
医疗大数据研究面临的机遇与发展趋势
随着信息社会的大发展,大数据成为与自然资源同等重要的战略资源[。医疗领域每天产生大量数据,不是以TB来统计算,就是以PB来统计。为此,广泛开展医疗大数据已成为医院方便患者的现实诉求。
大数据已经成为新发明和新技术的源泉。医疗行业正是大数据应用的重要领域,Kayyali B等人提出了大数据对美国医疗行业将产生重要的影响,许多潜在的价值正在逐步被揭示和显现。国内学者邹贺锉等提出,大数据将对整个医疗系统包括管理与诊断手段都会造成“创造性破坏”。“这种破坏”可能来自于医疗临床诊断数据,如医学影像、病历统计、检验、诊疗费用等;也可能来自药品研发、流行病学调查、发病机制、生理病理变化等。如何更好地开发和利用庞大的医疗大数据已成为人们关注的焦点。
医疗大数据对医学研究的必要性
无论是疾病治疗、临床实效研究、新药物研发,还是基础医学、医药卫生等,都涉及对数据的获取、管理和分析。如何高效地利用现代医学信息手段获得人们所需要的数据,是决定现代医药学研究成败的关键。当前,尽管我国医疗服务体系机构庞大,但仍存在以下问题:优质资源短缺、患者病情复杂、医疗费用高、医生工作强度大。
然而,医疗大数据的研究和应用可以弥补和解决以上问题:(1)及时有效提高诊断准确性。医生利用医院间互通数据,结合患者具体的健康情况和既往病史,可尽快做出诊断,而且可以让患者参与医疗全过程;(2)减少医患矛盾。基于健康大数据的医疗服务提供了新的医疗模式,即通过大数据统计推断或利用精准的生物医学数据获得患者特异的疾病通路,并依据通路对患者实行分组指导,使患者得到有效治疗;(3)节约医疗资源。通过大数据优化患者治疗方案,避免重复诊治;(4)提高医疗质量。通过对数据的有效整合,确保了良好医疗技术的有效发挥,满足个性化医疗服务要求,保持了医疗服务的连惯性和及时性,推动了医学研究、临床决策、疾病管理以及医疗卫生决策等方面的转变。
如何利用好医疗大数据
当下,由于医疗大数据呈爆炸式增长,加上半结构化和非结构化数据的大量增加,在很大程度上给标准化和规范化管理带来一定难度。为此,需要医疗卫生机构从宏观上进行管控,做好顶层设计,制定完善的规范、标准和制度。只有从源头上使零散和混乱的数据得到有效的整合,从根本上实行规范化和标准化,才能使医疗大数据真正发挥其应有的价值和作用。
由于国家行政体制存在条块分割,横向纵向管理不一的现象,使得医疗大数据管理上比较混乱,缺乏统筹安排,各医疗机构在大数据的利用方面形成了单打独斗、各自为政的局面,数据孤岛的情况较普遍。要想破解这一难题,就需要打破常规思维模式,大力倡导医疗数据共享,由卫生行政主管部门牵头,做好调整和布局,解决技术难题,尽快立法立规,杜绝和避免数据孤岛现象的发生。
发展趋势
(1)从“概念”走向“价值”。医疗大数据关系到人们的生活和健康,影响着社会的福祉,用信息学去影响医学实践并最终实现人群健康,这一点终究会得到人们认可,其价值也会逐步社会体现。
(2)医疗大数据催生和完善循证医学。医疗大数据有助于循证医学科学证据的生产,通过大数据对大量健康数据进行整合,可获得可靠证据。同时,还可以通过网络实时数据,完善“虚拟临床试验”生产证据。
展望
医疗大数据发展前景广阔,是一个横跨生物医学、心理学、信息学、网络科学、系统科学等诸多学科的新兴交叉性热点领域。如何使其能够得到更好规范、管理和共享利用,是未来研究的一个主要课题。此外,还应结合临床实践做一些预测性的工作,充分发挥医疗大数据的优势。只有牢牢的抓住这一点,解决好医疗大数据研究面临的主要问题,改变医学实践的发展模式,最终才能实现个体化治疗和群体性预防的目的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29