中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

寫下自己對醫療大數據的淺析，希望對醫療 健康感興趣的盆友有所幫助，同時希望可以和大家一起交流健康，探討醫療

醫療大數據的發展會給醫療行業帶來哪些變化呢？

1. 讓醫療診斷和結果的描述更加精準，更加客觀
2. 讓醫療效果的展現更加直觀，更加能說服于人，如果從此方面對醫生的業績進行考核，則會更客觀可信
3. 讓疾病的預測更準確，更科學
4. 讓真正的個性化醫療成為可能
5. 讓醫療中的決策更快速，更高效
6. 讓醫療事故等責任劃分方面更加明確

大數據

大數據定義很多，我個人選取了以下兩種（如有錯誤，歡迎留言指出交流）

動詞定義：當今社會所獨有的一種新型能力，一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得巨大價值的產品、服務和見解；
名次定義：基于多源異構、跨域關聯的海量數據（數據量、數據形態、數據分析處理方式），通過分析所產生的決策流程、商業模式、科學范式、生活方式和觀念形態上的顛覆性變化的總和。

醫療數據

醫生對患者診療和治療過程中產生的數據，包括患者的基本數據、電子病歷、診療數據、醫學影像數據、醫學管理、經濟數據、醫療設備和儀器數據等，以患者為中心，成為醫療數據的主要來源。

醫療數據來源

醫療數據主要來源于4個方面：患者就醫、臨床研究和科研、生命制藥、可穿戴設備等。

• 患者就醫過程產生的數據：以患者為中心，所有數據均來源于患者，患者的體征數據、患者的化驗數據、患者的描述，患者的住院數據、醫生對患者的問診數據、醫生對患者的臨床診治、用藥、手術等數據。
• 臨床醫療研究和實驗室數據：主要是實驗中產生的數據，也包含患者產生的數據，沒有嚴格的邊界區分。
• 制藥企業和生命科學產生的數據：同樣主要是實驗產生的數據，與用藥相關的用藥量，用藥時間，用藥成分，實驗對象反應時間，癥狀改善表象等數據，與生命等基因組學相關的數據。
• 可穿戴設備部帶來的健康數據：主要通過各種穿戴設備（手環、起搏器、眼鏡等）收集的人體的各種體征數據。

醫療數據特性

醫療數據首先它屬于數據的一種，所以其大數據也必定具備一般的數據特性：規模大、結構多樣、增長快速、價值巨大，但是其作為醫療領域產生的數據也同樣具備醫療性：多態性、不完整性、冗余性、時間性、隱私性

• 多態性：醫療 數據包含有像化驗產生的純數據，也會有像體檢產生的圖像數據類似心電圖等信號圖譜，醫生對患者的癥狀描述以及跟進自己經驗或者數據結果做出的判斷等文字描述，另外還有像心跳聲，哭聲，咳嗽聲等類似的聲音資料，同時現代醫院的數據中還有各種動畫數據（像胎動的影像等）
• 不完整性：由于各種原因導致有很多醫學數據是不完整的，像醫生的主觀判斷以及文字描述的不完整，患者治療中斷導致的數據不完整，患者描述不清導致的數據不完整等
• 冗余性：醫療數據量巨大，每天會產生大量多余的數據，這給數據分析的篩選帶來了很大困難
• 時間性：大多醫療數據都是具有時間性、持續性的，像心電圖，胎動思維圖均屬于時間維度內的數據變化圖譜
• 隱私性：另外隱私性也是醫療數據的一個重要特性，同時也是現在大部分醫療數據不愿對外開放的一個原因，很多醫院的臨床數據系統都是相對獨立的局域網絡，甚至不會去對外聯網。

