病的概率降到最低，让人们能一直保持 健康 的状态。” Paynes对医谷展望道。

未来发展构想

在刘雷、Paynes和其团队所做的大量临床数据整合的工作中，由于各自旗下拥有多所强大的教学医院，数据的来源已不是问题，然而，摆在他们面前更为现实的问题有两个，一是要解决多模态临床大数据的选择问题。临床大数据来源多样，是一种多模态数据，其包括有结构化很好的数据，比如化验单、处方；还有一些半结构化的数据，比如住院小结、出院小结；还有完全无结构化的数据，比如医疗影像；还有像基因测序这样的组学数据；以及时间序列数据，比如ICU里会看到患者插着各种各样的仪器测量血压心率脉搏等各种流数据。

怎样从这些不同模态的数据里面选出需要的数据，刘雷表示他们，他们需要的更多的是结构化很好的临床数据，为了得到这部分数据，会通过一定的技术平台会对数据进行一定的清洗，从中选取高质量的有效数据。

这个问题解决后，还有一个临床大数据一直以来绕不开的一个争议--安全和隐私问题。

对此，刘雷表示，依托现有的技术，目前收集的临床大数据基本都能做到“不出院”，这在一定程度程度上很好地保证了数据的安全性。Paynes也指出，美国对于医疗大数据有很严密的保护法规，患者的关键隐私数据，如姓名、住址、电话、身份证号等进入数据管理的时候必须要打马赛克，同时对数据进行强加密，数据即使被泄露也是不可解密的，对所有的数据访问（谁什么时间能访问什么）都要有一套严格的访问控制，通过这样的方式来保证数据安全性。

当技术的问题已不再是问题， 这意味着临床大数据和AI的结合会变得更为完美，因此，刘雷和Paynes更多希望监管层能在未来对基于大数据训练的AI能进行更多关于有效性和安全性方面的评估，也就是审批准入要做到严，同时，还要加强公众对医疗AI的认知，不管AI发展到多么先进的程度，总归存在一定的局限性，它永远不可能替代医生，只能是医生的一种辅助诊断工具。

尽管还有一段路要走，但对于临床大数据和AI的搭配，刘雷和Paynes都充满信心，至少在他们现有开展工作的规划里，“应用临床信息学和数据分析研修班”能最终逐步发展为一个硕士人才培养项目，为临床大数据和人工智能培养更多专业人才。同时，基于两个研究机构现阶段开展的工作，有天能实现跨国界的汇聚统一，可以把所有的临床大数据统一在同一个模型上，建立一个类似于联盟数据一样的联合体，这对于数据的整合和应用就会变得游刃有余。

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G. 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。

H. 为什么说大数据人才紧缺

因为大数据也就是这两年才兴起的，所以精通大数据的人不是很多，这样就造成了需求跟实际人才供应数量不对等的，所以就紧缺了。

I. 大数据行业现在还缺人吗，就业前景怎么样

目前，大数据分析职位缺口主要集中在三大巨头行业：移动互联网、计算机软件以及金融，总占比64%，同时非典型数据产业，潜移默化、迅速崛起。可以看出，大数据分析在各行业算是通吃的技能 ，基本不用担心就业问题。

2013-2017年排名前五职位增长率

图片来源：领英中国2019年《新兴职业报告》

在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业，迫切需要专门从事数据采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。

类似CFA、PMP、ACCA快速崛起并成为行业内普遍认可的证书一样，数据分析行业的蓬勃发展亦催生出CDA数据分析师认证，并被政府、企业和从业者所认可，逐渐成为长期、稳定的行业人才标准。

培养DT时代前沿技术人才的国际化职业教育品牌CDA，一直专注于数据分析（Certified Data Analyst），2020年CDA认证考试已全新升级，逐渐成大数据和人工智能时代全社会普遍认可的数据分析专业人才标准。

