⑴ 大数据在医疗卫生领域的应用有哪些

大数据（big
data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和版处理的数据集合。权
有人把数据比喻为蕴
藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面：
1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;
2)
做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型;
3)
面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

⑵ 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。

⑶ 大数据在中国医疗行业中的应用模式可分为5类.a，是.b，否

创建文明城市的“六个必查窗口行业”是：出租、铁路车站、机场、医疗、商业零售、公交。文明城市是指在全面建设小康社会，推进社会主义现代化建设的新的发展阶段，坚持科学发展观，经济和社会各项事业全面进步，物质文明、精神文明、政治文明、生态文明协调发展的城市。

⑷ 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。

⑸ 大数据在医学领域的应用

这个应用他其实是有很多的，不过是在医学方面，他其实是任何方面都可以的。

⑹ 大数据在医疗行业的应用有哪些

大数据专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用，下面说说其在医疗领域的应用。
随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。
1.就医数据进行电子化管理
对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。
2.健康预测
通过智能手表等可穿戴设备的数据，建立健康预测模型，通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端，实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。
3.医学影像以及临床诊断
通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像，例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习，训练其对影片的诊断，最终实现辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。
4.药品研发
利用大数据进行数据建模并进行分析，预测药物的临床结果，可以为临床阶段的实验结果提供参考，节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析，从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。

⑺ 大数据对医疗行业的作用

1.比较效研究
通全面析病特征数据疗效数据比较种干预措施效性找针特定病佳治疗途径
2.临床决策支持系统
临床决策支持系统提高工作效率诊疗质量目前临床决策支持系统析医输入条目比较其与医指引同提醒医防止潜错误药物良反应通部署些系统医疗服务提供降低医疗事故率索赔数尤其些临床错误引起医疗事故美Metropolitan科重症病房研究两月内临床决策支持系统削减40%药品良反应事件数量

⑻ 大数据应用潜力，医疗大数据的实践又有哪些

现在的时代可以成为大数据时代。大数据时代的下的我们能更好地生活，与此同时，我们的生活方式也被大数据改变。数据基本上能跟任何行业进行互动，也可以说数据对每个领域来说都起到了推动性的作用，因为在数据驱动之下，各类领域就会根绝要求去改善自身的服务，提高产品的质量，这样就能更好地满足客户的需求。大数据在医疗领域的应用也是很明显。

虽然说大数据是一个数据的收集，对于个体还是不太具有针对性的。但是，大数据对我们的生活真的是起到了一个积极的作用。不过，即使医疗手段再先进，我们还是要保护好身体，不要生病。

⑼ 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。