京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
引入大数据是关键_数据分析师培训
真正有用的医疗信息化系统不单单是贮存医疗档案,否则它就是一套“死系统”。业内人士建议引入大数据比对分析,从而让这套系统“复活”{CDA数据分析师培训}。举个例子,利用大数据进行挖掘后,医疗信息系统会提醒医生开处方时药物的过敏反应,或者会提供医疗措施的建议,告知医生患者需要注射疫苗,或根据医疗文献提醒医生患者最近的症状并不支持刚预约的成像检查。不仅如此,医疗信息系统还可用于人群监测,如对将会流行的传染病的早期症状加以监控,或对新上市的处方药的副作用加以关注。
随着我国区域卫生信息化的快速发展,电子病历的应用和共享将大行其道。如何存储快速增长的、海量的数据,如何对大数据进行分析处理,挖掘价值?这将成为医疗卫生信息化面临的挑战。
中国工程院院士邬贺铨介绍,所谓大数据是指在允许的时间里,无法用常规软件对数据进行抓取、管理和处理而产生的数据集合。医疗数据大体可以分为3种:结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中,大量的数据属于业务过程中产生的文档等非结构化数据。
卫宁软件一名高管透露,随着信息化的推进,包括电子病历在内的各类健康数据,已经呈现出爆发性增长的态势,数据量是过去的数十倍。这一说法得到上海市卫生局一位负责人的印证,他告诉中国证券报记者,上海市正推进健康信息网工程建设,第一阶段联合了上海市六个区和34家三甲医院,半年时间,数据量已经超过12亿笔,每天的入库量是800万笔,每天以TB级的数据量增长。
这些数据包含大量的非结构化的数据,例如心电图、B超、CT、MR、CR、DR和DSA等。临床的大量影像文件是医生诊断的重要依据。医疗信息化需要将数据转化为宝贵的资源,有效地应用结构性和非结构性数据,从而创造最大价值。
例如,常规的电子病历系统并不包含数据分析功能,其核心部分,还只是患者个体就诊情况的记录。比如说电子病历并不能捕获关节手术接受者的疼痛和康复详情,但如果能够将相关的术后指标存入数据库,就可以帮助其他希望接受手术的患者了解自己可能获得的疗效。显然,通过数据和案例分析为患者确定个性化的医疗方案,比通过专项研究来达到这一目标更为快捷和经济。
邬贺铨介绍,大数据引入医疗信息化领域的第一个应用是临床诊断。“这首先体现在对病人的数据分析。”他说,精准地分析病人的体征、治疗费用和疗效数据,可避免过度治疗、避免副作用较为明显的治疗。通过进一步比较各种治疗措施的效果,医生可更好地确定临床最有效、效益最好的治疗方法。
其次体现在临床决策系统。通过将医生处方和医疗专家库医学指导比较,系统可提醒医生避免出错,如药品不良反应、过度使用抗生素等,帮助医生降低医疗风险。“美国的一个儿科医院通过使用临床决策支持系统,两个月内减少了40%的药品不良反应。”他举例说。
最后是可以让临床医疗数据更加透明。邬贺铨介绍,美国疾控中心公布的医疗数据,可以帮助病人作出更明智的决定,从而选择性价比更高的治疗方案。“通过告诉病人多种不同的医疗方案,病人可以自己选择治疗方案。美国还公开发布不同医院的医疗质量和绩效数据,这有助于督促医院改进医疗服务质量。”邬贺铨评价道,“仅仅这个医疗临床决策系统,对美国来讲,一年就能减少1650亿美元医疗支出。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】统计学、互联网、知识、课程、学生、数学、软件、招聘、数据分析、实习经历、机器学习、理论基础、业务思维、统 ...
2026-07-10在互联网运营、产品设计、市场营销与商业数据分析领域,所有转化、成交、复购行为的底层逻辑,都依托于用户决策流程。用户从产生 ...
2026-07-10 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-07-10数据透视表是数据分析中最常用、最高效的汇总分析工具,具备快速分组、聚合计算、维度拆解、数据可视化等优势,能够轻松完成求和 ...
2026-07-09在统计学、CDA数据分析、机器学习与商业数据研究中,正态分布是最基础、最重要的数据分布形态。绝大多数参数检验、数据建模、指 ...
2026-07-09 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-07-09【核心关键词】采购、周期、原材料、企业、产品、成本、要素、库存、供应商、数据分析、生产计划、生产制造、加工制造、技术工 ...
2026-07-08在数据分析、特征工程、机器学习建模的工作流程中,原始数据往往包含多个不同维度的数值指标,例如客户交易数据中的消费金额、交 ...
2026-07-08 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-07-08商业谈判是企业采购合作、渠道签约、价格议价、项目合作、客户签约的核心关键环节,直接决定企业的合作成本、利润空间与经营风险 ...
2026-07-07在数据分析、业务效果验证、AB 测试、学术研究等场景中,T 检验是假设检验体系里最基础、应用最广泛的统计方法,也是均值差异分 ...
2026-07-07 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-07-07【核心关键词】转化率、企业、策略、岗位、互联网、拆分、产品、运营、分析师、指标体系、数据分析、用户画像、数据诊断、产品 ...
2026-07-06在数据分析工作中,文本数据处理是高频刚需场景,用户评论、客服工单、日志信息、调研问卷、商品文案等数据都包含大量文本内容。 ...
2026-07-06 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-07-06在 CDA 数据分析师能力体系中,透视分析是数据探索、多维度汇总、业务复盘的核心基础技能。无论是 Excel 数据透视表,还是 Power ...
2026-07-03在市场竞争日趋激烈、获客成本持续攀升的当下,企业粗放式的“广撒网”获客模式早已无法适配经营需求。企业经营的核心逻辑,已经 ...
2026-07-03 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-07-03【核心关键词】运营、企业、核心、客户、新技术、数字化运营、数据分析、传统企业、人工录入、生产系统、技术人员、数据安全、 ...
2026-07-02在产品开发、项目立项、业务拓展、运营优化的工作中,市场调查、竞品分析、需求调研是三大核心基础工作。很多从业者容易将三者混 ...
2026-07-02