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医院互联网大数据

发布时间:2023-03-12 08:24:36

『壹』 「医疗数据说」近百家企业仅跑出4家独角兽医疗大数据“金矿”待启

医疗大数据概念是从何时出现的?

早期,医疗大数据并非一个单独行业,更多的作为产业中的一个“元素”。上世纪90年代末,包括东软、卫宁 健康 、万达信息等老牌信息化厂商在公立医院建立根据地,为我国医疗大数据发展打下了基础。

经过十多年的 探索 ,国内的医疗大数据产业链已经初步形成。政策对于医疗大数据的监管和整合逐步推进,产业中也出现了以医疗大数据存储、挖掘、分析以及应用的创业企业。但总体来看,我国医疗大数据的发展速度并不快。

这一方面归咎于我国大数据的总量大,但质量较低、分散分布、不完整等特点;另一方面,由于医疗行业的高度政策导向性,国家对于医疗大数据的管控步伐走的仍然比较保守。

亿欧大 健康 对国内医疗大数据领域的企业进行了盘点,发现这些企业呈现出三大特征,并且在医疗大数据蓝海里,仍有座“金矿”亟待被挖掘。

根据医疗大数据产业链,亿欧大 健康 将其梳理为三个维度:基础层、技术层和应用层。基础层负责数据的采集、转换,技术层专注数据存储、加工、清洗和分析,应用层则聚焦在数据的价值挖掘的场景应用上。

在亿欧大 健康 的盘点中,有部分企业如腾讯、华大基因等企业在三个维度均有覆盖,也有例如博识医疗云等企业专注于医疗大数据的部分环节。

从上述三大层面来看,企业规模分异较为明显。 基础层多集中在上市公司,且多为医疗器械和医疗信息化企业。 由于近几年新成立的创业公司大多并没有太长时间用来沉淀数据,这一行为甚至与其商业化的方向相悖,因此,医疗 健康 大数据的“供给端”集中出现在与实体医院相连的HIT厂商和医疗器械尤其是智能可穿戴设备中。

细观技术层中的企业,大多是以提供医疗 健康 技术解决方案的形式进行服务。 这一类公司通常首先立足于某一病种,并以AI技术和数据加工分析能力为技术壁垒,服务覆盖医疗机构、药企、保险等几大角色。不同的是,各公司所覆盖的细分和范围有所差异。有意思的是,技术层的公司融资轮次都不高,在33家中,B轮及以下的企业有23家,上市公司仅有3家。

这一现象在应用层虽然有所缓解,但企业的体量分异仍然很明显。在应用层统计的34家企业中,B轮及以下公司占据50%,不过,表格中出现不少上市公司的身影。这一方面体现出上市公司医疗逐渐开始注意到了医疗大数据这块“肥肉”,另一方面,也不可避免的加剧了医疗大数据应用层的竞争程度。

很显然,相比AI应用于医疗辅助诊断或是互联网医疗,医疗大数据远还没有到达爆发的节点,对比其他行业,应用程度也没有零售、金融等行业成熟。但根据IDC Digital的预测,截至2020年医疗数据量将达40万亿GB,是2010年的30倍。

这是一片潜在的金矿,那么在医疗 健康 产业中,大数据有哪些应用场景?亿欧大 健康 总结出了6个方向。

1、大数据+医药研发。 在初步应用中,医疗大数据在缩短研发周期、降低研发成本、处理患者数据、模拟疾病模式等方面均有出色的表现,这给入局者们增强了不少信心。

2、大数据+临床决策。 在医疗机构信息化建设的架构上,医疗大数据可以对临床决策起到很好的辅助作用。目前来看,医疗大数据在辅助临床精准医疗、疾病风险预测方面应用较多,例如在患者出现某症状之前就计算出患病概率和时间节点,以便在临床上进行早期干预。

3、大数据+互联网医疗。 曾有行业人士表示,互联网+医疗的核心内容是大数据。在这一场景中,企业比较多的做法是将大数据和互联网医院、养老、 健康 管理和居民电子 健康 档案相结合,并辅助政府进行区域性 健康 信息管理。

4、大数据+医疗保险。 除了助力医疗保险精准服务、精确管理和科学决策,在医疗保险中,大数据还在例如单病种、DRGs等支付标准设计、完善药品数据和统一标准、完善医保智能监控系统等方面有巨大的发挥空间。

