A. 请分析一下大数据在医疗行业的应用中面临的挑战有哪些

1、数据质量

目前医疗数据的来源主要为医疗机构(例如医院、医学药学实验室、医疗康复中心等)和互联网。采集的数据范 围广、维度高、类型种类繁多且不针对 特定的问题。

2、不确定性的度量问题

目前比较成熟且进入实用阶段的大数 据模型多数都是面向药厂和保险公司的。美国的医疗大数据应用中，面向医生和患 者业务通常较难，很难找到合适的切入点。面向企业的业务相对容易，尤其是针对保 险公司和药厂，而医院则相对难一些。由于大数据模型精度有限，在安全性要求极 高的医院和医生中其实用价值非常有限，例如，一个95%准确度的模型对医生来说可能仍然不够精确，因为医生在决策时是针对患者个体的，而不是基于统计意义的。

另外，统计学习模型的可解释性也较差，往往只有统计学家和计算机科学家才能精确完整地解释模型，而对于模型真正的使用者如医生和政府官员等存在巨大的障碍。

B. 大数据在医疗行业的应用面临的挑战有哪些方面

1、数据质量
目前医疗数据的来源主要为医疗机构(例如、医学药学实验室、医疗康复中心等)和互联网。采集的数据范 围广、维度高、类型种类繁多且不针对 特定的问题。
2、不确定性的度量问题
目前比较成熟且进入实用阶段的大数 据模型多数都是面向药厂和保险公司的。美国的医疗大数据应用中，面向医生和患 者业务通常较难，很难找到合适的切入点。面向企业的业务相对容易，尤其是针对保 险公司和药厂，而则相对难一些。由于大数据模型精度有限，在安全性要求极 高的和医生中其实用价值非常有限，例如，一个95%准确度的模型对医生来说可能仍然不够精确，因为医生在决策时是针对患者个体的，而不是基于统计意义的。
另外，统计学习模型的可解释性也较差，往往只有统计学家和计算机科学家才能精确完整地解释模型，而对于模型真正的使用者如医生和政府官员等存在巨大的障碍。

C. 国内医疗大数据公司有哪些最好结合案例

大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用：

（1）服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教（保健方案订阅、推送）；同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。

5、疾病模式的分析

通过分析疾病的模式和趋势，可以帮助医疗产品企业制定战略性的研发投资决策，帮助其优化研发重点，优化配备资源。

新的商业模式

大数据分析可以给医疗服务行业带来新的商业模式。

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集

汇总患者的临床记录和医疗保险数据集，并进行高级分析，将提高医疗支付方、医疗服务提供方和医药企业的决策能力。比如，对医药企业来说，他们不仅可 以生产出具有更佳疗效的药品，而且能保证药品适销对路。临床记录和医疗保险数据集的市场刚刚开始发展，扩张的速度将取决于医疗保健行业完成EMR和循证医 学发展的速度。

公众健康

大数据的使用可以改善公众健康监控。公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，快速检测传染病，进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测 和响应程序，快速进行响应。这将带来很多好处，包括医疗索赔支出减少、传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时 的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。所有的这些都将帮助人们创造更好的生活。

D. 医疗健康大数据创业，还有哪些机遇与挑战

医疗健康是中国老百姓十分关心的问题，除了公立医院外，现在民营医院的医疗制内度也逐渐走上正轨，得容到了很多患者的认可。为此，许多执业医师可以有更多的创业机会，尤其是对于有多年医疗经验和医学研究领域的医生们，可以说是机遇与挑战并存。
既要面临公立医院的医疗硬件设施更完善，医疗制度更健全，医疗保险等优势的挑战，又要从自身的医疗技术，医疗服务来出发，进行更进一步的研究和打造，所以说现在的医疗健康行业仍有很大的挑战。

