⑴ 醫療大數據關聯分析有哪些研究

以患者個人生命全周期、個人疾病全周期、醫療衛生服務、醫葯供應鏈所產生的大數據源為主，以支持個人、醫療衛生服務機構、醫葯生產經營企業、醫療衛生管理機構、醫療保險機構、公共衛生服務機構、醫葯監管機構等的業務大數據應用

⑵ 大數據導論中列舉了那些大數據促進健康與醫療的例子

大數據導論中列舉了那些大數據促進健康與醫療的例子？
在父母

⑶ 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。

⑷ 醫療大數據是什麼

就是醫療行業積累的大數據問題，
比如看診歷史最豐富了，如何從過往歷史里分析出最好的治療方案
如何從已有的成功案例里找到現在最近似的治療手段等等

⑸ 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

⑹ 醫療大數據分析是什麼玩意

沒有什麼玩意，跟普通的一樣
大數據也是要看過去與現在
從過去的數據中看到未來
看到未來的發展趨勢，來選擇目標
沒有大數據分析，很難找准目標
建議做好大數據分析

⑺ 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。