英国医疗大数据
1. 医疗大数据的主要来源有哪些
医疗大数据主要来自医疗机构，大家平时去看病、体检都会有医疗数据的产生，大量的数据汇集到一起就成了大数据。
2. 英国的教育学硕士分几个方向同样是教育学，MA与MED有何不同
英国的教育学硕士主要有三种类型,分贝为：MA 是文科硕士Master of ARTS；MSC 是理科硕士Master of SCIENCE；MED应该是Master of Ecation。
英国教育学硕士课程包括了一系列相关专业，最为常见的分类是针对特定学科的教育学专业，比如科学教育学(Science Ecation)、数学教育学(Mathematics Ecation)、英语教育(English
Ecation)等;另一方向是着重研究教育活动中某一方面或阶段的专业，例如针对教育心理学或儿童教育的研究，也有侧重于教育产业内部管理的课程。
另外英国很多大学还开设这样一门专业：对外英语教学(Teaching English to Speakers of Other
Languages)，简称TESOL，随着国人对英语教学不断升高的热情，近年来成为了留英硕士的热门专业之一，不仅吸引了本科为教育、英语文学或语言专业的学生，也吸引了很多本科学习商科、管理等其他学科的同学。
3. 英国有哪些学校的计算机专业值得去
1.帝国理工学院的计算机系是英国教学质量最佳和研究人员最多的计算部门之一内；
2.伦敦大学学院计算容机科学系是实验计算机科学研究的全球领导者；
3.爱丁堡大学是英国最大的信息学院，也是欧洲最大的信息学院之一；
4.曼彻斯特大学的计算机科学学院与IBM、谷歌、微软、艺电等行业有密切的合作关系，为学生的学习与发展都提供了一个良好的环境；
5.布里斯托大学计算机学院在智能系统、数字媒体、计算机基础、个人电脑系统、计算机体系与设计领域都有着很深的研究，参与并主导着计算机在这些领域的发展；
6.谢菲尔德大学的计算机专业不仅鼓励学生精通计算机技术，同时也要求学生对更深层次的议题有敏锐的洞察力；
7. 伯明翰大学计算机科学专业；
8诺丁汉大学计算机科学学院的研究课题，包括理论计算和推理、计算智能和优化、计算机视觉、数据挖掘和大数据分析、软件工程、模糊逻辑、智能医院和数字医疗、智能运输与物流等；
9. 南安普顿大学属于英国罗素大学集团，英联邦大学联盟，欧洲大学联盟以及全球网际大学集团成员之一，计算机科学专业的排名也一直处于靠前的位置；
10. 约克大学计算机相关专业很全面，深受理工科学生的欢迎。
4. 如何看待大数据基因的问题
21世纪初，人类基因组计划(HGP)发布了第一张人类基因草图，人的基因组约有30亿个碱基对，意味着每一个人的基因组有3Gb以上的数据。该计划曾与上世纪的曼哈顿计划(原子弹制造)、阿波罗登月计划并称为三大科学计划，为本世纪的一个里程碑式的科学工程。
15年过去了，基因组测序技术发展之快已经超乎人们的想象。十年前，这项技术还只是实验室中一个“迷人”但又昂贵的研究工具。现在，它却已经渐渐步入医疗界，成为一种略显“尖端”的诊断技术。该技术也引领生物医学领域进入大数据时代。
早前，曾有人预言，当个人基因组测序费用下降到1000美元时，就标志着我们的医学将进入个体化医疗(Personalized Medicine)的时代。现在，这个目标已基本达到，随着这项技术的迅猛发展和成本的扁平化，它已经开始给我们带来了庞大的数据，包括基因组、蛋白组等各类组学(omics)的出现，也带来了不少数据。
1. 海量数据的产生
刚过去的七八年间，我们储存的个人基因组数据量已达到106规模，这个数量如此惊人，且这只是刚刚开始。每年Illumina公司的HiSeq X 10测序仪已经可以完成超过18000人的基因组测序工作，该测序系统已分布在全球顶尖测序中心，每天产生大量的数据。英国2014年也启动了“十万人基因组计划”，美国和中国则宣布要完成多达一百万人的基因组数据收集工作。
