A. 什麼是中醫遠程診療系統

通過熱能測試筆，得出身體穴位能量，再通過信號傳送給大數據後台分析得出結果，再反饋給你，能提前知道身體的變化，預測各種病因。

B. 俏郎中中醫人工智慧脈診儀誰知道

這產品好像是通復過臨床大制數據模擬的中醫把脈，我對中醫了解不多，不過我爸媽比較信中醫，他們一直在用，說檢測結果挺準的，還會給出相應的調理建議。反正我感覺在我爸媽的調理下我身體確實感覺比以前強健不少。這些給你做個參考建議吧。

C. 有那種可以中醫診療的智能魔鏡嗎

現在還沒有，估計10年以後就有了。

D. 國家籌建三大健康醫療大數據集團，各有哪些特色

從此前發布的公開信息可見，三大健康醫療大數據集團均以國有資本為主體，三大集團由國家衛生和計劃生育委員會統一牽頭組織，由國家健康醫療大數據安全管理委員會（大數據辦）統一監管。
4月份，中國健康醫療大數據產業發展集團公司由中國電子信息產業集團公司、國家開發投資公司、中國聯合網路通信有限公司、中國國有企業結構調整基金股份有限公司宣布正式籌建；隨後，中國健康醫療大數據科技發展集團公司由中國科學院控股有限公司、中國銀行、工商銀行、中國電信、中國信達、廣州城投等公司宣布籌建，公司將於7月底之前完成籌備，與相關試點城市政府簽約，並進駐項目建設現場。
6月20日，中國健康醫療大數據股份有限公司宣布籌建，由中國移動通信集團公司與浪潮集團有限公司作為發起方，攜手國新控股、國家開發銀行、工商銀行、農業銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行等多家企業共同組建。
2016年6月，國務院辦公廳印發了《關於促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》（以下簡稱《意見》），將健康醫療大數據應用發展納入國家大數據戰略布局，並從夯實應用基礎、全面深化應用、規范和推動「互聯網+健康醫療」服務、加強保障體系建設等四個方面部署了14項重點任務和重大工程。三大集團公司的籌備成立將有助於推動該《意見》落到實處。
金小桃告訴記者，「組建以國有資本為主體的三個健康醫療大數據集團，目標非常明確：

一是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；

二是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；

三是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。」
金小桃表示，健康醫療大數據是涉及到國家戰略安全、群眾生命安全以及隱私保護安全的重要戰略性資源，以國有資本為主體建設三大健康醫療大數據集團公司，「這是承擔國家使命、落實國家戰略的重要舉措」。在未來的健康醫療大數據應用發展過程中，歡迎各方力量加入國家重點項目建設、健康產業和數字經濟發展隊伍，實現共建共享共贏。

三大集團目標任務一致，發展各具特色

三大集團公司的目標任務就是承擔國家健康醫療大數據中心、區域中心和應用發展中心的建設和健康醫療科技文化產業園等經濟發展運營工作。金小桃強調，三大集團所承擔的建設任務，總體目標是一致的，但是有其區域特點，有其發展特色，形成集群優勢，為國家經濟發展注入新的活力，最終建成國民經濟重要支柱產業。「特別是在產業發展上，各集團公司將根據各地不同的實際情況，形成不同的發展模式、產業形態及應用方向。」
據金小桃介紹，根據國務院要求，總體規劃是建設一個國家數據中心，加七個區域中心，並結合各地實際情況，建設若干個應用和發展中心，也就是「1+7+X」的健康醫療大數據應用發展的總體規劃。
一個國家中心將容納全體公民健康醫療大數據，形成以「全息數字人」為願景的健康科技產業生態圈，涵蓋每個公民所有涉及到生產、生活、生命的全過程全周期的生理心理社會環境等數據，預計數據採集和應用的規模將達到1000 ZB以上。
七個區域中心，將按照國家總體規劃、按照地域布局進行建設。「現在我們已經在華南和華東進行了國家第一批試點，也就是在福建省和江蘇省兩個省分別建兩個區域中心。其他的區域中心也很快將通過調研、專家論證和國家批復以後進入正式建設階段。」
X個應用發展中心主要指國家中心和七個區域中心建設帶動下，各省區市在依法依規負責收集匯聚上報國家的健康醫療大數據基礎上，開展應用創新及產業園建設。
「通過這樣的總體規劃，我們在推動國家健康醫療大數據中心建設的過程中，既避免了過去數據分散、互不聯通、共享困難形成的數據孤島和數據煙囪等問題，同時也為既有區域集中應用和國家一體化大數據中心的建設提出了方向和要求。有利於健康醫療大數據採集、存儲、應用過程中的互聯互通和共建共享，有利於開發應用創新和產業集群發展。」金小桃稱。

E. 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。

F. 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。

G. 有沒有適合葯房使用的智能中醫檢測設備，求推薦

富勒智能健康管理系統不錯的，它是根據先進的生物電學原理，以中醫經絡學為理論基礎，運用現代醫學大數據、人工智慧等最先進技術手段，根據檢測人體特定穴位生物電的結果，評估人體的健康狀況並提供個性化的干預方案，整個過程可由人工智慧自動完成，三分鍾即可全面准確檢測人體健康狀況，因此被稱為「3分鍾智能醫生」。

H. 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。