5、大数据+ 健康 管理。 “ 健康 管理”这把火并不是伴随着大数据的兴起而烧起来的,但准确来说,是大数据让“精准 健康 管理”开始在行业中成为一代网红,其中玩家包括妙 健康 、 健康 有益等在内的公司。当下,大数据 健康 管理更多地建立在EHR(电子 健康 档案)和EMR(电子病历)两种整理方式上。

6、大数据+智能诊断。 医学影像和辅助诊断的细分应用是医疗大数据最成熟的落地场景之一,但对于当下AI+医疗企业较为苦恼的事情是,一方面数据量级并不足够大,另一方面数据孤岛情况严重,这是制约其发展的很大一个因素。但无论如何,大数据+智能诊断仍广泛被行业所看好。在商业化落地上,这些企业的步伐也相对较快。

总体来看,医疗大数据的应用场景众多,但应用程度大多处于中度乃至弱;在上述表格中近百家医疗大数据企业,仅有丁香园、微医、零氪、思路迪迈入独角兽行列;除此之外,国内专注于医疗大数据的新资本也屈指可数。

这一系列现状实则展现了医疗大数据是一片蓝海,而蓝海之下蕴含的是巨大的商业价值。 在三医联动、分级诊疗等新政策的加持下,以及国家对于医疗 健康 大数据的逐步规整中,作为全行业底层支撑的医疗大数据,势必将迎来爆发的一天。

近年来,随着我国医疗需求攀升,医疗机构、药企、保险公司正不断寻求产业升级新机会,医疗 健康 大数据发展势如破竹。亿欧大 健康 频道策划了【医疗数据说】系列专访和选题报道,聚焦大数据给医疗产业链各环节带来的颠覆和变革。

如果您有合适的企业推荐,请联系亿欧大 健康 频道负责人郭铭梓(微信:Lelion8742390)。

『贰』 广东省将建成超200家互联网医院,建设健康医疗大数据发展集群

近日,《广东省卫生 健康 事业发展“十四五”规划》出台,提出了“十四五”期间围绕卫生 健康 事业的多项主要任务与重点工作,概括起来主要有以下几个方面:

一是大力巩固“顶天立地”医疗卫生大格局。 对标国际一流,集中优势资源推进国家医学中心、国家区域医疗中心、国家临床重点专科群和我省国际医学中心建设,深入推进中医药强省、粤港澳大湾区中医药高地建设,扩大优质医疗资源供给。发挥高水平医院辐射带动作用,推动市域整体医疗水平和县级医院临床专科能力提升,巩固基层医疗卫生服务网底,推动优质医疗资源均衡布局。

二是持续深化医药卫生体制改革。 坚持以人民 健康 为中心,推动将 健康 融入所有政策,大力推进分级诊疗体系建设、公立医院高质量发展、“三医”联动、行业综合监管等重点改革。

三是加快构建强大的公共卫生体系。 加快建设现代化疾控体系,提高卫生应急能力和重大疫情救治能力。坚持预防为主、防治结合,优化重大疾病防治策略,强化重大传染病和地方病防控,实施慢性病综合防控,健全精神卫生和心理 健康 服务体系。

四是深入推进 健康 广东建设。 持续开展爱国卫生运动,强化食品安全风险监测,完善全民健身公共服务体系、 健康 促进与教育体系,推进基本公共卫生服务,全方位干预主要 健康 因素。强化生育政策配套衔接,加强一老一小、残疾人、职业人群等 健康 保护,保障人民全生命周期 健康 。大力发展 社会 办医,深入推进医养康养融合,积极发展多样化 健康 服务。

五是健全完善 健康 优先发展保障体系。 加强人才队伍建设,提升 科技 创新和生物安全能力,发展数字 健康 ,推进 健康 湾区建设与国际合作,加强卫生 健康 法治建设,加大卫生 健康 事业投入,全面构建广东省卫生 健康 事业高质量发展的保障体系。

在具体任务中,多次强调数字化、信息化的作用。

01

在持续深化医药卫生体制改革的过程中,主要涉及几个方面:

加快建设分级诊疗体系,其中提到将建立完善分级诊疗技术标准和工作机制,加快推进医疗卫生机构间电子 健康 档案和电子病历等信息共享,为患者提供顺畅转诊和连续诊疗。

推动公立医院高质量发展,将强化信息化支撑作用,支持公立医院开展互联网诊疗,规范互联网诊疗运营模式,推动完善 “互联网 医疗服务” 项目、 价格,进一步规范 “互联网 医疗服务” 的医保报销范围。

