医疗行业大数据方案
医疗行业大数据方案
目录
1.医疗行业大数据发展背景 (3)
2.医疗行业数据分析 (3)
3.医疗大数据方案设计 (4)
4.方案收益 (7)
1.医疗行业大数据发展背景
在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数
据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机，本文将从大数据的角度进行分
析，探讨医疗信息化的发展方向。
如何把医疗大数据转换为经济价值，“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。”医疗
行业的大数据集量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也多样且丰富，如果能够对其进行有效的存
储、处理、查询和分析，那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用
药决策，或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助相关研
究机构突破医疗方法和药物革新，或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务
配置，提供前所未有的强力支持。
然而，如何将海量、复杂的数据的存储、处理和保护成本降至最低，同时还能对此进行实
时或准实时的处理、查询需求响应以及智能、深入的分析，推出针对医疗行业大数据设计和优
化的智能管理、分析、查询及存储平台，来替代传统关系型数据库平台，顺利帮助用户跨迈大
数据应用这道门槛。
2.医疗行业数据分析
根据医疗数据的所属部门，通常将其分为医疗管理机构及医疗服务机构，不同机构的应用系统各不相同，其数据类型及数据量也大相径庭。分析如下：
数据来源：数据通常来源于诸如公共卫生系统（妇幼、防疫、血站等）、院内系统、及对
两种系统融合的区域卫生平台。
数据规模：由于公卫系统相对独立，其数据量相对较小，通常情况下，单一公卫系统中一
年的数据规模约为10T；院内系统的应用类型繁多，诸如CISC、PACS等均会产生大量的数据，普通三甲医院的数据规模约为几十T；区域平台是基于EMR（个人健康档案）及EHR（个人电子病历）建立的，其数据量比上述两种系统的总和还要庞大，通常的市级区域卫生平台的一年
的数据规模约为上百T。
数据类型：根据日趋完善的国家标准，各系统产生的数据格式也日趋标准，但由于医疗的
业务系统诸多，数据类型也呈现多样化趋势。不仅仅具有病人主索引系统中的结构化数据，PACS 系统中还存在Dicom、JPG的文件，手术系统中还会有视频文件，用于病历中的XML文件也是医疗应用中重要的数据类型之一。
3.医疗大数据方案设计
对医疗数据的采集、存储、分析、展示是医疗大数据方案的核心立足点。下图是医疗大数
据的设计模型：
该模型由大数据支撑平台及大数据应用平台构成。大数据支撑平台是医疗大数据应用的基
础环境，利用大数据管理的手段对不同的基础硬件、基础软件、开发平台从架构上进行规划，
从而满足医疗行业大数据应用平台的需求。大数据应用平台则通过建立一套信息化、标准化、
智能化的决策支持应用系统，可方便医疗管理机构及医疗服务机构进行卫生管理和决策指导。
的医疗大数据系统主要为医疗卫生规划指导、监督管理、资源协调、疾病防控等方面提供服务。
大数据支撑平台
大数据支撑平台包括基础设施层、数据存储层、数据处理层、应用层以及管理层。
基础设施层由专为大数据定制的服务器及网络构成的集群组成，是构建大数据应用的硬件平台。
数据源所涉及的对象包括医疗机构、社康、门诊，以及区公卫机构，医疗机构的HIS、LIS、PACS、CIS；社康HIS、CIS、CHSS以及公卫疾控系统、传染病上传系统等数据构成总体架构最基本数据源，数据源通过医疗机构、社康、公卫等的前置机进行采
集，再通过前置机内置路由网关传输到数据平台，数据源层完成了各个分散系统的数据采集及传输。
数据存储层则基于并行数据库系统以及Hadoop发行版及标准数据库实现。用来存储从每个医疗数据源收集来的海量结构化和非结构化数据，
数据处理层对数据进行处理，其处理内容包含：数据清洗、数据校验、数据转换。处
理对象包含标准数据及非标准数据，处理的数据结构包括非结构化数据、半结构化数据及结构化数据（如非结构化数据的简单分析--过滤和统计、基于计算模型进行结构化数据和非结构化数据的统一关联和统计处理、复杂的分析和挖掘以及复杂问题的近似模糊求解等操作）。被处理的数据最终转化成符合医疗卫生信息化标准的卫生综合
数据，标准数经过ETL后存入医疗中心数据仓库，为大数据应用做数据准备。
