京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
医疗大数据何去何从 听听几位大咖的前瞻
当大数据遇上医疗,到底会产生怎样的火花?11月28-29日,2015中国医疗健康大数据峰会暨智慧医疗专家委员会年会在京召开,来自医疗界、产业界的专家学者们齐聚一堂,畅聊医疗大数据激起的改变以及日后的无限可能。
贵州省卫计委卫生信息中心主任严刚:建起国内首个大数据中心
国家发改委于2011年提出三个云平台试点,贵州省是其中之一(另两个省为浙江和黑龙江,编者注)。作为经济欠发达的省份,贵州正借力互联网将劣势变为优势。云平台的搭建实现了两种可能:一是通过基础数据库的高度共享,实现数据的集中;二是直接在省级平台开展业务,实现基层医疗机构的规范化管理。
针对医疗信息化建设,按照规划,“十三五”期间贵州省将重点从三个层面开展工作:一是智慧医疗,通过信息平台支撑的协同平行建设,解决服务能力的问题;二是通过结合“互联网+”,对社会第三方开放资源提供服务;三是率先建立远程医疗的技术服务体系,并做一些深化和细化。
上海市儿童医院院长于广军:大数据不是一个“标签”
我觉得我们现在谈的大数据,更多是针对目前信息化的时代发展,它的信息采集范围扩大,是一种全自动的、全流程的采集。我们关注的大数据,一是全,全样本,区别于原来的统计、抽样调查,是全流程、全生命周期的;二是多,内容多元、数据多态;三是快,采集、存储、处理,在线实时,有时效性;四是联,内部干练、外部关联分析。总之,把整个数据集合起来会有更高的价值。
我们做医疗大数据研究的时候,遇到三个难点:一是上海的数据来源于多个系统,如何整合多元异构的数据;二是这些大数据怎么形成知识库;三是对这些大数据的价值如何进行有效挖掘和利用。
大数据的研究不是沙里淘金、大海捞针,而是提高我们分析、解决问题的能力。不是说我有大数据一定会产生奇迹,而是扎扎实实地从现实中解决我们实实在在的问题。不仅是数据本身,很可能可以带动外部的相关专业的发展。我觉得大数据的前景是比较灿烂的,但是近期的期望也不能太高,关键是怎样提升数据的价值。
湘雅医院信息中心主任冯嵩:提升数据利用度
湘雅医院的信息化建设已有20多年,积累了大量的数据。一是我们的数据面非常全,从病例检查到固有环节的检测,二是量非常大。我们检查检验的影像报告,整个His现在是200多G,电子病历也有接近400G的数据在里面。
中南大学做的大数据项目分三个层面:一是目前正进行的部分工作——数据中心建设,我们和中国移动合作,当时整个规模计划做到1000多的服务器;二是大数据中心建设,主要是数据集中的问题,包括数据的规范、多点结构数据的采集、数据的存取分析,还有数据检索方面的研究;三是我们做大数据的应用,现在做得比较好的是慢病管理。未来我们准备做运维,对药商、保险,包括其他的厂家提供一些数据源,为他们做科研提供数据的支持。
北京协和医学院医院管理处处长王海涛:大数据与现代医院管理创新
大数据的核心是通过认知和磨合对数据进行管理,能够使用,产生价值。数据不少见,但是真正能够使用的大数据却是通过模型建立的。现在的活动从外延看到核心,变成了大数据驱动的模式。
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在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08