学文网医疗大数据范文第1篇
当前云计算、物联网、移动互联网等技术飞速发展，数据的种类和规模以前所未有的速度增长，如何管理和利用大数据成为当前研究的热点。云计算和大数据技术对数据处理及服务方式产生巨大影响。文章阐述了云计算和大数据的内涵特征基础,结合医疗领域，论述了大数据的研究意义及云计算下大数据处理方式。阐述了云计算下大数据技术不仅改变了传统的数据管理模式，必将带来极大的经济与社会价值。
【关键字】
云计算；大数据；医疗行业数据；应用研究
一、前言
随着社会的发展，人们日常生活与工作产生的数据量越来越大，人类已经步入了大数据时代。数据变化具有以下趋势：第一是海量数据的需求。数据基本是以每年成倍的速度进行增长，数据量的需求分析也更细，对它的门槛要求也更低，传统的数据库无法满足这种需求。第二是快的需求。数据得到的同时，希望有智能的产生，希望能够直接产生效果。第三现在的开发者，需求是多样化的，很多时候关系型数据库并不是最优的解决方案。数据的不断增长，给数据存储、数据管理和分析利用带来了机遇;在这些包括个人信息、消费记录等的海量数据之中，蕴含着许多有价值的信息，能够为企业经营及管理提供参考。云计算作为这个大数据时代的主流技术，对于大数据的应用管理又有着重要影响。云计算是大数据的IT基础，而大数据是云计算的一个重要应用。
二、大数据的概念与意义
1、大数据的概念
大数据，即巨大数据量，不能够通过主流的软件工具，在适当的时间内收集管理处理及组织起来，使之作为企业决策的有用信息。大数据，需要特别的技术，由大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘网格、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统组成。“大数据”，需要更多的决策权及洞察发现力及过程地大规模优化能力，应对新模式高增长率及信息资产多样化。大数据技术的战略意义并不是一个巨大的数据信息的掌握，而是因为这些包含了专门的数据进行处理。大数据的特点可以概括为4个“V”（大量Volume，多样Va－riety，价值Value，高速Velocity）。首先，庞大的数据量。大数据的初始测量单元至少为P（1000个T），E（100万个T）或Z（10亿个T）；二、数据类型丰富。例如，网络日志，视频，***片，位置信息等。第三，低密度，高商业价值。第四、快速处理速度。这最后一点是传统的数据挖掘技术本质上是不同的。大数据技术，是一种先进的数据分析技术，能够从各类数据快速获取有价值地信息，它需要新地加工方式，实现更大决策力地海量高增长率及多样化的信息。
2、大数据的意义
面对大数据直接从所有的数据分析，挖掘所需信息。分析数据挖掘是混合的有不同来源数据结构，要求其对样品的精度高并且关注数据相关性地研究。大数据为云计算及计算能力提供了解决空间，对于大数据存储挖掘及云计算业务，大数据需要高效节能的海量云服务器，并从海量数据提取有价值地信息，能够对***府金融零售娱乐及媒体领域带来***性的变化。云计算是基础信息存储，为数据共享和挖掘方法提供有用的工具，通过数据的分析和预测使决策更加准确。中国拥有庞大地高度复杂性充满变化的用户群体，将成为世界数据量最大的国家。探索基于大数据的解决方案能够解决海量数据带来的问题，并使国内产业升级和提高效率。
三、云计算技术与大数据结合应用
1、云计算技术
云计算，是互联网基础设施底层的抽象，是互联网相关服务的使用和交付模式，并提供一个具有扩展性和虚拟性地动态资源。云计算，将加工程序自动分割成许多较小子程序，通过互联网使一个或多个服务器搜索大量系统的计算和分析的巨大处理能力。最后将计算处理结果反馈给用户。云计算，强调动态计算能力，大数据，是静态计算的对象。
2、云计算与大数据关系
云计算和大数据是相辅相成的关系。云计算提供了大数据存储和操作地一个计算平台，大数据则利用分布式处理方法来应用此平台，云计算与大数据，前者强调计算能力，需要处理大量复杂数据：包括数据获取、整理、转换、统计。云计算，要用大量数据作为运算地基础，两者是必然趋势结合。在具体实际应用中，云计算促进了大数据的实际应用，这种应用出现在公共问题领域等。借助云计算、云存储、数据丢失、病毒入侵等问题的优势，保障数据安全和爆炸性增长的数据为企业带来了新的机遇和挑战。
四、大数据在医疗行业应用
1、医疗行业数据分析
随着医院信息化的快速发展，医疗行业产生大量的医疗数据，如何使这些数据提供帮助，即节约医疗成本，提高医疗质量，目前，医疗数据的应用，还有一些问题，一是医疗数据分散在各个医疗机构，二是数据利用率很低，医院信息系统积累了大量的数据，但在大多数情况下仅限于管理层面，很少涉及临床专业水平。在面对大量的医疗数据积累的情况下，如果可以进行有效的数据分析和数据挖掘，可以获得大量的有价值的信息，可以帮助医疗和医院决策者，从而推动到医院提供更好的医疗服务，提高***质量。大数据技术将在医疗领域的公共基础服务领域应用，将能够帮助医院推动医疗行业的进步。
2、大数据的应用
由于区域医疗信息化及医疗物联网地应用，能够产生大量地数据：如测试结果、成本数据、传感器数据、基因数据和***像数据等，并且还包括大量的***实时数据分析和处理的需求数据，它们满足大数据4V特征，属于大数据类别。为了创造经济和社会价值，如何有效地管理利用这些海量地医疗数据是医疗行业面临的挑战。在医学领域中大数据技术的应用前景广泛。主要包括以下几个方面：
（1）临床决策支持系统
将大数据技术应用于临床决策支持系统，能使系统更加智能化。由于大数据分析技术的非结构化数据的强大的分析能力。例如：在医学文献数据库通过数据挖掘，为医师提出更合理的诊断及***意见，提醒医生对于预防潜在的错误，例如由于药品不良反应等，通过采用***像分析与识别技术，对医学***像数据进行识别并提高诊断和***的质量。
（2）个性化地医疗系统
通过对患者进行如基因组数据分析的个性化医疗大型数据。综合分析患者的特点及疗效数据及对患者进行基因测序的调查，对某一疾病患者的药物特殊性和敏感性的反应关系,及在***过程中的特殊性进行靶向***。
（3）监测与预报流行病
在中国疾病预防控制中心，建设突发公共卫生事件和国家传染病网络报告系统已投入运行，每年存储的病例报告和信息有600多万左右，覆盖了全国所有县疾病控制机构信息的年度报告。通过大数据技术报告海量数据可以进行综合性地分析及检测，对于通过综合疾病监测及反应程序，准确预测传播时间和路径，方便采取有效措施，减少传染病的患病率。流感的准确预测是利用大数据技术成功案例。谷歌公司对流感准确预测的成功案例是大数据技术的应用。谷歌公司把美国最常使用的搜索条目。与流感***情在美国疾病预防控制中心的数据相比，确诊了是否感染流感。人们通过使用特定的如“咳嗽和发热药”搜索词，便获得流感***的互联网信息，建立了特定的搜索条件和时间空间与流感之间联系。比美国疾病控制和预防中心的数据提前一周。检测流感传播路径，他们的判断很及时。近年来，医疗行业面临着海量数据和非结构化数据的挑战，许多国家都在积极推动医疗信息化的发展。因此，大数据技术在医学领域的应用前景十分广阔。
五、结束语
大数据技术在医疗领域的大规模应用尚不完全成熟，但随着高速网络、云计算中心等基础设施建设日趋完善和大数据技术的发展，医学领域发展的趋势，将是推动大数据技术的个性化、创新化，便利化医疗。云计算、移动互联网和物联网技术的快速发展，全球范围内数据增长规模越来越大，大数据将被应用到各行各业，不仅改变了传统的数据管理模式，带来了新的思维、业务转型和管理创新，提高企业和公共部门的生产力和竞争力，也会带来巨大的经济和社会价值。大数据已成为新发明和新服务的来源，是社会新的财富。
作者：郭群 单位：辽宁对外经贸学院信息管理系
参考文献：
［1］张德丰.大数据走向云计算［M］.北京：人民邮电出版社.2014.4.1.
