医疗大数据产业

㈠ 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。

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㈡ 河南发布大数据产业发展行动计划（2022—2025年），关于数字医疗如何提及

《河南省大数据产业发展行动计划（2022—2025年）》明确，到2025年，数据要素市场基本形成，数据资源体系和价值体系初步建立，产业发展迈上新台阶，基本建成全国领先、中部领跑的数据要素高效配置先导区、大数据产业创新发展区、大数据融合应用示范区。
在“提升数智治理水平”任务中提及：
（1）“大数据+医疗”：建设全省医疗健康大数据创新应用中心，推进电子健康档案、电子病历、电子处方、医药和医疗卫生基础数据资源统一管理，推动居民健康管理、诊疗和用药信息在医院间交换共享。开展“大数据+智慧健康”试点示范，在疾病预防、健康管理、医疗救治、医药研发等领域推广应用大数据。
（2）“大数据+社会保障”：加快完善社会保障信息系统，推进社保信息共享，优化业务流程。深化数据分析技术在养老、医疗、社会救助、劳动用工等领域的应用，实现社保服务和监管精准化。

㈢ 医疗健康领域的大数据有哪些来源

医疗健康领域的大数据主要有四个来源：
1、制药企业/生命科学
2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息）
3、费用报销、利用率和欺诈监管
4、患者行为/社交网络
也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。

㈣ 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。

㈤ 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。

㈥ 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。