麦肯锡大数据医疗

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❷ 大数据或许能让“长命百岁”成为现实

大数据或许能让“长命百岁”成为现实

在近日举办的一次论坛上，有美国知名科学家表示，医学界正在悄然掀起一场革命：依靠缜密的大数据分析与现代科学技术，人类的平均寿命神话可能再一次被改写，达到100岁左右。美国医疗科技公司Human Longevity联合创始人Craig Venter也发现，通过基因测序与大数据分析，可以大致勾勒出一个人的遗传密码信息，并能帮助其找到延长寿命的方法，这让很多抱有“长命百岁”的人兴奋不已。

虽然科学家目前还无法完全了解很多疾病的产生原因和演进过程，但却有希望控制疾病、减少疾病发生的概率。也许有一天，科学家可以攻破人类衰老的秘密，人类真的可以满足想要长命百岁的愿望。这其中，医疗大数据的发展将会发挥至关重要的作用。

近年来，医疗大数据被重视的程度有了显著提升，利用此项技术延长寿命的议题也受到了越来越多人的关注。

引发世界轰动的著名数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格在其著作《大数据时代》中就曾对苹果公司传奇总裁乔布斯患癌后利用大数据进行基因排序的故事进行了详细的描写。文章称，乔布斯生前曾花费数十万美元通过大数据医疗对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序比对。医生们基于乔布斯的特定基因组成，通过大数据分析，按其所需效果用药。如果癌症病变导致药物失效，医生可以及时更换另一种药，按此方法，乔布斯的寿命延长了数年。

15年前，当Human Longevity联合创始人Craig Venter刚开始研究人类的基因时，他还没办法将一组基因与别的基因进行比对。而现在，科学家已经通过大数据了解到，人类体内3%的DNA与从父母那里遗传到的64亿组DNA是不同的。此外，我们已经可以通过一个人的基因特征来预测他的寿命。时至今日，科学家已经知道，人类的基因编码是不断在变化的，比如男人在四五十岁时，体内的Y染色体将开始减少。

不仅如此，在中国，通过大数据和人工智能共同作用的结果延长人类寿命的研究也有了可观的发展。在今年10月份的2015中国计算机大会上，便有专家提出“有了生命科学大数据加上人工智能，最终可以实现人们对于健康的前瞻性管理，达到生命程序给每一个人设定的极限——150岁！”据了解，国内目前该领域的研究进展神速，但距离理论实现还有很长一段路要走。

当“互联网+”与精准医疗的概念愈发被广泛关注跟应用后，大数据在其中所占据的重要地位越来越令人无法忽略。

尤其是在国内，传统看病繁杂的程序有时令患者痛苦不堪，这种负面的医疗体验可能来自排队挂号、按序付款等手续办理，也可能由令人不适的各式检查手段所引起，信息不对称和患者医疗档案不健全使医患双方都无法在医疗过程中获得最佳体验。但随着大数据的不断发展，每一位就医者的诊疗数据将得到进一步的归类，医疗理念从粗放的大医学、大健康等转向更为个性化的服务，使精准医疗变为可能。利用大数据配合不断发展的技术手段，国内外医疗水平已经大大进步，大数据的应用前景越来越广阔。

未来，传统医疗模式下存在于医院档案馆内的诊疗记录和患者手中的病历本，将会被全部数据化进入系统进行精准分析，以便及时介入医疗所需。而由此产生的数据，不仅为患者、医生提供了便利，更为科研和公众机构提供了翔实的理论与数据基础。

根据全球管理咨询公司麦肯锡的一份最新报告显示，医疗保健领域如果能够充分有效地利用大数据资源，医疗机构和消费者便可节省高达4500亿美元的费用。

今年3月，国务院办公厅就曾印发《全国医疗卫生服务体系规划纲要（2015——2020 年）》。该规划表示要借助“互联网+”、大数据来改善信息资源配置。提出开展健康中国云服务，积极应用移动互联网、物联网、云计算、可穿戴设备等新技术，推动惠及全民的健康信息服务和智慧医疗服务，推动健康大数据的应用，逐步转变服务模式，提高服务能力和管理水平。

在这样的大趋势下，如雨后春笋般层出不穷的创业公司也将目光瞄准了在线挂号、医药电商、上门送药等细分领域，智慧医疗领域的发展前景正在吸引更多人来掘金，政府的支持与企业的高度敏感，为医疗大数据行业的发展起到了尤为关键的加速作用。

但同时也不得不承认，尽管医疗大数据占尽“天时、地利、人和”发展飞速，但离成熟与完善还相去甚远，实现智慧医疗也仍处于“在路上”的阶段。

未来，医疗卫生信息化建设进程将不断加快，医疗数据的类型和规模也将以前所未有的速度迅猛增长。长远看来，“大数据+”的发展，似乎不仅将破解人类长寿的奥秘，更将为整个人类的医疗卫生发展带来翻天覆地的变化。