［2］张昌明,朱红.大数据及其在医疗领域的应用.中国医学教育技术.20156(29)
医疗大数据范文第2篇
医疗行业会变得越来越聪明。未来，患者通过云端储存的大数据在家就可以获得***，医生的工作效率也会提高。企业将在这个过程中发挥哪些作用？在飞利浦总裁兼首席执行官万豪敦（Frans van Houten）看来，企业能用云技术将健康平台上所有的智能互联产品的数据整合起来，从而更好地抓住市场增长机遇。
C：智能医疗的发展给医生和病人带来哪些改变？
H：未来，所有的健康产品不再单独存在，而是通过云端相连。智能产品将给医疗机构和个人消费者带来更好的体验。比如，医生可以通过云端实现远程医疗。现在，已经有很多产品连接到IT后台。例如，通过智能医疗，我们可以监测患者的生命体征，并把这些数据与后台相连，通过实时监控、比对和云监控，提前7个小时预警，以避免患者突发性心脏病的发生。在医疗领域，大数据的分析和应用在临床决策、质量监控、疾病预防、远程***等方面都将发挥巨大作用，在提高医疗效率、改善医疗效果的同时，也将有效控制成本。未来，这样的互联趋势将越来越明显，所有的终端或设备应该具有兼容性，即便是不同厂家的设备也可以实现互联和对话。此外，企业还要注重患者数据和隐私的保护。
C：你如何看待中国的智能医疗发展前景？企业可以抓住哪些机遇？
H：正在急剧转型的中国社会，工业化和城镇化的速度和规模都很罕见。然而快速的社会经济发展也加大了慢性病的风险因素。中国的慢性病发展状况可以概括为“发病增长快，疾病负担重”。目前，慢性病死亡占中国居民总死亡原因的比例已上升至85%，导致的疾病负担已占疾病总负担的70%，给医疗系统带来了极大的挑战。除了慢性疾病的***，另一个非常重要的环节是“健康管理”，即在疾病的早期，甚至还没有发现疾病的时候，增强一个人的健康意识，通过改变生活习惯、饮食结构，提高预测、预防慢性疾病的能力，才能从根本上保持健康。针对这种趋势，企业有很多事情可做。例如飞利浦现在正在研发的“个人健康管理系统”（Personal Health Management），它可以成为医疗系统管理慢性病患者的基础工具。该系统拥有供医务人员和病人使用的两个客户端，相互之间可以进行实时沟通，从而帮助医务人员更高效地管理病人，并使病人能在任何时间、任何地点获得健康服务。
C：现在有一些企业正在推动影像设备数字化。未来医生通过病人的数据分析就可以实现疾病的预测，但是数据采集的核心在医院，对于这个问题企业应该如何解决？
H：企业可以积极参与区域医疗信息系统平台的建设，帮助当地***府和医疗机构实现医疗信息的采集、存储、整合及分析应用，从而使医院、管理部门能全面掌握当地居民的疾病诊疗和健康状况，帮助医院提升诊断水平和医疗质量；使居民能获得更方便、快捷的医疗健康服务；促进当地医疗资源的分配更合理、更经济，从而提升区域的整体医疗保健水平。
C：关于大数据，有人认为这是华而不实的。在医疗领域，你认为大数据的应用有意义么？
医疗大数据范文第3篇
关键词：大数据背景；医疗数据；统计与开发
自从20世纪80年代以来，医院信息数字化获得了明显的发展，主要表现为以往是局部的药房药品、单纯的医院财务系统数字化、物资管理数字化，逐渐发展为电子病历、检验信息系统、集成医院影像存档与传播系统。近年来，人们的生活水平有了较大的提高，这使得对于医疗服务的需求越来越大，这就需要医院提供更为人陛化的服务。从医院的角度来看，医院数据的信息量越来越多，同时医疗统计上报的数据也越来越多，如果要想能够从医疗数据中得到有用的信息，就需要重视选取相应的方式，以此来进行数据的统计与开发，从而能够获得较为全面的信息，并且能够有利于促进医院本身的发展。
1医疗数据的统计来源
1.1科室上报
科室上报是医疗数据的重要统计来源，医生在工作的过程中，应当严格遵守国家卫计委下发的相关文件来填写相关资料中的入院病情、疾病诊断、疾病编码等等，同时应当由病案统计人员对其审核，确认无误后进行上报。在大数据背景下，信息化得到了快速的发展，但是因为医院网络系统设计平台将重点放在了临床使用方面，同时因为没有正确认识到数据统计的内容，就对单病种质量、医院感染、合理用药、医院人员变动等等统计的不够准确，就会使得系统方面有较多的问题。此外，对于一些项目，只能使用手工上报的形式，虽然耗费了很多的人力成本，然而还是难以保障统计数据的真实性与有效性。
1.2网络系统生成
网络系统生成是医疗数据的一项统计来源。从医院的HIS开始投入使用直到现在，结合现实的情况，系统经过了了不断的调整与完善，不但能够统计更多的医疗数据，而且还可以统计出更为准确的数据。由于医院应用了HIS系统，因而，能够较为方便的来统计出医院各科室的总站床日数、人院出院的人次、使用率、医疗收入、医疗技术科室的实时工作量等项目，并且获得的数据能够更加准确与客观，从而有利于医疗机构的决策与发展。
1.3医院深层数据挖掘
医院数据挖掘系统又被称为BI系统，主要是使用一些信息系统的方式来对当前的数据进行整理与分析，同时使用的是统计学的方式来对数据进行进一步的额分析，以此来能够在较短的时间内寻找到相关的数据，并且有利于公司业务的经营与决策。从中能够看出，医院数据挖掘系统属于较为完善的系统。在医院HIS系统的支持下，医院数据挖掘数据能够结合各医院、各机构不一样的需要来统计出相应的数据与资料，就像是患者安全指标、手术合并症、住院重返指标等等，都能够通过医院的深层数据挖掘方式来统计出来。
2医疗数据的开发应用
2.1上报数据的问题
在大数据时代下，不管是医疗机构的综合评价，还是***府的***策决定，都需要使用到数据来体现。另外，医院管理局、国家与地区的卫生计生委、医院管理研究所、信息中心、医疗与社会保障局都是数据的使用机构，为了能够有利于各机构的决策，就需要保障数据的真实性与准确性。具体来说，各个机构应当结合本身需要设计的上报指标来进行相应的划分，但是因为这些上报指标之间不但有着一定的关系，而且还有着指标解释的不同与指标解释不足的情况，这就会导致出现数据盲目上报、重复上报，就会对数据的真实性产生影响，不利于医院统计机构的工作。要想保障数据指标的准确性，就需要降低医疗组织上报的困惑，同时减少数据填报中存在的问题。因此，就需要对一些数据指标进行分类整理，同时对一个相同的指标进行重新的划分与归类，以此来减少重复上报的现象，并且实现数据之间的交流与传递。此外，为了能够实现数据的一致性与真实性，就需要对数据指标的含义与关系进行分析，以此来加强数据指标的可利用性。
2.2数据利用的问题
在现实生活中，很多医院统计的数据是从业务系统中各自的报表中得到的，在这种情况下，就难以在一个系统中较为全面地表现出管理者所需的全部信息，同时包含的数据信息内容不够全面，就难以在一个系统中较为全面地表现出管理这应有的信息，同时相关负责人也不容易使用不同的系统去查找相关的资料，就不容易了解运营的整体情况。并且因为统计的方式与途径有所不同，就容易出现信息混乱的情况，对管理者决策造成相应的影响。除此之外，医院在进行管理决策的时候，很多都是通过定性分析与经验的方式，同时系统更多的是对一般事物进行分析与整理，但是却并没有对统计信息进行进一步的整理与分析，就对决策工作的有效性与效率产生了相关的影响。当今社会中，之所以医院数据没有进行良好的用，是因为缺乏对基础信息的分析与整理，尤其是没有对整个过程的信息化进行监督与管理，同时不具备主索引与数据标准化等对决策支持系统的相关条件。
2.3BI系统的优势
在医院数据统计与开发的过程中，使用医院数据挖掘系统，能够将多个系统的业务数据进行整理与归纳，就像是病案、手术麻醉、EMR、LIS、财务、设备、成本核算等等，在此基础上，能够把医院各业务系统较为零散的数据整理在一起，同时来完成对医院各业务系统的数据与科研数据进行整理与分析。在医院医学科研信息服务中，BI数据发挥着越来越重要的作用，这主要是因为数据挖掘技术在很多方面都发挥了较为重要的作用，尤其是在确定研究课题、医学科研的属性、挖掘医学科研、充分利用数据仓库的数据等方面。在医疗数据统计与开发的过程中，各级卫生行***机构应当加强相应的管理，同时重视加强顶层设计，同时对一些数据指标进行整理与分析，并且对指标解释进行具体的划分，从而不但减少数据的不相同性，而且还降低医院重复上报的现象。对于医院来说，应当重视BI系统的建设与完善，同时逐渐完善信息化系统建设，并且努力保障数据的真实性与准确性。
3结论
医疗大数据范文第4篇
关键词大数据；医疗；服务
1大数据医疗的背景
简而言之，大数据是由人类所制造。把所有物理空间的数据进行求和得到的就是大数据，那么大数据有什么作用呢，我们从人类的眼耳口鼻声色意的认识，慢慢到运用技术、收集数据、计算统计、到统筹全局预算未来，这就是大数据，它已经渐渐成为主要的生产要素。