E. 有了“大数据”做基础，医疗业会怎么变革

前瞻产业研究院发布的《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》数据显示，2011年以来，中国大数据市场规模快速增长，从2011年的2.6亿元增长至2014年的23.2亿元，2015年有望达到46.8亿元。其中，2013-2015年的市场规模年增速均在100%以上。由此看来，中国大数据产业正处于高速发展期。
数据显示，在投资规模方面，信息行业（互联网和电信）、政府、金融这几大领域是大数据应用的重点行业，其投资占比超过了整个产业的50%，这与这几个领域数据量最大有关。
另一方面，医疗、零售、交通等领域的大数据应用范围正在不断扩大。尤其是医疗、生物领域，随着医疗信息化和医疗改革的不断推进，医疗领域大数据的应用空间非常广阔。下月召开的“2015中国大数据技术大会”也将设立“医疗健康与生物大数据”论坛，专家将探讨医疗健康、生物大数据在基础研究中的价值及面临的挑战，释放更多无法衡量的价值。这也反映出未来医疗、生物大数据是大数据产业的发展重点之一。
-

F. 请分析大数据在医疗行业的应用中面临的挑战有哪些方面

1、数据质量
目前医疗数据的来源主要为医疗机构(例如医院、医学药学实验室、医疗康复中心等)和互联网。采集的数据范 围广、维度高、类型种类繁多且不针对 特定的问题。
2、不确定性的度量问题
目前比较成熟且进入实用阶段的大数 据模型多数都是面向药厂和保险公司的。美国的医疗大数据应用中，面向医生和患 者业务通常较难，很难找到合适的切入点。面向企业的业务相对容易，尤其是针对保 险公司和药厂，而医院则相对难一些。由于大数据模型精度有限，在安全性要求极 高的医院和医生中其实用价值非常有限，例如，一个95%准确度的模型对医生来说可能仍然不够精确，因为医生在决策时是针对患者个体的，而不是基于统计意义的。
另外，统计学习模型的可解释性也较差，往往只有统计学家和计算机科学家才能精确完整地解释模型，而对于模型真正的使用者如医生和政府官员等存在巨大的障碍。