❸ 大数据产生的背景哪些

“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

随着计算机和信息技术的迅猛发展和普及应用，行业应用系统的规模迅速扩大，行业应用所产生的数据呈爆炸性增长。

动辄达到数百TB甚至数十至数百PB规模的行业，企业大数据已远远超出了现有传统的计算技术和信息系统的处理能力，因此，寻求有效的大数据处理技术、方法和手段已经成为现实世界的迫切需求。

人们将越来越多的意识到数据对企业的重要性。大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。

(3)麦肯锡大数据医疗扩展阅读：

现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。

随着云时代的来临，大数据（Big
data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big
data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。

“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据。这些数据的规模是如此庞大，以至于不能用G或T来衡量。

❹ 如何利用大数据来改善医疗服务质量

近年来，大数据不断向世界的各行各业渗透，影响着我们的衣食住行。例如，网上购物时，经常会发现电子商务门户网站向我们推荐商品，往往这类商品都是我们最近需要的。这是因为用户上网行为轨迹的相关数据都会被搜集记录，并通过大数据分析，使用推荐系统将用户可能需要的物品进行推荐，从而达到精准营销的目的。下面简单介绍几种大数据的应用场景。

大数据在医疗行业的应用

大数据让就医看病更简单。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，优秀的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的治疗方案。

而随着大数据在医疗行业的深度融合，大数据平台积累了海量的病例、病例报告、治愈方案、药物报告等信息资源.所有常见的病例、既往病例等都记录在案，医生通过有效、连续的诊疗记录，能够给病人优质、合理的诊疗方案。这样不仅提高医生的看病效率，而且能够降低误诊率，从而让患者在最短的时间接受最好的治疗。下面列举大数据在医疗行业的应用，具体如下。

(1) 优化医疗方案，提供最佳治疗方法。

面对数目及种类众多的病菌、病毒，以及肿瘤细胞时，疾病的确诊和治疗方案的确定也是很困难的。借助于大数据平台，可以搜集不同病人的疾病特征、病例和治疗方案，从而建立医疗行业的病人分类数据库。如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确地定位疾病。在制订治疗方案时，医生可以依据病人的基因特点，调取相似基因、年龄、人种、身体情况相同的有效治疗方案，制订出适合病人的治疗方案，帮助更多人及时进行治疗。同时这些数据也有利于医药行业研发出更加有效的药物和医疗器械。

(2)有效预防预测疾病。

解决患者的疾病,最为简单的方式就是防患于未然。通过大数据对于群众的人体数据监控，将各自的健康数据、生命体征指标都集合在数据库和健康档案中。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务,这是未来卖耐健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需 要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然,随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。

大数据在金融行业的应用

随着大数据技术的应用，越来越多的金融企业也开始投身到大数据应用实践中。麦肯锡的一份研究显示，金融业在大数据价值潜力指数中排名第一。下面列举若干大数据在金融行业的典型应用，具体如下。

(1) 精准营销。

银行在纯配迟互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息，继而构建用户360立体画像，即可对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

(2) 风险管控。

应用大数据平台，可以统一管理金融企业内部多源异构数据和外部征信数据,更好地完善风控体系。内部可保证数据的完整性与安全性，外部可控制用户风险。

(3) 决策支持。

通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠的数据支撑，从而使经营决策更高效、敏捷、精准。

(4) 服务创新。

通过对大数据的应用，改善与客户之间的交互、增加用户黏性，为个人与政府提供增值服务,不断增强金融企业业务核心竞争力。

(5) 产品创新。

通过高端数据分析和综合化数据分享,有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，使金融做李企业能够从其他领域借鉴并创造出新的金融产品。

大数据在零售行业的应用

美国零售业曾经有这样一个传奇故事，某家商店将纸尿裤和啤酒并排放在一起销售，结果纸尿裤和啤酒的销量双双增长!为什么看起来风马牛不相及的两种商品搭配在一起，能取到如此惊人的效果呢?后来经过分析发现，这些购买者多数是已婚男士，这些男士在为小孩购买尿不湿的同时，会同时为自己购买一些啤酒。发现这个秘密后，沃尔玛超市就大胆地将啤酒摆放在尿不湿旁边，这样顾客购买的时候更方便，销量自然也会大幅上升。

之所以讲“啤酒-尿布”这个例子，其实是想告诉大家，挖掘大数据潜在的价值，是零售业竞争的核心竞争力，下面列举若干大数据在零售业的创新应用，具体如下。

(1) 精准定位零售行业市场。

企业想进人或开拓某一区域零售行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进人或者开拓这块市场。通常需要分析这个区域流动人口是多少?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等等，这些问题背后包含的海量信息构成了零售行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是市场定位过程。

(2) 支撑行业收益管理。

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，容易忽视整个零售行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的零售行业数据，了解更多的零售行业市场信息,这将会对制订准确的收益策略，赢得更高的收益起到推进作用。

(3) 挖掘零售行业新需求。

作为零售行业企业，如果能对网上零售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、价值取向、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，量化产品价值，制定合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。