Ⅰ 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。

Ⅱ 目前大數據發展面臨哪些問題

隨著2017年大數據應用的發展，大數據價值得以充分的體現，大數據在企業和專社會層面成為重要的戰略資屬源，數據成為新的戰略制高點，是大家搶奪的新焦點。一個新行業的出現，必將在工作職位方面有新的需求，大數據的出現也將推出一批新的就業崗位，例如，數據產品經理、大數據演算法工程師、大數據分析師、數據管理專家等等。具有豐富經驗的數據分析人才將成為稀缺的資源，數據驅動型工作將呈現爆炸式的增長。去 大 講台咨詢下，推出在線運用科學混合式自適應學習系統組織線上教學，希望可以幫助到你。

Ⅲ 現在互聯網醫療所面臨的問題有哪些

首先是缺乏頂層設計和法律基礎，針對互聯網醫療行為、互聯網醫療糾回紛方面缺乏政策設計和答法規細則。第二是政府管理和社會治理體系不健全，政府部門之間應建立協同機制，企業和社會也應該在互聯網+醫療中發揮出更積極的作用。第三是互操作標準的缺失，互聯網醫療涉及多領域、多學科、多機構、多系統之間的信息交換和共享，既要開發完善現有的標准體系，又要推進信息標准化的策略和方法的研究和實踐。第四是隱私與信息安全保護制度和技術規范不夠健全，導致信息難以共享，信息持有者對信息拿出去共享缺乏信心。第五是技術和人才短缺。

Ⅳ 大數據醫療發展的意義是怎樣的

數據共享，醫療共享。節省醫療資源和稀缺資源，更有效的利用稀缺資源，讓醫療技術不發達的確也能享受到高質量的醫療條件。理論前景是比較光明的，路途並不是那麼好走，不過都在不斷的探索中前行著，前景很好。

Ⅳ 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。

Ⅵ 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。

Ⅶ 為什麼醫療大數據的落實這么難

醫療大數據的落實難主要有這幾點：
1、數據獲取難度大；
2、著數據關聯度低；內
3、數據記錄不完整；
4、數據利用容率低等問題。
而造成這些問題的主要原因是醫療信息系統建設早，缺乏整體規劃，數據統計有多個系統來源，導致數據統計口徑不一，管理措施難以落實，難以形成對臨床知識的管理和積累決策分析支持不得力，業務應用壓力過大。

Ⅷ 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。