
医疗大数据概念解读:大数据应用在医疗行业
医疗大数据概念是什么?医疗大数据能够给人们的生活带来怎样的影响?下面我们将详细介绍。
大数据技术已经应用在电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等几乎所有的领域,尤其在医疗领域的应用越来越多,因此,大数据技术在医疗领域的项目管理逐渐引起人们的重视。针对大数据技术在医疗领域的发展趋势和当前面临的问题,研究大数据技术在医疗领域项目的工程实施过程中的管理调整及解决措施,从而引导和促进大数据技术在医疗领域应用的快速、健康发展。
大数据(big data)如何用于互联网医疗
大数据(big data)在医疗领域中所扮演的角色正在被不断地放大,Big Data在医疗领域的基本应用过程如下:
1、搜集和聚合来自各个来源的巨量患者信息;
2、以各种目的导向出发,分析搜集到的信息,比如优化患者的诊疗、提高医疗体系的效率;
3、应用数据分析的结果,改善患者的治疗,提高医疗系统的投资回报率;
大数据在医疗领域中的应用正在被逐渐铺开,其好处也将日益凸显,当前主要的意义在于:
1、通过对临床数据q的分析,对患者进行更有前瞻性的治疗和照护,提高疾病的治疗效果;
2、通过对最新的数据库的分析提高对临床决策的支持;
3、通过对统计工具和算法的使用来改善临床试验的设计;
4、通过对大数据集的分析为个性化医疗提供支持;
5、通过优化业务决策支持,以确保医疗资源的适当分配;
大数据(big data)的风暴其实早已席卷全球除医疗外的各个领域,而伴随其在医疗领域的迅速扩张,将会有越来越多的机构意识到big data对服务患者、医疗人员甚至是他们自己所起到的重要作用。
大数据技术在医疗领域的发展趋势
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司,医疗行业是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展,因此,医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出,排除体制障碍,大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。
通过大数据技术可以加速医学的猜想、发现到医疗实践的转化:借助于不断增长的私密和公开医疗数据,大数据技术帮助人们存储管理好医疗大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值,相关的医疗技术、产品将不断涌现,将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。大数据技术在医疗行业的应用将包含以下方向:临床数据对比;药品研发;临床决策支持;实时统计分析;基本药物临床应用分析;远程病人数据分析;人口统计学分析;新农合基金数据分析;就诊行为分析;新的服务模式。目前,发达国家已经占据了先机,取得了一些成果,如谷歌在H1N1流感预测方面的成功等,大数据在我国医疗领域的应用相对比较保守,但相关部署也已经开始启动。
大数据技术在医疗领域的发展将呈现以下趋势:
1)大数据技术在未来为决策提供更多的支持
随着医疗和健康数据的急剧扩容和几何级的增长,利用包括影像数据,病历数据、检验检查结果、诊疗费用等在内的各种数据,运用大数据技术对各种数据进行筛选、分析,为广大患者,医务人员,科研人员及政府决策者提供服务和协助,必将成为未来医疗领域工作的重要方向。
2)提供越来越多个性化的服务
利用“大数据”,公共卫生研究机构能够更早地预测即将爆发的传染病及其传播范围和规模。对于个体而言,大数据就是全数据,通过集中全部诊疗信息、体检信息形成个体的全健康档案,可以使患者得到更有针对性的治疗方案。
3)催生新的业务模式和服务模式
除了一般的为诊断提供支持服务外,运用大数据技术还可以解决“看病难”的问题,例如通过“云计算+大数据”就可以相助其成通过网络平台,患者可以实现网络预约、异地就诊、医疗保险信息即时结算;医疗机构之间能够实现同级检查结果互认,节省医疗资源,减轻患者负担。大数据技术在医疗领域将不断催生新的业务模式和服务模式。
4)处理过程及传输的实时化、及时化
大数据技术未来在医疗领域的应用会越来越多,许多服务都需要实时的统计分析结果,为决策提供支持。处理过程及传输的实时化、及时化是未来大数据技术在医疗领域发展的重要趋势之一。
5)大数据技术在医疗领域的不断创新
目前,大数据相关的技术和工具非常多,给企业提供了更多的选择。在未来,为了使大数据技术在医疗领域使用更方便,还会继续出现新的技术和工具,如新的数据及分析模型与技术、Hadoop分发、下一代数据仓库等,这也是大数据领域的创新热点。
提到医疗大数据的发展趋势,移动医疗大数据也许是一个方向。那么,我们来了解下它的一些情况。
移动医疗大数据,掘金在何方?
