疾病大数据

『壹』 如何看待利用大数据做疾病诊断这件事

如何看待利用大数据做疾病诊断这件事_数据分析师考试

起因是朋友的实习生跟朋友打了一个多小时的电话BLABLA各种向往移动医疗,号称大数据能改变医疗现状引领人类走向新时代(误

而我俩约了吃饭结果我呆呆一个人吃了半天心生怨念

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我就想举个例子就是Dr,Saint SYR。

他是一名来自美国的全科医生，一直在北京普及PM2.5和空气污染等的相关知识(室内点蜡烛和吸烟会弄出特别多的PM2.5哦!)，结果在去年11月因为单纯性呼吸困难给自己诊断了哮喘，使用支气管扩张剂之后明显好转，大家可以想象一下一个天天宣传怎么戴口罩开空气净化器的大夫得了这个病是如何得打脸。。

而他也经历了相当多的斗争，思考是不是要回美国。事情再今年2月又了变化，他的病情进展了，发现其实是细菌性的肺炎!抗生素治疗之后啥啥都好了!

讲这个故事，因为：

1，这是个很很有意思的八卦

2，很多人觉得之前的诊断是误诊，包括采访他的媒体都是这么报道的，但是我真觉得不是误诊

3，疾病在不同阶段展现出来的症状体征真的不一定典型，怎么能让数据诊断不变成数据误导医生诊断呢?

那些什么多中心回顾性的循证医学的实验，也是处理各种数据，对方这么多年都做不出来的数据，缘何这么多人如此信心满满?

首先表明观点：我认为，自动化诊断是未来趋势，但现在不成熟，有很大的发展空间。

最先要指出的是，大数据诊断，并非单纯的收集数据得出统计结论，而是有一定的人工智能算法在其中起推断作用。其中简单有效，而且最符合人的判断逻辑的算法叫做贝叶斯网络，在足够多的数据(这点很难就是了)的前提下，完全可以比任何一个个人人做出的判断更加准确。在数据不足的情况下，也有可以和不少个人媲美的推断能力，至少在少见病的诊断上，其准确率是远远高于人的。国外有这样的诊断辅助产品，就是针对少见病诊断市场。国内目前完全空白。

我们先来看看现在的临床诊疗。

1、现代医学是循证医学(EBM)。也就是临床实践都是以基础科学研究和大规模的临床实验结果作为支持的。这些结论，都是大量的数据采集和分析的结果。

2、现代医学的临床实践仍然处于经验为主的阶段，EBM的结论，并不能直接完全覆盖实际病人身上发生的具体情况。基于EBM的基础部分的结论，结合实践经验，仍然是现阶段临床实践最重要的方式。

3、大量未得到良好教育和缺乏检查受手段的医务工作，仍然是目前医疗的主要力量，尽管国内有最好教育的医生和最好检查手段的三甲医院，依然人满为患。

4、全科医生的作用被严重低估，而大量专科医生扮演起了全科医生的角色，化了很大的精力在处理一些“小病”上。

总结一下就是：EBM指导的部分有局限，EBM+经验医疗是主流，条件差，水平低，专业不对口的医生是主流。

大数据可以解决什么问题呢：

1、扩大EBM的适用范围。如果可以精确地采集数据，EBM在医疗中的比重将更快地上升，总体医疗质量提高。

2、个人经验无关紧要，大数据将使得个人经验跟多地转变成全人类经验，误诊、漏诊将大大减少，从而提高整体医疗质量。

3、医院分工、医生分工将更加明确：大医院解决负责病情，中医院解决一般病情，小医院解决慢性病于预防接种保健。因为医生的诊断已经不依赖个人经验，从而对普通疾病和罕见疾病的准确率可以有保证;只有病情复杂，治疗手段复杂，需要建立MDT(多学科团队)的病人，才需要大医院和专家的处理。

4、所有医生的工作负担均会一定程度上的减轻，从而带给病人的医疗服务质量会有提升。

而现阶段大数据做不到的事情：

1、精确地、自动化地数据采集。毫无疑问，同一个样品去不同医院的实验室同时做化验，结果都会不同，这已经是自动化程度非常高的了(这个问题其实可以通过实验室间校准解决)。跟别提那些可穿戴设备了，可以达到临床参考级别的设备实在是太少。而医疗数据的维度也特别高，如何让大数据去自动处理病人的CT资料?而病史，体检等描述性资料，更离不开临床工作者的采集。总之，数据采集方面，完全没办法离开一线临床工作者。

