人类健康医疗大数据

⑴ 大数据能给医疗带来哪些改变

如今，互联网和信息技术已经普遍覆盖大型公立医院。

这么多医疗大数据的领域可以帮助我们做什么？

●大数据的应用增强了预测流行病
●为医院、医疗系统和医疗办公提高效益
●减少资源浪费
●数据能提高人们对医疗的全面认识
●海量数据可以帮助研究者准确真实反应临床真实数据
●私人订制个性化医疗，大数据收集个人病史家族病史的整理和预测，对于治疗方案进行个性化针对治疗。

最终我们能用大数据得到什么？帮助国家的公共卫生系统更多地参与到大数据应用中，来提高社会的整体健康水平。这才是我们所追求的全民医疗的最高意义。

⑵ 大数据给健康产业带来哪些变革

大数据给健康产业带来的变革最大的就是把传统的健康产业取代了，繁琐的健康体检变为快捷的健康体检，随时手机就可以查看健康数据。一批大数据健康体检小屋出现了。

⑶ 医疗健康数据的基本情况包括

一般认为，具有大数据基本特征，与医疗健康服务过程、结果相关的大数据，称之为医疗健康大数据。
而大数据的定义的定义现在普遍比较认同的是IBM的“4V”。即数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、数据生成速度快（Velocity）、数据具有真实性（Veracity）。前三者都较容易理解，而真实性则强调数据质量与可靠性，真实的数据才有分析的价值。可见大数据的意义不仅仅在于数据量有多少，还在于通过这些数据的处理而获得的更深层次的价值。医疗健康大数据的长远目标也是希望能以数据驱动，获得最优决策与方案。
眼下，医疗健康大数据确实迎来了很好的发展机遇，具有很多利好：比如，医疗信息化建设的不断完善；互联网与医疗的融合；资本市场的高度关注；商保健康险市场的飞速发展；细分领域尚未出现巨头等。基于这些发展机遇，人们对医疗健康大数据的创业整体保持乐观态度。从实践上看，目前医疗健康大数据的主要付费方分是六个：消费者、企业、保险公司、政府、医院及药企（包括医械），短期来看，保险公司和药企的付费意愿最强，医院、政府与企业需求也是比较明显的，但现阶段还比较保守。
医疗健康大数据确实充满了机会，但当前其发展也面临着不少的挑战，有人主要归结了以下几：安全与隐私缺少保障；数据共享与互联互通存在障碍；高质量的数据来源仍然有限；医疗领域自身的复杂性带来的门槛；商业模式难落地。
总的来看，医疗健康大数据的发展还处于相当早期的阶段，无论是在中国还是国外都尚在摸索中。简而言之一句话，医疗健康大数据：机遇与挑战共存。

⑷ 大数据医疗具体是指什么

医疗大数据是个很宽泛的概念，他有很多详细的分类，包括：电子病历数据，这是患者就医过程中所产生的数据，包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构的电子病历中，这也是医疗数据最主要的产生地。电子化的医疗病历方便了病历的存储和传输，但是并未达到进行数据分析的要求。大约80%的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括包含非统一文字的表格字段。通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础。电子病历中所采集的数据是数据量最多、最有价值的医疗数据。通过和临床信息系统的整合，内容涵盖了医院内的方方面面的临床数据集。在电子病历的互通互联上，出于各自的利益性（限制病人转诊），各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联。根据美国政府相关报告显示，其电子病历共享比例也仅为30%左右。
检验数据
医院检验机构产生了大量患者的诊断、检测数据，也有大量存在的第三方医学检验中心也在产生数据。检验数据是医疗临床子系统中的一个细分小类，但是可以通过检验数据直接患者的疾病发展和变化。目前临床检验设备得到迅速发展，通过LIS 系统对检验数据进行收集，可以对疾病的早发现早诊断和正确诊断做出贡献。
影像数据
随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。医疗影像数据是通过影像成像设备和影像信息化系统产生的，医院影像科和第三方独立影像中心存储了大量的数字化影像数据。医学影像大数据，是由DR、CT、MR 等医学影像设备产生所产生并存储在PACS 系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合。与检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的核心范畴。医学影像数据量非常庞大，影像数据增速快，标准化程度高。影像数据和临床其他数据比较起来，它的标准化、格式化、统一性是最好的，价值开发也最早。
费用数据
医院门诊费用、住院费用、单病种费用、医保费用、检查和化验收入、卫生材料收入、诊疗费用、管理费用率、资产负债率等和经济相关的数据。除了医疗服务的收入费用之外，还包含医院所提供医疗服务的成本数据，包含药品、器械、卫生人员工资等成本数据。在DRGs 按疾病诊断相关组付费模式中，需要详细的成本数据核算。通过大样本量的测算，建立病种标准成本，加强病种成本核算和精细化成本管理。
基因测序数据
基因检测技术通过基因组信息以及相关数据系统，预测罹患多种疾病的可能性。基因测序会产大量的个人遗传基因数据，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB。一家基因测序企业每月产生的数据量可以达到数百TB 甚至1PB。
智能穿戴数据
各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变成可能，患者的单一体征健康数据以及运动数据快速上传到云端，而且数据的采集频率和分析速度大大提升。除了生命体征之外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，比如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等等。智能穿戴设备虽然在这两年遇冷，用户很难形成粘性，但是并不意味着智能穿戴设备所产生的数据没有意义。提供健康数据和服务，可能是智能穿戴厂商未来的转型之路。健康大数据的收集必须依靠硬件载体，智能穿戴设备还将会遇到自己的第二春。
体检数据
体检数据是体检机构所产生的健康人群的身高、体重、检验和影像等数据。这部分数据来自医院或者第三体检机构，大部分是健康人群的体征数据。随着亚健康人群、慢病患者的增加，越来越多的体检者除了想从体检报告中了解自己的健康状况，还想从体检结果中获得精准的健康风险评估，以及如何进行健康、慢病管理。
移动问诊数据
通过移动设备端或者PC 端连接到互联网医疗机构，产生的轻问诊数据和行为数据。曾经通过互联网问诊企业春雨医生的数据，分析各地医生互联网问诊的活跃度、细分疾病种的问诊行为。通过这些数据的分析，对行业发展、互联网问诊企业的决策有非常重要的帮助。