推进医疗保障和医药服务协同改革,将符合条件的 “互联网 医疗服务” 纳入医保支付范围, 探索 “互联网 医疗服务” 异地就医直接结算。

强化医疗卫生行业综合监管,建设数据共享、 业务协同的省级综合监管平台,充分融入我省 “一网统管” 体系,推动实现医疗卫生行业智慧化监管。

将通过实施多项深化医改项目来进行落实,例如卫生综合监督执法能力提升工程,推进省级综合监管平台建设,实现全省医疗卫生行业智慧化监管。药事管理服务改革项目,建立健全远程处方审核机制,依据远程医疗平台面向基层医疗卫生机构开展远程集中处方前置审核、 远程药学会诊等,实施 “AI药师” 工程,提升基层药师能力等。

02

完善 健康 优先发展保障体系,明确将大力发展数字 健康 。

推进新一代信息技术在医疗卫生 健康 行业深度应用创新发展,建成国家 “ 互联网 医疗 健康 ” 示范省,建强 健康 医疗新型基础设施,增强数字 健康 发展能力。

依托电子政务外网,整合各级各类基础网络资源建设全省统一的 健康 医疗业务网络。健全权威统一的省市二级全民 健康 信息平台,推进电子 健康 档案与电子病历、公共卫生服务信息的对接联动。

完善 “互联网 医疗 健康 ” 服务监管平台,推动 “互联网 医疗 健康 ” 规范有序发展。在二级以上医院普遍开展以数据为核心的智慧医院建设,发展智慧服务、智慧临床、智慧管理,优化智慧医疗服务流程,提供线上线下无缝衔接的连续服务。

加强智能化早期预警能力建设,提高公共卫生服务数字化、智能化水平。以医疗卫生智能监管和绩效评价综合系统为重点,建设卫生 健康 全方位数字化治理新体系。

规范和加强 健康 医疗大数据保障体系建设, 深化 健康 医疗大数据在临床科研、教育培训、产品研发、行业治理等方面应用, 探索 形成广东特色 健康 医疗大数据发展模式。

完善全民 健康 信息化标准体系,加强信息和网络安全防护。

实施数字 健康 工程。建设广东卫生 健康 云,实现医疗 健康 “一张网”。健全省、 市两级全民 健康 信息综合管理平台,初步建成全省医疗 健康 大数据中心。建设一 批 “互联网 医疗 健康 ” 示范市、 县 (区)。持续深化医疗 健康 信息便民惠民 “五个一” 行动。推动医学人工智能、5G、区块链等新技术在医疗卫生领域创新应用,打造一批示范智慧医院。到2025年,全省建成超200家互联网医院。建设智慧化多点触发预警信息系统,提高公共卫生早期预警能力。建设数字化 健康 教育支撑工程,开展个性化、智能化教育信息服务。加快推进广东建设国家 健康 医疗大数据研究院、 健康 医疗大数据中心建设,遴选一批协同创新基地医院、 企业,形成 健康 医疗大数据发展集群。

03

疾控体系建设、中医药发展、医养康养等多个领域同样强调信息化的作用。

推进疾控体系现代化建设。实施疾病预防控制机构能力提升工程,全面改善疾控机构设施设备条件,建设符合现代疾病预防控制需求的疫情监测预警系统、实验室检测系统和决策支持系统,强化监测预警、 风险研判、 决策管理、 检验检测、 流 行病学调查和现场调查处置能力。