近年来，医疗大数据的相关研究越来越显现出蓬勃发展的良好态势，虽然我国在医疗大数据方面的研究和应用起步较西方国家略晚一些，并且总的来说整体力量还没有形成，但是在医疗模式的转型上，对医疗大数据的分析渐渐成为今后的最大需求应用方面。互联网和物联网的快速发展，尤其是现在“互联网+”的出现，更是让越来越多的行业对“服务”的理念追捧。而医院的服务模式则是以病人为中心开展的，医院信息系统（HIS）转化为以电子病历为中心的管理信息系统（EMR）。该系统为了实现以病人为重点服务对象的全信息化服务模式，组织原有的HIS系统、检验信息系统（LIS）、影像系统（PACS）、放射信息系统（RIS）以及绩效管理系统等为一体。尤其是区域医疗的快速整合下，通过互联网把分布在同一个城市的多家医院的电子病历系统连接起来，真正达到了区域内医疗数据共享的目的。通过医疗的互联，减少重复检查、化验，大大减轻病人及家属的负担，让病人及时高效的得到***，使看病效率提高，实现就医的手续繁杂转为简单化。
如果拿一个病人每次看病的所产生的数据进行计算，普通的电子病案和医学化验数据较小，还不到1MB，但影像报告所达到的内存就要大一些，基本在1GB左右。一个患者就医一次基本上要产生2到3张影像数据，因此，总的来说一个病人诊疗一次产生的医疗数据加在一起大约在2GB～3GB之间。全国平均一家三甲医院每天就诊和住院的病人约为3万人，10家医院一年将产生超过300000TB的数据，由此不难发现，医疗数据量的庞大。目前已经出现的数据挖掘技术，也给医疗大数据分析领域提供了很好的技术支持。
2大数据在医疗领域的应用设想及推广
2.1大数据应用于医疗的分析
医生对病人诊断的过程分析如下。首先，需要病人ψ约旱闹⒆唇行描述，医生边听边记录。通过病人描述和医生的经验，接着是让病人作对应的医学检验和影像检验，一系列的检查之后取得检查结果，包括化验单和影像报告。医生的大脑就像是一台储存了大量数据的计算机，根据取得的检查报告和病人的电子病历数据以及医生自己的诊疗经验进行相互的关联，从而判断出该病人的情况并给出相应的诊疗方案。但事实上医生诊疗的过程也有一定的局限性，仅仅只对医生一个人的经验和医学研究成果加以运用。而即便通过多个专家医生运用联合会诊的方式也只是仅有的少部分经验知识。所以，医疗大数据出现以前的***方式对病人进行的病情分析或多或少会产生不良的影响。而医院如果建立医疗大数据挖掘分析系统并被投入使用，专家医生就可以通过写入一系列医疗数据到医疗大数据系统平台，并且通过人工智能的机器学习和数据挖掘的分析方法，专家在确定***方案时就可获得相像的疾病机理和病因，从而给出更为精确的诊疗方案，从实质上解决病人的病痛。
2.2应用设想
为了能够实现医疗大数据的收集、加工、储存、检索及计算和运用的要求，可以将医疗大数据技术与云计算技术相结合，构建医疗大数据分析云平台，具体设想如***1所示。
医疗数据中心的成立，是对病人情况的确定，医生***方案的设计，通过这些数据进行建模。这医疗大数据中心在数据采集方面根据数据来源不同采用不同方法，对于结构化数据直接抽取并整合存储，对于非结构化数据要对有用信息进行结构化改造再存储。抽取有效的医疗大数据共性元素，以原有的临床知识数据库为辅助，通过大数据的分析技术并用可视化的操作来建立完善的临床决策系统。
3大数据医疗系统构建需要注意的关键问题
通过网络把多家医院连接成一个区域医疗系统，从而实现多家医院医疗数据共享，信息传递这样的医疗大数据系统。而在区域医疗系统的形成下，扩展到城镇、城市医疗网；再进一步的扩大到省级乃至全国、全世界这样的大数据医疗系统。
1）实现对电子病历数据的收集及储存。在这个问题上，专家医生在诊疗过程中要规范记录病人的病历情况。在电子病历数据要求规范以外，还要有专人保管、专人整理相关的检验数据，使得这些收集、储存的数据也规范记载。此外，还需要数据库管理系统（DBMS）来存储这些数据，数据库的设计上对数据的标准进行统一是技术的关键所在。
2）对数据进行结构化处理。电子病历数据大多以文本数据为主，要对这些医疗数据做结构化处理。尤其是部分中文的电子病历，应对大量医学词语进行拆分、对关键词进行提取等。并通过模拟和数字技术对影像检验数据进行分析，把患者病况***像分析数据转化为结构化数据。
3）对数据库系统进行设计。在医疗大数据的数据库系统中大数据的4V特征（大容量、多样性、快速度、真实性）要求对大数据有更高效的利用，这些应用包括云计算部署模式和局部集群模式等。
4）大数据挖掘的分析方法。医疗大数据挖掘最重要的内容就是通过抽取医疗相关数据的特点，同时还要根据医疗数据特点进行划分。要提取到重要的、有用的数据则需要进一步把不同类型、不同性质的数据进行关联。也可以将人工智能中的机器学习方法应用于医疗数据挖掘。
4结论
医疗大数据范文第5篇
关键词：大数据；医疗；大数据挖掘
引言
随着信息时代的不断发展，海量的数据被产生出来。在人们的日常生活中，方方面面都可能产生数据。这些数据反应了社会规律和自然规律，被认为是一笔重要的战略资源，与自然资源等可以相提并论。有统计显示，一般的医疗机构每年会产生1TB到20TB的数据，一些大医院甚至可以产生300TB到1PB的数据。随着技术的不断进步，人们处理数据的能力和技术也不断增强。从前，人们只能看着这些宝贵的数据白白丢失；现在，这些数据有望被运用到智慧医疗方面，即让患者就医更方便、疾病诊断更加高效，以及医疗信息更加准确。
一、大数据概述
（一）大数据的定义
随着智能手机、平板电脑、移动互联网、物联网等各式各样传感器的涌现，数据源呈现指数级增长，信息数量迅速扩大。从这些海量数据中提取有用信息并加以利用，已经成为战略性发展和要求。大数据可以通过在海量数据中提取的有用信息，挖掘新的认知，创造新的价值，从而改变市场关系和组织机构。
关于大数据的定义，目前学术界仍然没有获得统一共识。一般认为，大数据指的是巨量数据结合，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具和软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要更强的决策力、洞察发现能力才能加以挖掘和应用的数据。大数据不是单纯的海量数据，而是大量种类繁多、价值密度低、处理速度要求快和实效性要求高的数据的集合。目前，大数据在互联网、金融、农业等领域都有广泛的应用。
（二）大数据的特征
通常，用4个V（即Volume， Variety， Value， Velocity）来概括。
一是体积巨大。截止到目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是300PB，大企业一年生产出的数据量大多处于TB量级。
二是数据种类繁多。对此，人们把这些数据分为结构化稻莺头墙峁够数据。结构化数据多以文本为主，非结构化数据则包括音频、视频、地理位置信息等。这些数据为数据的挖掘处理能力提出了更高要求。
三是价值密度低。在大量不断生产的数据流中，只有极少数的数据是有价值的，如何在海量数据中挖掘真正有用的数据，进行数据“提纯”成为大数据工作者研究的重点。
四是处理速度快。据统计，预计到2020年，全球数据使用量将达到35.2ZB。在如此海量的数据面前，各国***府及企业能否加快处理数据的效率，将成为成败的关键。
（三）大数据的意义
大数据最重要的意义是预测。比如，商业公司对消费者日常的购买行为和使用商品习惯进行汇总和分析，了解到消费者的需求，从而改进已有商品并适时推出新的、消费者很可能会满意的商品。知名互联网公司谷歌对其用户每天频繁搜索的词汇进行数据挖掘，从而进行相关的广告推广和商业研究。
由于大数据的处理迫在眉睫，近年来各国***府和全球学术界都掀起了一场大数据技术的***，都在积极研究大数据的挖掘技术和分析手段。很多国家都把大数据技术研究上升到了国家战略高度，提出了一系列的大数据技术研发计划，从而推动***府机构、学术界、相关行业和各类企业对大数据技术进行探索和研究。
可以说大数据是一种宝贵的战略资源，其潜在价值和增长速度正在改变着人类的工作、生活和思维方式。可以想见，在未来，各行各业都会积极拥抱大数据，积极探索数据挖掘和分析的新技术、新方法，从而更好地利用大数据。当然，大数据并不能主宰一切。大数据虽然能够发现“是什么”，却不能说明“为什么”；大数据提供的是一些描述性的信息，而创新还是要人类自己来实现。
二、大数据对医学研究的影响
（一）大数据改变医学诊断手段
