大数据时代下的医疗革命

A. 大数据如何推动医疗行业的发展

区域医疗保健监控

可以将数据用于预测医学研究，从而有助于预防可能的疾病传播。例如，通过跟踪他们搜索的医疗问题来了解患者人群及其医疗保健需求以及跟踪他们在医疗站点上提供的信息，这些都是促进预防保健和研究的方法。

新型冠状病毒大数据搜索报告

该数据有可能更好地预测各种情况和当前公共卫生问题引起的区域性暴发疫情的情况。反过来，医疗服务提供者能够采取适当的预防措施，并分配必要的资源，以应对与健康有关的特定疾病的区域性升级。

打击性传播疾病

如果及时报告，则可以治疗性传播疾病(STD)和性传播感染(STI)。但是，诸如缺乏性教育等问题通常会导致症状不受控制。大数据可以利用本地经验，并帮助科技公司和医疗保健提供商填补信息空白并传播对性健康的认识。

改善医疗保健支持系统

医疗技术的主要进步之一是医疗保健机器人技术，预计到2021年其收入将增长到28亿美元。医疗保健机器人技术包括外科机器人培训，机器人护士，智能假肢和仿生学等专业，以及治疗，药丸，远程呈现和后勤方面的帮助。使用大数据驱动的机器人技术有可能极大地改善医疗保健支持的质量，这已经通过少数著名的机器人护士(如Robot Dinsow)看到，它可以监控患者并提醒他们用药;Paro机器人可以提醒护理人员。

机器人护士

如今，在医学研究和发展中使用大数据至关重要。人工智能和机器学习正在引领医学数据的收集，新药疗法的发现以及患者预后的改善。通过实时分析公共卫生问题，大数据可以促进多个领域的医学研究，改善患者护理并防止致命疾病的传播。

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B. 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。

C. 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。

D. 大数据能给医疗带来哪些改变_大数据在医疗方面的作用

如慧迟今是大数据时代，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，在这孙碧基些场景中，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，则谨医疗质量监管，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。

E. 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。

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简介：“创造性破坏”是奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特最著名的理论，当一个产业在革新之时，都需要大规模地淘汰旧的技术与生产体系，并建立起新的生产体系。电器之于火器、汽车之于马车、个人计算机之于照排系统，都是一次又一次的“创造性破坏”，旧的体系完全不复存在，新的体系随之取代。

“创造性破坏”已经深深地改变了我们的生活，在这个数字时代，我们身边的一切都被“数字化”了。只有一处，也许是由于其本身的根深蒂固，也许是由于它天然的排斥新鲜事物，医学，却从未被数字化浪潮所影响。

这本书所谈的，就是一个即将被“创造性破坏”的产业，一个即将被颠覆的产业。iPhone、云计算、3D打印、基因测序、无线传感器、超级计算机，这些改变了我们生活的事物，将再一次地融合在一起，对医学进行一次“创造性破坏”。在这超级融合之下，权力第一次交回到我们自己手中，而只有我们自己，才能真正将这场医学革命进行下去，颠覆医疗。

G. 大数据应用潜力，医疗大数据的实践又有哪些

现在的时代可以成为大数据时代。大数据时代的下的我们能更好地生活，与此同时，我们的生活方式也被大数据改变。数据基本上能跟任何行业进行互动，也可以说数据对每个领域来说都起到了推动性的作用，因为在数据驱动之下，各类领域就会根绝要求去改善自身的服务，提高产品的质量，这样就能更好地满足客户的需求。大数据在医疗领域的应用也是很明显。

虽然说大数据是一个数据的收集，对于个体还是不太具有针对性的。但是，大数据对我们的生活真的是起到了一个积极的作用。不过，即使医疗手段再先进，我们还是要保护好身体，不要生病。

H. 大数据医疗行业发展的5大趋势

一、影像识别智能化

医疗数据中有超过90%来自于医学影像，但是影像诊断过于依赖人的主观意识，容易发生误判。AI可以通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题。

二、智能诊疗通用化

智能诊疗是人工智能在医疗领域最重要、也最核心的应用场景。

智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标。计算机通过“学习”相关的专业知识，模拟医生的思维和诊断推理，从而给出可靠诊断和治疗方案。

三、药物研发提速

依托大数据，人工智能系统可以快速、准确的挖掘和筛选出适合的药物。通过计算机模拟，人工智能可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，找出与疾病匹配的最佳药物。这一技术将会大大缩短药物研发周期、降低新药成本并且提高新药的研发成功率。

四、医疗机器人广泛应用

机器人在医疗领域的应用范围很广泛，比如智能假肢、外骨骼和辅助设备等技术修复人类受损身体，医疗保健机器人辅助医护人员的工作等。目前，关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面。国内医疗机器人领域也经历了快速发展，进入了市场应用。

五、健康管理实时追踪

根据人工智能而建造的智能设备可以监测到人们的一些基本身体特征，如饮食、身体健康指数、睡眠等。对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。目前人工智能在健康管理方面的应用主要在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。

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I. 大数据行业对于医药行业有什么作用呢

一、大数据有助于精确医疗行业市场定位
医疗行业企业需要架构大数据战略，拓宽医疗行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解医疗行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议。
企业想进入或开拓某一区域医疗行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了医疗行业市场调研的大数据。
随着大数据时代的来临，借助数据挖掘和信息采集技术不仅能给研究人员提供足够的样本量和数据信息，还能够建立基于大数据数学模型对未来市场进行预测。当然，依靠传统的人工数据收集和统计显然难以满足大数据环境下的数据需求，这就需要依靠相关大数据技术开发公司(如北京恒泰博远科技)来进行大数据采集、分析、监控、分发系统的开发。

二、大数据成为医疗行业市场营销的利器
互联网上的信息总量正以极快的速度不断暴涨，我们每天在不同平台上分享各种文本、照片、视频、音频、数据等信息高达的几百亿甚至几千亿条，这些信息涵盖着商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态等等海量信息。这些数据通过聚类可以形成医疗行业大数据，其背后隐藏的是医疗行业的市场需求。
以医疗行业在对顾客的消费行为和趣向分析方面为例，消费者购买产品的花费、选择的产品渠道、偏好产品的类型、产品使用周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。如果企业收集到了这些数据，建立消费者大数据库，便可通过统计和分析来掌握消费者的消费行为、兴趣偏好和产品的市场口碑现状，再根据这些总结出来的行为、兴趣爱好和产品口碑现状制定有针对性的营销方案和营销战略。

三、大数据支撑医疗行业收益管理
大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多是采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个医疗行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。

四、大数据创新医疗行业需求开发
在微博、微信、论坛、评论版等平台随处可见网友使用某款产品优点点评、缺点的吐槽、功能需求点评、质量好坏与否点评、外形美观度点评、款式样式点评等信息，这些都构成了产品需求大数据。作为医疗行业企业，如果能对网上医疗行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，制订合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。