2、To cure sometimes,to relieve often,to comfort alway. ——E. L. Trudeau。真正能治愈的疾病实在是少得可怜(其实大多也不是治好的，只是身体自己好的)，更多的时候，医生做的只是在减轻痛苦，抚慰心灵。这部分工作，大数据能帮上的忙就十分有限度，大数据最多只是减轻医生其他方面的工作，从而换取更多的精力到人文关怀上。

真正可以靠大数据看病了，那得是人工智能发展到可以超越大部分人类的时候了。但并不意味着大数据在现阶段完全没有价值。这部分的价值其实是非常巨大的，只是要找到有能力去做的人，同时又能找到买单的人很困难。就像Google研究无人驾驶汽车一样，未来一定会大部分时候完全无人驾驶，而现在的无人驾驶技术依然有巨大的技术价值(比如说可以避免很多高速公路上的车祸)。

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『贰』 大数据医疗发展的意义是怎样的

个人意见，欢迎交流。

大数据医疗是医疗行业的一次变革。

首先：大数据的医疗可以有效的提升医疗的有效性，从诊断发现，治疗，病理研究等方面都将获得提升。当前基于大数据人工智能肆激则的诊断准确率在一些疾病的诊断上已经超过医生。

其次：如果得到有效的应用，对于欠发达地区将缓解医疗资源的短缺，从而降低医疗支出。对于发达地区可以实现个人的精准个性化医疗。改变行业的服务现状。比如基因治疗。

第三：知道如今，人类对于自身裂棚的了解还是处于铅铅探索阶段。大数据将推送对人体自身的了解，有效的分析了解病历原因，从根源对一些疾病进行预防和治疗。

『叁』 中国健康比例多少

一、中国人健康大数据概况

中国高血压人口有1.6----1.7亿人

高血脂的有将1亿多人

糖尿病患者达到9240万人

超重或者肥胖症7000万-----2亿人

血脂异常的1.6亿人

脂肪肝患者约1.2亿人

平均每30秒就有一个人罹患癌症

平均每30秒就有一个人罹患糖尿病

平均每30秒，至少有一个人死于心脑血管疾病

《千手观音》23位主要演员中19位都是因药物不良反应导致聋哑

英国研究证实：有85%的药品是无效的，对病人最好的措施就是尽量减少医疗干预。

美国研究证实：高度发达的现代医学体系与人的健康没有太大关系。

美国研究证实：有30%---40%的手术根本不需要做！

美国研究证实：与美国人健康寿命相关的因素中，只有10%跟医疗相关！导致美国人健康寿命延长30年中，有25年与医学没有关系。

四、健康大数据·中国每天有720个缺陷儿出生

2006年9月12日是我国首个“预防出生缺陷日”，同年监测显示，每隔30秒就有一个缺陷儿出生，相当于每小时30个，每天720个！

五、中国青少年健康大数据

80%学生早餐营养质量较差

青春期贫血的发病率达38%

全国肥胖儿中脂肪肝发生率40—50%

小学生近视率32.5%

初中生59.4%

高中生77.3%

大学生80%

中国7个城市中小学生早餐行为调查

调查显示：我国超过80%学生早餐营养质量较差，均没有达到国家标准！

中国青少年青春期贫血的发病率达38%。

中国预防医学科学院调查：

目前中国2.7亿在校生蛋白摄入量，仅为标准的65%。

铁、钙、锌严重不足，维生素A的摄入量仅为标准的15%。

青春期贫血的发病率达38%。

2013—2014年度，北京中小学肥胖检出率为19.5%，其中10%出现脂肪肝，而全国肥胖儿中脂肪肝发生率40—50%。

2型糖尿病发病率20年间增长了11—33倍。