大数据分析为许多医学难题的解决提供了新途径，改变了一些疾病诊断方式。大数据可以挖掘出大量以往的相似疾病案例，通过分析这些诊断数据，对疑难杂症进行快速判别。如，在心脏病的诊断过程中，首先采集心脏数据并转化为心脏***谱，然后根据***谱进行建模，模型中的变量包括压力、张力、僵硬度等，最后根据这个模型分析心脏疾病病情，并作出相应的诊疗方案。此外，还可以利用***像处理技术，将心脏数据建模成为一个虚拟实体，通过设置不同的参数，模拟观察各类手术或者药物对心脏机能造成的影响，从而在诊疗之前就对诊疗后心脏疾病可能的走势做出预测，为获取疾病诊治方法提供了手段。
（二）大数据可预测病情的扩散趋势
当流行病发生时，可以对疾病已有的扩散趋势和感染人数进行建模，对每一个时间节点的数据进行分析处理，从而对流行病进行统计研究，预测病情的扩散趋势，为疾病防治提供参考。同时，当下一次***情发生时，可以调出往年数据进行分析，了解规律，从而有望抑制病情的进一步扩张。
（三）大数据有望决定现代医药学研究成败的关键
当前在我国，优质医疗资源有限，患者往往需要争抢医疗资源，才能获得一个宝贵的***机会。然而，患者个体差异巨大，疾病种类繁多，且仍然有很多现代医疗技术无法解释和***的疑难杂症，使得诊断很难标准化和自动化。同时，医生在***时，***手段和方法、***进度等并不公开透明，缺少病人的主动参与。此外，医生工作强度大，医疗资源不足，误诊漏诊现象时有发生，使得医患矛盾不断加剧，医患关系已经在近年来成为了一个社会问题。大数据医疗则可以使患者主动参与到医疗过程中。医生可以在海量数据中找到病人的既往病史、体质特征、健康数据等资料作为辅助，从而更好更快地为病人做出准确的判断。
此外，以往医院的医疗数据都是***的，病人若首次在某家医院就诊，医生还需要花费时间和精力了解病人的既往病史，既降低了诊治效率，也增加了病人就医的时间成本。大数据使得医院之间互通数据成为了可能，可避免患者在多个不同的医院之间进行重复诊治而付出高昂的医疗费用。大数据医疗有望构建一个以患者为中心的个性化平台，为患者提供疾病***、疾病管理、挂号预约、健康数据查询等多方面的服务，充分尊重患者的价值观和需求，协调不同专业的医疗服务。可以说，大数据有望带来医学研究、临床决策、疾病管理、医疗卫生决策等方面的改变甚至革新，从而带来整个医疗模式的转变。
三、大数据在医疗行业的应用
（一）疾病预防
大数据可以帮助研究者比之前任何时候都更了解健康影响因素。有统计显示，大约只有10%到15%的健康影响因素已经被现代医学确定，而剩下的85%到90%的影响因素，包括基因、健康行为、自然和社会环境均未被确定。利用大数据，研究者可以将患者的家族病史、医疗记录等与平日的生活习惯、饮食习惯、收入、教育等方面联系起来，通过对海量的数据进行分析比对，研究这些健康影响因素相互之间的关联。通过对不同区域、不同年龄的人群进行评选，筛选健康相关危险因素，并制作健康监测评估***谱数据库和知识库，提出有针对性的疾病预防计划，以促进居民健康水平的提高，降低患病风险。这样一来，大数据可以显著提高医疗和健康服务，且对不同的人群提供不同的干预措施和针对性的解决方案。
大数据还可以整合和分析公共卫生数据，提高疾病预报能力，加强对疾病的监测。例如，Asthmapolis公司为哮喘患者研发了一种追踪器，记录患者吸入器的使用，并⑹据传输到中央数据库进行分析，用来了解个人患者的疾病进程和使用习惯。将这些数据与疾病预防中心的哮喘危险因素数据结合，能够有助于医生为患者制定更加个性化的预防、***计划。
（二）临床应用
在医学临床方面，大数据有着广泛的应用天地，包括相对疗效研究、医疗资料的透明化、病人病历的进阶分析、药物副作用分析和远距离监测病患。
1.相对疗效研究
信息时代使得电子病历的普及成为可能。目前，电子病历结构化数据已逐渐成熟，通过大数据分析海量的医疗数据，比较分析不同的干预措施的有效性。这为临床***决策提供了非常有用的参考信息。在医疗护理系统中利用大数据实现相对疗效研究，将大大提高疾病诊疗的效率，减少过度***以及***不足。
2.医疗资料的透明化
大数据分析可以对不同医院的***费用、***质量与绩效进行评估和比对，并快速呈现出来，让患者一目了然。此外，大数据有望精简业务流程，从而降低成本，提高医疗护理质量并给患者带来更好的就诊体验。
3.患者病历的进阶分析
目前，电子病历系统包括三部分数据，即电子病例数据、医学检验数据和医学影像数据。电子病历是病人自述病症、医生记录产生的以文字标书为主体的数据，是一种非结构化的数据。医学检验数据来自于医学检验设备，主要包括各种数据，具有标准性和规范性的特点，是一种结构化数据。医学影像数据则包括X光片、B超影像等来自医学影像设备的数据，由于这些数据以***像为主，因此是一种非结构化数据。构建电子病历系统，可以全面掌握患者的病情演进情况。大数据可以对海量的患者病历和档案进行进阶分析，确定哪些人是某类疾病的高危感染人群，并按照不同患者的既往病史为其提供不同的***模式和不同的预防性保健方案，才能达到最佳***效果。
4.药物副作用分析
在临床用药的过程中，药物使用可能会引起患者的不良反应。这种不良反应会导致药物不能发挥原本的作用，***效果减弱，严重时甚至导致患者死亡，同时不合理的用药也可能大大集中患者的经济负担。来自美国的统计显示，每年美国有70度万人因为药物副作用受到伤害或者死亡。通过对产生药物副作用的患者病情进行分析，挖掘出不同药物的副作用可能产生的情况，从而提高患者疾病的***质量，指导临床用药，减少药物副作用或不当用药对患者的伤害，并指导新药研发。
5.远距离监测病患
随着传感器的进步和物联网的发展，大量可穿戴设备、各类App等出现，能够实时获取病人的健康信息。许多高血压、心脏病、糖尿病患者在家中测量的血压、心率、体重、血氧、吐气流量等健康指标和数据都可以传回医院或健康管理中心，给医疗人员提供诊断参考，便于给患者提供饮食和生活建议。
（三）互联网医疗
互联网的发展与大数据技术的进步使得***医疗成为了可能。在互联网医疗网站上，患者提供病症相关数据，医生根据这些病症数据，对患者的病症情况进行初步判断。该方法能够在一定程度上环节医疗资源不足和分布不均的情况，但是无法从根本上解决这一难题。由于常常有非专业人员给出诊断答案以及缺乏详尽的病理数据，通过互联网医疗网站很难得到准确的医疗***。此外，网络药房也在近年来逐渐兴起。通过网络药房，患者可以购买非处方药，或是提供医生的处方购买处方药，等待药品送货上门的。这种方式减少了患者去药房或者医院的时间成本，有一定的发展空间。
四、大数据在医疗领域应用的几个关键问题
将大数据全面应用于医疗领域中，构建医疗大数据系统，除了国家***府从***策层面鼓励支持和加强引导之外，各级***府及医院等相关机构也需要行动起来，积极迎接大数据。
（一）推广电子病历，实现数据标准化采集
各级***府应鼓励医院使用电子病历。在使用电子病历的医院中对医生作出一些规范性的要求，使电子病历记录规范。此外，医学检验数据和影像检验数据的采集和存储也需要规范，同事要建立统一的数据库存储系统来分门别类的存储这些信息。在推广电子病历和构建医疗大数据系统中，数据标准化十分重要，是技术实现的关键问题。
（二）确保数据库的安全性
病历是患者的个人隐私。将这些隐私信息被转移到线上时，应该注意数据库的安全性，保障患者的个人隐私。技术部门要持续更新病毒库，定时对数据库系统进行查漏补缺，同时不断攻克技术难关，加强数据库的安全性，确保患者隐私信息得到保障。
（三）大数据挖掘分析方法
要想真正将大数据为己所用，适当的大数据挖掘分析方法必不可少。大数据挖掘的核心内容是数据的特征与属性提取，并依据特征和属性进行分类。在此基础上，对不同属性的数据类型进行关联分析，从而获得有价值的信息。目前，大数据挖掘分析方法包括分类、估计、预测、聚变等。大数据相关从业人员有必要不断学习理论知识，同时在实践中积累大数据挖掘分析经验，从而提高大数据分析能力。
五、结语
大数据分析是当前计算机科学与技术领域的热点。各个领域都认识到了大数据可能带来的好处，获得大数据并挖掘其中有价值的信息对于领域发展十分重要，也是未来科学发展的必然方向。在医疗领域，大数据有着广泛的应用空间，可以用在包括疾病预防、临床应用、互联网医疗等方面。可以说，医疗大数据是未来医疗领域的发展趋势。目前，在医疗行业应用大数据方面，我国还处于初级阶段，***府、医院及数据挖掘技术人员需要共同努力，才能让大数据在医疗领域发挥作用。
参考文献：
[1]邹北骥.大数据分析及其在医疗领域中的应用[J].计算机教育.2014（7）：25-27
[2]周光华，辛英，张雅洁，胡婷，李岳峰.医疗卫生领域大数据应用探讨[J].中国卫生信息管理杂志.2013（4）：74-76
[3]王潇，张爱迪，严谨.大数据在医疗卫生中的应用前景[J].中国全科医学.2015（1）：102-106
医疗大数据范文第6篇