数据应用层为大数据应用平台提供类型丰富的访问接口，包括Search API、Pig、Hive
QL以及专为用户设计的SJDBC（类JDBC）和UDF（用户自定义函数）接口，方便
用户的使用。
大数据支撑平台针对医疗行业大数据应用特点，采用多项创新的结构化与非结构化数据一
体化处理、并行处理、SQL/MapReduce统一执行引擎、分布式容错及自动故障处理、复杂数
据类型关联分析、多IP通路负载均衡、处理任务断点执行、动态扩展等技术，从服务器、网络、操作系统到软件层逐层优化，保证系统具有高性能、高可靠、易扩展、易使用等特点，同时为
大数据支撑平台设计了图形化的统一管理系统，简化用户的管理和维护工作。
大数据应用平台
医疗大数据应用平台将医疗卫生数据中心仓库的数据经过ETL后，集中到数据集市，数据集市中的数据经过OLAP和数据挖掘分析引擎处理后，应用于大数据的报表展现、卫生数据统
计、决策分析、数据挖掘、疾病预警、预测等。通过应用系统，提供给使用者直观展示。
其应用方向可包括医疗收入、患者负担、工作负荷、工作效率、疾病监控等多个主题。各
主题分析都基于大数据技术构建，通过采集不同医疗机构业务系统数据，对各项医疗业务进行
汇总统计、构成分析、对比分析、因素分析、增量函数分析等，并通过各种图表形象、直观的
表达出来，能够有效的反映医疗管理机构或服务机构的整体运营、管理等情况。同时有利于管
理层正确分析并做出有效决策，强化医卫管理，优化资源配置、控制不合理因素。
4.方案收益
该方案旨在建设一套信息共享化、决策智能化、管理科学化的医疗大数据应用系统。通过
该系统，可以对治疗安全质量、医疗收入、患者负担、工作负荷、工作效率、疾病监控、在线
监管等多个角度进行探索。其有效地将医疗质量安全目标分解到具体监控指标，通过管控指标
的设置与分发，事中进行环节质控与监测，事后进行对标总结与PDCA持续优化改进，使医疗管理从被动型、粗放型的管理，转向前瞻性、主动性和精细化的管理。利用的医疗大数据平台
可以：
辅助科学决策：充分利用区域平台采集的大量医疗和卫生数据，采用先进的BI信息分析、挖掘、视图展示等技术，进行数据多维分析和挖掘，趋势、预测分析和规划，为各级政府部门
的科学决策提供及时、准确、全面的信息支撑，同时提高对深化医疗卫生体制改革中各项任务
实施情况的动态监测和宏观的调控能力；
实时、动态监管：改变以往人工统计报表和人工填报评估系统来监管和考核的方式，帮助
政府卫生主管部门更科学地、更有效地实施规划、执行、监管等管理职能，对医疗机构进行实
时和动态的监管；
医疗信息服务：为医疗科研和其他机构提供医疗卫生方面的数据分析、挖掘和信息共享服务。
优秀的报表：报表数据统计查询及时、快速，具备丰富的可视化表现形式（表，Dashborad , 仪表盘，驾驶舱,地图GIS)，多维分析，可以跨系统异构；
高效可靠的性能：处理大批量数据不延迟，数据库查询快，对业务系统无影响，不会影响
其他系统的使用或者瘫痪；支持多维数据结构，具有大量数据进行分布式处理功能，同时系统
能自动升级，异构跨平台。
医疗行业大数据应用三点建议
医疗行业大数据应用三点建议 从目前情况看，实现医院信息基础平台的整合，在技术和产品方面没有任何障碍，最关键的是用户的观念能否转变过来。其实，医院用于购买医疗专业设备的费用高于对IT的投入。医院的领导一定要转变过去那种IT部门是成本中心的观念，医院的发展已经离不开IT。 一位医院的CIO告诉记者： “很多人认为银行的IT系统非常重要，其实医院的IT系统更重要性，因为银行的IT系统如果宕机，损失的可能只是金钱，而医院的IT系统如果出现问题，很可能关系到人的生死。” 医院信息化的三个发展阶段 在医院信息化1.0时代，IT系统都是围绕应用构建的，一个业务系统通常要配置一套独立的硬件、软件，因此形成了大量信息孤岛。在医院信息化1.0时代，为PACS、RIS和HIS等业务系统提供支撑是医院信息化工作的核心。 进入医院信息化2.0时代，医院信息化的建设重点逐渐转移到电子病例的建立和普及上，而构建电子病例系统的前提是实现RIS、PACS及HIS等系统的无缝连接和信息共享，同时实现一体化的访问和控制。在医院信息化2.0时代，IT基础架构的整合是关键，同时也是实现数据管理和利用的基础。当前，很多医院都在探索新的信息化发展路径： 先建立一个整合的基础架构平台，然后在其上建立一个统一的医院信息集成平台，实现各应用系统的互联互通，最终实现统一、集成的资源管理。天津海河医院就在进行这方面的积极探索。 在医疗行业，典型用户的示范效应非常明显。比如无锡市第二人民医院采用HDS VSP高端存储和HCP(Hitachi Content Platform)归档方案构建了可持续发展的医疗智能信息平台。 无论是规模、响应力还是信息化水平，无锡市第二人民医院在无锡当地都名列前茅。受它的影响，无锡当地甚至整个华东地区的很多医院都选择了HDS 的解决方案。
