大数据医疗图书

A. 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。

B. 大数据治理的图书目录

第一部分 开篇 第1章 大数据治理概述 第2章 大数据治理的框架 2.1 大数据类型 2.2 信息治理准则 2.3 大数据治理的产业和功能场景 第3章 成熟度评估 3.1 IBM信息治理委员会的成熟度模型 3.2 评估成熟度的示例问题 第4章 业务案例 4.1 通过大数据治理，提高运营实时性和旅客安全度 4.2 量化大数据治理对客户隐私的财务影响 4.3 通过治理大数据生命周期，降低IT成本 4.4 评估数据质量和主数据对大数据计划的影响 4.5 计算大数据质量的价值 第5章 路线图 5.1 路线图案例研究 第二部分 大数据治理准则 第6章 大数据治理的组织 6.1 绘制关键流程图并建立职责分配模型，以识别大数据治理中的利益攸关者 6.2 确定新角色和既有角色的适当组合 6.3 酌情任命大数据主管 6.4 在传统信息治理角色的基础上，酌情增加大数据责任 6.5 建立承担包括大数据在内的责任混合式信息治理组织 第7章 元数据 7.1 创建一个体现关键大数据术语的业务定义的词库 7.2 理解对ApacheHadoop中元数据的持续支持 7.3 对业务词库中的敏感大数据进行标记 7.4 从相关的大数据存储中输入技术元数据 7.5 将相关的数据源与业务词库中的术语进行链接 7.6 使用运营元数据监测大数据的流动 7.7 保留技术元数据，以支持数据血统和影响分析 7.8 从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索 7.9 扩展既有的元数据角色，将大数据纳入其中 第8章 大数据隐私 8.1 识别敏感的大数据 8.2 对元数据库中的敏感大数据进行标记 8.3 应对国家、州（省）层面的隐私立法和隐私限制 8.4 管理个人数据跨国界流动的情况 8.5 监控特权用户对敏感大数据的访问 第9章 大数据质量 9.1 与商业上的利益攸关者协作，建立并测度大数据质量的置信区间 9.2 利用准结构化和非结构化数据，提高人口稀疏的结构化数据的质量 9.3 使用流数据分析技术解决内存中的数据质量问题，无须将中间结果输入硬盘 9.4 任命对信息治理委员会负责的数据主管，由其负责提高测度的质量 第10章 业务流程整合 10.1 识别将会受到大数据治理影响的关键流程 10.2 建立关键活动的流程图 10.3 针对业务流程中的关键步骤，制定大数据治理政策 第11章 主数据整合 11.1 提高主数据的质量，以支持大数据分析 11.2 利用大数据提高主数据的质量 11.3 提高关键参考数据的质量和一致性，以支持大数据治理计划 11.4 审视社交媒体平台政策，以确定与主数据管理整合的程度 11.5 从非结构化文本中挖掘有用信息，以丰富主数据 第12章 管理大数据的生命周期 12.1 基于规制和业务要求，扩展保留时间表，将大数据包含其中 12.2 提供法律保留区，并支持电子证据展示（eDiscovery） 12.3 压缩大数据并将其存档，降低IT成本，提高应用绩效 12.4 管理实时流数据的生命周期 12.5 保留社交媒体记录，以符合规制要求，并支持电子证据展示 12.6 基于规制和业务要求，正当合理地处置不再需要的大数据 第三部分 大数据的类型 第13章 Web和社交媒体数据 13.1 在制定有关客户社交媒体数据的可接受使用的政策时，考虑不断变化的规制和习俗 13.2 制定有关雇员和求职者社交媒体数据的可接受使用的政策 13.3 利用置信区间评估社交媒体数据的质量 13.4 制定有关Cookies与其他Web跟踪装置的可接受使用的政策 13.5 在不侵犯隐私并遵从规制要求的基础上，定义连接在线和离线数据的政策 13.6 确保网络统计数据的一致性 第14章 机器对机器的数据 14.1 评估目前可用的地理位置数据 14.2 制定关于客户地理位置数据的可接受使用的政策 14.3 制定关于雇员地理位置数据的可接受使用的政策 14.4 保证RFID数据的隐私安全 14.5 制定与其他类型M2M数据的隐私相关的政策 14.6 处理元数据和M2M数据的质量问题 14.7 制定与M2M数据的保留期有关的政策 14.8 提高主数据的质量，以支持M2M计划 14.9 确保SCADA设施免遭网络攻击 第15章 大体量交易数据 第16章 生物计量学数据 16.1 评估与生物计量学数据的可接受使用相关的隐私含义 16.2 与法律顾问通力合作，确定演进中的规制对使用客户和雇员生物计量学数据的影响 第17章 人工生成的数据 17.1 制定屏蔽敏感的人工生成数据的政策 17.2 使用非结构化的人工生成数据，提高结构化数据的质量 17.3 管理人工生成数据的生命周期，降低成本并遵循规制要求 17.4 从非结构化的人工生成数据中获得洞察力，以丰富MDM 第四部分 行业视角 第18章 医疗保健机构 18.1 利用非结构化数据，提高人口稀疏的结构化数据的质量 18.2 提取从结构化数据中无法获得的更多临床因素 18.3 设定关键业务术语的一致性定义 18.4 确保跨科室的患者主数据的一致性 18.5 与美国HIPAA的规定一致，符合受保护的健康信息的隐私要求 18.6 创造性管理参考数据，以获得更多临床洞察 第19章 公用事业部门 19.1 复制仪表读数 19.2 主关键字的参照完整性 19.3 异常的仪表读数 19.4 客户地址的数据质量 19.5 信息生命周期管理 19.6 数据库监测 19.7 技术架构 第20章 通信服务提供商 20.1 大数据类型 20.2 将大数据与主数据进行整合 20.3 大数据隐私 20.4 大数据质量 20.5 大数据生命周期管理 第五部分 大数据技术 第21章 大数据的参考架构 21.1 大数据源 21.2 开源基础组件 21.3 Hadoop发行版 21.4 流数据分析 21.5 数据库 21.6 大数据整合 21.7 文本分析 21.8 大数据发现 21.9 大数据质量 21.10 大数据的元数据 21.11 信息政策管理 21.12 主数据管理 21.13 数据仓库与数据集市 21.14 大数据分析与报告 21.15 大数据安全与隐私 21.16 大数据生命周期管理 21.17 云 第22章 大数据平台 22.1 IBM 22.2 甲骨文 22.3 SAP 22.4 微软 22.5 HP 22.6 Informatica 22.7 SAS 22.8 Teradata 22.9 EMC 22.10 Amazon 22.11 谷歌 22.12 Pentaho 22.13 Talend 附录 缩略语列表 译者后记