G. 大数据医疗具体是指什么

医疗大数据是个很宽泛的概念，他有很多详细的分类，包括：电子病历数据，这是患者就医过程中所产生的数据，包括患者基本信息、疾病主诉、检验数据、影像数据、诊断数据、治疗数据等，这类数据一般产生及存储在医疗机构的电子病历中，这也是医疗数据最主要的产生地。电子化的医疗病历方便了病历的存储和传输，但是并未达到进行数据分析的要求。大约80%的医疗数据是自由文本构成的非结构化数据，其中不仅包括大段的文字描述，也包括包含非统一文字的表格字段。通过医学自然语言理解技术，将非结构化医疗数据转化为适合计算机分析的结构化形式是医疗大数据分析的基础。电子病历中所采集的数据是数据量最多、最有价值的医疗数据。通过和临床信息系统的整合，内容涵盖了医院内的方方面面的临床数据集。在电子病历的互通互联上，出于各自的利益性（限制病人转诊），各大电子病历企业也不愿意使数据互通互联。根据美国政府相关报告显示，其电子病历共享比例也仅为30%左右。
检验数据
医院检验机构产生了大量患者的诊断、检测数据，也有大量存在的第三方医学检验中心也在产生数据。检验数据是医疗临床子系统中的一个细分小类，但是可以通过检验数据直接患者的疾病发展和变化。目前临床检验设备得到迅速发展，通过LIS 系统对检验数据进行收集，可以对疾病的早发现早诊断和正确诊断做出贡献。
影像数据
随着数据库技术和计算机通讯技术的发展，数字化影像传输和电子胶片应运而生。医疗影像数据是通过影像成像设备和影像信息化系统产生的，医院影像科和第三方独立影像中心存储了大量的数字化影像数据。医学影像大数据，是由DR、CT、MR 等医学影像设备产生所产生并存储在PACS 系统内的大规模、高增速、多结构、高价值和真实准确的影像数据集合。与检验信息系统（LIS）大数据和电子病历（EMR）等同属于医疗大数据的核心范畴。医学影像数据量非常庞大，影像数据增速快，标准化程度高。影像数据和临床其他数据比较起来，它的标准化、格式化、统一性是最好的，价值开发也最早。
费用数据
医院门诊费用、住院费用、单病种费用、医保费用、检查和化验收入、卫生材料收入、诊疗费用、管理费用率、资产负债率等和经济相关的数据。除了医疗服务的收入费用之外，还包含医院所提供医疗服务的成本数据，包含药品、器械、卫生人员工资等成本数据。在DRGs 按疾病诊断相关组付费模式中，需要详细的成本数据核算。通过大样本量的测算，建立病种标准成本，加强病种成本核算和精细化成本管理。
基因测序数据
基因检测技术通过基因组信息以及相关数据系统，预测罹患多种疾病的可能性。基因测序会产大量的个人遗传基因数据，一次全面的基因测序，产生的个人数据则达到300GB。一家基因测序企业每月产生的数据量可以达到数百TB 甚至1PB。
智能穿戴数据
各种智能可穿戴设备的出现，使得血压、心率、体重、体脂、血糖、心电图等健康体征数据的监测都变成可能，患者的单一体征健康数据以及运动数据快速上传到云端，而且数据的采集频率和分析速度大大提升。除了生命体征之外，还有其他智能设备收集的健康行为数据，比如每天的卡路里摄入量、喝水量、步行数、运动时间、睡眠时间等等。智能穿戴设备虽然在这两年遇冷，用户很难形成粘性，但是并不意味着智能穿戴设备所产生的数据没有意义。提供健康数据和服务，可能是智能穿戴厂商未来的转型之路。健康大数据的收集必须依靠硬件载体，智能穿戴设备还将会遇到自己的第二春。
体检数据
体检数据是体检机构所产生的健康人群的身高、体重、检验和影像等数据。这部分数据来自医院或者第三体检机构，大部分是健康人群的体征数据。随着亚健康人群、慢病患者的增加，越来越多的体检者除了想从体检报告中了解自己的健康状况，还想从体检结果中获得精准的健康风险评估，以及如何进行健康、慢病管理。
移动问诊数据
通过移动设备端或者PC 端连接到互联网医疗机构，产生的轻问诊数据和行为数据。曾经通过互联网问诊企业春雨医生的数据，分析各地医生互联网问诊的活跃度、细分疾病种的问诊行为。通过这些数据的分析，对行业发展、互联网问诊企业的决策有非常重要的帮助。

H. 医疗大数据的分析和挖掘发展现状如何未来会有什么样的应用前景

如今是大数据时代，前景自然好了，据前瞻产业研究院《2016-2021年中国行业大数据市场发展前景预测与投资战略规划分析报告》显示，总的来说，医疗大数据应用主要体现在临床操作、研发、新的商业模式、付款/定价、公众健康五大领域，在这些场景中，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用。
医疗大数据的应用对于临床医学研究、科学管理和医疗服务模式转型发展都具有重要意义，而大数据技术的运用前景是十分光明的。
医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临严重不良局面。医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用的便捷性，要能快速运算和快速展现，要与日常工作平台紧密结合。
国人已经把健康大数据上升为国家战略，而面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。
(1) 数据存储是否安全可靠?因为系统一旦出现故障，首先考验的就是数据的存储、灾备和恢复能力。如果数据不能迅速恢复，而且恢复不能到断点，则将对医院的业务、患者满意度构成直接损害。
(2) 如何提高医院运行和服务的效率?提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。
(3) 如何控制大数据的成本?存储架构是否合理，不仅影响医院IT系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。
未来，大数据必将影响医疗行业，未来医疗行业的大数据将会具体应用在：临床辅助决策，医疗质量监管，疾病预测模型，临床实验分析。其发展空间有：个人健康门户，慢病管理和健康管理，电子病历和临床质量监控，医学知识管理，临床路径和循证医学，远程医疗和移动医疗，医学研究数据仓库和共享平台，跨医疗机构协作平台。

I. 最近很火的医疗大数据分析到底是个什么鬼

这个是根据国家的政策来执行的