大数据医疗的五大方向
医疗健康 云计算大数据的五大方向、15项应用 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。 1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(AdvancedAnalytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(3V)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和
医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(ComparativeEffectivenessResearch，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一
大数据在医疗行业的应用
大数据在医疗行业的应用 医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？ 据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。 领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案
通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率 临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本
提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护 根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远
医疗大数据分析报告
大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。 医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科 病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交 关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人 采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库
医疗行业大数据方案
医疗行业大数据方案
目录 1.医疗行业大数据发展背景 (3) 2.医疗行业数据分析 (3) 3.医疗大数据方案设计 (4) 4.方案收益 (7)
1.医疗行业大数据发展背景 在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数 据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机，本文将从大数据的角度进行分 析，探讨医疗信息化的发展方向。 如何把医疗大数据转换为经济价值，“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。”医疗 行业的大数据集量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也多样且丰富，如果能够对其进行有效的存 储、处理、查询和分析，那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用 药决策，或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助相关研 究机构突破医疗方法和药物革新，或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务 配置，提供前所未有的强力支持。 然而，如何将海量、复杂的数据的存储、处理和保护成本降至最低，同时还能对此进行实 时或准实时的处理、查询需求响应以及智能、深入的分析，推出针对医疗行业大数据设计和优 化的智能管理、分析、查询及存储平台，来替代传统关系型数据库平台，顺利帮助用户跨迈大 数据应用这道门槛。 2.医疗行业数据分析 根据医疗数据的所属部门，通常将其分为医疗管理机构及医疗服务机构，不同机构的应用系统各不相同，其数据类型及数据量也大相径庭。分析如下： 数据来源：数据通常来源于诸如公共卫生系统（妇幼、防疫、血站等）、院内系统、及对 两种系统融合的区域卫生平台。 数据规模：由于公卫系统相对独立，其数据量相对较小，通常情况下，单一公卫系统中一 年的数据规模约为10T；院内系统的应用类型繁多，诸如CISC、PACS等均会产生大量的数据，普通三甲医院的数据规模约为几十T；区域平台是基于EMR（个人健康档案）及EHR（个人电子病历）建立的，其数据量比上述两种系统的总和还要庞大，通常的市级区域卫生平台的一年 的数据规模约为上百T。