⑸ 大数据技术发展之下 医疗行业现状如何

【导读】大数据技术的使用最早是应用于互联网公司，随着社会的发展，大数据技术也已经应用到了医疗行业，虽然大数据都是孤立的数据，不能大规模应用，但是在医疗行业，我们能够通过大数据技术，进行患者的信息收集，建立详细就医档案，更好地帮助医生进行病情诊断，那么大数据技术发展之下，医疗行业现状如何呢?接下来就一起看看吧。

1、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。

2、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。

3、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。

关于大数据技术发展之下医疗行业现状，就和大家分享到这里了，未来，大数据技术必将造福于社会，为了我们提供更多的可能性。

⑹ 医疗健康领域的大数据来源有哪些

医疗健康领来域的大数据主源要有四个来源：1、制药企业/生命科学
2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息）
3、费用报销、利用率和欺诈监管
4、患者行为/社交网络
也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。

⑺ 医疗大数据平台推进医学道德形态重构

医疗大数据平台推进医学道德形态重构
大数据时代的到来使医学呈现出个体化发展趋势，而基因技术的应用又使精准医学凸显。个体化医疗与精准医疗的结合，预示了大数据时代医疗变革的方向：通过数字化人体引发医疗健康革命。

大数据时代，一种潜在的变化正在显现，掌控个人的医疗过程和医疗保健成为变化的核心。医疗大数据平台的运营会随着规模的扩大和效率的提高而关涉总体人类健康、社会公共善、共享的伦理和个人医疗服务方面的改善，从而推进医学道德形态的革命性重构。
首先，通过个体化医学改善总体形态的人类健康。数字化人体和基因组学的重要意义在于：通过大数据技术和基因筛查技术的融合运用，带来医学重心的转移或变化。它提供给人们的医学劝告主要有两条：其一，预防比治疗更重要；其二，医学只有遵循个体化科学才能带来整体人类健康状况的实质性改善。在大数据时代，手机将成为生命线，它使边远地区的人们获得所需要的医疗服务，并通过数据反馈为社区创造一个数字化的网络系统。通过大数据，以患者为中心的医疗可以不受时空限制，在健康培训、在线诊断、预防和灾疫应对等领域一展所长。
其次，通过构建公共健康之善疏解医患紧张。数字化时代医学道德形态重构的重点，是通过个体化科学构建公共善，并由此疏解医患紧张关系。生命伦理学对个体化权利的强调和对总体人口健康的强调之间存在明显断裂。然而，个人自主或自我决定如果没有基于“数字化人体+基因测序”的个体化医学的支持，只能是一种抽象的权利原则。医疗大数据提供给个人的健康或诊疗指南，无论对病人还是对医生，都类似于航海图。这为人们提供了一个从未有过的世界观，它使病人真正成为医学的中心。
再次，通过融合的医学展现开放共享的伦理。随着数字化时代的来临，各国政府都认识到数据开放的重要性，出台了数据开放的法令。医疗大数据将患者作为医疗信息的点连成一片数据之海。因此，一种开放共享的医疗信息技术系统可以通过相关关系的挖掘而预测某些疾病的分布或流行。数据的开放共享将带来一系列融合，进而将快速成熟的数字化、非医学领域的移动设备、云计算和社交网络与蓬勃发展的基因组学、生物传感器和先进成像技术的数字化医学领域合为一体。医学或医疗技术可能因为更偏重预防而体现“上医医未病之病”的理念。
最后，通过开放整合的专家团队提供个体化医疗服务。基于网络平台的医疗技术实践，使得医学团队的诊疗模式成为未来医疗诊治的基本模式。大数据时代的医疗技术实践，为“团队医学”提供了新的形式，医学不再是个体医生的单打独斗，而是基于网域空间的专家团队为患者提供量身定制的个体化医疗服务。以团队形式为个体提供医疗健康服务，建构了真正以患者为中心的医学道德形态。从个体收集到的数据的大批汇总最终将会创建一种良性反馈的伦理性圏层，使健康计划的所有参与者受益，并鼓励愈来愈多的人参与进来。
大数据时代的健康革命，在技术形态上，取决于数字化人体基础上的精准医学模式的建立。无线传感器、大数据与基因组学的结合是其先锋。这种医学道德形态的重构凸显了三大伦理道德难题。