推进卫生应急管理体系和能力现代化。加强卫生应急信息化建设,推动部门间信息互联共享。

促进中医药传承创新发展。强化中医药信息化支撑驱动,促进新一代信息技术在中医药领域深度应用。

深入推进医养康养融合发展。加强医养结合信息化支撑,增加智慧 健康 养老产品供给。

『叁』 什么是大数据,它有哪些用途

专业解释:大数据英文名叫big data,是一种IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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的海量、高增长率和多样化的信息资产。
通俗解释:大数据通俗的解释就是海量的数据,顾名思义,大就是多、广的意思,而数据就是信息、技术以及数据资料,合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
大数据提出时间
“大数据”这个词是由维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶于2008年8月中旬共同提出。
大数据的特点
Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)-由IBM提出。
大数据存在的意义和用途是什么?
看似大数据是一个很高大上的感觉,和我们普通人的生活相差甚远,但是其实不然!大数据目前已经存在我们生活中的各种角落里了,举个例子,我们现在目前最关心的疫情情况数据,用的就是大数据的技术,可以实时查看确诊人数以及各种疫情数据。
大数据存在的意义是什么?
从刚才的举例中我们基本可以了解,大数据是很重要的,其存在的意义简单来说也是为了帮助人们更直观更方便的去了解数据。而通过了解这些数据后又可以更深一步的去挖掘其他有价值的数据,例如今日头条/抖音等产品,通过对用户进行整理和分析,然后根据用户的各种数据来判断用户的喜爱,进而推荐用户喜欢看的东西,这样做不仅提升了自身产品的体验度,也为用户提供了他们需要的内容。
大数据的用途有哪些?
要说大数据的用途,那可就相当广泛了,基本各行各业都可以运用到大数据的知识。如果简单理解的话,可分为以下四类:
用途一:业务流程优化
大数据更多的是协助业务流程效率的提升。能够根据并运用社交网络数据信息 、网站搜索及其天气预告找出有使用价值的数据信息,这其中大数据的运用普遍的便是供应链管理及其派送线路的提升。在这两个层面,自然地理精准定位和无线通信频率的鉴别跟踪货物和送大货车,运用交通实时路况线路数据信息来选择更好的线路。人力资源管理业务流程也根据大数据的剖析来开展改善,这这其中就包含了职位招聘的调整。
用途二:提高医疗和研发
大型数据分析应用程序的计算能力允许我们在几分钟内解码整个dna。可以创造新的治疗方法。它还能更好地掌握和预测疾病。如同大家配戴智能手表和别的能够转化成的数据信息一样,互联网大数据还可以协助病人尽快医治疾患。现在大数据技术已经被用于医院监测早产儿和生病婴儿的状况。通过记录和分析婴儿的心跳,医生预测可能的不适症状。这有助于医生更好地帮助宝宝。
用途三:改善我们的城市
大数据也被用于改进我们在城市的生活起居。比如,依据城市的交通实时路况信息,运用社交媒体季节变化数据信息,增加新的交通线路。现阶段,很多城市已经开展数据分析和示范点新项目。
用途四:理解客户、满足客户服务需求
互联网大数据的运用在这个行业早已广为人知。重点是如何使用大数据来更好地掌握客户及其兴趣和行为。企业非常喜欢收集社交数据、浏览器日志、分析文本和传感器数据,以更全面地掌握客户。一般来说,建立数据模型是为了预测。
如何利用大数据?
那我们了解了这么多关于大数据的知识,既然大数据这么好,我们怎么去利用大数据呢?那这个就要说到大数据的工具BI了,BI简单理解就是用来分析大数据的工具,从数据的采集到数据的分析以及挖掘等都需要用到BI,BI兴起于国外,比较知名的BI工具有Tableau、Power BI等;而国内比较典型的厂家就是亿信华辰了。虽然BI兴起于国外,但是这些年随着国内科技的进步以及不断的创新,目前国内BI在技术上也不比国外的差,而且因为国内外的差异化,在BI的使用逻辑上,国内BI更符合国内用户的需求。
希望对您有所帮助!~

『肆』 大数据赋能下的“互联网+医疗”

大数据赋能下的“互联网+医疗”
近年来,“互联网+”热度持续上升。在2018年政府工作报告中,共有7处提及“互联网+”。“做大做强新兴产业集群,实施大数据发展行动,加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进“互联网+”,写进了对今年政府工作的建议中。而在今年两会上,多位科技大佬就健康大数据以及人工智能在“互联网+医疗”领域的应用提出建议。