大数据与健康医疗
大数据与健康医疗 1.德国于2011年提出（）新理念，旨在整合、联网一个地区的医疗资源，可善医疗服务。（5.0 分） A.“科学时代” B.“模式转变” C.“联网健康” D. “健康监测” 我的答案：C答对 2.2016年10月份，“健康中国（）规划”得以发布，在这个规划里面也把医疗健康大数据应用创新与发展列入了国家一项重要任务。（5.0分） A.2023 B.2030 C.2020 D.2010 我的答案：B答对 3.我国各地市区域医疗信息化平台招投标正在快速展开，预计未来几年公共卫生信息化将保持在（）的高速增长。（5.0分）
A.20%-30% B.20%-35% C.20%-40% D.30%-50% 我的答案：A答对 4.下列选项不属于健康医疗大数据应用发展中的要点的是（）。（ 5.0 分） A.互联互通 B.标准规范 C.政策支撑
D.应用创新 我的答案：D答对 1.1970年哈佛大学在关于资源三角形的论述中指出（）是推动社会发展的三种基本资源。 （10.0 分）） A.材料 B.能源 C.信息 D.数据 我的答案：ABC答对 2.下列选项属于健康大数据的背景是（）（10.0分）） A.行业复杂，极难标准化 B.医院资源有限，利用有限 C.个人信息缺乏，信息不对称
D.真正的健康医疗大数据 我的答案：ABCD答对 3.下列选项属于健康医疗大数据特征的包括（）。（10.0分）） A.数据规模大 B.数据结构多样 C.数据增长快 D.数据价值高 我的答案：ABCD答对4.下列选项属于健康医疗大数据来源的是（）。（10.0分）） A.医疗领域内数据资源 B.行业数据资源 C.学科相关数据资源
健康医疗大数据解决方案白皮书-20160708-v1.1
健康医疗大数据解决方案 （白皮书） 九次方大数据公司 2016年6月
一、概述 大数据是经济社会信息化的产物，意味着一场社会革命，人们的行为足迹将转换为海量的数据。在信息时代，经济价值的实现从传统的基于物的生产、流动转变为基于信息的生产、流动，从生产信息到消费信息，社会生产方式、消费方式、思维方式乃至社会形态随之变化。随着城市的高速发展，传统的医疗卫生服务模式已经越来越难以满足人们日益快速增长的健康需求。借鉴世界各国经验，充分运用大数据技术，整合区域医疗卫生资源，建立协作互助、分级有序的新型医疗服务体系、公共卫生服务体系，是加强区域卫生管理，提高区域卫生资源效率，促进区域医疗卫生服务能力均衡发展，实现有限卫生资源覆盖更广泛人群的现实选择。 健康医疗大数据是涵盖人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。健康医疗大数据将以患者诊疗数据、居民健康数据、医药流通数据、疾病监测数据、互联网数据和医学数据等为主要数据来源。而不断数据化的信息，在使医院数据库信息容量不断膨胀的同时，也对疾病及病人的管理、控制和医疗研究起到了积极的作用，价值不菲。 “十二五”期间，医疗信息化建设取得了非常显著的成果。在数据标准化方面，已经完成了218项标准，主要是围绕互联互通、信息共享，满足区域信息平台的建设、医院信息平台的建设，以及电子健康档案建设的需要。同时，推进了标准应用的落地，主要是通过标准
符合性测试，来促进标准应用、互联互通；在医院信息化方面，已经在全国二级以上医院开展了基于电子病历的医院信息平台建设，在信息共享与交互方面，卫计委正在开展医院信息互联互通标准化成熟度测评工作，推动医院信息互联互通与共享；在区域信息化方面，国家级、省级、市级卫计委开展了基于健康档案的区域卫生信息平台建设，推动了医院、基层卫生机构、公共卫生机构等信息化及区域共享工作。 近年来，互联网医疗快速发展，智能穿戴设备层出不穷，产生了大量传统医疗机构之外的数据。目前互联网医疗服务主要集中在健康咨询、挂号预约、轻问诊、健康管理等方面。2015年9月，卫计委已全面启动《健康中国建设规划(2016-2020年)》，推动大健康、大卫生、大医学的发展。 但是，如何在海量的医疗大数据中提取信息的能力正快速成为战略性发展的方向，通过大数据分析挖掘出有价值的信息，将对疾病的管理、控制和医疗研究都有着非常高的价值，充分运用大数据、云计算技术，搭建合理先进的数据云服务平台，为管理者、广大患者、医务人员、科研人员、社会公众提供服务和协助，必将成为未来信息化工作的重要方向。 2016年6月，第136次国务院常务会议审议通过了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，《指导意见》从三个方面明确了今后医疗大数据的发展和规范：一是建设互联互通的国家、省、市、县四级人口健康信息平台。二是拓展公共卫生监测评估、传染病疫情预警等应用，重点推进网上预约分诊、检查检验结果共享互
