A. 目前社区医院情况是怎么样的
在新的经济常态下，他希望借助互联网技术、大数据技术、人工智能等新兴技术去打破资源封闭、思想封闭、人才封闭的医疗现状，并在新资本思维思想指导下，“以资本为引擎，以资源为驱动”，推动医疗行业变革和产业升级转型，构建一个开放、连接、平等、互惠的智慧医疗生态圈。
今年2月，中孝科技（北京）有限公司成立，它是基于“社区医院＋互联网”思维，采用医生集团互联网化运营模式，并延伸出中孝社区医院、中孝医生等板块业务。“我们更愿意说我们是‘社区医院＋互联网’的方式，这样更能体现医疗行业发展的方式。虽然经历了几年，但是‘医疗＋互联网’这个行业才刚刚开始，这里有大量的机会。“马长山希望通过努力能够创建一个互联网医疗新的生态圈和生态模式。
提及家庭医生，很多时候我们都认为那是有钱人才能享受到的服务，而采访过程当中，马长山却告诉记者，其实在中国家庭医生做得好的地方反而是农村，“乡村医生其实很多的工作就是上门为村民看病，这就是家庭医生，如果遇到他们不能解决的问题，乡村医生会建议转诊。而生活在城市，尤其是北京这种医疗资源丰富的城市，往往老百姓感觉不舒服都会去三甲医院，这样不仅容易增加三甲医院的负担，也给社区医院的资源造成浪费。”
留住人才是关键
“社区医院＋互联网”说到底是要有患者、有医生，那么医生从哪里来呢？12月8日，中孝科技在北京召开了医生集团成立战略发布会暨家庭医生签约仪式，首次提出了“名医大家IPO”计划，“与其说这是医生集团的竞争优势，不如说是解决了整个医疗行业的痛点。目前医疗行业的痛点就是医生的问题，我经常讲‘得医生者得健康的天下’，我们通过最简单的办法直接切入百姓看病的痛点。”马长山解释说中孝科技创新推出的“名医大家IPO”是基于层层筛选、金融评估等一系列选拔挑选出医生，并给予他们原始股权，让他们在事业上能够有所提升，另外经济上也有所保障。
马长山承认现在医生是一种稀缺资源，“目前来看，我们的家庭医生与传统的医院模式在用人上是有冲突的，但是我相信未来这种冲突一定会随着就医模式、医患关系等问题的解决而逐渐改变。”
根据记者了解，医生集团不仅与医生签约，还与协和医院、阜外医院、北大人民医院等大型医院以及中国老教授协会城乡医疗帮服中心、北京亚健康防治协会等行业协会合作。中孝科技在努力打造基层首诊、上下转诊、急慢分治的医疗生态圈和产业链条。
行业泡沫并不可怕
“互联网＋”已然大热，各个行业都在努力从互联网思维中找到新的增长点，而作为投资人，马长山用他特有的职业眼光瞄准了家庭医生。
在大健康领域，目前市场既有阿里健康、腾讯微信医疗、网络健康云这些互联网巨头涉足，又有万达信息、卫宁软件、运盛医疗、海虹控股等上市公司布局，医生集团在中国风风火火。可是往往火热的行业最后都会经历一番重新洗牌，而能够存活的企业才是行业中坚。
对此，马长山显得非常自信，“我一直从事大健康产业的投资和研究，可以说在行业知识上我有一定的积累。而泡沫的产生，往往就是对于自己企业过高的估值。我们十分清楚中孝科技医生集团未来发展的方向，我们的市场，我们的目标，因此我们不怕行业泡沫的出现，因为我们对自己有着清晰的认识。”
马长山希望自己创建的中孝科技是一家“有野心”“有情怀”“有抱负”的实力型理性企业。
与马长山的聊天是一种理性的分析，他时刻都能以投资人的视角来分析和阐释问题，那种冷静与其他创业企业家的激情形成了鲜明的对比。
B. 大数据疫情上海什么时间到
上海这波疫情会在一周内达到峰值，峰值以后还会持续一两个月——12月22日，张文宏在海军军医大学第一附属医院(上海长海医院)的“新冠防治健康大讲堂”上作出如上预判。
图片视频截图
张文宏说，在病人数量大幅增加的时候，难免产生医疗资源的挤兑，那么应该提升对老年人居家监测的能力，以及基层医疗机构的救治能力。
有专家呼吁，感染者如仅发热，没有出现呼吸急促、胸痛心悸等症状，可选择家附近社区发热诊间问诊，以此减少医疗资源挤兑，将宝贵急救资源留给更需要的人。
作为社区居民的健康守门人，社区卫生服务中心始终承担着重要角色。2022年12月19日起，上海市各类社区卫生服务机构(中心、分中心、服务站、村卫生室)2594间发热诊间全部启用。
C. 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。
D. 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。