十八届三中全会通过了《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》，明确提出要“充分利用信息化手段”。医疗信息化迎来了新的发展契机，医疗行业正处于巨大的变革之中。2013年以来，已经有多个地区争相加速发展大数据产业，而2014年医疗健康大数据产业已经成为互联网应用发展最成熟的产业，未来资本对大数据的争夺战将甚嚣尘上，或许谁能抓住先机，谁就能率先赢得未来。
各方尝试
据媒体报道，2013-2014年以来，大数据是互联网医疗健康主要并购投资领域之一。
前身为中国首家专业从事医院信息系统软件开发与应用工程企业的北大医疗信息技术有限公司（以下简称“北大医信”）已经瞄准了医疗大数据的战略方向。2014年3月，北大基金会向北大医信投资3000万，方正集团高级副总裁、方正信产集团CEO方中华表示，北大医学部与方正信产集团拟建的北大医疗数据中心，将引导中国医疗大数据的发展，共同推动我国医疗信息化的早日实现。而北大医信CEO刘立宇指出，北大医疗健康大数据中心将是一个产学研用的模式，其中北大医信负责产业转化，北大医疗健康大数据中心和北大医学信息中心负责相关的学术研究和人才培养。“我们会利用北大附属的数家医院，13家教学医院作为我们的用户单位，形成一个医疗大数据的生态圈。”
6月，国内上市公司朗玛信息公告，宣布收购启生信息100%股权，39健康网正在其旗下，朗玛信息董事长王伟表示朗玛信息要通过3？5年时间，打造一个新型的网络示范医院，即互联网医院，而通过收购39健康网，朗玛信息获得了移动医疗大数据的入口。
上海医联工程已经建立了国内目前医疗机构联网范围最大的临床信息共享系统。该工程的承建商万达信息股份有限公司（以下简称“万达信息”），2014年7月收购上海复高计算机科技有限公司，8月收购宁波金唐软件股份有限公司。这两个公司都是在医疗信息化领域做了十多年的企业。
12月11日，弘毅投资、高盛、东软控股及协同创新等投资者共同对东软熙康进行1.7亿美元的增资。东软熙康是东软集团旗下专门从事互联网医疗和健康管理的公司，致力于通过大数据，云计算、物联网、移动互联网提供基于O2O模式的健康管理与医疗服务平台，这笔投资刷新了国内互联网医疗与健康管理领域最大单笔融资的纪录，也是全球互联网医疗与健康管理领域最大单笔融资之一。
除此之外，一些知名企业也纷纷进***大数据领域，百度于2014年4月正式开放了名为“大数据引擎”的技术体系，对自己以及各行各业的数据进行挖掘，利用“数据工厂”和“百度大脑”分析它们，输出数据分析结果，为自己和合作伙伴提供解决方案。而百度深度学习研究院常务副院长余凯称，医疗将会是首个被大数据技术改变的行业。
阿里健康更是不甘落后，在10月了“阿里健康云平台――数据服务”，以及与平台相应的医药大数据战略。据了解，阿里健康将提供数据资源和技术能力帮助客户和合作伙伴运营。
越来越多的人认识到，大数据已经成为与自然资源同等重要的宝贵财富，面对着这块大蛋糕，除了企业之外，医院以及相关部门也在跃跃欲试，整装待发。
2014年1月14日，中南大学向媒体演示了一款面向大数据应用的医疗数据处理原型系统。据院长张尧学院士介绍，该校将在5年内，投入1亿元，建成国际先进的医疗大数据运营模式，并涉及湘雅医院、湘雅二医院等5大医院的101个项目。患者进入湘雅后，其全部信息将进入湘雅临床大数据系统中，系统将对海量数据进行收集、研究和应用。
2014年10月18日，首都医科大学附属北京安贞医院和辉瑞投资有限公司合作的国内首个心血管医疗大数据中心项目启动。该计划为期5年，将逐步探索并完善中国心血管疾病领域的大数据应用模式。
而中国科学院深圳先进技术研究院健康大数据研究中心也于11月29日成立，将致力于以医疗健康，特别是个性化医疗健康为中心应用，建设健康大数据平台，从医疗健康数据的存储、分析、建模、使用等角度研究数字化生命的关键技术，提高基于大数据驱动的健康医疗研究能力，满足医疗健康信息化产业基础和产业技术创新的迫切需求，构建面向个性化医疗的健康大数据研究中心。
还需落地
无论对哪一方而言，能够从大数据中获得全新价值是令人振奋的，然而如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。纵观目前国内医疗信息化现状，要真正实现大数据在医疗领域的应用，还需不少时间的探索。
据专家表示，医疗卫生数据主要来源于三方面，首先是生命科学领域及医药研发领域。其次是医疗领域，包括诊疗数据以及非诊疗数据，其中诊疗数据包含大量半结构化以及非结构化数据。第三则是移动医疗领域，随着可穿戴式设备的快速发展，未来将产生大量的医疗健康数据。
然而随着这些数据的日益膨胀，目前国内医疗信息化的存储架构还无法满足大数据应用的需要，数据挖掘才刚刚起步，大部分医疗卫生机构还停留在数据的精确性层面，而非从数据关联性方面分析挖掘数据价值。为此，赛迪顾问电子信息产业研究中心分析师陈荣佳在其文章中表示，大数据时代医疗信息化建设从产业角度看，未来将创建一个以患者为中心，数据快速流通，精准分析的价值链条。在此链条中***府、医疗卫生机构、医疗信息化软硬件提供商等应明确各自定位，协同合作，才能在大数据时代做好医疗信息化建设。
有专家认为，目前中国很多医院尚且没办法实现医院内部的数据流通，连数据的获得途径都存在问题，更谈不上医疗大数据收集。对于医院来说，大数据为医院的信息化建设提出了新的挑战和方向。
北京大学人民医院院长助理刘帆表示，实现从结构化到非结构化、从人工录入到自动采集、从以医院为核心到以患者为核心，从一家医院到多家医院的信息整合，从临床数据到基因分析数据，是未来医疗大数据的一个内涵和趋势。为此未来医院的信息化也应向“全”和“深”两个层次发展，实现信息全面的整合和全生命周期的信息管理。
医疗大数据范文第7篇
关键词：大数据；医疗行业；云计算
中***分类号：TP399-C8
医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。
基于疗效的研究包括比较效果研究（Comparative Effectiveness Research， CER）。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的***方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度***（比如避免那些副作用比疗效明显的***方式），以及***不足。从长远来看，不管是过度***还是***不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。
1 工作原理
大数据：大数据技术（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。（在维克托・迈尔-舍恩伯格及肯尼斯・库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Veracity（真实）。
云计算：是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
2 大数据与云计算的联系
医疗行业存在多种传感器系统，针对病人在每秒钟可以产生5000多条数据，如何对这些数据进行组织和分析成为现今医疗行业的难点。有了大数据的分析方式可以改变现今的医疗方式，比方说可以改变现在的成人用药每天3次每次一片，变更为根据体内血液中成分的含量动态提醒你是否该用药了。
（1）从整体上看，大数据与云计算是相辅相成的
大数据着眼于“数据”，关注实际业务，提供数据采集分析挖掘，看重的是信息积淀，即数据存储能力。云计算着眼于“计算”，关注IT解决方案，提供IT基础架构，看重的是计算能力，即数据处理能力。没有大数据的信息积淀，则云计算的计算能力再强大，也难以找到用武之地；没有云计算的处理能力，则大数据的信息积淀再丰富，也终究只是镜花水月。
（2）从技术上看，大数据根植于云计算
云计算关键技术中的海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapReduce编程模型，都是大数据技术的基础。
（3）大数据的商业模式与架构----云计算及其分布式结构是重要途径
大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界。它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据。它工作的速度非常快速，实际上几乎实时。它具有普及性，因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。
3 实施步骤理论分析