教育部《2013年全国学生体质健康监测报告》

小学生近视率32.5%

初中生59.4%

高中生77.3%

大学生80%

沿海城市高中毕业生视力低下率85%

高度近视率呈急剧上升趋势

六、中国老年人健康大数据

2020年，我国进入老龄化严重阶段！

骨质疏松症已跃居常见病、多发病的第七位。

60岁以上的人群患病率为56%，女性发病率为60—70%。其中骨折率发生率接近三分之一，每年医疗费用按最保守的估计需要人民币150亿。

全世界痴呆病人已达2400多万，平均每7秒增加一个，中国老年痴呆患者约占全世界病例总数的1/4，平均每年增加30万的新发病例。

发达国家进入老龄化时，人均GDP在5000—8000美元。2003年我国未富先老，人均GDP为1000美元。

老龄化进程：

法国115年；

瑞士85年；

英国80年；

美国60年；

中国18年。

发达国家进入老龄化时，人均GDP在5000—8000美元；

2003年我国未富先老，人均GDP为1000美元。

专家提醒

不要总以为疾病离我们很远，更不要让健康埋有隐患。

我们已经有太多的朋友，太多的亲人被疾病、被癌症夺去了鲜活的生命。

要知道，很多疾病在早期是很容易防治的，长期失治才会加重恶变，以致丧失生命。

有问题早发现、早诊断，才能早预防、早治疗，才能更好的珍惜生命。很多重大疾病都是从轻度重疾开始的！

战国时代有一名医叫扁鹊，医术非常高明，受到魏王的接见，扁鹊说自己的医术比不上中兄，中兄的医术比不上长兄。

魏王很奇怪，说：“那为什么你的长兄默默无闻，你的中兄只是小有名气，而你却名贯四方呢？”

扁鹊回答：“我的长兄总是治病于发病前，我的中兄治病于发病初期，而我却治病于病情恶化之后。”

事前控制比事中控制更重要，事中控制比事后控制更重要，对付危机（病情恶化）的最好方法是不陷入危机（病情恶化）。

做好事前控制，能起到事半功倍的效果。

健康是1，妻子、孩子、位子、票子、房子、车子……是0，0在多，1没有没了，就什么都没了。

看完以上数据值得我们每个人深思：

其实，人一生的追求不外乎财富增长、事业成功、爱情美满、家庭幸福……但无论我们追求多少、拥有多少，如果失去健康，一切都将没有了意义。所以，为了自己，为了家人，为了亲朋，保健养生从现在做起！

这种事情发生在别人身上只是一个故事，我们看一看，听一听也就过去了，如果不幸发生在我们自己身上，那就是一个事故了；到时候连累的还是自己至亲至爱的家人。

『肆』 大数据医疗行业的现状是什么

【导读】除了互联网公司是大数据的早期采用者外，大数据在医疗行业的应用一直在进行。它都是孤立的数据，不能大规模应用。那么，医疗行业的大数据现状如何呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

大数据医疗行业的现状如何?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。

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。

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。

关于大数据医疗行业的现状是什么，小编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数据分析师、大数据工程师的技巧及素大数据工程师具备能力等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