基因测序数据正在以更快的速度翻倍。2015年以后，以历史累积的测序数据来看，每7个月就能翻一番， Illumina仪器测序所得的数据，每12个月就能翻一番；如果仅以摩尔定律来看，每18个月数据量就能翻一番。这种情况将带来一个巨大的“数据黑洞”。图片来自nature.com
以上所提及的，只是大数据时代下的一个缩影，现在面临的还有其他数据。比如，伴随基因组计划的发展，人类蛋白组计划和基因测序结果在医疗界的应用等也被逐步提出，它们也正在给大数据“添砖加瓦”。所谓人类蛋白组计划，主要目的在于研究所有人类基因编码产生的蛋白质。关于这个，我们来看一个研究者的故事。
美国斯坦福大学迈克尔?斯奈德(Michael Snyder)。
迈克尔·斯奈德(Michael Snyder)是美国斯坦福大学的一名分子遗传学家。当他抱着好奇的心态测了自己的基因组后，得到了一些“惊喜”。他发现，自己是一名II型糖尿病易感基因的携带者，尽管在这之前，他并没在自己身上发现任何此类疾病的风险因素，包括肥胖、家族病史等等。在接下来的14个月，斯奈德持续监控了自己体内相应RNA的活性和蛋白表达情况。在一次感染呼吸道病毒后，他发现自己体内的蛋白表达发生了变化，并且有相应的生物学通路被激活。接着，他被诊断出了糖尿病。看起来，这场病就是由这次病毒感染所触发的。此后，他还在患上莱姆关节炎时，也监控了自己体内的蛋白表达变化。这时，他的研究已经产生了多达50Gb的数据，这还仅仅只是关于他个人的研究数据。当他将这项研究扩展至100个人时，并将研究目标扩展至13类“组学”(包括蛋白组、肠道菌群的转录组等等)，而实际上，按照他的计划，要想真正做到预测疾病，还需要将研究对象增加至上百万个病人。如此这样，它将会带来多大的数据量？
各种电子设备的普及以及健康数据记录App的出现，给这个时代带来了海量的数据，也给医学界带来了可观的研究对象。过去的几十年间，医生如果要观察病人的心血管健康情况，往往会给他们做这么一个小测试：让他们在一段平缓、稳固的路上行走6分钟，并记录他们的行走距离。这个测试不仅可用于预测肺移植者的存活率，还可用于检测肌肉萎缩的病程发展，甚至可以评估心血管患者的健康状况。这种小测试已被运用于多项医疗研究中，但在过去，最大规模的医疗研究项目中，这种参与者也很少能达到一千人。
智能手机中健康类App的出现，从而能让研究者获取大量人群的数据。图片来自nature.com
不过，这个情况近年来发生了很大的变化。在2015年3月进行的一项心血管研究中，研究者尤安·阿什利(Euan Ashley)在两周时间内就拿到了6000个人的测试结果，这就得益于现在有数百万计的人拥有智能手机和健身追踪器。到了6月份，参与到这项研究中的人数达到了40000人，这仅仅依靠的是一款叫做“我的心脏计数”(My Health Counts，见上图)的苹果应用。有了这个应用软件，阿什利甚至可以招募来自全球的参与者，获取他们的测试结果。那样的话，他得到的数据又将是多少？面对这个现状，不少研究者表示，这些海量数据可能会淹没现有的分析渠道，并对数据存储提出前所未有的“高”要求。
2. “大数据”时代下的挑战
在群体基因组研究的浪潮下，虽然更多的人关注的仅仅只是整个基因组中的外显子部分，即基因组中可编码产生蛋白的部分，它占到了整个基因组的1-5%，这能够将需要分析的数据量减少到原来的1%。但即使在这种情况下，每年产出的数据量仍可达4000万Gb。这就带来了第一个难题，如何存储这么大的数据量？
尽管这还只是这个领域最基本的问题，仍需要巨大的资源来解决。这就是近年来网络上最常出现的一个词——云(Cloud)出现的契机所在。这么大的数据量，必然无法仅仅保存在固定的设备上，需要借助互联网来实现，也即是所谓的“云存储”。此外，这些数据带来的处理危机也是巨大的，电脑处理能力也将局限着它们的应用。这个问题的初步解决依然要依靠“云”，也就是现在所谓的“云计算”。