现有的医疗体系广受诟病,众多互联网巨头纷纷紧盯,用户对医疗业的需求量庞大,移动医疗成为移动互联网重要的入口之一。2014,作为国内移动医疗发展的元年,2015,移动医疗如何落地与规划发展,一瞬间变成了整个互联网行业的焦点。
而对于移动医疗大数据,却是谈得多,见得少。究竟在未来的发展趋势中,它又会扮演几重角色?医疗数据,最重要的是病历和保险报销数据。对这些数据的挖掘正是对医学本身和医疗服务的二次发现和感知,在移动医疗领域,它们的价值正日渐突现。
移动医疗领域的大数据分析有可能提供以下一些应用场景:
为更好的临床决策提供服务
平台趋势和垂直深耕,是目前国内移动医疗的两大趋势。做平台的多,成熟之如好大夫、丁香园、春雨医生,均着重于平台的搭建;而杏树林是唯一一款为医生用户提供服务的软件。深耕医生用户,使之行医更方便,杏树林的病历夹是其明星产品,通过医生上传的海量病历,从而掌握大量数据,而这些数据日后的最大的价值可能是为医生提供更好的临床决策分析,给予医生用户更佳的服务。比如,一个患有负责疾病的患者因为得不到确诊,而他的主诊医生在上传其病历后,能够获得几个与之类似的病历,供参考学习。而且对海量病历数据的分析,可以提示医生诊断是哪种病的概率是多少。
目前来看,作为深耕医生用户的杏树林,它也存在一定的局限性。比如,在病历夹的使用上,目前医生或科室之间尚处于各自为战的状态,未来杏树林将搭建起一个“云平台”,让医生对患者的治疗过程以及治疗措施,能够在“云平台”上存储及共享。此时,大数据就将发挥其特有的优势,为医生在诊治过程中提供参考价值,对于医生的临床决策将提供更好的服务。甚至通过大数据,能够筛选出最佳的诊疗方案。
药企与科研机构的“金钥匙”
杏树林的“云平台”建立之后,对药企和科研机构将提供更加精准的科研数据,从而作为市场分析的依据。药企或医疗器械的厂商可以根据某类病症的数据反映,定向地研发和定量地生产,避免资源浪费。
对于科研机构来说,大数据的集中反映,可以使科研机构的研发更加有针对性,甚至可以准确地定位到患者,或某类病症,从而实现精确医疗。
药企和科研单位打开患者市场需要一把“钥匙”,而大数据可以把患者的各类需求精确地呈现出来。对于医疗行业而言,最强的数据亦是最标准的数据。
病人建立自己的“病历夹”
如果一个人从他出生开始,他的身体呈现出来的数据,一直到其生命终结都会完整地呈现在他面前以及医生对他每一次的诊治中。可以想象,这将对病人的健康提供多大的帮助,而这正是未来医疗大数据应用可能实现的愿景。
杏树林目前在做的即是这样的数据积累,它将搭建的“云平台”将完整地保留这些资料和数据,而未来,不仅是医生可以调用这些数据进行诊治,患者亦可通过这些数据建立自己的病历资料,从而实现为自身健康的个性化定制服务。
让天下没有难做的“医生”!让每一个病历都发挥其数据的价值。而对于国内的移动医疗来说,先实现其社会价值,再讨论其可能带来的商业盈利模式,大数据掘金,已经在路上。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28