医疗健康大数据建模

『壹』 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。

『贰』 国内哪些厂家做医保大数据平台

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用：

（1）服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教（保健方案订阅、推送）；同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

5、疾病模式的分析

通过分析疾病的模式和趋势，可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策，帮助其优化研发重点，优化配备资源。新的商业模式

大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可 以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医 学发展的速度。

公众健康

大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测 和响应程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时 的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。

『叁』 最近很火的医疗大数据分析到底是个什么鬼

这个是根据国家的政策来执行的

『肆』 大数据,给健康产业带来哪些变革

大数据,给健康产业带来哪些变革_数据分析师考试

你发的每一条微信，打的每一通电话，也许就能预警你是否有感染流行病的风险……这不是科幻，这是全世界已经起步开展的大数据精准医疗。

日前，浙大一院正式成立“精准医疗中心”，中国工程院院士、浙大一院传染病诊治国家重点实验室主任、感染性疾病诊治协同创新中心主任李兰娟教授作了“医疗健康大数据与精准医学”的专题报告。

“精准医疗大数据的普及化，正带来中国乃至全球健康产业的变革。”在接受钱报记者专访时，李兰娟表示，不远的将来，大数据支持下的精准医疗将为每一个病人定制治疗方案，它也将改变国家的医疗投入的格局。

精准医疗

提供个性化治疗

大数据技术，能够分析大量繁杂的数据集，发现疾病和治疗手段之间的有效联系，它将改变传统的治疗方案。

美国提出精准医疗的计划，利用大数据的分析，找出个性化的缺陷，真正对症下药，因人而异。这个办法帮助乔布斯延长了几年的生命。

我们国家的精准医疗研究，也在积极跟进。2014年7月，李兰娟和团队在《自然》杂志发表了科研成果论著，揭示肠道菌群与肝硬化的秘密，给全球医学科技研究提供了新思路。

一直以来，很多肝硬化患者，都接受过抗生素的治疗，但是李兰娟和她的团队发现，这样做并不能带来很好的效果，因为抗生素不仅杀死了肠道内的有害细菌，有益细菌同样也被杀死了。

肠道微生物是提供人体营养、调控肠道上皮发育和先天性免疫的不可缺少的“器官”，她把注意力聚焦在“肠道菌群”上，经过近3年时间的研究，他们收集了181个中国人肠道菌群的样本，其中98个是肝硬化患者的粪便样本，83个来自健康志愿者。

团队采用了新一代测序技术、以及大数据分析技术，产出了近860GB的序列数据，通过研究发现了28种与肝硬化病人密切相关的“坏细菌”；数据比对还显示，有38种与健康人密切相关的“好细菌”，在肝硬化病人肠道菌群中的量却非常少。

这就意味着，今后针对肝硬化病人的治疗，可以做到更加精准，“我们会给肝硬化病人补充更多的‘好细菌’，杀死过高的‘坏细菌’。”李兰娟说，在药物基因组学的基础上，这个工作还能够做得非常精准，“针对不同病人，运用合适的药物，合适的剂量。”

“精打细算”的

外科手术

大数据技术已经开始在外科手术中，帮助病人得到更加高效的手术疗效。

中国工程院院士、浙大一院院长郑树森教授，是我国著名的器官移植专家。到目前为止，他带领团队已经成功进行了200余例活体肝移植手术。

肝脏是人的造血器官，“统帅”了成千上万根血管，对肝脏动手术，是有高难度的。

在先进的数字技术支持下，郑树森团队能够在活体肝移植在术前和术中，利用虚拟现实软件，查看病人肝脏中的各种构造。大数据分析还能够精准计算出需要移植的肝脏部分，一方面确保提供给受捐者充足的供血，能够存活；同时评估受捐者剩下的肝脏，能否在半年内长出新的肝脏，保证恢复正常的肝功能。

在世界各地，具有大数据处理功能的手术器械已经成为外科医生强有力的助手。比如，在摘除肿瘤组织的外科手术中，外科医生遇到的最大挑战是：一次手术是否能够把癌变组织切干净。像乳腺癌肿瘤的手术中，有将近三分之一都无法做到完全抹除肿瘤的痕迹。