数据采集部分：ETL工具将利用分布的、异构数据源中的数据进行清洗、转换集成。可以通过医院检查或者通过社区APP采集病人的资料。将数据最终加载到数据仓库中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存储、基础架构：数据可以存放在关系型数据库中、NoSQL中，基础架构使用云存储或者分布式文件方式存放。
数据的分析处理：自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解（NLU，NaturalLanguage Understanding），也称为计算语言学（Computational Linguistics。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能（AI，Artificial Intelligence）的核心课题之一。
统计分析：利用logistic回归分析方法对数据进行统计分析。logistic回归主要用于危险因素探索。因变量y为二分类或多分类变量，自变量既可以为分类变量，也可以为连续变量。比如，探索胃癌发生的危险因素，胃癌作为因变量，分为两类，“是”或“否”。危险因素可以有一个多多个，比如性别、年龄、幽门螺杆菌感染等。通过logistic回归就可以发现哪些因素会影响胃癌的发生。
4 应用领域实践分析
大数据在实际中的应用产生了像春雨医生这样的医疗社区软件。春雨医生APP利用手机端采集病人的局部的病痛的照片，结合手机的传感器采集到病人的脉搏等信息，这些基础数据的采集随着时间的推移将构成海量数据。
医生对于病人的诊断的结果，也会保存在数据库中，这样同样类型的病症在***时就不需要每次都是找医生来诊断。春雨医生可以根据病人的病症信息结合同类病症医生的诊疗结果，可以给病人提出建议，这样既节省了医生的人力资源的消耗，又节省了病人排队等待的时间，更加及时的解决了病人的问题。
除了以上应用外，春雨医生还可以根据病人的描述，通过匹配海量数据可以为病人量身定做一套保健方案，用以改变病人的不良作息。
以上功能的实现都离不开大数据的收集、分析与处理，而处理海量数据单靠一台服务器是很难完成的，我们需要借助云计算机来实现，数据的共享、CPU的共享。
5 结束语
现今计算机的应用已经不仅局限于某一个领域，在物流网、医疗、通信等行业都有广泛的应用。大数据技术和云计算技术成为计算机领域的热门话题，正逐步应用在生活的各个领域。本文通过简单的描述说明了在医疗行业，大数据和云计算是如何应用的。
参考文献：
[1]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念?技术与挑战[J].计算机学报，2013（08）.
[2]关志刚.信息***：大数据企业生态***谱[J/OL].IT经理网.http：///bigdata/7028.htm
[3]李国杰.大数据研究的科学价值[J].中国计算机学会通讯，2012（09）：8-15.
[4]王珊，王会举，覃雄派.架构大数据：挑战?现状与展望[J].计算机学报，2011（10）：1741-1752.
[5]W.Eckerson.TDWI Checklist Report：Big Data Analytics[J].TDWI Research，2010.
[6]E.Brewer.CAP Twelve Years Later：How the "Rules" Have Changed[J].COMPUTER，2012（02）：23-29.
医疗大数据范文第8篇
现阶段，医疗数据呈现出诸多新特点（如***1所示），这也促进了大数据分析在医疗行业中的应用日益广泛，具体体现在以下方面：1.1医疗监管方对大数据分析的应用。医疗监管部门应用大数据分析可实现对国内疾病趋势和公共卫生状况的全面分析，为优化配置医疗资源提供可靠依据。在医疗***策制定方面，利用大数据分析可评估现行医疗***策的执行效果，根据执行效果对医疗***策进行修订。同时，医疗监管方还可利用大数据分析对各个医疗机构的医疗服务质量进行监控，对比分析医疗手段的有效性，督促医疗机构不断提高医疗水平。1.2医疗服务提供方对大数据分析的应用。对于医疗服务提供方而言，其对大数据分析的应用主要体现在如下几个方面：临床决策支持、用药与医嘱自动报错、医疗服务水平评估、异地病患监控等等，由此大幅度提升了医院的运营效率。随着电子病历不断完善，借助大数据分析相关的医疗数据，以此来对各种干预措施进行比较，可为临床决策提供信息支撑，这样能有效解决过渡***或***不足的情况；用药与医嘱自动报错能够减少处方误开的可能性，可以降低医疗纠纷的发生几率；通过对病历等数据的分析，可给出相应的***路径，从而为医疗人员提供参考；利用大数据分析，能够找出医院服务质量、费用支出以及绩效等方面存在的差异，为医疗机构精简业务流程提供参考，除能够使成本降低之外，还能使医疗服务质量有所提升；在家中的病患，可通过传感器将测得的心率、血压等数据传给医院，为医疗人员的诊断提供参考；对病人档案进行大数据分析，可确定出某类疾病的易感染人群，从而制定有针对性的预防方案和***模式，由此可使***效果获得提升。1.3医药医疗产品研发方对大数据分析的应用。医药医疗产品的研发方对大数据分析的应用具体体现在如下两个方面：一方面是对药物的研发、测试以及临床实验过程予以支撑，另一方面是对药物的市场和销售策略进行辅助。借助预测模型，能够对产品的安全性、可能存在的副作用等进行评估，由此可使新药的研发时间大幅度缩短，这样能够使研发资源的配置效益得以提升；依托临床试验数据及其它相关数据，并通过大数据分析，可选取出最佳的药品剂量，能促使临床试验的成功率进一步提高；利用大数据分析，可对一些药物的不良反应进行监测，从而快速找出药物可能存在的不良反应，给用药人群的安全提供了保障；通过大数据分析，制药厂家和医疗器材研发机构，可获悉各种疾病及相关***费用的发展趋势，为研发资源的优化配置提供参考。1.4医疗保险方对大数据分析的应用。医疗保险方对大数据分析的应用主要体现在以下几个方面：开发新的医疗保险产品、获悉客户的实际需要据此制定营销策略、给客户提供优质的服务节约成本、对商业与社会两种保险之间的合作方式进行探索、对理赔模式进行创新等等。利用先进的信息分析技术，能够使医疗保险机构侦测出过度和错误申报的情况，再借助自动化系统进行统计分析，可演化出相应的算法，进而提高侦测异常申报的准确性，上述分析过程既可以实现实时监测，又能进行回溯分析。1.5个人健康产品提供方对大数据分析的应用。个人健康产品提供方对大数据分析的应用体现在如下几个方面：创新商业模式、病患临床记录与医保数据汇总、线上平台以及公共卫生等等。在医疗数据库不断完善的同时，一些全新形态的商业模式随之出现；通过对病患相关数据的汇总和高级分析，可以使医疗企业及相关医疗服务提供方的决策能力获得提升；公共卫生部门通过对大数据的使用可对相关问题进行评估，并将之作为计划编制的参考依据。借助电子病历数据库，可对传染病进行快速检测，以此为基础开展全面的***情监测，可为疾病防控提供参考。
2医疗行业大数据分析的应用意义
2.1有利于提高临床决策的准确性。临床决策关系到医疗服务质量，但是因医务人员的病例知识和临床经验有限，所以会影响临床决策的准确性。而在大数据分析的支持下，能够提供更多的临床病例分析和***路径，将其与医疗费用和***结果等因素进行综合考虑，进而实现临床路径优化，有利于为医务人员进行临床决策提供可靠依据。2.2有利于实现个性化医疗。个性化医疗打破了传统医疗模式，强调根据病人个体的具体情况进行个性化***服务，覆盖病情诊断、用药、***全过程，这是医疗服务发展的重要方向之一。在大数据分析技术的支持下，能够将更多的用户数据纳入到数据集合中进行全面分析，并结合传感技术、基因测序技术等先进的科学技术，从而为实现个性化医疗提供有力保障。2.3有利于不断改进医疗系统。医疗系统的运行效率关系到患者能否得到更快、更有效的***。然而当前，医院普遍面临着患者数量增多、医患矛盾加深、医疗过程缺乏透明度的现状，阻碍了医疗系统运行效率的提升。而在大数据环境下，能够将大数据分析作为辅助手段，解决医疗服务中遇到的问题，不断改进医疗系统的各项功能。
3结论
总而言之，大数据分析在医疗各个领域均能够得到有效应用，对提高医疗系统效率、优化临床决策路径、实现个性化医疗服务起着重要作用。为此，医疗监管部门、医疗服务机构、医药医疗产品研发单位以及医疗保险机构必须重视大数据分析的应用，从而推动医疗行业实现跨越式发展。
作者:许喆 单位:天津市河西区社区卫生服务管理中心
参考文献
[1]郭晓明,周明江.大数据分析在医疗行业的应用初探[J].中国数字医学,2015(08).