即使处理好了海量数据的存储问题，我们还将迎来另一个更让人头痛的问题——这些数据说明了什么？现在关于基因组学的临床研究，往往聚焦于识别个人基因组中可扰乱基因功能的“小错误”，即所谓单核苷酸突变(single-nucleotide variants, SNPs)，即使这些突变往往存在于仅占基因组1%的外显子区域，平均下来，依然有近13000个之多，而其中的2%已被预知可影响相应蛋白的变化，但要从中找出某类疾病的具体致病基因，仍是一个巨大的挑战。
自奥巴马提出了“精准医学”的概念，这个方向就一路红火。即使现在已经有了测序技术和分析工具这些手段，有了电子健康记录这位“好帮手”，这种医疗方法的理想和现实之间仍然有着巨大的鸿沟。在这个领域，仍然存在多种障碍。比如，即使在电子健康记录普及和新疗法研发成功的前提下，想要依靠临床医生来实现这些疗法，往往还需要对他们进行不间断的培训，以帮助他们在做医学决定前了解足够多的细节信息。
此外，电子健康记录的不可共享性(即涉及到病人隐私的问题)，为精准医疗的实现设置了不小的障碍。很多时候，治疗患者个体病例的特异性信息往往被患者个人和治疗机构所把持，到不了研究者手里，那么就无法据此信息来改进一些治疗方法，因此也就没办法实现对个人的“个体化医疗”。这些问题往往反映生物医学领域需要信息处理专家的介入和帮助。遗憾的是，生物信息学家在学术领域也仅仅只占很少的席位，更别提在医学领域，还需要给他们提供更多的职位和机会。
3. “大数据”带来的机遇
有挑战也必然会带来机遇，这个机遇可以体现在生物医学领域的多个方面，比如医疗界的诊断方法更新、疾病分型更新、医药界药物开发新方向、医学界疾病治疗新方法，甚至生物学科基础研究领域的新工具等等。
2013年，安吉丽娜·朱莉的故事轰动全球，为减少患上乳腺癌的风险，她进行了预防性的双乳腺切除术，而这个决定是在她检测到自身携带一种风险基因——BRCA基因后才做出的。这类基因能带来显著的致病风险，约有55-65%的乳腺癌患者携带有害的BRCA1基因突变，45%的携带BRCA2突变。对朱莉来说，虽然她携带的仅仅是前一个基因，已足以让她做出预防性手术的决定。这个故事给出了一个鲜活的例子，就是如何把个体测序得到的数据与临床诊断联系在一起，这就好像人类正在从自己的基因组中找到这些失落的宝藏，从而帮助自己预防一些恶性疾病，但这只是这个时代所带来的一个福利而已，并且只占到很少的一部分。
以糖尿病为例，不精确的疾病分型，对于前期的预防和后期的治疗都十分不利。之前，医学界已经知道，有多达百余种途径可能导致糖尿病的发生，涉及到胰腺、肝脏、肌肉、大脑甚至脂肪的不同变化。现代通过基因的研究发现，对不同类型糖尿病而言，其致病基因十分多样。这时，如果将这些不同亚型的糖尿病混为一谈，就会让人很难弄明白，为什么携带同样的基因突变，病人在面对同一治疗方案时，会出现完全不同的治疗效果。
正如生物化学家阿兰·阿蒂(Alan Attie)所说的那样，“从致病基因到体重、血糖水平等表型的出现这一过程，往往有许多步，其中每一步都可能发生基因突变，这最终会削弱基因和表型之间的联系”。因此，只看表型(即临床症状)和只看突变基因，得到的都只会是片面的结果。只有将两者有机结合起来，才能更加深我们对疾病的了解，做到更精确地进行疾病分型，以便更容易“对症下药”。
美国国立卫生研究院(NIH)曾发起一项大型项目，构建了癌症基因组数据库(the Cancer Genome Altas，简称TCGA)，将所有癌症相关基因突变分类保存，共保存有250万Gb的数据，这大大改进了研究者对各种类型癌症的认识。但仅仅这样，对于提供了组织样本的患者来说，并没给他们的临床经历带来太多改变。
与癌症治疗相关的另一方面，是个人电子健康记录及其病例的特异性信息。对很多研究者来说，如果能从医院或个人手中得到这部分信息，就能够卓有成效地进行癌症治疗方案的改进。总体而言，只有在拿到测序大数据的基础上，同时掌握病人的干预记录(来自个人的电子健康记录)和临床特征(来自医疗机构的临床病理记录)，才能最终做到“升级”肿瘤的临床治疗方案。