医药医疗大数据
竭诚为您提供优质文档/双击可除 医药医疗大数据 篇一：大数据在医药行业应用的15个场景 除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。 麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可
以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1、比较效果研究 研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现 ceR(comparativeffectivenessResearch，比较效果研究)，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2、临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前
医药行业大数据
2016年中国医药行业大数据： 慢性病患者超过2.6亿人 中国产品供应链面临质量标准的全面提升：1）药品、审评审批标准全面向欧美最高标准看齐，创新药、市场亟需产品有望获得加速审批；2）仿一致性再评价势在必行，推动已上市药品质量快速提升；3）“两票制”逐步落地、“营改增”加重代理渠道税票处理难度，行业迎来集中度快速提升的第二次浪潮。未来几年，医疗产品供给端质量标准全面提升，唯有创新型企业强者恒强。 在注射剂、辅助用药、抗生素等品种的驱动下，我国行业经过近10年的快速增长，当前国内医药行业增速逐步开始显现出下滑趋势，不少者对医疗行业的发展前景产生疑问。我国医疗行业真的饱和了吗？ 我们认为国内的医疗环境没有发生实质改变，中国有庞大的消费人群，与之对应的庞大临受试群体；中国拥有全球具竞争力的中间体和原料药制造和低成本；随着中国企业实力提升，未来中国制造中会出现中国创造，我们坚定看好行业发展前景。 我国终端药品销售情况 我国终端市场药物销售构成 我国医疗支出GDP占比、人均卫生费用、医师密度、病床数等都落后于中等发达国家，提升空间大。 部分国家医疗卫生费用占GDP比例 部分国家人均医疗卫生费用对比
医药的需求按照消费层次划分可以分为：①刚性需求和弹性需求；按照种类划分可以分为：②医药产品需求和需求。 医药的刚性需求是指满足大部分国民基础救治的医疗保障，刚性需求不是一成不变的，与人口结构的变化，疾病谱的变迁密切相关。我国人口老年化加剧，肥胖人群增多等都将驱动医药刚性需求的上升。到2040年我国60岁以上人口的比例预计将达到28%，65岁以上老年人的年均医疗开销是青壮年的3倍，老年化社会对医疗资源的需求十分巨大。 我国人口老龄化趋势 不同年龄段的年均医疗费用 随着经济发展，生活节奏的加快，中国与世界都将面对慢性病负担比率逐渐增高的问题。目前中国明确诊断的慢性病患者超过2.6亿人。影响慢病的主要社会决定因素包括工业化、城镇化和老龄化。 我国终端药品销售情况 除了人口老龄化，疾病谱的迁移导致的刚性用药需求外，随着国民收入水平的提高以及消费观念的改变，人们追求的是用疗效更好、副作用更小的高端药物、创新技术，我们将其定义为对医药的弹性需求。最具代表性的领域是抗体生物药、精准医疗、等。 精准医疗市场规模预测 全球医疗投资额 我国制药企业数量过多 制药工业集中度依然偏低
医疗行业大数据应用
随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展，其数量之大和种类之多令人难以置信。比如：一个CT图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图则大得多，接近5 GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就可以生成和累积达数个TB甚至数个PB级的结构化和非结构化数据。 在中国，2010年，国家公布的“十二五”规划中指出要重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，建设电子档案和电子病历两个基础数据库等诸项目标，也就是推进医疗信息化的“3521”工程。过去由于缺少统一的电子病历系统(EMR)标准，中国的电子病历系统发展比较缓慢，医院之间不能实现共享病患信息共享，医疗服务水平也因此受到影响。