『伍』 健康大数据分析技术有哪些

21世纪是以生命科学为主导、科学技术迅猛发展的世纪，科技竞争力已成为决定国家前途和命运的重要因素，是推动经济发展、促进社会进步和维护国家安全的关键所在。医学在生命科学中占有极其重要的地位，卫生科技的创新和进步，将促进医疗卫生事业的发展，提高全民族的健康素质，增强中国的科技竞争力和综合国力。世界最新医学科研技术是包括医学、药学、分子生物学、数学、计算科学、以及大数据分析技术等多种学科和技术的综合。
大数据分析技术主要包括是以最新应用数学、前沿计算科学和信息工程学为核心，以数据挖掘、数据仓库、商务智能等智能化的信息科技技术为手段，它不仅能够大幅提高传统的医学科研技术，而且在最新的分子生物技术的发展中也发挥着关键的作用。
一项新技术的采用，往往意味着全新的方向。如同伦琴射线在医学上的应用，开创了全新的医学视角一样，随后的CT,MRI,B-US,PETS等新技术的采用一次次的推动了医学的发展，扩展了医生的视野，如今，影像学已经是不可缺少的组成部分。信息学的重点是对一切可观测的指标（如年龄，住址，性别，化验，治疗，影像等一切通过现有手段可以观测的数据）整合后，结合应用数学，系统工程学，进行再分析、再处理。
少量的个案往往不足以揭示规律和知识，当数量足够大时，规律才有可能显现。所以整合成数据仓库也是必要的。而规律并不仅仅浮在数据表面，所以统计学和数据挖掘成为必要的手段，而在线式的方法提高了速度，基于系统工程的向导式结构有利于稳定大数据分析质量。
当年伦琴射线引入医学的时候，一定不会想到今日的局面。而将KDD引入医学领域，在中国广阔地域，巨大的人口基数下，基于这些特点形成的巨大的卫生信息数据，仅仅是用在线式的传统方法就可以发现大量有价值的医学知识，而结合数据挖掘，数据仓库，系统工程，发现新知识的可能性更是大大增加了。
健康大数据分析技术
大数据分析技术主要包括：
以数据挖掘为核心的知识发现技术，
以数据仓库为核心的数据整合技术，
以商务智能为核心的智能决策技术。
一、以数据挖掘为核心的知识发现技术
以数据挖掘为核心的知识发现技术可以直接挖掘医学新知识，帮助科研人员加速取得科研成果，甚至重大科研发现。
运用多种数据挖掘技术探索数据规律，为科研人员的科研设计提供科学依据，为科研命题指明方向，保证了科研的成功率。
数据挖掘是一种突破传统的分析手段，为各类科研技术提供新的技术方法，大大缩短科研和分析周期，深入揭示医学潜在规律。
数据挖掘，又称知识发现（KDD），是从大量的数据中，抽取潜在的、有价值的知识的过程。数据挖掘所探寻的模式是一种客观存在的、但隐藏在数据中未被发现的知识。例如，KDD可直接挖掘疾病高发人群，疾病及症状间的未知联系，化验指标间的影响关系及化验指标与疾病间的潜在影响，对未知的检验项值进行预测等等。通过可观测指标推断不可观测指标，或通过简单易行的观测指标推断昂贵的或有创的指标。由简而知繁，由易而知难。再如，在科研设计中利用聚类分析、因子权重分析，我们可以对数据进行科学分组、考察多因素的不同权重、帮助确定析因分析或嵌套分析等不同的科研设计。KDD在医学中应用非常广泛，为医学研究提供传统方法不能企及的前沿技术手段，例如：
聚类分析关联规则分析因子权重分析回归预测分析特性抽取分析
二、以数据仓库为核心的数据整合技术
以数据仓库技术为核心的医学数据整合系统，独立于已有的医疗机构业务系统，以全新的设计将分散的业务系统产生的不一致的数据进行整理、变换、集成，整合得到全面、高效、一致的信息。
数据仓库技术还使得对历史的全部海量数据进行在线的、实时的、深入的分析成为可能，并使其变得很轻松。
直接利用积累的现有医学数据，使科研成本大大降低，相同的的科研经费取得更多科研成果。
应用数据仓库的整合技术，使获得大数据科研样本数据易如反掌。
结合中国庞大的人口基数和横跨寒带温带热带的广阔地域，可建成世界上最大的卫生信息数据仓库，其全面的信息量是每个医务人员梦寐以求的。如能与世界各国合作，共享，整合，将成为与人类基因组计划齐名的壮举。
三、以商务智能为核心的智能决策技术
应用成熟的专业分析系统提供一致的准确的实时的数据分析，为各级各方面卫生决策提供可靠依据，使资源和效率得到优化，还能从经营决策和管理上获取经济效益和社会效益。
将商务智能技术（BI）应用于卫生决策分析，使决策者摆脱传统报表的束缚，以全新的先进的分析手段多维度地深入理解需要的数据，为广泛而深入的分析提供了新的有力工具。
专业的分析报表如累计贡献度分析，分摊百分比分析，嵌套排名分析等专业分析报表使决策者对历史和现状一目了然，对各种业务表现的因果关系能轻松的了如指掌。
健康大数据分析的应用
健康大数据分析技术在如下四个方面得到应用：
疾病与健康研究
环境与健康研究
医药生物技术研究
卫生宏观决策支持
大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。

『陆』 疾控中心大数据来自哪

大数据是根据我国三大运营商，根据基站发出信号，和手机号卡接收信号而查出来的。

自疫情爆发以来，网络一直与中国疾病预防控制中心密切合作，以人工智能、大数据技术助力中国疾控中心监测疫情发展态势、研判防疫科普需求，开发定制化的病毒RNA二级结构分析工具等，支持疫情防控和病毒研究工作。

4月24日，双方合作取得最新进展，网络与中国疾病预防控制中心病毒病预防控制所(以下简称“中国疾控中心病毒病所”)达成战略合作协议，双方将联合设立“中国CDC应急技术中心-网络基因测序工作站”，共同推动新冠肺炎病毒基因组分析与新型疫苗研究工作。

