京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14