A. 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。

B. 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。

C. 國內醫療大數據公司有哪些最好結合案例

大數據在醫療行業的應用可在以下幾個方面發揮積極作用：

（1）服務居民。居民健康指導服務系統，提供精準醫療、個性化健康保健指導，使居民能在醫院、社區及線上的服務保持連續性。例如，提供心血管、癌症、高血壓、糖尿病等慢性病干預、管理、健康預警及健康宣教（保健方案訂閱、推送）；同時減少患者住院時間，減少急診量，提高家庭護理比例和門診醫生預約量。

5、疾病模式的分析

通過分析疾病的模式和趨勢，可以幫助醫療產品企業制定戰略性的研發投資決策，幫助其優化研發重點，優化配備資源。

新的商業模式

大數據分析可以給醫療服務行業帶來新的商業模式。

匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集

匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集，並進行高級分析，將提高醫療支付方、醫療服務提供方和醫葯企業的決策能力。比如，對醫葯企業來說，他們不僅可 以生產出具有更佳療效的葯品，而且能保證葯品適銷對路。臨床記錄和醫療保險數據集的市場剛剛開始發展，擴張的速度將取決於醫療保健行業完成EMR和循證醫 學發展的速度。

公眾健康

大數據的使用可以改善公眾健康監控。公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測 和響應程序，快速進行響應。這將帶來很多好處，包括醫療索賠支出減少、傳染病感染率降低，衛生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過提供准確和及時 的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。所有的這些都將幫助人們創造更好的生活。

D. 醫療健康大數據創業，還有哪些機遇與挑戰

醫療健康是中國老百姓十分關心的問題，除了公立醫院外，現在民營醫院的醫療制內度也逐漸走上正軌，得容到了很多患者的認可。為此，許多執業醫師可以有更多的創業機會，尤其是對於有多年醫療經驗和醫學研究領域的醫生們，可以說是機遇與挑戰並存。
既要面臨公立醫院的醫療硬體設施更完善，醫療制度更健全，醫療保險等優勢的挑戰，又要從自身的醫療技術，醫療服務來出發，進行更進一步的研究和打造，所以說現在的醫療健康行業仍有很大的挑戰。

E. 有了「大數據」做基礎，醫療業會怎麼變革

前瞻產業研究院發布的《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》數據顯示，2011年以來，中國大數據市場規模快速增長，從2011年的2.6億元增長至2014年的23.2億元，2015年有望達到46.8億元。其中，2013-2015年的市場規模年增速均在100%以上。由此看來，中國大數據產業正處於高速發展期。
數據顯示，在投資規模方面，信息行業（互聯網和電信）、政府、金融這幾大領域是大數據應用的重點行業，其投資佔比超過了整個產業的50%，這與這幾個領域數據量最大有關。
另一方面，醫療、零售、交通等領域的大數據應用范圍正在不斷擴大。尤其是醫療、生物領域，隨著醫療信息化和醫療改革的不斷推進，醫療領域大數據的應用空間非常廣闊。下月召開的「2015中國大數據技術大會」也將設立「醫療健康與生物大數據」論壇，專家將探討醫療健康、生物大數據在基礎研究中的價值及面臨的挑戰，釋放更多無法衡量的價值。這也反映出未來醫療、生物大數據是大數據產業的發展重點之一。
-

F. 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。

G. 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

H. 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。

I. 最近很火的醫療大數據分析到底是個什麼鬼

這個是根據國家的政策來執行的