前不久，伦敦大学帝国学院Zoltan Takats 探索了一场“精准手术”，手术使用的先进武器iknife，在传统手术刀前安装传感器和质谱分析仪，刀起落下iknife能在第一时间告知病灶的边界和性质。

大数据

指导医疗政策

大数据能够更加科学地论证药物使用的效果，为医疗政策指导方向。

2012年，李兰娟曾经带领团队做了一个跟乙肝传染率相关的课题，采集了浙江1000人次的体检数据样本。通过分析发现：当年20岁（1992年出生）以上的样本，乙肝感染率在8%-10%；而20岁以下的样本中，乙肝感染率小于1.5%。

为什么只相差一岁，乙肝感染率就有那么大的差距？

1992年这一年，是个关键词。1992年，卫生部将乙肝疫苗纳入计划免疫管理。通过大数据技术分析，李兰娟团队验证了药物的有效性，这样的分析结果，将给国家制定公共卫生政策，带来科学的指导。

“如果我国继续保持对新生儿进行乙肝疫苗的全面接种，同时成年人也尽快接种乙肝疫苗，那么在十年后，中国将摆脱肝炎大国的帽子。”李兰娟说。

开发大数据

预测疾病

有了大数据的分析，“看医生”模式正在转变为“被医生看着”——你的可穿戴设备能够做到24小时给你“做体检”，这种全数据模式成本低，效率却很高，几乎所有人都可以用。

“精准医疗的长期目标，是每个人的健康管理。” 接下去，李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列，他们愿意共享他们的基因数据、生物样本、生活信息以及所有的电子健康信息。

这是一个融合参与者、有责任的数据共享以及隐私保护的新型研究模型。基于这份健康大数据，浙大一院团队将能够做一系列新研究，比如药物基因组学研究，医生可以更准确地为每个病人开出合适的药物和合适的剂量；比如为病人设定新的治疗和预防目标。

世界医疗产业最发达的美国，在医疗创业领域冒出了许多基于大数据，做疾病预防方面的高科技产品——

美国人Anmol Madan和团队创立了一个公司，专注研究通过手机的数据分析，预测机主的疾病。

他们对实验参与者手机超过32万小时的数据进行收集分析后，最终能够对人们的手机建模，来预测感冒、精神疾病等等。比如，当人抑郁时，通常就能够在与人交流中被看出变化，日常数据分析就能够捕捉这些变化。在测试中，这个应用能够正确判断60%~90%人们日常的生理症状和普通呼吸情况，同时把这些变化发通知给机主本人，未来还能发送给朋友或家人。

深度开发大数据，预测疾病，还可能大幅降低医疗保健的费用。麦肯锡全球研究院报告，如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用，就能把成本降低8%左右，从而每年创造出3000亿美元的价值。

