『壹』 大數據在醫學領域的應用

這個應用他其實是有很多的，不過是在醫學方面，他其實是任何方面都可以的。

『貳』 大數據在醫療行業的應用面臨的挑戰有哪些方面

1、數據質量
目前醫療數據的來源主要為醫療機構(例如、醫學葯學實驗室、醫療康復中心等)和互聯網。採集的數據范 圍廣、維度高、類型種類繁多且不針對 特定的問題。
2、不確定性的度量問題
目前比較成熟且進入實用階段的大數 據模型多數都是面向葯廠和保險公司的。美國的醫療大數據應用中，面向醫生和患 者業務通常較難，很難找到合適的切入點。面向企業的業務相對容易，尤其是針對保 險公司和葯廠，而則相對難一些。由於大數據模型精度有限，在安全性要求極 高的和醫生中其實用價值非常有限，例如，一個95%准確度的模型對醫生來說可能仍然不夠精確，因為醫生在決策時是針對患者個體的，而不是基於統計意義的。
另外，統計學習模型的可解釋性也較差，往往只有統計學家和計算機科學家才能精確完整地解釋模型，而對於模型真正的使用者如醫生和政府官員等存在巨大的障礙。

『叄』 請分析大數據在醫療行業的應用中面臨的挑戰有哪些方面

1、數據質量
目前醫療數據的來源主要為醫療機構(例如醫院、醫學葯學實驗室、醫療康復中心等)和互聯網。採集的數據范 圍廣、維度高、類型種類繁多且不針對 特定的問題。
2、不確定性的度量問題
目前比較成熟且進入實用階段的大數 據模型多數都是面向葯廠和保險公司的。美國的醫療大數據應用中，面向醫生和患 者業務通常較難，很難找到合適的切入點。面向企業的業務相對容易，尤其是針對保 險公司和葯廠，而醫院則相對難一些。由於大數據模型精度有限，在安全性要求極 高的醫院和醫生中其實用價值非常有限，例如，一個95%准確度的模型對醫生來說可能仍然不夠精確，因為醫生在決策時是針對患者個體的，而不是基於統計意義的。
另外，統計學習模型的可解釋性也較差，往往只有統計學家和計算機科學家才能精確完整地解釋模型，而對於模型真正的使用者如醫生和政府官員等存在巨大的障礙。

『肆』 醫療大數據的分析和挖掘發展現狀如何未來會有什麼樣的應用前景

如今是大數據時代，前景自然好了，據前瞻產業研究院《2016-2021年中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，總的來說，醫療大數據應用主要體現在臨床操作、研發、新的商業模式、付款/定價、公眾健康五大領域，在這些場景中，大數據的分析和應用都將發揮巨大的作用。
醫療大數據的應用對於臨床醫學研究、科學管理和醫療服務模式轉型發展都具有重要意義，而大數據技術的運用前景是十分光明的。
醫院和醫療行業面臨的大數據主要有醫學影像、視頻(教學、監控)及文獻等非結構化數據。由於這些數據增長很快且結構復雜，給數據管理和利用帶來較大的壓力，存儲與管理成本不斷提高，數據利用困難、利用率低。除了數據數量和形態的迅速增加，醫療數據還需要越來越長的保留期。一旦存儲系統的安全性出現問題，導致醫療數據丟失，醫院會面臨嚴重不良局面。醫療大數據的應用要保證數據的全面性、准確性、實時性和使用的便捷性，要能快速運算和快速展現，要與日常工作平台緊密結合。
國人已經把健康大數據上升為國家戰略，而面對「大數據」的挑戰，醫院必須考慮三大主要問題。
(1) 數據存儲是否安全可靠?因為系統一旦出現故障，首先考驗的就是數據的存儲、災備和恢復能力。如果數據不能迅速恢復，而且恢復不能到斷點，則將對醫院的業務、患者滿意度構成直接損害。
(2) 如何提高醫院運行和服務的效率?提高效率就是節省醫生的時間，從而緩解醫療資源的緊張狀況，在一定程度上可以幫助解決「看病難」的問題。
(3) 如何控制大數據的成本?存儲架構是否合理，不僅影響醫院IT系統的成本，而且關乎醫院的運營成本，醫療數據激增，使醫院普遍存在著較大的存儲擴容壓力。如今，醫院的存儲設備大多是由不同廠商構成的完全異構的存儲系統。這些不同的存儲設備利用各自不同的軟體工具來進行控制和管理，這樣就增加了整個系統的復雜性，使管理成本非常高。
未來，大數據必將影響醫療行業，未來醫療行業的大數據將會具體應用在：臨床輔助決策，醫療質量監管，疾病預測模型，臨床實驗分析。其發展空間有：個人健康門戶，慢病管理和健康管理，電子病歷和臨床質量監控，醫學知識管理，臨床路徑和循證醫學，遠程醫療和移動醫療，醫學研究數據倉庫和共享平台，跨醫療機構協作平台。