为改善这一现状，国家会逐渐加大对电子病历的投入，适应这一趋势，各级医院也将加大在数据中心，IT外包等领域的投入。而随着医疗信息数据的几何倍数增长，医院信息存储将越来越受到重视，医疗信息中心的关注点也将由传统“计算”领域转移到“存储”领域上来。 有“弊”就有“利” 对于许多医疗和生命科学机构而言，努力控制大数据造成的呈螺旋上涨的成本、复杂性和风险已经成为一个至关重要的问题。然而，从另一个角度来看，医疗大数据能够带来的收益要远远超出管理它们的成本，如开放新的具有医疗价值的信息源、提高诊断准确性和速度、预测疾病和健康形态，以及取得生命科学创新的不同见解。美国管理咨询公司麦肯锡全球研究院（MGI）预测，如果美国的医疗行业能够有效利用不断增长的大数据来提高效率和质量，那么每年可创造超过
3000亿美元的额外价值。而且，在欧洲的发达国家中，仅在提高运行效率一项上，政府行政管理部门就可以利用大数据节省1000亿欧元以上的费用。 对于大多数成功的医疗机构来说，利用大数据已经成为提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。那么，我们该如何在两方面进行平衡，实现可观的效果和利润呢？ 答案存在于数据经济学中，即如何使从数据中获取价值的成本低于数据能产生的效益？如果我们能够有效地将数据存储、处理和保护成本降至最低，然后利用尖端技术将数据转化成支持临床需要与业务增长的可执行信息，我们就能实现最高的数据经济效益。 医疗大数据的挑战 然而，如何有效地将大数据存储成本降至最低，是企业和IT领导者，尤其是内容驱动的医疗和生命科学企业面临的根本性挑战。因为除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。患者的病历可能需要保存70或80年，甚至更长。许多情况下，病历还必须以原始格式永久保存，以满足法规遵从的要求。同样，生命科学研究机构有选择性的选择价值足以保留和维护数十年的数据，以期为新研究提供依据。 另外，许多医疗与生命科学研究机构在竭力应对资源紧张、持续的业务增长和新医疗技术带来的挑战。事实上，存储消费速度加快，存储资产未得到充分利用，对空间的持续需求以及动力和冷却成本的增加，都推动了总体拥有成本的不断攀升。而且，一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临更严重的局面。对于研究机构来说，数据存取是创新和竞争力的核心。这样看来，
基于大数据的医疗卫生信息平台建设研究
基于大数据的医疗卫生信息平台建设研究 聂文梅刘宏英张叶娥李勇宋晓霞 （山西大同大学数学与计算机科学学院大同037009） 摘要: 随着大量智能医疗设备的广泛使用和医疗数据的指数级增长，医疗卫生领域正面临着大数据的挑战。这些挑战对医疗卫生信息平台建设提出了新的要求。在对山西省医疗卫生信息平台现状分析的基础上，构建了一个符合山西省医疗特点的基于大数据的医疗卫生信息平台。与传统的医疗卫生信息平台相比，该平台又集成了无线传感网、智能医疗设备无线网和云平台，综合运用了Hadoop、Storm和MOM等大数据技术对医疗卫生数据进行了收集、存储和分析处理，能够更优质更广泛地服务于患者、医护人员乃至政府决策人员。 关键词:大数据，医疗卫生信息平台，Hadoop，Storm，MOM 中图法分类号:TP301. 6文献标识码A 目前医疗信息数据处于从传统业务交易数据到大数据积累的转折点，尤其影像数据这类非结构化数据成为了重要的业务数据之一。据IDC 预测，中国的大数据市场在2012-2016年间将增长5倍。区域化的发展，使数据在省内聚集，数据规模更加客观；医疗行业是与人口呈现正相关的行业，中国的人口基数使得大数据成为不得不使用的方法；传统的医疗信息处理方式经历了PC、PC集群、小型架构和大型主机四个阶段。然而，这些传统的方式已经不能满足省级医疗数据的处理，大数据的高性价比使其成为解决医疗信息的一个重要手段。 大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有4V特点，即V olume（量大），数据已经从 TB 级跃升至PB级；Velocity（高速），Twitter每天产生大约8TB的信息[1]；Variety （多样），区别于传统的数据结构和类型,数据结构和类型更加复杂，超过80%的数据都是非结构化数据,比如网上的流媒体数据、物联网中RFID感应数据以及社交网络上产生的各种数据等；Value（价值），是不得不考虑的，是决策的依据。这样的数据集对存储、分析和可视化提出了新要求[2,3]。 为了解决大数据面临的存储、分析和可视化挑战，人们开发了能够进行多线程计算任务的新软件程序框架[3-5]。文献[1]采用了MapReduce和Hadoop对临床数据进行分析，说明这两个开源工具可以充分用于医疗领域。文献[6]开发了基于Hadoop的医疗信息处理系统，采用分布式算法实现大数据处理。许多文献研究了医疗传感网，但大部分是与可穿戴式医疗传感器相关的[7,8,9]。也有人开发了用于监测病人日常活动的基础设施[10], 如用于家庭监护[11]和用于医院监护的[12]。它们都没有从大数据的处理角度考虑问题。考虑大数据技术，将无线传感网与云计算结合进行整合的如文献[13]，但它只用于大数据的
