⑴ 大數據在醫療衛生領域的應用有哪些

大數據（big
data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和版處理的數據集合。權
有人把數據比喻為蘊
藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2)
做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3)
面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

⑵ 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。

⑶ 大數據在中國醫療行業中的應用模式可分為5類.a，是.b，否

創建文明城市的「六個必查窗口行業」是：出租、鐵路車站、機場、醫療、商業零售、公交。文明城市是指在全面建設小康社會，推進社會主義現代化建設的新的發展階段，堅持科學發展觀，經濟和社會各項事業全面進步，物質文明、精神文明、政治文明、生態文明協調發展的城市。

⑷ 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。

⑸ 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。

⑹ 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。

⑺ 大數據對醫療行業的作用

1.比較效研究
通全面析病特徵數據療效數據比較種干預措施效性找針特定病佳治療途徑
2.臨床決策支持系統
臨床決策支持系統提高工作效率診療質量目前臨床決策支持系統析醫輸入條目比較其與醫指引同提醒醫防止潛錯誤葯物良反應通部署些系統醫療服務提供降低醫療事故率索賠數尤其些臨床錯誤引起醫療事故美Metropolitan科重症病房研究兩月內臨床決策支持系統削減40%葯品良反應事件數量

⑻ 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。

⑼ 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。