『伍』 大數據時代來臨,作為一名醫學生該如何應對2000字

AUST的吧,,,,,

『陸』 大數據在醫療行業的應用有哪些

大數據專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用，下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大，大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業，醫療行業也不例外，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起，醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享，每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據，建立健康預測模型，通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端，實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析，並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像，例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習，訓練其對影片的診斷，最終實現輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析，預測葯物的臨床結果，可以為臨床階段的實驗結果提供參考，節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析，從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。

『柒』 大數據應用潛力，醫療大數據的實踐又有哪些

現在的時代可以成為大數據時代。大數據時代的下的我們能更好地生活，與此同時，我們的生活方式也被大數據改變。數據基本上能跟任何行業進行互動，也可以說數據對每個領域來說都起到了推動性的作用，因為在數據驅動之下，各類領域就會根絕要求去改善自身的服務，提高產品的質量，這樣就能更好地滿足客戶的需求。大數據在醫療領域的應用也是很明顯。

雖然說大數據是一個數據的收集，對於個體還是不太具有針對性的。但是，大數據對我們的生活真的是起到了一個積極的作用。不過，即使醫療手段再先進，我們還是要保護好身體，不要生病。

『捌』 國內五大論文資料庫

國內主要有5大期刊資料庫
一、中國知網提供的《中國學術期刊(光碟版)》
也稱中國期刊全文資料庫由清華同方股份有限公司出版。收錄1994年以來國內6 600種期刊,包括了學術期刊於非學術期刊,涵蓋理工、農業、醫葯衛生、文史哲、政治軍事與法律、教育與社會科學綜合、電子技術與信息科學、經濟與管理。收錄的學術期刊同時作為「中國學術期刊綜合評價資料庫統計源期刊」。但是收錄的期刊不很全面,一些重要期刊未能收錄。
二、中國生物醫學文獻資料庫(CBMDISC)
由資料庫是中國醫學科學院信息研究所開發研製,收錄了自1978年以來1 600餘種中國生物醫學期刊。范圍涉及基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、葯學、中醫學及中葯學等生物醫學的各個領域。
三、中文生物醫學期刊資料庫(CMCC)
由中國人民解放軍醫學圖書館資料庫研究部研製開發。收錄了1994年以來國內正式出版發行的生物醫學期刊和一些自辦發行的生物醫學刊物1 000餘種的文獻題錄和文摘。涉及的主要學科領域有:基礎醫學、臨床醫學、預防醫學、葯學、醫學生物學、中醫學、中葯學、醫院管理及醫學信息等生物醫學的各個領域。並具有成果查新功能醫學全在線
四、萬方數據資源系統(China Info)
由中國科技信息研究所,萬方數據股份有限公司研製。該資料庫收錄的期刊學科範圍廣,包括了學術期刊於非學術期刊,提供約2 000種的電子期刊的全文檢索。被收錄的學術期刊都獲得了「中國核心期刊(遴選)資料庫來源期刊」的收錄證書。個別期刊甚至將「遴選」改成「精選」,或者乾脆去掉。很多作者因此誤以為這就是核心期刊。