J. 谈谈我国大数据发展面临着哪些制约因素

1.很少有优质可用的数据
这几年数据交易机构如雨后春笋，“数据变现”成为很多拥有数据积累的传统企业的新的生财法。目前，我国大数据需求端以互联网企业为主，覆盖面不广，在O2O趋势下，大型互联网厂商尝试引入外部数据支撑金融、生活、语音、旅游、健康和教育等多种服务。
然而在具体的领域或行业内，我国普遍未形成成型的数据采集、加工、分析和应用链条，大量数据源未被激活，大多数数据拥有者没有数据价值外化的路径。比如，各医疗健康类应用收集了大量的数据，但没有像那样面向医药公司售卖数据。与国外相比我国的政府、公共服务、农业应用基本缺位，电信和银行业更缺少与外部数据的碰撞。
另外，其实数据交易这件事本身就是一个悖论。数据作为一种商品有一定的特殊性，我用了别人也可以用，没有任何消耗，可以在市场卖很多遍。这就产生一个问题，你这个数据到市场卖，根据经济学观点它的价值是零，你卖给我我可以用更低的价格卖给别人，所以数据交易理论上来说也是不可行的。
大数据概念火了以后，很多机构觉得数据存起来就是宝，于是积攒了大量零碎数据放在那里，到底能发挥什么作用也未可知。而在和许多真正想用数据做些事情的机构的合作中我们发现，即便是政府机构这样的权威数据持有方，也存在很多数据缺失、数据错误、噪音多各方面的问题。
我们常常在讲大数据就用大数据方法，小数据就用小数据方法，完美的数据是永远等不来的。但这样会导致什么问题呢?在实际项目实施过程中，我们的数据科学家们不得不花费大量时间在数据清洗上，这其实是对本来就紧缺的数据人员的一种浪费。
理论上我们中国有很多数据，但不同部门数据存在在不同的地方，格式也不一样。政府内部本身整合各部门的数据就已经是一件很头大的事情，更不要提大规模的数据开放。同时数据开放面临一个严重问题就是隐私问题，脱敏远远不够，隐私问题是一个无底洞。比如我们把一个人的支付宝3个月数据拿过来，就可以很轻易的知道这个人今天在门口便利店买了一瓶水，昨天在淘宝买了沙发，每隔三个月会有一笔万元的支出。那我们就可以很容易推断这个人刚换了一个租房子的地方，就能了解他的消费习惯。这个数据其实完全是脱敏的，没有名字、没有号码，但丝毫不妨碍我们通过算法完全的勾勒出这个人的画像。
2.实际技术与业务之间还有很大距离
大数据行业发展至今，技术与业务之间依然存在巨大着鸿沟。首先，就是数据分析技术本身。数据源企业为实现数据价值变现，尝试多种方法，甚至自己组建数据分析团队，可是数据分析是个技术活，1%的误差都会极大地影响市场份额，术业有专攻，数据变现还是需要专业的数据分析人才来实现。
大数据概念的火热，做大数据的公司越来越多，产品做得五花八门，数据建模看似谁都可以涉足，但现在数据分析的技术，方法，模型，算法都有了非常大的改进，跟过去六七十年代完全不一样，不是说做几个SAAS软件或者RAAS软件就是大数据了，虽然短期看市场火热，但长远来说这条路是走不通的，大数据行业发展，技术才是真正的发力点，提高行业准入门槛尤为重要。
其次中国的数据有它的特色，例如在金融行业，目前大部分银行采用的是风险评分卡，运用专家经验定义风险变量，基于定性认识进行评分，通过事后风险回检优化评分卡，风险预警功能较差。虽然央行征信中心与国内少数技术领先银行使用的是风险评分模型，但模型方法相对陈旧，如央行所用FICO评分模型为上世纪80年代基于逻辑回归算法构建的评分体系，逻辑回归算法适合处理线性数据，但实际问题往往是非线性的，特别是信用风险评估场景下。此外，FICO模型没有针对我国具体业务进行场景细分，建模逻辑并不完全符合我国实际情况，因此导致准确率不足，风险预警能力差。基于此，中国人民银行征信中心首次与国内大数据公司合作，这次合作中普林科技应用国际领先的大数据建模分析技术运用决策树随机森林,AdaBOOST,GBDT,SVM等算法，通过对信用报告的数字化解读与深入洞察，准确预测了违约风险，对贷款审批、贷中管理形成指导，新模型对好坏账户的区分度远高于行业平均水平。此次合作表明我国的大数据难题更需要适应国情的解决方案与本土的技术人才，这对我们的市场提出了一个新问题。
3.人才稀缺
我们国家大数据发展最大的优势就是市场大，最大的劣势恰巧就是缺乏相应人才，人才缺乏的程度非常严重。首先在国际市场方面，我们要跟国外公司争人才，然而国外大数据行业同样十分火热。而不论在国内还是国外，跟企业竞争人才都是一项艰巨的事业，比如在世界上最好的大学之一的美国普林斯顿大学，想找数学家也是非常困难，人才很容易被大公司挖走，每年都有非常好的数据分析人才被企业挖走。所以人才难觅不只是口头说说，更是一个亟待解决的问题 大数据是一个交叉学科，涉及统计学，管理编程等多学科，知识点复杂，缺乏系统的学习教程。