医疗与大数据挑战

A. 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。

B. 医疗大数据分析需考虑哪些因素

1、医疗大数据分析的影响因素——流程

医疗大数据分析过程中，也同样会面临着较大的挑战。所以大数据还是应该趋向于科学性医疗大数据的治理，这和流程有着直接关系，比如数据到底应该怎么采集、数据该如何治理，这些都和数据的质量有着直接的关系。一般情况下要选择一些专业的BI软件。

2、医疗大数据分析的原材料——大数据

很多人在使用医疗大数据分析过程中，也往往涉及到一大问题，就在于数据采集的转化。每一个节点就相当于噪音增加，噪音也同样会衰竭很多，导致更多的数据丢失，这也是一种传统的数据仓库技术逐渐被替代的原因。

大数据，也包含海量的结构化数据，以及非结构化的数据，还有文本形式等等。

3、医疗大数据分析的基础——数据治理

医疗大数据分析过程中，虽然数据质量具有信息准确性的特色，给机构带来更多的可靠性。不过在这整个过程中，也必须要保证可访问性的一致性，还有安全性的标准，这些都是不容忽视的，只有如此才能够保证所有数据的安全操作。

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C. 大数据在医疗行业的应用面临的挑战有哪些方面

1、数据质量
目前医疗数据的来源主要为医疗机构(例如、医学药学实验室、医疗版康复中心等)和互联网。权采集的数据范 围广、维度高、类型种类繁多且不针对 特定的问题。
2、不确定性的度量问题
目前比较成熟且进入实用阶段的大数 据模型多数都是面向药厂和保险公司的。美国的医疗大数据应用中，面向医生和患 者业务通常较难，很难找到合适的切入点。面向企业的业务相对容易，尤其是针对保 险公司和药厂，而则相对难一些。由于大数据模型精度有限，在安全性要求极 高的和医生中其实用价值非常有限，例如，一个95%准确度的模型对医生来说可能仍然不够精确，因为医生在决策时是针对患者个体的，而不是基于统计意义的。
另外，统计学习模型的可解释性也较差，往往只有统计学家和计算机科学家才能精确完整地解释模型，而对于模型真正的使用者如医生和政府官员等存在巨大的障碍。

D. 医疗大数据的分析和挖掘发展现状如何未来会有什么样的应用前景

大数据结合医疗行业发展前景非常乐观，据前瞻产业研究院《2016-2021年中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》显示，医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临严重不良局面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性，要能快速运算和快速展现，要与日常工作平台紧密结合。
前瞻产业研究院认为，面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。
(1) 数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则将对医院的业务、患者满意度构成直接损害。
(2) 如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。
(3) 如何控制大数据的成本?存储架构是否合理，不仅影响医院IT系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。

E. 大数据时代对护理专业的机遇与挑战论文

在大数据时代，护士如何顺应时代发展，抓住机遇，提升护理学科水平，也是值得国内护理同仁思考的问题。
大数据时代已经到来，随着大数据技术及应用蓬勃发展，大数据数量和价值快速攀升。除了数据资源自身蕴含的丰富价值外，元数据资源经挖掘分析可创造出更为巨大的经济和社会价值。大数据将加速新技术从互联网向更广泛的领域渗透，全面辐射到各行各业，护理也不例外！
为患者提供更好的护理服务，首先需要护理管理者更好地理解大数据。医院的多个临床科室、财务部门以及投诉系统拥有复杂的信息技术系统，将他们集成整合并分析利用是大数据面临的挑战，在正确的时间获得正确的信息以支持临床决策，为患者提供及时准确的护理是非常必要的。大数据技术的应用可帮助护士和其他医务工作者提高服务质量，改善患者结局，减少医疗成本。
那么，护士该如何利用大数据呢？不管在什么样的医疗场所，护士做出最佳的临床决策有赖于正确、实时的数据信息，而且这些数据必须是以标准结构化的方式呈现，可以共享和比较。目前，不一致的数据标准化方法和不同的护理术语依然是阻碍护理信息和数字共享的关键。跨系统的交互性受到限制，致使护理大数据缺乏兼容性和可比性。为了指导护理学科更好地获取和利用大数据，医疗卫生信息与管理系统大数据原则工作组推荐如下。
1. 在所有医疗场所，护士应该在护理记录中促进标准化护理术语的使用。医疗服务提供者应该制订计划逐步过渡到使用美国护士协会推荐的全国性的标准护理术语（Systematized Nomenclature of Medicine—Clinical Terms）。
2. 护士应该推荐并坚持使用基于研究的、已经达成国际共识的评估量表和工具。
3． 美国护士协会意识到，护理术语应该持续更新，并保持与国际机构标准术语间的兼容性。
4. 医疗机构应该重视和培养护理信息专家，使其在健康信息科技的概念、设计、实现和优化方面提供有价值的想法，支持护理循证实践、教育和研究。
5. 为了达到想要的效果，护理信息专家应该得到正规的护理信息学培训、教育和资格认证。
理解大数据的原则及其面临的阻碍、机遇和挑战可以帮助我们获得可分享和可比较的护理大数据，可以帮助各专业领域的护理专家的护理实践、教育和科研。护理人必须树立大数据意识，以此为契机共同努力推动护理学科发展。