大数据在战疫中的创新应用集中在三个方面：

一是疫情监测追踪。在疫情趋势研判、流行病学调查、舆情信息动态、人员迁徙和车辆流动、资源调配和物流运输等方面，通过政企合作开发大数据分析产品或服务，为政府、企业和公众提供实时动态的信息以辅助决策。全国各地很多科技企业都开发了各具特色的大数据平台和解决方案。媒体平台纷纷利用大数据技术绘制“疫情地图”“迁徙地图”，为公众防范传染提供方便。

二是疫情防控救治。基于对位置数据和行为数据的挖掘分析，进行高危人群识别、人员健康追踪、区域风险预判等，实现分区分级的精准识别、精准施策和精准防控。大数据在病情诊疗、疫苗研发、医学研究等场景中也发挥了重要作用。中国疾控中心等机构同国家超算中心、BAT等企业合作，借助后者在算力、算法、数据上的优势加快了疫苗、药物等的研发进度。

三是生产生活服务。诸多互联网、大数据企业和网络平台发挥优势为居民提供线上教育、在线医疗、远程办公、无接触外送、在线娱乐等服务，大批中小微企业开启数字化转型。国家政务服务平台推出疫情防控健康信息码，中国信通院联合三大运营商推出“通信大数据行程卡”。

作为出行、复工复产复学、日常生活及出入公共场所的凭证，实现了健康码全国互认、一码通行。阿里“钉钉”、字节跳动“飞书”、腾讯企业微信等产品则为远程办公提供了便利。

『柒』 大数据分析在疾病与健康研究方面的应用

大数据分析在疾病与健康研究方面的应用

大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。

一、疾病与健康研究

在疾病与健康研究方面，我们可将其分为三个子方面：健康研究、亚健康研究和疾病研究。

1、健康研究

中国是地域辽阔的多民族国家，不同地区不同种群的人的基因和健康指标有所不同，同一地区同一种群的人在不同的性别和年龄上健康标准也有差异。深入研究和分析上述人群的健康规律，对卫生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的指导意义。例如：
1.1 对体检数据分析和挖掘，得出不同地区、不同人群的健康差异，以确定精确的不同人群的健康标准，针对不同人群制定适宜的防病，治病方法以及预后标准，并量身打造个性化，地区化的健康评估模型。

1.2 在制定不同地区不同人群的参考值时,可进一步分析健康指标在不同性别、年龄和季节的差别，以及权重比，从而完善适合于国人全面的系统化的更科学的健康参考值。

1.3 人体存在的内在平衡，使得各个可观察数据间有其特有的规律，基于经验只能发现简单的规律如钙、磷常数等，使应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复杂的系统性的人体医学规律，大幅提升防病，治病以及预后推测的技术水平，并且也对亚健康有个更科学的判断依据，以及了解健康到亚健康的逐渐失衡的过程。

1.4 对孕妇在孕产期、产后及新生儿的健康数据进行深入分析，研究孕产妇和新生儿的健康规律，开发对孕产妇和新生儿的健康评价和因素的评估模型，给出更科学的孕产妇和新生儿保健的指导。

1.5 对儿童成长的体检数据分析和挖掘，研究儿童的健康规律，开发对儿童成长的评价和因素的评估模型，分别适应中国辽阔的地域和众多的人群，给出更科学的儿童成长发育指导。

1.6 对老年人的健康数据分析和研究，研究老年人的健康特点，开发对老年人健康的评价和因素的评估模型，给出更科学的老年人养生的指导。

1.7 对健康人的精神和心理数据进行深入分析，制定健康人的精神和心理参考标准，开发对健康精神和心理的评价和影响因素的评估模型，给出更科学的精神和心理卫生方面的保健指导。

2、亚健康研究

世界卫生组织将机体无器质性病变，但是有一些功能改变的状态称为“第三状态”，也称为“亚健康状态”，主要包括：功能性改变，而不是器质性病变；体征改变，但现有医学技术不能发现病理改变；生命质量差，长期处于低健康水平；慢性疾病伴随的病变部位之外的不健康体征。

对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状态，预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和治疗都有十分重要的意义。例如：

2.1 研究亚健康与疾病间的相互关系。研究各种可观察指标（体检数据）在亚健康中的权重，以及在不同地区、人群中的分布。应用时间序列，线性/非线性回归研究亚健康观察指标之间的关联性。通过亚健康体检数据挖掘，分析导致疾病的影响因素，建立评估模型来预测危险度，并进一步建立疾病的预测模型。