五、維普資料庫
也稱中文科技期刊資料庫,維普科技期刊資料庫,由中國科學技術信息研究所重慶分所出版。收錄了1989年以來我國自然科學、工程技術、農業科學、醫葯衛生、經濟管理、教育科學和圖書情報等學科9 000餘種期刊,包括了學術與非學術期刊。收錄期刊數量很大,但不足之處是部分國家新聞出版總署公布的非法期刊也被收錄了。
一般的,學術期刊都能進入至少1個國內期刊資料庫。期刊據資料庫[3]不是期刊的評價體系,對科研處的期刊性質評價也就缺乏足夠的意義,故不宜作為期刊性質評價的依據。
1、萬方數據
萬方數據提供中國大陸科技期刊檢索，是萬方數據股份有限公司建立的專業學術知識服務網站。隸屬於萬方數據資源系統，對外服務數據由萬方數據資源系統統一部署提供。
2、全國報刊索引
收錄全國包括港台地區的期刊8000種左右，月報道量在1.8萬條以上，年報道量在44萬條左右，書本式用戶有3500多家，現又出版光碟資料庫。反映了中國政治、經濟、軍事、科學、文化、文學藝術、歷史地理、科技等方面的發展情況，提供了國內外最新學術進展信息。
該索引是我國收錄報刊種類最多，內容涉及范圍最廣，持續出版時間最長，與新文獻保持同步發展的權威性檢索刊物，也是查找建國以來報刊論文資料最重要的檢索工具。
正文採用分類編排，先後採用過《中國人民大學圖書分類法》和自編的《報刊資料分類表》，1980年起，仿《中國圖書館圖書分類法》分21類編排，1992年全面改用《中國圖書資料分類法》（第三版）編排，2000年開始用《中國圖書館分類法》（第四版）標引，計算機編排。
在著錄上，《全國報刊索引》從1991年起採用國家標准——《檢索期刊條目著錄規則》進行著錄，包括題名、著譯者姓名、報刊名、版本、卷期標識、起止頁碼、附註等項。同時，「哲社版」採用電腦編排，增加了「著者索引」、「題中人名分析索引」、「引用報刊一覽表」，方便了讀者的使用。
3、超星數字圖書館
為目前世界最大的中文在線數字圖書館，提供大量的電子圖書資源提供閱讀，其中包括文學、經濟、計算機等五十餘大類，數十萬冊電子圖書，300 萬篇論文，全文總量 4億余頁，數據總量30000GB，大量免費電子圖書，並且每天仍在不斷的增加與更新。
覆蓋范圍：涉及哲學、宗教、社科總論、經典理論、民族學、經濟學、自然科學總論、計算機等各個學科門類。本館已訂購67萬余冊。
收錄年限：1977年至今。
4、維普資訊
維普資訊是科學技術部西南信息中心下屬的一家大型的專業化數據公司,是中文期刊資料庫建設事業的奠基人,公司全稱重慶維普資訊有限公司。目前已經成為中國最大的綜合文獻資料庫。從1989年開始，一直致力於對海量的報刊數據進行科學嚴謹的研究、分析，採集、加工等深層次開發和推廣應用。
5、中宏資料庫
中宏資料庫由國家發改委所屬的中國宏觀經濟學會、中宏基金、中國宏觀經濟信息網、中宏經濟研究中心聯合研創。是由18類大庫、74類中庫組成，涵蓋了九十年代以來宏觀經濟、區域經濟、產業經濟、金融保險、投資消費、世界經濟、政策法規、統計數字、研究報告等方面的詳盡內容，是目前國內門類最全，分類最細，容量最大的經濟類資料庫。

『玖』 請分析一下大數據在醫療行業的應用中面臨的挑戰有哪些

1、數據質量

目前醫療數據的來源主要為醫療機構(例如醫院、醫學葯學實驗室、醫療康復中心等)和互聯網。採集的數據范 圍廣、維度高、類型種類繁多且不針對 特定的問題。

2、不確定性的度量問題

目前比較成熟且進入實用階段的大數 據模型多數都是面向葯廠和保險公司的。美國的醫療大數據應用中，面向醫生和患 者業務通常較難，很難找到合適的切入點。面向企業的業務相對容易，尤其是針對保 險公司和葯廠，而醫院則相對難一些。由於大數據模型精度有限，在安全性要求極 高的醫院和醫生中其實用價值非常有限，例如，一個95%准確度的模型對醫生來說可能仍然不夠精確，因為醫生在決策時是針對患者個體的，而不是基於統計意義的。

另外，統計學習模型的可解釋性也較差，往往只有統計學家和計算機科學家才能精確完整地解釋模型，而對於模型真正的使用者如醫生和政府官員等存在巨大的障礙。