人工智能辅助基层医疗
移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等数字技术有效提升了健康医疗产业的信息化、网络化、智能化水平。随着5G、区块链等新技术的突破与应用,数字技术还将为健康医疗事业带来更深远的影响。但无论是互联网+医疗还是AI+医疗,当下最亟需的应用场景其实在基层。
全国人大代表、腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾建议,在医疗欠发达地区和基层机构可以率先推广人工智能辅诊等技术,如腾讯结合医疗影像与人工智能技术的“觅影”平台,目前已成为医疗机构的癌症辅助筛查工具;通过AR、VR、直播等方式,基层医生能与专家远程会诊和交流,这些都将有效改善医疗资源不足的现状,推动优质医疗资源精准下沉。
全国政协委员、搜狗公司CEO王小川建议,利用数字技术将优质资源广泛贯通至患者末端,打通医疗惠民“最后一公里”,提供“核心医院+基层卫生服务机构+数字家庭医生”三级供给模式,提升医疗效率和准确率,助推分级诊疗,力争实现每个中国家庭都有家庭医生,促进医疗全民普惠。
健康大数据应用挑战多
虽然大数据应用如火如荼,但目前实现数字技术在健康医疗事业中应用还存在诸多挑战。例如政府部门之间,医疗机构之间,医疗机构和服务企业之间都存在不同程度的数据壁垒。同时,移动互联网、大数据和人工智能等新技术与健康医疗产业融合方面还存在较多政策、标准、法规和技术壁垒。
对此,马化腾建议以云计算、大数据等数字技术为载体和手段,建立跨部门、跨领域健康医疗机构间的数据共享机制,实现健康医疗大数据的规范采集、集成共享和合规应用,提升管理和服务的精准度,助力国家建设全方位、全周期人口健康信息平台。建议立法明确管理机构、医疗机构、市场主体、患者个人等各方主体对医疗数据的权属关系。建立由政府牵头、多方参与的健康医疗领域开放创新平台,加强成熟技术和顶级专家经验共享,破解数字技术与医疗行业融合的共性难题,降低数字技术大规模推广应用的技术门槛。
“人工智能+医疗”离不开高质量的健康医疗数据,全国人大代表、科大讯飞董事长刘庆峰表示,目前,现有的优质健康医疗数据更多集中在院内诊疗过程,且以专科疾病为主,常见病、慢性病、患者行为等健康数据并不完善,制约了人工智能技术在医改任务中充分发挥作用。他建议,将智能语音技术列入国家健康医疗大数据战略发展布局。在此基础上,建立国家健康医疗语音数据应用规范,实现覆盖采集、应用和管理的全生命周期、全方位的健康医疗大数据体系。

『伍』 从大数据平台到数据治理,智慧医院大数据何去何从

背景:上周看了阿里章剑锋写的一篇大数据文章,加上对健康医疗大数据相关政策的分析,想就医院大数据的建设说几点看法,毕竟国家健康大数据战略下智慧医院大数据是必然先驱,有大数据抱负的医院信息科大部分还在摸着石头找过河的路,而其他行业的经验还是很有借鉴意义的。

2019年6月,中国卫生信息与健康医疗大数据学会会长金小桃(中国卫生信息学会会长)在6月20日的2019(14th)中国卫生信息技术/健康医疗大数据应用交流大会上发布《新一代医院数据中心建设指南》(尽管找遍网络都没找到这个指南,可能还在整理中...)

而基本同一时间,国家卫健委统计信息中心初版了《医院数据治理框架、技术与实现》,对“医院大数据”明确为“医院数据”,这也是我一直在解释的名词,正符合大数据的正确引导和深度理解。

2019年的厦门CHIME,中国医院协会信息专业委员会发布了《医疗机构医疗大数据平台建设指南(征求意见稿)》。在结合2015年以来的每年一批的健康医疗大数据国家战略政策指导,大数据国家战略的决心和国家支持引导的力度可见一斑,而医院侧信息化的现阶段热点就是医院信息平台,信息平台的热方向就是医院大数据和人工智能,当然这脱离不了首先建设完备的医院信息化系统。我们再来看一个政策:

2018年4月,国家卫生健康委员会规划与信息司发布了《全国医院信息化建设标准与规范(试行)》。它是在2016年《医院信息平台应用功能指引》和2017年《医院信息建设应用技术指引(试行)》基础上,形成的较为完整的医院信息系统体系框架。在《医院信息平台应用功能指引》明确医院信息化功能和在《医院信息化建设应用技术指引》上明确了医院信息化技术。看医院信息化完整地图,云计算、大数据、物联网以及传统信息化支撑的是金字塔顶端的人工智能,最近几年AI大数据经常被一起称呼,不可能脱离信息化基础和大数据基础去建设AI的空中楼阁。所以大数据和AI找同一厂家(或者同一生态圈)建设会是最好的选择,毕竟做AI的一定先做数据,但是做数据的却不一定做得好AI,看市场上那么多数据搬运工公司就清楚了,这也是造成医院大数据前期建设重数量轻质量的主要原因。

