京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
医疗大数据:为何“沉睡不醒”_数据分析师考试
医疗大数据已经做了十几年,但现在各个医院的大量信息还完全沉默在那里。
“如果说20世纪是石油为王的时代,21世纪就是数据为王的时代。”近日,在由北京市科协主办的国际生物医药与医疗大数据专题研讨会上,与会专家如是说。
然而,在专家看来,中国医疗大数据的“剑”磨了十几年依然很钝,我国在医疗大数据方面的发展并不乐观。
“医疗大数据已经做了十几年,但现在各个医院的大量信息还是完全沉默在那里。”北京中医药大学东方医院教授、信息管理处处长韦云感慨,我国医疗大数据的利用率仍然太低。
医疗大数据将在沉默中爆发,还是在沉默中灭亡?这向中国生物医药与医疗领域发起了新的挑战。
健康中国的新机遇
从1980年起,美国卫生福利部每隔十年会发布一项健康计划,其核心着眼于改善全体国民的健康。我国卫生部在“2008年全国卫生工作会议”上也正式提出“健康中国2020”战略。
这其中,大数据带来了前所未有的机遇。美国宾州德雷克塞尔大学公共卫生学院环境与职业卫生学系主任刘隆健说,大数据对于研究不同人群的健康特征、发现新疾病、控制全球性传染病都有帮助。
国家心血管病中心医学统计部主任李卫表示,大数据也为医疗器械的安全性评价带来了福音。国家食品药品监督管理总局规定,对于医疗器械既要评价其安全性,又要评价有效性。“目前,我们通常仅能评价它的有效性。由于参加一项临床实验的病人数量十分有限,因此还很难评估低发生率的安全性风险。”李卫说,大数据的出现使安全性评价成为可能。“通过海量数据,我们能看到所有用过这种产品的病人情况。”
不仅如此,大数据还为新药研发带来了曙光。“国内外医药公司现在都面临着巨大的研发困境,而这些困境如临床实验数据问题,可以用大数据解决。”安必奇(天津)生物科技有限公司总经理章文羿说。
“沉默”的信息共享难
韦云是一名血液免疫方面的医生,也是北京市中医病案质控中心主任和北京中西医结合学会信息专业委员会主任委员。过去的15年里,她的工作一直与数据信息有关。正因如此,她看到了十多年来医疗大数据令人担忧的“沉默”。
在韦云看来,这样的“沉默”是数据利用率不高、共享机制缺失所导致的。“这些沉默的数据有没有用呢?有!但是,需要数据的单位得不到数据,有数据的单位又要保密。这是一个矛盾。”韦云感慨地说。
她表示,现在亟待建立一个打破共享障碍的机制。“我们不能要求别人共享,也不能让政府出台政策推进共享。但是,这几年的工作让我体会到,我们可以共同做研发、做项目、做课题,这种需求非常多。”
就在几天前,中科院金融科技中心首席科学家刘世平受上海交通大学邀请,作了一场关于医疗大数据的报告。在与来自上海交通大学12个附属医院的专家交流后,他发现,他们对于数据的收集和共享抱有强烈的愿望。
对于药物研发企业来说,数据共享更为重要。“在这方面,我们还是要向美国学习。美国已经有公司将临床数据综合起来,分析得出更好的建议。”章文羿说。
医疗数据像块“蜂窝煤”
对于医疗领域来说,13亿人是一个宝贵的证据库。“作为证据输入国,我国病人很多,就好像拥有了广袤的麦田。但要把面粉变成餐桌上的面包,还需要面粉加工平台,利用技术手段建立一个数据收集、加工、分析和统计平台。”北京协和医院主任医师田新平说。
当下,尽管我国拥有海量的大数据,但缺乏有效的加工分析能力,其中最大的干扰因素在于数据标准不统一。在专家看来,目前我国医疗大数据就像一大块“蜂窝煤”。“数据的收集和整理缺乏统一的标准,同一个产品线是通的,但不同的产品线是不通的。”刘世平说。
韦云表示,我国医疗数据化的标准可谓“百花齐放”。“每家医院的信息化工作都涉及几十个厂家,每个厂家的数据、标准、采集、存储都不一样。因此,即便是在一家医院,都会出现很多孤岛,更别说整个医疗行业了。”韦云说。
“各家医院信息系统的标准、接口都不同,这成为利用率低、共享难的原因之一。”李卫说。
不仅如此,数据种类的多样化也为数据标准的制定和应用带来了挑战。“我们以前能处理的数据大部分是结构化的文本数据,但对于非结构化的音视频数据都很难处理。”
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09