
探索医疗行业的大数据之路
大数据时代,数据是最重要的生产资料。数据的价值不仅是通过对数据的分析挖掘所获得的信息,也会在商业、科技决策,优化资源配置,节省资本等方面具有无可比拟的价值和潜力。
现如今,中国和西方发达国家一样步入大数据时代。庞大的人口基数让中国数据量和优势是其他国家无法比拟的。截至2016年4月,中国的医疗机构总数为98.8万家,2016年全国诊疗人数6.6亿人次。
中国的医疗机构每天都有大量的有关疾病、医疗、药品临床试验和健康等数据产生、存储和流动。目前,中国一般的医疗机构每年大约产生1TB~20TB的相关医疗数据,一些大型医疗机构每年产生的数据量甚至达到了300TB~1PB。可以预测,随着中国医疗机构医疗信息化的普及和电子病历的推广,以及更多医用级别可穿戴智能设备的问世,届时中国每年产生的医疗数据将暴增。
如何应用及其意义
主要指的是将各个层次的医疗信息和数据,利用互联网以及大数据技术进行挖掘和分析,为医疗服务的提升提供有价值的依据,使医疗行业运营更高效,服务更精准,最终降低患者的医疗支出。
大数据如何用于互联网医疗
大数据在医疗领域中所扮演的角色正在被不断地放大,在医疗领域的基本应用过程:
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意义
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;
“互联网+”促进社会全产业升级之后,最终受益的是人。一方面体现在“互联网+”的实现离不开人的参与,人是连接互联网与产业的关键点;另一方面体现在产业升级后的各种高科技及智能技术为人们带来更高的生活质量。
国内医疗数据公司概况
1、企业数量、体量及主营业务
目前在国内医疗健康数据行业参与经营的320家公司,其中医疗信息化公司大约有177家,这类公司的比重最大,上市公司/大公司多集中在这一领域,同时还聚集了大量创业公司。专科医疗信息化公司大约有48家,这个领域以创业公司为主。科研类医疗大数据公司大约有17家,其中包括专科类医疗大数据,如肿瘤大数据公司,专门向药企、器械企业提供临床试验软件和数据的公司。药事服务和医保数据公司大约有23家。
2、公司分布地域
从地域看,这些医疗健康数据公司多集中在长三角和珠三角地区。这或许和这些地域原本互联网IT公司众多有关。从这些公司的所在地看,北京是全国医疗健康数据公司发展的重镇,聚集的医疗健康数据公司最多,有59家;其次是上海,有26家;深圳位居第三,有25家公司。另外,杭州、广州、成都、南京的医疗健康数据公司数量也都多于10家。
3、行业竞争状况
医疗大数据的商业价值巨大,获取其商业运营权需要满足两个条件:通过医改把现有医疗行业的利益链条打破,使医院有动力共享数据;通过医院、医保的信息化建设获取医疗大数据,并将其标准化。
国内医疗大数据应用方向
1、对传统医疗的优化
即服务于医疗机构的大数据应用(包含医院、险企、药企、医疗器械企业等传统医疗行业机构)。是对于传统医疗服务的问题和弊端,利用互联网及大数据技术加以改善和提升,例如,提升患者到医院就诊的流程、优化医院信息管理以及提升临床诊疗效果等。
2、对传统医疗的补充
即服务于大众医疗健康的大数据应用。是针对传统医疗服务未覆盖到的市场需求,利用互联网和大数据技术和服务加以补充,例如:诊前分诊、就诊数据跟踪及信息反馈等个人健康管理服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08