医疗大数据范文第9篇
“近几年，随着物联网、人工智能、大数据、基因测序等技术的快速发展，信息技术与医学高度融合的时代即将到来。可以预见，健康医疗将迎来重大变革。”京东方健康服务事业群首席执行官冯强表示。
全球有20-40%的医疗费用支出被浪费
日前，中国***办公厅正式《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局。但面对海量的医疗大数据，如何应用和转化，却存在重重难题。
惠普企业服务集团事业部总经理谢泉彬表示，目前，医疗行业在全球和中国都有很大的发展。然而，相比其他行业，无论是制造业、金融还是电信等行业，医疗体系的信息化、业务流程的优化都存在着很大的问题。
“全球仍然有20-40%的医疗费用支出是被浪费的，医疗支出中有75%是花费在慢性病的管理和***上。而慢性病可以通过基因和数据分析提早检测出来，并通过改变个人的健康管理方式，得到预防和控制。所以，这方面的费用未来是可以节省下来的。”谢泉彬称。
谢泉彬介绍，在国外的医疗服务体系中，其中英国和日本有全福利制度，而美国是通过商业医疗保险支付的医疗制度，但是无论发展中国家还是如同英美日等发达国家都面临着同样的问题，没有一种医疗体系是完美的。
“医疗行业存在着跟其他行业完全不同的特点，它没有电信、金融等行业本身的信息化集成度、标准度和可共享使用的方式。医疗行业是非标准化和个性化的，比如我和我的同事都感冒了，由于我们的经历不同、病史不同、过敏源也不同，所以我们就可能会用不同的药和不同的疗程。”谢泉彬认为，医疗与其他行业最大的不同就是医疗是一个非标准化和个性化的诊疗过程，这是医疗本身在预防和费用控制中的一个难题。
谢泉彬指出，目前医疗行业的信息化和标准化程度较差。他以银行为例：“我们可以通过工商银行查询用户其他银行的账户，也可以进行转账、汇款。而在医疗行业中，电子病例目前并无法在两家不同的医院实现共享。”
谢泉彬说，在医院体系中需要有数据集成、标准化的数据架构，如何在不同的医联体中共享完整的医疗影像***层，组织医联体或者跨区域的医疗信息共享是未来医疗服务的努力方向。
“软硬结合”是医疗行业的发展趋势
“虽然现在大数据炒得火热，但在医卫生大数据方面，还仅仅是个开始。”深圳卫计委医学信息中心主任林德南指出，尽管医疗大数据本身的基础建设还处于初始阶段，医疗大数据的开放是必然的趋势。
“数据开放有利于激发深化医药卫生体制改革的动力和活力，提升医疗健康服务的效率和质量，扩大资源供给，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，有利于培育新的业态和经济增长点。”林德南说。
如何开放和利用医疗大数据，林德南认为，***企合作，共建共享，是可行的模式。“***府的专业团队提出大数据研究方向，包括建模的基本理论，和大数据挖掘分析公司合作，两者缺一不可。”
“未来，以传感、显示、人工智能、大数据、基因等技术为支撑，信息感知将更加连续、更***观，分析判断将更加快速、更加准确，预防***将更加个性化、创伤会更小。”冯强认为，信息技术与医学高度融合时代的显著特征是精准和智能。
“目前，诸多医院正在采用数字化的手段来提高医院的运营效率。”京东方健康服务事业群首席医疗官张伟表示，医院创新是把大数据、人工智能引入医院体系中，从而提高整体的运营质量，建立一个以患者为中心的高效运营的精细化管理体系。
在这样的背景下，京东方提出了软硬融合、应用整合和服务化转型的事业战略，整合传统医疗与智慧系统，使半导体、显示、传感、人工智能、大数据，与医学和生命科技相结合，跨界创新，发展信息医学、移动医学和再生医学，为人们提供更为便捷、高效的智慧健康服务。
“中国医疗大数据应用还是一片蓝海，数据结构化的难题也是企业的机会。”杭州数睿（MDQ）联合创始人、董事长高远介绍，初创于美国圣地亚哥的MDQ（Med Data Quest）去年进入中国，目前已经融资1000多万美元，主要致力于临床结构系统，通过自然语言处理、人工智能以及大数据分析处理，把病历变成一个可供医生参考的临床决策系统。
高远透露，目前，MDQ已经与中国几家医院开展合作，比如在北京安贞医院，通过对心血管疾病的***方式对比分析，找出最佳***方案。
“现在各个单位、各个机构都在做大数据，但是如何让大数据共享、串起这些数据孤岛，是下一步推动精准医疗、智慧医疗的关键。”高远称。
谢泉彬表示，通过大数据的方式把所有信息整合起来，精准的判断医学费用的情况、业务运营的情况，这是医疗信息化的发展趋势，软硬结合的医疗服务能够为整个医疗系统的可持续运营提供一个有力的支撑。
可穿戴设备是大数据医疗的成功实践
Dignity Health首席战略官Gregg介绍，当前，中国、美国等很多国家都面临着同样的问题，就是人口结构在发生变化，这给很多系统提出了挑战，包括***府、医疗系统等等。全球的医疗体系正在迅速扩张，在亚洲、西欧以及中非等地，国家***策也在发生着一些变更。
“中国的技术越来越发达，医疗体系越来越先进，病人也在随之增多，现在医疗行业应该考虑的问题是如何在病人离院之后也能照顾好他们。”Gregg称，可穿戴设备就是大数据医疗的一个成功实践。
“针对健康医疗的可穿戴装备是一个医疗结合大数据服务人们健康的极佳方式。”高向东称，目前实现于人身上的可穿戴装备基本上从医疗到健康，到体育、安保、***事以及各个领域，都有相应的可穿戴装备的产品缩影，实现这样的产品自然需要一定的技术基础。
高向东认为，可穿戴装备未来的主要应用领域或关键市场，首先就是医疗健康，通过服装上的装备帮助人们获取数据。
“医学的根本，就是治未病。在人们没有生病的时候，通过健康监测来揭示和预测身体机能的改变。同时，能够实现一个在家看护的目的。”高向东说。
高向东介绍，之前有一位滑雪运动员的膝关节受了伤，在康复锻炼中使用了可穿戴设备。在训练过程中，可以明显看到他的双边肌电强度是不平衡的，他的康复教练和医生就可以有目的地帮助他去做相应的评估和评价，来帮助他更有针对性的进行复健训练，使得他能够更早的回归赛场。还有就是中老年人的长期监护，可穿戴设备可以进行长期的心电数据采集，并通过云端发射到远处的医疗机构进行评估，也能够通过肌电监测来预测他的跌倒。
高向东认为，可穿戴装备在健康领域是大有可为的，它在服务于人类的同时，可以让人类变得更健康、更强大。
医疗大数据范文第10篇
2009年年初，中共中央、***向社会公布了关于深化医药卫生体制改革的意见，新医改开始正式实施，医疗保障体系逐渐完善，医疗保障水平稳步提高，百姓的就医人次连年增长。据统计，2014年我市各级各类医疗卫生机构累计总诊疗2679.39万人次，与2009年的总诊疗1817.85万人次相比，年总诊疗人次增长了923.9万。与此同时，医疗卫生信息化建设在这几年中得到了长足的发展，各医院从单纯以财务为中心的信息系统发展到以病人为中心的信息系统，各地相继建设了区域卫生信息平台，建设了数据中心，存储了丰富的医疗健康数据。
我市自2011年起组建卫生信息专网，自2012年起采集市内九大医院的医疗数据以及八十多家社区卫生服务中心或服务站的公共卫生及医疗数据，如今数据采集已经成为常态化的工作。但数据采集只是第一步，对数据加以分析利用才是采集的目的。如何合理有效地利用，真正发挥数据的价值，还值得我们进一步思考与实践。
1.医疗健康大数据的特点