數據的處理

數據的處理一般分為6個步驟：挖掘數據、收集數據、分析數據、存儲數據、數據轉化實用，最終在實用過程中產生數據，如此循環。

在數據處理的每個環節中均可找到不小的市場。

1. 在挖掘醫療數據方面，涉及到醫院、醫聯體等醫療機構，現在這些機構越來越重視醫療數據，雖然這些機構可能并沒有找到比較好的處理和分析這些數據的方法；
2. 收集醫療數據，雖然大量醫療數據的收集依舊在醫院等醫療機構，但是其中可穿戴設備廠商儼然一股不可小覷的勢力，并且收集的數據形式、數量、種類也越來越多樣化，這對醫療大數據的組成也是必不可少的一部分；
3. 分析醫療數據，現在市場上已經有不少涉及醫療數據分析 業務的企業，像碳云智能，23魔方等企業（后面會講到）；
4. 存儲數據，由于大數據本身具備的規模大，機構多樣、增長快速等特性決定醫療數據必然也會涉及到存儲的問題，目前互聯網巨頭BAT,以及IBM等大型企業也均在構建自己的醫療大數據庫；
5. 醫療大數據的實用，目前市面上的移動醫療 公司均打著大數據個性化定制等口號，像春雨醫生智能問診、掌上糖醫、IBM沃森精準醫療，23墨方基因預測等，但是做到醫療大數據的實用，首先需找到一個有效的分析手段以及具備有大數據級別的醫療數據來源。

醫療大數據的用途

醫療大數據的主要用途有：用藥分析、病因分析、移動醫療、基因組學、疾病預防、可穿戴醫療等。隨著醫療大數據的發展和分析方法、人工智能等技術的不斷革新，能夠準確利用醫療大數據來進行分析和預測的場景會越來越多，到時大數據終將會成為醫療決策的一種重要輔助依據，決策的路徑也會跟隨著變化：從之前的“經驗即決策”，到現在的“數據輔助決策”，至將來的“數據即決策”數據即決策。

醫療大數據企業

醫療大數據企業主要分為三類：慢病及健康管理（輔助患者）、臨床決策支持（輔助醫生）、醫藥研發；

醫療大數據的服務對象主要有：居民、醫生、科研、管理機構、公眾健康。

其中根據收集到的信息主要介紹以下三家企業：

1. 碳云智能：將基于全球專業度最高、指數增長的全息全程健康醫療大數據，通過頂尖的數據挖掘和機器分析技術，提供私人專享的健康指數分析和預測。面對的客戶群體包括：研究機構，藥廠，體檢中心，醫院，診斷公司，保險公司，健康管理公司等。
2. 雅森科技：作為國內最早一家從核醫學領域切入的CAD公司，目前也是醫學影像人工智能分析大軍中的一員，專注于采用各類數學算法進行醫療圖像處理、機器訓練、大數據庫比對、標準生物物理影像模型的開發與應用，將海量數據可以轉化為高效的診斷能力。
3. 太美醫療致力于信息技術在醫療領域的應用，為醫療行業提供SaaS解決方案。產品和服務涵蓋臨床研究和藥物警戒等領域。

醫療大數據方向

• 社會化醫學：以醫療大數據為基礎引起政務、教育、商業等各個領域的變革。如“國民健康生活引導”的發布，“廣播體操”的不斷更新。
• 個性化醫學：以大數據為基礎為患者量身設計出最佳方案，以期達到治療效果最大化和副作用最小化的定制醫療模式。

目前國家重點企業牽頭 已經組建了三家健康大數據企業：中國健康醫療大數據產業發展集團公司、中國健康醫療大數據科技發展集團公司、中國健康醫療大數據股份有限公司。目標非常明確：

• 通過健康醫療大數據應用促進優質醫療資源下沉到基層群眾，努力提高人民群眾獲得感；
• 通過健康醫療大數據支持三醫聯動、分級診療、異地結算和遠程服務等，為深化醫改注入新動力；
• 通過健康醫療大數據應用發展，創新健康服務新業態，發展健康科技產品，推進覆蓋一二三產業的全健康產業鏈的發展，促進數字經濟為國民經濟增添新動能。

作者：安迪（公眾號：PM大白），醫療大數據的關注者，醫療大數據信息的初級搬運者。

本文由 @安迪 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

題圖來自 Unsplash ，基于 CC0 協議