C. 《颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命》pdf下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

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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。

D. 大数据技术应用在医疗行业的哪些方面

【导读】大数据技术可以说目前已经应用到了各行各业中，对于各行各业都是有很大的帮助和促进作用的，在医疗行业，能够促进医学研究，帮助改善我们的生活质量，有效促进相关疾病的治疗等等，那么大数据技术应用在医疗行业的哪些方面呢?下面我们就来一起了解一下。

1、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。

2、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。

3、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。

4、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。

5、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。

关于大数据技术在医疗行业应用，就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于大数据工程师相关内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

E. 医疗行业大数据数据治理概况

1、医疗行业大数据数据治理痛点

医疗行业的大数据，存在数据收集、存储、整合、管理不规范的情况，导致数据利用率不高；加之跨部门、跨机构之间数据共享机制的缺失，“信息孤岛”现象普遍，直接影响到大数据的有效利用。

2、医疗行业对数据治理的要求

（1）数据采集环节：存在海量多源异构数据，数据采集工具需覆盖全业务、多终端、多形态的数据。

（2）数据处理环节：需要标准化的数据处理工具，将汇集整合的数据，与国际标准、国家标准、行业标准进行比对，转换为统一格式的标准化数据。

（3）数据质控环节：可通过数据逻辑校验，对数据的完整性、准确性、一致性、关联性、规范性、可用性等方面的质量进行评价管理，并及时对汇总数据进行修正，从而提高数据质量。