第一，个人隐私及安全问题。在数字化、信息化时代，医疗行业面临保护信息安全和保护个人隐私的双重困扰。安全隐患和隐私风险之一，是员工使用自带移动设备连接医疗系统的IT基础设施所带来的风险，这是恶意软件侵入的最薄弱环节，被称为医疗领域的“自带设备”难题。推行移动化或个体化医疗计划（或健康计划）是许多顶尖级诊所和医院的计划，实施过程必然会面临该难题。除此之外，还面临医疗大数据或精准医学模式自身带来的问题，比如医疗设备或监控器的数据失窃问题等。与此同时，医院利用数据平台收集和分析某患者的敏感信息是否侵犯个人隐私？政府机构和企业对个人健康信息进行收集、监控和分析处理是否符合隐私规则？医疗数据、商业数据、科研数据等应遵循何种收集规则？参与者隐私的保护既是医学研究得以展开的前提，又是一切健康计划得以实施的前提。只有在保护个人隐私与充分利用数据库之间寻求一种平衡，才能应对大数据时代医学生命伦理学的隐私及安全伦理问题。
第二，数据的真实可靠问题。如何防范数据失信或失真是数据共享遭遇的基准层面的伦理挑战。建立在数字化人体基础上的医疗技术实践，其本身就预设了一条不可突破的道德底线。由于人体及其健康状态以数字化的形式被记录、存储和传播，因此形成了与实体人相对应的镜像人或数字人。失信或失真的数据，导致被预设为可信的精准医疗变得不可信。例如，如果有人担心个人健康数据或基因数据对个人职业生涯和未来生活造成不利影响，当有条件采取隐瞒、不提供或提供虚假数据来玩弄数据系统时，这种情况就可能出现，进而导致电子病历和医疗信息系统（HIT）以及个人健康档案（HER）不准确。如何治理或防范数据失信或失真，是数字化时代数据共享面临的一种伦理挑战，它构成大数据时代生命医学伦理学的重大课题。
第三，数字鸿沟或价值鸿沟带来的挑战。数字鸿沟指不同社会群体对于数字化技术或信息技术使用的巨大差异，分为接入、应用、知识、价值四个方面。随着接入问题的逐步解决，应用和知识方面的鸿沟正在缩小，价值鸿沟变得越来越突出。这提示我们必须充分重视数字化健康革命带来的价值观变革。只有缩小价值鸿沟，使人们认识到，个体化医疗和精准医学基础上的个人健康革命，是一种将个体与总体进行融合的医学变革，它展现了数字化时代健康革命的价值核心即以患者为中心的医学道德形态，才能让更多的人参与到医疗大数据平台建设之中。
大数据、基因组学、移动医疗和精准医学的基本原理，是连通最小行动者和最大数据计算之总体，这是现代医疗技术在大数据时代展现的伦理特质。大数据对个人和集体相互关系的重新定位无论对个人还是集体都产生了不可低估的影响——它提供了在一个日益个体化的现代社会，个人与集体密不可分的结合方式，迫使个人重新思考集体性或总体性价值的时代意蕴。当然，这种思考必须以对个人的自由、尊严和权利的维护为前提。与此同时，从群体出发或从整体出发的伦理理念重新获得了应有地位，并与强调关联性思维、整体和谐理念的中国伦理文化构成一种内在契合。而这正是大数据时代生命医学伦理学最引人瞩目的发展方向。

⑻ 大数据在医学领域有什么应用

1、健康监测

大数据技术可以提供居民的健康档案，包括全部诊疗信息、体检信息，这些信息可以为患病居民提供更有针对性的治疗方案。并且通过智能手表等可穿戴设备，随时带着，可以实时汇报病人的健康情况。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。

2、数据电子化管理

患者的影像数据，病历数据、检验检查结果、诊疗费用等各种数据录入大数据系统，统一管理起来，每位医生都能够在系统中查到病人的详细资料以及变更记录。而无需再通过耗时的纸质工作来完成，这对于大夫更好地把握疾病的诊断和治疗十分重要。

3、医疗科研

在医疗科研领域，运用大数据技术对各种数据进行筛选、分析，可以为科研工作提供强有力的数据分析支持。例如健康危险因素分析的科研中，利用大数据技术可以在系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素，生物因素，经济社会因素，个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等的基础上，进行比对关联分析，针对不同区域、家族进行评估和遴选，研究某些疾病发病的家族性、地区区域分布性等特性。

⑼ 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。