医疗健康大数据与其他领域的大数据一样，具备4个重要特征，称为4V 特征，即Volume（大容量）、Velocity（快速更新）、Variety（多类型）和Value（高价值）。以医院电子病历数据为例，它是典型的大数据。首先，电子病历的数据量大。以一家三甲医院为例，年诊疗人次为200万左右，每年将产生大量的电子病历数据信息，而且院方还必须保存往年的电子病历，根据《医疗机构管理条例实施细则》规定，医疗机构的门诊病历的保存期不得少于十五年；住院病历的保存期不得少于三十年。其次，数据的更新速度快。现代化的医疗越来越依赖于各种检验检查结果，检查化验的人数快速增加，其数据也在快速更新。第三，电子病历的数据包括了文本、***像、***形和视频等多种类型。第四，电子病历数据中隐藏着极有价值的医疗和医学信息，通过数据挖掘方法可以挖掘出有价值信息，以便医生进一步分析患者的病因，形成更好的***方案。
2.医疗健康大数据的应用
医疗健康大数据的应用至少应该包括***疾病的应用，医学教学或研究的应用，健康信息统计的应用等等。以贯穿全生命周期的健康档案为例，居民健康档案是收集、记录居民健康信息的重要工具，通过居民健康档案，能够了解和掌握居民的健康状况和疾病构成，了解居民主要健康问题和公共卫生方面的流行病学特征，为筛选高危人群，开展疾病管理，采取针对性的预防措施等奠定基础。
2.1有助于科学决策
对管理者或行***部门来说，采集的数据有统计学的意义。信息系统可充分利用海量数据，从需求出发构建各种统计分析报表，用于监控分析医疗质量、运营情况、成本情况，为科学决策提供参考和建议。
2.2有助于公共卫生管理
公共卫生管理部门可以通过综合卫生信息管理系统查看区域内高血压、糖尿病等慢病统计数据，进行疾病监控。同时相关部门通过分析医疗大数据的变化，获得来自各地的患者出现相同或类似症状并迅速在人群中蔓延的信息，从而可预测某些流行病的爆发，为人类阻止或减缓流行病的发展提供依据。
在甲型H1N1流感在美国爆发的几周前，谷歌公司的工程师们就发表了一篇论文，文中解释了谷歌为什么能够预测冬季流感的传播。谷歌通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测，而这种方法以前一直是被忽略的。谷歌公司为测试这些检索词条，总共处理了4.5 亿个不同的数字模型。在将得出的预测与2007 、2008 年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，谷歌公司发现，他们的预测与***数据相关性高达97%，而且他们的判断非常及时。这是大数据应用于公共卫生领域的一个例证[1]。
2.3有助于精准医疗
美国总统奥巴马在2015年国情咨文演讲中推出“精准医学计划”（Precision Medicine Initiative），提议在2016财年向该计划投入2.15亿美元，以推动个体化医疗的发展，精准医疗引起全世界的关注。
精准医疗，简而言之就是以个体化医疗为基础，伴随着基因组测序、生物信息和大数据等技术交叉应用而发展起来的新型医疗模式。
精准医疗更重视“病人”的深度特征和“药物”的高度精准性；是在对病人和药物深度认识的基础上，完成更个体化的诊断和***。精准医疗的发展，离不开信息技术与生命科学和医疗技术的深度融合。所以说高性能计算在商业领域的普及应用，以及大数据分析技术和工具的出现，为医疗行业迎来了更为广阔、更具想象力的成长空间。
2.4有助于科研教学
医疗大数据系统保存了成百上千万患者的全部真实数据，如患者个人基本信息，包括居住地信息、家族疾病史等。通过大数据系统的挖掘分析，可以得知哪些癌症会有明显的家族遗传性，从而可进一步分析其发病与基因变化的关系，以找到降低这种癌症发病率的方法。通过挖掘分析大数据中疾病与地区区域的关系，可以得知哪些疾病容易在某些地区发生，以便进一步分析该地区的环境因素与疾病发生的关系，使得人类去有意识地改变环境，去除导致疾病发生的诸多因素[2]。
2.5有助于健康生活
随着健康档案对居民的开放查询，通过手机、电脑或电视，居民可以查询到个人的历次体检信息、就诊信息、检验检查信息，便于居民实时了解自己的健康状况。随着各地健康小屋的诞生、可穿戴式设备的普及应用，居民可以通过自助的方式获取健康相关信息，包括所消耗的食物、睡眠质量、运动量等行为数据，进行分析、处理，监测人们的身体状态，从而帮助人们改变不健康的行为习惯，实现积极健康的生活方式。
3.数据采集存在问题分析
3.1采集数据不够全面
我市各医疗机构尚未实行身份证实名制就诊，区域卫生信息平台中收集的能与身份证关联的才是有效信息。非医保患者仅凭医联卡就诊，这些就诊信息无法与身份证关联，成为无效信息。有待于下一步推行实名制就医来改善上述状况。
3.2采集数据不够准确
目前仍存在持他人的医保卡看病就医的情况，这种情况下所产生的就诊用药记录也会加载到医保卡持有人的健康记录里，导致健康信息不准确。各医疗机构内部信息系统较多，向区域卫生信息平台上传数据的来源和统计口径不同，导致上传数据不够准确。
3.3采集数据不够完整
由于各医疗机构信息系统建设在前，上级部门上传数据标准出台在后，以及各医疗机构信息化建设水平不一，导致目前各医疗机构向市级区域卫生信息平台上传的数据字段数与上级要求存在偏差。
4.医疗健康大数据应用的制约因素
4.1信息安全制约
信息公开与信息安全是一对矛盾。在推广医疗健康大数据的应用时，存在以下安全隐患：一是黑客入侵导致的数据被篡改、丢失等，二是信息在存储、传输、访问时导致的信息泄露、失真等，三是健康档案在管理上存在的相关法律法规不完善、责权机制不明确、信息安全意识不强、信息安全保障能力不足等导致的安全隐患[3]。
我市区域卫生信息平台中收集的信息包括居民个人基本信息、公共卫生信息和医疗就诊信息，其中包括国家基本公共卫生服务项目要求的0―6岁儿童、孕产妇、老年人、慢性病和重度精神疾病患者等各类重点人群的健康管理记录。很多信息涉及公民的隐私权，因此，如何在合理利用大数据和保护个人隐私之间取得平衡，是一个很现实的问题。对于提供这些个人信息的居民来说，一方面他们是公共卫生服务的受益者，另一方面也是信息权利的所有人，他们最关心的问题便是能否保障个人信息安全。
4.2大数据处理技术制约
随着各领域的技术飞速发展，对大数据处理技术提出了更高要求。如生物遗传学领域近几年开展的一项巨大工程――人类基因组计划，要对人类23 对染色体基因中30 亿个碱基对进行测序，其数据量之巨大，以至于当前高性能计算机系统都难以在可接受的时间内完成[2]。
4.3跨行业的合作共享制约
互联网的本质就是开放和共享。区域卫生信息化涉及公安、人社、民***、物价、药监、教育等非卫生部门。长期以来，我国的信息化是以部门为中心展开的，客观上形成了行业垂直的信息化体系，在地方上形成了条块分割的“信息孤岛”，数据开放需要层层审批，造成了信息在部门之间共享的难度。
4.4大数据应用意识和应用能力制约
目前我市已在数据统计分析、决策支持、慢病管理等方面开展了一些大数据应用，但总体来说大数据应用意识不强，应用能力有待提高。以我市统一开发的健康档案浏览器为例，该浏览器已嵌入到各医疗机构的HIS系统，通过医生工作站便可直接访问健康档案浏览器，了解患者的高血压、糖尿病、传染病等各类专项档案信息以及患者既往诊疗信息，但据统计目前的使用程度并不高。