医药研发也能从大数据获益良多，这无可厚非。在医药研发的世界里，基因技术公司更倾向于进行长期的生物学研究，并将其联系到临床数据上，以使得药物能够“对症下药”到每个人身上，甚至会帮助制药公司做出更“大胆”的研发决定，进行个性化定制免疫疗法的研究。
以微生物菌群研究为例。现在就有人提出这样的想法：什么时候我们会想要研发出能改变体内微生物菌群的药物呢？这些存在于我们肠道、皮肤表面和环境中的数以十亿计的微生物，不仅影响我们是否患病，还会影响到药物对疾病所产生的药效。现在大部分对于微生物菌群研究得到的数据还只是针对小部分人群，但这是否也意味着一个不错的研究方向？毕竟我们现在还缺乏一些稳定的测试手段，能让我们以一种持续性的方法来改变微生物菌群，并对疾病发展产生有意义的影响。
对免疫学研究来说，大数据会带来什么？首先，有以下“组学”都可以对免疫学研究产生有利影响，包括：基因组、微生物组、表观基因组、转录组、代谢组、通路组、细胞组和蛋白组。具体来说，比如对特定B细胞或T细胞所有抗体抗原分子的分析，这些分析结果(尤其是与能识别对应抗体的抗原决定簇的技术相结合)，可将临床诊断、抗体药物研发、疫苗研发上升到一个新高度，并能为自身抗原肽结合抗体提供新见解。
伴随着荆棘的引路，往往也会引来好歌喉的夜莺。大数据给我们带来挑战的同时，也带来了机遇，尤其是对于一些恶性疾病(比如癌症)的治疗。一种单一类型的肿瘤，往往就会伴随着多样化的基因突变，但随着投入更多的时间和金钱，会得到更多的治疗靶点。当大数据分析的精度越来越高时，对于整个疾病发生过程的了解也会越来越深入，有了“大数据分析”这项利器，更多的精准治疗方案将会产生，帮助人们做出更好的选择。
5. 大数据告诉你,为什么国人迫切需要养生保健,没有健康身体,何谈幸福生活
国家数据报道，中国高血压人口1.6亿到1.7亿，咱们10亿人，几乎六个就有一个。高血脂1亿，糖尿病已超重肥胖7000万到2亿，血脂异常的1.6亿，脂肪肝患者1.2亿。从2007年到2018年，每年慢性病病例增长是两倍，心脑血管恶性肿瘤增长一倍，肥胖人口达到3.25亿，咱们10亿人，三个就有一个是肥胖。未来20年将会继续增长一倍，腰围增长一英寸，血管就会增长四英里，患癌风险高出八倍。
美国保健事务杂志报道，中国人腰围的素质已经达到世界之最了。中国个人医疗大数据分析，现在1/3的病人死于药物不良，普通病人误诊率高达27%，重大疾病误诊率高达40%。美国研究证实，高度发达的现代医疗体系与人的健康没有太大关系。英国研究证实，85%的药物无效，对病人最好的措施尽量减少医疗干预。教育部2013年全国学生体质健康监测报告指出，小学生近视率32.5%，初中59.4%，高中高达77.3%，大学生当然更高了，达到80%。
现在楼堂馆所建的少了，酒店高消费少了，但是医院越建越多，越建越大。
其实这些数据啊，咱们都不用去看，你只需要看看你身边的人，他们的健康状态，精神面貌，就一目了然了。如果你再有机会到医院走走、看看、排排队，医院热闹的程度不亚于集市。其实集市已经远远比不上医院热闹的程度了。
网上购物的兴起，大家逛集市动手动脚的能力越来越差了，反而往医院跑的积极性越来越高了，医院成为潜在的消费人群。总之，千言万语一句话，中国人的健康出了严重的问题。
你们看一看？街上走的，大肚子的有多少？你们说说。还有上班的，尤其是30岁以上，你问他们不适症状有多少？头痛、浑身没劲乏力、没有精神、失眠健忘等等亚健康的状态有多少？
咱就说这个大肚子吧，我这个小区，我只要出去，不说女的，就说男的，有几个不是大肚子？中国男人我感觉有一半成年人都有大肚子，剩下的也有一半都是小肚子。小肚子只是没有大肚子大，也是有肚子。
还有这些人当中，有多少个喜笑颜开的，基本都是愁眉苦脸，若有所思，充满愤恨，神情呆滞，我几乎看不到有潇洒自在的成年人。干体力活的还有，上班坐办公室的，基本的没有。还有就是跑业务的，嘻嘻哈哈的有，其他的都没有。