（4）数据安全环节：需要满足数据采集、传输、存储、处理、交换及销毁等各环节的数据安全防护需求，实现数据的分类分级管控、权限管控、敏感数据监控、数据操作异常行为监控、数据加密等服务。

（5）数据应用环节：需要面对辅助诊断、精准医疗、临床科研等数据应用场景，提供便捷的数据查询、分析和展示服务，并基于一定的安全保障措施，实现数据流全流程留痕、可查询、可追溯。

3、医疗行业数据治理工具全景

中国电子技术标准化研究院新出的《数据治理工具图谱研究报告（2021版）》中，将数据治理工具分为三层，数据战略层、数据管理层和数据操作层，如下为全景图谱。

F. 医疗大数据有什么作用

医疗大数据，就是通过医疗的大数据进行数据分析，可以进行医疗方面的比较和研究。
通全面析病特征数据疗效数据比较种干预措施效性找针特定病佳治疗途径。

G. 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。

H. 大数据专业系列教材，大数据专业应该看什么书

目前，全国高校总数477所“数据科学与大数据技术”专业，累计30所“大数据管理与应用”专业，成功高校总数超过409所。
但由于大数据专业是以软硬件融合、数据科学和大数据技术为特色的新型复合型专业，许多高校在专业建设和人才培养方面面临挑战，教材选用成为许多高校的头疼问题。
在深入调研以上情况后，清华大学博士、中国大数据应用联盟人工智能专家委员会主任、云创大数据总裁刘鹏教授在业内很早就开始着手策划，联合国内多所高校从事一线教育科研任务的专业教师相继担任主编，《高级大数据人才培养丛书》
在大数据教学中，本科院校实践教学注重系统性，偏重新技术的应用，且对工程实践能力要求较高。
为此，刘鹏教授带领团队花了一年的时间编写了《高级大数据人才培养丛书》( 《云计算》、《大数据》、《深度学习》、《大数据库》、《数据挖掘》、0755-0755 )
其中，《Python程序设计》多年来一直处于我国计算机图书被引量的前列，据网络对微信公众号( cnkipj ) 《大数据可视化》的评价，2010年至2014年《大数据实验手册》
《大数据应用人才培养系列教材》( 《虚拟化与容器》、《云计算》、《【工学】高被引图书前三甲，你读过吗？》、《云计算》、《大数据导论》、0755-79055- )
内容从简单到复杂，既遵循理论到实践的学习过程，也遵循系统而广的原则。
清华大学出版社王编辑说：“刘鹏教授的这个教材选题很独特，考虑到未来高职高专大数据人才的就业需求，他选择了一个非常有特色的选题。
”
从业内高校的大数据教材来看，理论知识过于复杂高深，与教学实际不契合，或者实践部分过于简略，学生学完往往也会感到一头雾水。
《高级大数据人才培养丛书》和《大数据应用人才培养系列教材》大相径庭，符合教师教育实际和学生实践实验，一经推出，就受到高校的广泛关注和采用。
师生们普遍对它给予了很高弯梁的评价。 ——不仅与教学实际相符，理论部分和实践部分比例分配合理，大量实验提高了学生动手能力，大数据学习不再是“纸上谈兵”。
大数据教育特别注重实践，除了两套教材外，针对目前大数据教育实践教学中师资力量不足、实验环境薄弱、实验数据缺乏等问题，刘鹏教授带领云创大数据技术团队，与备受高中老师好评的教师教育和教材进行了配套
师资培训
三年来，云创大数据(工信部教育与考试中心授权的“工业和信息化人才培养工程训练基地”)连续举办了几十期大数据/人工智能实战培训班，培训班全部采用实习方式，大大提高了参训老师的实战能力，各期训练有求必应
全国2000多所亏枣高校的5000多名老师能够参加并接受培训，老师们普遍反馈，对未来的教育和人才培养方面有很大启发，云创举办的大数据实战培训班也在教育领域引起了强烈反响。
此外，云创大数据优秀讲师和技术人员还将定期或不定期赴合作高校开展包括教育、实验人员教育指导在内的培训服务。