2.2 研究亚健康与健康间的相互关系。通过对体检人群的地区、职业、年龄等因素的分析，研究最新的健康和亚健康的人群分布。不同的人群地区环境不同,生活习惯不同,加入亚健康医学指标以外的相关外部数据（如职业、饮食、习惯、性格、爱好等）后,可发现综合因素对亚健康的影响，以及这些因素的各自权重，及相关关系，从而探究出亚健康的原因，对预防和治疗亚健康起着指导作用。

2.3 研究亚健康治疗和预后的研究。通过对亚健康治疗和预后的数据分析，评价治疗效果，评估最佳治疗方案，进一步开展对专科亚健康治疗和预后的研究，同时研究其与疾病的关系。

2.4 对精神和心理亚健康的研究。如对常见的精神亚健康状态：如神经衰弱、抑郁、焦虑和强迫等症状，进行数据归纳整理、分析挖掘，从而导出精神和心理亚健康的新知识发现，探究出精神疾病的原因，对预防和治疗精神疾病起着指导作用。

2.5 将住院和社区健康管理数据相结合，进行因素权重分析和多因素的特性抽取，最后形成模型指导治疗。最理想的情况是个体化评估模型,为每个病人建立专用预测模型。

3、疾病研究

中国面临的严重危害人民健康的疾病包括：

传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；

慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等；

精神和心理疾病；

小儿出生缺陷。

对患有各种疾病的病人的医学数据及相关数据的研究分析，对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。例如：

3.1 对传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。应用数据挖掘技术对传染性疾病的数据进行分析，找出传染性疾病的发病规律，揭示传染性疾病的病因，进一步摸索出传染性疾病的变异规律，建立传染性疾病的预测模型。

3.2 对慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等疾病的研究。应用数据仓库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行分析，找出慢性常见病的发病规律，探索慢性常见病的病因，进一步摸索出慢性常见病的并发症规律，科学评估各种治疗方案的疗效，建立慢性常见病的预测模型。

3.3 对精神和心理疾病的研究。应用数据仓库技术、数据挖掘技术和数理统计技术对精神和心理疾病的数据进行分析，从广泛的多变量集中找出影响精神和心理疾病的主要因素，在遗传学、后天影响和病理学等多方面探索精神和心理疾病的病因，科学评估各种治疗方案的疗效，建立精神和心理疾病的预测模型。

3.4 对小儿出生缺陷的研究。应用大数据分析技术对儿童出生缺陷的数据进行分析，从广泛的大变量集中找出影响儿童出生缺陷的主要因素，在环境、遗传学、病理学等多方面探索儿童出生缺陷的病因，建立儿童出生缺陷的预测模型。

3.5 针对门诊和住院病人数据在线分析统计学差异，寻找阳性案例，为研究提供素材，并为科研的预实验提供思路和准备。对住院数据进行多维度分析和挖掘，横向达到单病种的水平，纵向包括所有可观测数据，所收集来的知识有很大可能会启发医学专家有新发现。

3.6不同 治疗手段和治疗效果的在线分析。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解治疗的临床效果。

3.7 药品治疗效果在线分析，治疗效果、副作用、对其他疾病的效果评估。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解新药和老药。目前的药品不良反应主要靠医生的通报，对医生的职业素养和敏感有很大的依赖，而使用数据挖掘及数据库中的知识发现，可以极大限度地改进这项工作。

二、环境与健康研究

环境因素对健康造成的损害较其他健康损害复杂，是微量、慢性、长期和不可逆转的。环境健康影响与公众利益息息相关，环境健康损害如得不到妥善处理还将转化为社会、经济问题。环境与公共健康研究以人类生态系统可持续发展研究为基础，关怀人类现在和未来的健康与安全，从环境研究途径关注社会、经济活动对人类生理和心理的健康影响，探索环境变迁对人民健康造成危害的预防和治理措施。

应用大数据分析技术对环境健康的研究，主要包括发现案例、发病机理和临床治疗研究，预防和治理各类环境流行病在污染源以及污染途径控制的研究等。例如：
1. 应用大数据分析技术研究环境因素对健康的影响，实行 一体化的环境和健康监测，并在全国实现数据共享。

