健康的数据都有哪些

① 医疗健康数据包括哪些

居民健康档案的建立1.辖区居民到乡镇卫生院、村卫生室、社区卫生服务中心（站）接受服务时，由医务人员负责为其建立居民健康档案，并根据其主要健康问题和服务提供情况填写相应记录。同时为服务对象填写并发放居民健康档案信息卡。2.通过入户服务（调查）、疾病筛查、健康体检等多种方式，由乡镇卫生院、村卫生室、社区卫生服务中心（站）组织医务人员为居民建立健康档案，并根据其主要健康问题和服务提供情况填写相应记录。3.已建立居民电子健康档案信息系统的地区应由乡镇卫生院、村卫生室、社区卫生服务中心（站）通过上述方式为个人建立居民电子健康档案，并发放国家统一标准的医疗保健卡。4.将医疗卫生服务过程中填写的健康档案相关记录表单，装入居民健康档案袋统一存放。农村地区可以家庭为单位集中存放保管。居民电子健康档案的数据存放在电子健康档案数据中心。

② 医疗健康大数据有哪些来源

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、临床专决策支持及属其他临床应用（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。

③ 需要衡量一位老人的身体健康程度，哪些数据是需要检测的

每个家庭都或多或少有一两位老人家，有可能是你的爷爷奶奶，也有可能是你年迈的父母。而人到中老年，病痛就会增多，许多疾病都有可能悄然而至，因此，定期体检显得尤为重要。但是体检项目这么多，怎么挑选合适的体检项目是许多人会面临的问题。衡量一位老人的健康状况有以下两个方面——检查与特殊生活习惯相关的疾病、监测中老年人易患的慢性疾病。而要检查这两方面的疾病需要检测极多数据，比如：血压数据、血糖数据、肺部影像等。

总而言之，上了年纪的人很容易患上各种疾病，且患病后也难以像年轻人一样能够迅速康复，稍有不慎，就会发病死亡，所以必须注意定期检测各项健康指数，确保身体没有任何健康隐患。

④ 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。

⑤ ht15云智健康手环的健康历史数据都包括哪些，在哪里可以用上

这些历史数据属于ht15手环云服务的一部分，云服务包括:短信预警提醒，处方病历上传保存，历史监测数据保存，自动健康报告，亲情监护等
题目所指的健康历史数据包括心率、血压监测数据，睡眠数据，运动数据，心率变异性数据，心电图数据等
这些数据的用处在于很多病人在看病时无法清楚表达自己的身体状况，这是可将数据提供给医生参考，帮助医生更好地了解病人的身体状况