京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据是扭转国内医患关系尴尬局面的唯一办法
所谓“大数据”就是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。现在,随着科技的不断发展,大数据已经在不知不觉中融入了我们的生活,通信、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。
我国人口众多,我们的人口是美国的4.4倍,而医生数只约为美国的两倍,医患之间供不应求。每天因为疾病进出医院的人不计其数。随着医院门诊量和住院人数的不断增多,医疗数据量也变得无比庞大。医疗数据被安全地存储非常关键,谁也不希望自己的诊疗病例转眼就不见了。
大数据医疗当前的市场趋势
根据R&R的一份市场调查报告,仅在医疗健康领域,Big Data从2012到2017年的增长率能够达到23.7%,市场总量达到108亿美元。
根据IBM提供的数据,上海市卫生信息系统,每天生产1000万条数据、已建立起3000万电子健康档案、每天调阅10000万次,信息总量已达20亿条。
大数据如何应用于医疗
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。
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,比如“流感指数”,据称能够提前两周提供精确度不低于疾控中心的结果。
对个人而言,大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析,并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系,实现个性化的医疗。
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。
大数据应用于医疗的挑战
首先,医疗领域的数据量巨大,数据类型复杂。到2020年,医疗数据将增至35ZB,相当于2009年数据量的44倍。
其次,要想在医疗领域使用大数据技术,首先要有足够的病人、药物等相关信息,但许多病人可能出于隐私考虑不愿提供这些信息,制药企业也有可能因为商业利益不愿共享药物成分等敏感信息。再加上各医院之间医疗信息、软硬件都相互独立,不兼容,使得数据交互不畅,给数据采集带来了一定困扰。
再有,国内大数据分析在医疗领域的应用起步较晚,因为数据分析的前提是拥有相关的数据资产,其中,电子化的医疗病历应该是一个主要的数据源。在美国,从20世纪90年代开始进行EMR推广,至今已经有20多年的时间,已经上升为国家政策,这使得医疗数据的积累基础较好。但是,国内多数医院的电子化程度还不够,有些欠发达地区医院还处在手写处方的阶段。
结语
目前,国内医疗大数据的研究和推广还处于研发初始阶段,在实际应用方面仍然在等待突破。想要顺利地采集数据,找到技术与应用的结合点,需要联合各方面的力量、采纳创新的实践模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26