2. 应用大数据分析技术研究环境污染对儿童的影响，以解决环境对儿童所造成的不健康和疾病迅速增长的问题，从而给予儿童特殊注意的环境和健康指导。

3. 应用大数据分析技术开展职业病和职业多发病的预防预测。对于各种职业的发病分布和严重程度，以及对职业病的深入分析。不仅包括传统意义的职业病，也包括不同职业的不同的疾病分布和在病因中的权重。另外,还可以分析不同职业的暴露特点进而对病因进行研究。

4. 应用大数据分析技术开展对空气污染显著提高城市人群呼吸道和过敏性疾病的发生 率的研究。

5. 应用大数据分析技术开展噪声污染损害儿童的听力和干扰他们的学习能力的研究。

6. 应用大数据分析技术开展快餐业的发展使肥胖病发病率不断增长的研究，尤其是不合理的营养对儿童健康的影响。

7. 应用大数据分析技术开展对转基因生物技术的应用对自然界生物和人类基因的潜在影响的研究。

三、医药生物技术与健康

生物技术涵盖生命科学的所有领域，医药生物技术是生物技术的重要组成部分。当今人类面临的人口、食物、健康、环境和资源问题，无不与之紧密相关。医药生物技术最鲜明的特点是大量新思想、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健之中，如全新的医学成像技术、基因工程技术、微电子技术、干细胞工程技术、组织工程技术、纳米技术、生物芯片技术、克隆技术、酶工程技术、细胞工程技术、发酵工程技术、蛋白质工程技术、生物医学工程技术、基因组与蛋白质组技术、生物信息技术和中医药技术等及其产品，将大大提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计研制水平，以及对突发事件（如传染病和生物恐怖等）的检测、预防与治疗水平。

以大数据分析技术为核心的生物信息技术在由众多新技术构成的医药生物技术中发挥有独特的作用。例如：

1. 利用生物信息技术进行生物信息的存储与获取。

2. 利用生物信息技术开展基因的序列对比、测序和拼接。

3. 利用生物信息技术进开展基因预测。

4. 利用生物信息技术进行生物进化与系统发育分析。

5. 利用生物信息技术进行蛋白质结构预测和RAN结构预测。

6. 利用生物信息技术进行分子设计和药物设计。

7. 利用生物信息技术进行肿瘤分类及遗传学分析。

8. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对精神病的研究及遗传学分析。

9. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对如H1N1等传染病的研究。

四、卫生宏观决策支持

卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心、以数据挖掘为技术核心、以商务智能为展现工具的综合卫生信息平台。它可以建立在各级别卫生系统上，如医院、地区卫生系统、全国卫生系统，为各级卫生部门提供智能决策系统，深入了解卫生系统的历史和现在，把握卫生系统业务发展的未来，评估卫生系统内部各部门的业务效绩，帮助各级决策者提供最佳实施方案，给决策者一双慧眼，清晰认知系统内各方面变化趋势和业务得失，使对系统各部门的评价、考核、奖励更加科学、公正、客观，使系统内各级关系更加和谐，积极发挥各部门的潜能，提高系统的整体业务水平和经济效益。使用商务智能辅助决策，可以提供各种有价值的信息，各种事件的关联，以及不同于微观的角度分析各种卫生信息，如预防接种基本数据，传染病报告等等。

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『捌』 大数据在医学领域有什么应用

1、健康监测

大数据技术可以提供居民的健康档案，包括全部诊疗信息、体检信息，这些信息可以为患病居民提供更有针对性的治疗方案。并且通过智能手表等可穿戴设备，随时带着，可以实时汇报病人的健康情况。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。

2、数据电子化管理

患者的影像数据，病历数据、检验检查结果、诊疗费用等各种数据录入大数据系统，统一管理起来，每位医生都能够在系统中查到病人的详细资料以及变更记录。而无需再通过耗时的纸质工作来完成，这对于大夫更好地把握疾病的诊断和治疗十分重要。

3、医疗科研

在医疗科研领域，运用大数据技术对各种数据进行筛选、分析，可以为科研工作提供强有力的数据分析支持。例如健康危险因素分析的科研中，利用大数据技术可以在系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素，生物因素，经济社会因素，个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等的基础上，进行比对关联分析，针对不同区域、家族进行评估和遴选，研究某些疾病发病的家族性、地区区域分布性等特性。

『玖』 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。