人一旦愁眉不展，挺个大肚子。这都是得大病的先兆。现在无论从国人的身体素质，从国人的体型，从国人的神态来看，都出了严重的问题。尤其是在大城市，你看看有几个步履矫健，足下生风，有几个欢快跳跃呢？有几个喜笑颜开的？有几个身轻如燕？很少很少了。
尤其男人过了25岁步入社会之后，竞争压力大，在办公室一坐不动，他不动怎么会身手敏捷？肚子一大，问题就都来了。
这个不是我说的，是很多很多健康专家、医疗大夫都这样说，人不能大肚子。还有女性同志们，你看看现在很多女同志，脸色菜色、灰色死人白、青黑色，满脸愁云，枯槁之相，哪有点生机？
头发如枯草，身体走路打晃，身形如枯枝，要么就是身形不正，浑身僵硬，自己肚里有多大火一样，简直像一头困兽。一个个最后都变成怨妇，跟老公吵，跟孩子吵，跟领导吵，要不就哭哭啼啼，要不就是神经发作，要不就是精神紧张，神经功能症。
这太多太多了，都是普遍现象，要不怎么说，现在女的20一朵花30豆腐渣，现在不是30豆腐渣，25就豆腐渣了。而且现在产后病越来越多。胎前产后，这女的一生孩子就把自己身体糟蹋得不要不要的。
还有现在男人女人大把大把的掉头发，很快的头发都掉光了，男人秃顶现象非常严重。虽然说聪明的脑袋不长毛，这个绝对是一句搪塞之话。 人身体气血健旺充沛，人头发就好。反之，被压抑住了顶不到头上，头发就掉。
还有就是身体差了，心情也不好，心情跟着更差，导致抑郁。焦虑紧张压抑，茫然漠然，这些接二连三都来了。20岁你还说没啥感觉，再过五年，社会压力对你的折磨，家庭关系对你折磨，配偶对你的折磨，以后孩子对你的折磨和焦虑，无形当中这些东西一点一滴地就把你急死了。
表现在哪？就直接表现在你的精神状态和身体状态上。你再看看写字楼上那些白领，有几个没有眼袋，没有黑眼圈，不露出疲惫之色？有几个不焦虑、不失眠不健忘？尤其是搞
IT 的，三年足可以摧毁一个 IT
精英。人们羡慕高工资，这一流人才都是年轻人。工作到几点？都工作到十点，每天都要转。人不是机器，机器还得加油呢，这人没黑夜没白天在那转，谁受得了？最后都会表现在你的身体状况出现严重的问题。
还有现在小孩更是了，小孩出生就有病，胎里病又叫基因病，为啥？哪来的？
爹妈给的，爹妈种就不好，怀的孩子好不了。孩子成长过程当中，由于不知道如何正确的带孩子，孩子又从小没有正确的运动教育，良好的饮食经验，这导致孩子长得要不像豆芽菜一样，要不成肥胖儿，要不成多动症，要不成自闭症。现在导致学校不敢让孩子跑。为什么呀？一跑死了？这个知道吧？所以说以后不能让孩子跑了，跑死了怎么办？
现在孩子课业负担极重，各种培训班辅导班导致孩子没有运动的时间，再加上一些电子游戏，还有居住环境，孩子有像咱们小时候到处玩耍的机会吗？说白了就是现在国人被关在一个非自然的社会环境当中，他们失去了活跃。健康被困在了一个椅子上，被困在了办公室，被困在了狭长狭窄的地方，又由于竞争压力过重，家庭压力过重，环境更加恶劣，生活节奏更加快，导致违反了作为人自然生长的特点，于是，疾病就爆发了，井喷。所以，现在的人，越来越不健康、不正常。人被关在社会的大笼子里，不可能健康。这是国人的现状。
6. 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。
7. 英国投资“大数据”能带来大收益吗
在商业应用方面，大数据技术创造价值的能力已经在英国崭露头角。以连锁零售业为例，英国最大的连锁超市特易购已经开始运用大数据技术采集并分析其客户行为信息的数据，并由此总结特定顾客的消费习惯、近期可能的消费需求，从而制定有针对性的促销计划并调整商品价格，为特易购提供更加高效的盈利方法。
另一个明显的例子是航空领域的应用。航空业一向是信息技术应用的先行者，然而近几年来随着全球航空
业的低迷，一些航空公司的信息技术预算严重不足，导致一系列故障甚至事故发生。与之形成对比的是，英国航空近几年来表现不俗，这得益于善于在数据中掘金。英国航空已经开始利用大数据技术发掘自身的数据源和其他信息源，将体现客户行为的数据元素合并在一起，在对其进行分析的基础上，有针对性地与客户互动并做出承运决策。能够降低药物开发成本