2016年12月-2017年1月，多次举办高中(高职)大数据教师免费培训班
2017年1月，百所高中老师齐聚二期高中(高职)大数据教师免埋空运费培训班
2017年4月，全国千所高校大数据教师免费讲习班在南京举行
2018年5月，2018信息技术新工科产学研联盟大数据技术师资培训班举办
2018年9-10月，第二届全国高校大数据人工智能教师实战免费培训班举办三期
2019年1月，2019年全国高校大数据人工智能师资培训实战免费培训班连续举办两期
2019年3月，2019大数据人工智能师资培训班在南京举办
2019年6月，2019云计算免费培训班在南京举办
2019年7月，2019年全国高校大数据人工智能师资培训实战免费培训班(第三期)举办
云创大数据持续的大数据实战训练，一方面为高中老师提供了与专家讨论、同事交流、向实战经验丰富的讲师学习的机会，另一方面也一步步突破了Hadoop、Spark、Python语言、Scala等多个大数据实验
大数据实验室
大数据实验室建设方案基于云提供的大数据实验一体化计算机和大数据实验平台建设，采用Docker容器技术，为用户提供大数据实验服务，实现大量用户同时在线实验避免相互干扰，同时提供实验手册、课程资源、教学视频、考试系统等，方便高校师生在平台上开展大数据教学和实验。
今年5月，大数据实验平台再次迎来更新，改版用户界面，优化系统资源使用，增加实验内容，丰富实验形式，扩充题库，完善教材与实验内容的映射，增录实验操作视频集成了商业智能实践教学子系统，基础镜像速度也得到了极大优化，一键营造环境只需十几秒钟。
目前，大数据实验平台已更新为400个大数据实验。
操作简便，实战效果显著，大数据实验平台依托贵州大学、西北工业大学、山东理工大学、郑州大学、河南农业大学、成都理工大学、西南大学、重庆师范大学、重庆工商大学、陕西师范大学、宁夏大学、南京财经大学、金陵科技学院、天津农学院、郑州升达经贸管理学院
值得一提的是，郑州升达经贸管理学院作为民办三大高校，自天骄数据实验平台落地以来，在课堂教学、实验拓展、课程体系建设等诸多方面屡创新成果。
目前，大数据实验室是该校利用率最高的实验室，一直排到周日。
这所学校信息工程学院的计算机科学和软件工程两个专业分别有250名学生和学院其他专业的800多名学生在这个平台上接受了严格的训练。
使用该平台毕业的学生工资水平远远超过普通专业大学毕业生，直接带动了学生就业率和学校影响力的同步提高。
无论是教材体系、师资培训，还是大数据实验室建设，云创大数据都在教育领域稳步发展，拥有雄厚的技术优势和优质资源。
热忱欢迎广大高校、教育机构及各企事业单位与云创业开展多方面交流合作，共同探讨大数据建设相关领域，培养越来越多大数据优秀人才，为行业发展作出贡献。
要获取《高级大数据人才培养丛书》、《大数据应用人才培养系列教材》配套PPT、人工智能人才培养方案大数据、人工智能实验室建设方案大数据、云创大数据合作工作手册等资源，可通过以下方式之一获取
2 .关注“云创大数据( cStor_cn )”，在微信后台回复“PPT”，获取网盘全套资源下载链接

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I. 学大数据专业，想在医疗方面发展，有哪些东西要学习

首先我们要分清的是，我们学习的专业是构建我们的知识框架和理论体系，和以后要从事具体哪个行业其实联系不大，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。我们只有把专业知识学过关了，才能在工作中学以致用。下面我们可以来了解一下大数据在医疗领域的具体应用。

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。