“在中国，大数据也将影响医改的具体政策，比如医保的投入。

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『伍』 健康医疗大数据的安全与应用

健康医疗大数据的安全与应用
医疗健康大数据是覆盖自然人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。
简单讲就是涉及到健康的、医疗的跟个人相关的数据的合集，不仅在医院，在互联网，在企业、医院都存在。
同时会议上也提到要利用健康医疗大数据，创新业态，创新应用，促进医疗行业发展。
利用健康医疗大数据，不仅对改进健康医疗服务模式，而且对经济社会发展都有着重要的促进作用，是国家重要的基础性战略资源。
健康医疗数据从哪来？
我们可以大致分为五方面。
第一来自诊疗数据：
患者在医疗机构、体检机构等就医过程中产生并由信息系统记录的数据；
包括电子病历、检验检查、基因测序、用药、医学影像等；
第二来自研究数据：药品或器械研究机构，由研究机构录入或采集的个人健康数据，比如临床试验、生物样本库等；
第三是个人数据：个人在医疗机构外自行记录的健康数据，比如可穿戴设备采集的心率、脉搏、睡眠等数据；互联网行为记录的检索、问诊、查询、病患交流数据等；
第四是结算数据： 由商业保险公司、医保机构、物价管理机关存储的报销和流通数据；最后是公共医学：由临床指南、医疗健康期刊、医学文献，循证医学数据资源库等组成。这就是医疗大数据的来源。
健康医疗数据核心在医疗机构
因为医院的数据是真实的疾病数据，其他的社会药品采买数据等等跟真正核心医疗健康的核心还有些距离。
而在医院包括护理记录、电子病历、用药信息、疾病诊断等等，这些数据综合一个特点就是敏感度非常高。
第二就是真实，为什么真实？看病有医嘱、处方、病案等，这些医疗文书是可以作为法律证据的。
同时质量比较高，在医疗信息化20年时间的不断积累和持续改进，数据的完整度和质量也在不断地提高。
行业要求
医疗健康大数据据作为新生事物，在行业标准和行业规范上尚有欠缺。直至近一年，国家卫计委陆续出台的全国医院信息化"功能指引"和"建设标准和规范"，其中提到大数据平台，就是希望医院须要建设大数据平台，执行国家十三五规划中大数据战略落地的内容和时间计划，要求三甲医院最终要建设面向大数据和人工智能技术的服务架构，高效高质组织数据资源，形成数据生产力。
行业现状
健康大医疗数据共享及应用不易。
针对于医院来说：客观存在"不敢、不愿、不会"三种形态。
不敢，因为数据共享、数据安全这些问题没有解决，所以不敢去做。
没有规定，或者不太明确，不敢做。不愿，因为医院权益、政府权益、社会权益，不清楚。还有医院内部科室的数据担心被拿走，不愿意。
不会，因为大数据必须要有大数据的技术支撑，没有技术支撑就没法儿对数据进行挖掘和利用，同样在数据共享开放过程中，技术、标准、机制、体制突破仍存在较大的障碍，造成各部门在推动过程当中不会做，这些现状造成了「不会」现象。
这些都是现状，但核心是数据安全和无法做到安全可控，让医院放心。
安全和隐私保护
数据安全挑战
数据安全没有解决，能不能用？怎么建立安全体系？
首先医院安全受到不断的挑战。
我在昨天看到一个新闻，我不知道大家看到没看到，就是新加坡的某医院集团，其医院数据被黑，包括他们总理在内的就诊数据都在里面，非常敏感。
黑客拿走了。
为什么大家盯到了医院？说明黑客对医疗数据还是感兴趣的。
比如勒索数据，过去病毒很少到医院，但去年勒索病毒刚爆发时就是针对医院，英国到中国都有中招，但是中国医院被曝光的很少。所以说安全形势比较严峻。
医院安全管理
第一是物理安全
医院的网络物理网是分内部网：挂号、结算、收费。一个是外网办公网，再往外才是英特网。
整个物理是隔离的，而且网络也是隔离的。
第二数据安全，主要是指医疗内部数据，数据保护采用了加密、数据库审计、防篡改等技术。
第三是网络安全，从网络角度讲，国家卫计委提出2015年全部三甲医院要建立信息安全三级等级保护，逐步实现了基本的安全。
第四隐私安全，这是新的命题，因为我们数据在内部用的话是不去隐私的明文。
那些是隐私数据？
国内还没明确法律规定细则。
我们可借鉴美国HIPPA法案，其明确规定了个人姓名、社保号、车牌号等18项隐私数据，或者说只要能指向患者个体的都算隐私。
那么数据如何去隐私？
现在通用的还是基本加密技术。
医院内部不需要加密，所谓外部就是科研研究、药物研究时需要大量统计分析时需要加密，我们现在用的是MD5加密等机密技术，有可逆的和不可逆的。
健康大数据应用
在安全前提下要放开应用。
借用国家卫计委规划信息司领导所言"一分部署、九分落地"。健康医疗大数据也需要一分建设，九分要应用。从产业应用现状看，公司多，投资多，期望大，产出还未确定。
从应用方向上，我们可以分为：临床决策支持(AI),医保控费和险种开发，医院管理，医疗器械和新药研发，慢病和健康管理等多个方向。

『陆』 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。

『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。