除了最直接的商业应用，大数据技术也将对医疗数据分析起到重要的推动作用。5月3日，英国首个综合运用大数据技术的医药卫生科研机构在牛津大学正式揭牌。该中心包括“靶标发现研究所”和“大数据研究所”两个机构，旨在通过搜集、存储和分析大量医疗信息，减少药物的开发成本，同时为发现新的治疗手段提供线索，确定新药物的研发方向，探索特定疾病的新疗法。
掘金“大数据”必须解决的问题
采集到足够的数据后，需要由相关领域的专业人士与信息技术专家一起对数据进行有针对性的归纳和分析，而这种跨学科、跨领域的合作能否顺利实现，是大数据实际应用中的一个必须解决的问题。这对英国和全球其他国家都是一个挑战。
大数据技术无疑为英国政府和民众提供了一个美好的愿景，不过，大数据技术在应用中，有一些必须解决的问题。
如何保护民众隐私
大数据技术为民众提供了更多的信息渠道，但也伴随着隐私权被侵犯的风险。购物网站可以随意看到民众的购物喜好，搜索引擎网站可以随意看到民众的网页浏览习惯，社交网络则可以随意了解民众的社交关系网。这些私人信息被收集起来后会提供给谁使用？使用者能否保证民众的隐私不受侵犯？等等，都是必须面对和解决的问题。大数据时代的来临，是否会损害个人隐私权已经令人担忧，这是英国发展大数据技术必须解决的问题。
如何保证数据采集
大数据技术得到应用并创造价值的基础是能够获得充足、有效的数据，而如何保证数据的采集是目前面临的一个瓶颈。有牛津大学统计学教授曾表示，以牛津大学新成立的医药卫生科研中心为例，首先要有足够量的病人、药物等相关信息，这是数据分析的基础，然而许多病人出于隐私考虑不愿提供某些信息，制药企业也有可能因为商业利益不愿共享药物成分等信息。此外，在一个信息爆炸的时代，如何甄别有效信息、剔除虚假信息，不仅需要技术手段，更需要人力和资本的投入。这些问题都会导致大数据技术在其实施的第一个阶段就难以进行下去，或者得出的结论将人们引入歧途。如何确保数据得到高效使用
大数据技术的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据看作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。因此，即便有了足够的信息，如何充分挖掘、利用这些信息是大数据技术发挥作用的关键。采集到足够的数据后，需要由相关领域的专业人士与信息技术专家一起对数据进行有针对性的归纳和分析，而这种跨学科、跨领域的合作能否顺利实现，是大数据实际应用中的一个必须解决的问题。这对英国和全球其他国家都是一个挑战。
延伸阅读
美国、印度大数据技术的发展状况
英国并不是惟一尝鲜大数据技术的国家。2011年，美国总统科技顾问委员会提出政策建议，指出大数据技术蕴含着重要的战略意义，联邦政府应当加大投资研发力度。作为对这一建议的回应，白宫科技政策办公室在2012年3月29日发布了《大数据研究和发展计划》，同时组建“大数据高级指导小组”，以协调政府在大数据领域的2亿多美元投资。此举标志着，美国把应对大数据技术革命带来的机遇和挑战，提高到战略层面，形成了全体动员的格局。在美国政府的实际运作中，大数据技术已经进入了应用阶段。
在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。去年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将达到12亿美元，是目前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。(作者单位：中国证券投资基金业协会)
8. 国内哪些厂家做医保大数据平台
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。