再来看大数据的宏观发展环境,从2009年闪亮登场到2015年泡沫顶峰,已经迈过了甘特曲线的2个关键节点,现在正处于稳步发展。

大数据技术的2个维度是我觉得章剑锋最深刻的大数据概念解析,垂直的技术栈维度和水平的数据流维度,也就是垂直的平台+应用,水平的数据处理。何为大数据?这一轮数据到大数据的概念,水平维度的数据处理理论正式出现已经30年了并没有大变化(这个维度数据大数据都应该称为数据处理),而聚变的是技术栈维度:hadoop、spark、storm、flink等等,但是闪亮的hadoop不也在没落么,因为技术为业务而生,符合业务需求的才是最合理的技术。而医院大数据建设出的第二个比较大的问题就是追求新技术典型如hadoop,就医院数据体量和应用需求,hadoop真不是最佳实践,而繁杂的运维和庞大高昂的资源硬件成本可能是压垮信心的根本原因。

再来看医院大数据上云,尽管很多人觉得国内是数据隐私和数据安全比较宽松的环境,但是医院数据侧一直都比较谨慎。虽然最近国内出了政策,允许医院将患者数据对患者开发,但是把医院数据放在厂家提供的云上,对于大型三甲医院目前依然不现实。医院除了诊疗水平,最重要的资产就是医院数据,医院数据又比较敏感,医院本身是要遵从严格监管的,所以按照当前形势,更适合医院的还是数据在医院(很多医院通过免费大数据战略合作协议让医院数据上医某云)。

还是回到大数据平台,伴随着大数据概念火热,hadoop缺在逐步没落,就大数据技术栈本身,不存在hadoop架构和oracle架构的选择(在这个点上大量概念混淆,oracle和hive HDFS只是存储方案的差异,hadoop是大数据完整技术栈),只存在数据存储架构的选择,根据数据量、数据使用方式、数据分析方式决策更合理的架构,选了hadoop就不能用oracle吗?这是医院大数据平台建设里经常混淆的点。根据应用场景选择存储方案,根据数据分析需求选择技术栈,如果不清楚需求,何不来个混合架构搞个万金油?其实医院大数据,oracle是可以用的,国产化另论。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢?

这里又引申到另一个问题,Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的发展,医院大数据建设技术要求必提,但是真正建了之后会发现好像哪里不对劲,难道大数据就是这么高大上到信息科要大量学习新技能吗?能用的技术才是好技术,自己都用不了的一定有问题。其实医院信息科真正需要的不应该是Hadoop、Spark、Flink等大数据技术的堆砌,应该是信息科都可以简单上手操作做数据治理,以这些技术为基础的能解决业务问题的产品。也即真正的易操作、专业化、流程化、全链路的数据平台(绝对不是hadoop),这个平台准备后续专门介绍。

智慧医院从大数据平台的建设到数据治理平台建设,大部分是从技术栈的hadoop转向数据专业治理本身,也就是从垂直的技术栈维度转换为横向的数据流维度,还是要平台,而此平台已经不再hadoop。数据治理到底如何做呢?参见前一篇文章《如何做数据治理》,数据治理最早成熟应用是在零售业、银行业,以及运营商,现在每个AI互联网公司都会有数据部门,医院数据治理可能还是先解决自身的业务问题本身,能不能发展到数据中台,还要看医院战略,而不是各种广告中的概念。

还有一点需要补充的,中美贸易摩擦,美对中进行了严格的出口管制,无论从硬件还是软件,能支持国产化会是一个更好的选择。

最后,数据治理本身是一个重运维重交付重实施的事情,当前市场大量充斥草台班子的数据搬运,没有深度长期的价值挖掘,再好的搬运工做的也是劳民伤财的事,参考谷歌和梅奥的十年战略合作协议,这才是医院大数据真正有远见的规划。

简单总结下,智慧医院大数据发展趋势:

1. 政策会频繁颁布,医院大数据(数据)建设一定是必然,目前已经开始稳步发展;

2. 大数据平台概念会褪去,医院真正需要的一定是全产业链整合的数据管理平台;

3. 智慧医院会更加重视数据流即数据治理本身,现阶段还需要一套简单上手的平台辅助;

4. 智慧医院大数据中心依旧以私有云机房为最佳方案;

5. 智慧医院大数据中心需要兼容国产化需求;

6. 找一家AI大数据公司作为长期战略合作伙伴将更加现实,毕竟只讲大数据的大部分都是数据搬运工;

『陆』 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。

『柒』 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。

『捌』 “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

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