F. 每日思考|医疗大数据面临的挑战有哪些

【导读】医疗保健中大数据分析的妨碍已逾越了可能性。医疗保健中的大数据具有其本身的特征，包含异构性，不足性，及时性和持久性，匿名性和管理性。为了促进与健康相关的科学，这些功能给数据存储，挖掘和同享带来了许多挑战。那么思考一下医疗大数据面临的挑战有哪些呢?

因为缺少有效的数据管理程序，捕获数据是医疗保健组织的最大妨碍之一。为了更有效地运用数据，数据有必要干净，准确，格式正确，以便可以在各种医疗保健系统中运用。

现在，大多数患者记载都保存在集中式数据库中，以便快速，轻松地进行拜访，但真实的问题出在何时需要与外部医疗保健专业人员同享此信息。

关于大多数医疗保健提供者来说，数据安全性是常常被黑客入侵和违背安全性行为的头号问题，需要继续对其进行处理。

在处理重要的高度敏感数据乃至患者数据时，医疗保健行业有必要十分慎重。泄漏细节不只会使医疗保健公司支付昂扬的价值，并且未经事前授权而发表这些信息也是不道德的。

虽然数据剖析带来了很多优点，但医疗保健组织需要保证正确运用其数据。要注意的关键项是为相关工作人员提供拜访数据的资源，以使他们可以独立做出数据驱动的决议计划，并保证所获取的数据尽可能实时。大数据和数据剖析十分有效。它只需要具有在控制轮后面如何运用它的经历的人。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“每日思考|医疗大数据面临的挑战有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

G. 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。

H. 医疗大数据发展面临哪些挑战

首先，信息孤岛多方不协调，传统的数据共享解决方案需要各个医疗/科研机构将各自数据集中汇聚到统一的数据中心，但数据的主导权、管理权、运营权、使用权、共享权等，会带来较多的争议与不满，导致推动有较大阻碍。

其次，数据共享缺乏隐私保护。数据共享不可避免会产生医疗机构有数据泄露、数据共享后难以管控的风险，如何在充分保障数据安全的前提下，实现数据共享是一个必须尽快解决的难题。

再次，数据共享与流通难确权，数据在共享及流通过程中很容易被复制。如果不能对数据确权，明确数据的产生者、使用者、管理者及受益者，将无法很好实现数据的精准授权，严重阻碍数据的共享及流通。

最后，数据共享缺乏分配机制。传统的数据集中方式很难量化每个单位、团队、个人的实际数据贡献的大小，因此没有很好的共享激励机制。参与方无论共享的数据是多是少，数据质量是好是坏，获得的收益是一样的。如果没有合理的激励机制，每个参与方对自己的数据都会倾向于除了要求的数据，其他尽可能少共享或干脆不共享。

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I. 医疗健康大数据创业，还有哪些机遇与挑战

医疗健康是中国老百姓十分关心的问题，除了公立医院外，现在民营版医院的医疗制度也逐权渐走上正轨，得到了很多患者的认可。为此，许多执业医师可以有更多的创业机会，尤其是对于有多年医疗经验和医学研究领域的医生们，可以说是机遇与挑战并存。
既要面临公立医院的医疗硬件设施更完善，医疗制度更健全，医疗保险等优势的挑战，又要从自身的医疗技术，医疗服务来出发，进行更进一步的研究和打造，所以说现在的医疗健康行业仍有很大的挑战。

J. 医疗大数据的分析和挖掘发展现状如何未来会有什么样的应用前景

如今是大数据时代，前景自然好了，据前瞻产业研究院《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。
医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。
医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临严重不良局面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性，要能快速运算和快速展现，要与日常工作平台紧密结合。
国人已经把健康大数据上升为国家战略，而面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。
(1) 数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则将对医院的业务、患者满意度构成直接损害。
(2) 如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。
(3) 如何控制大数据的成本?存储架构是否合理，不仅影响医院IT系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。
未来，大数据必将影响医疗行业，未来医疗行业的大数据将会具体应用在：临床辅助决策，医疗质量监管，疾病预测模型，临床实验分析。其发展空间有：个人健康门户，慢病管理和健康管理，电子病历和临床质量监控，医学知识管理，临床路径和循证医学，远程医疗和移动医疗，医学研究数据仓库和共享平台，跨医疗机构协作平台。