医疗行业大数据应用的15个场景
医疗行业大数据应用的15个场景 商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。 大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。 除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。 本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一件容易的事情。还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)(医疗服务支付方)使用成本/效益比例来制定报销决策，因此即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。 2.临床决策支持系统
智慧医疗大数据分析应用平台建设方案
智慧医疗大数据分析 应用平台 建 设 方 案
目录 1.背景介绍 (10) 2.产品愿景 (14) 3.产品定位 (15) 3.1解决的问题 (15) 3.2达到的效果 (15) 4.产品理念 (16) 5.总体思路 (16) 5.1对接数据源，获取医疗卫生大数据 (17) 5.2对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (18) 5.3建立医疗卫生大数据的存储机制 (18) 5.4医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (20) 5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (22) 5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (22) 5.7建立平台应用实施推广组织机制 (23) 5.8建立平台产品优化升级服务组织机制 (23) 6.医疗卫生信息的大数据建模描述和分析 (23) 6.1 我们给出的相关数据模型 (24) 6.2 卫计委给出的相关数据模型 (25) 6.3 相关数据特征对比分析 (29) 7.大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (31) 7.1 医疗卫生服务机构应用 (33)
7.1.1各级医院自身应用 (33) 7.1.2 基层医疗机构自身应用 (38) 7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (38) 7.1.4医疗卫生机构的合规应用 (43) 7.2患者医疗治疗应用 (46) 7.2.1患者就医过程提示服务 (46) 7.2.2患者服药提示服务 (46) 7.2.3患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (46) 7.2.4患者体征和治疗效果服务 (47) 7.2.5患者交流交往服务 (47) 7.3个性化医疗服务应用 (47) 7.3.1基因测序分析应用 (47) 7.3.2个性化药物应用 (48) 7.3.3个人健康管理应用 (48) 7.4慢性病预防治疗应用（疾控中心） (50) 7.4.1慢性病检测、发现、预警服务 (50) 7.4.2慢性病诊断服务 (52) 7.4.3慢性病防控治疗服务 (52) 7.5居民健康保健应用（疾控中心） (53) 7.5.1居民自我健康保健应用 (53) 7.5.2政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (54) 7.5.3政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用
医疗行业大数据应用及意义
1医疗行业大数据分析的应用现阶段，医疗数据呈现出诸多新特点如图1所示，这也促进了大数据分析在医疗行业中的应用日益广泛，具体体现在以下方面11医疗监管方对大数据分析的应用。医疗监管部门应用大数据分析可实现对国内疾病趋势和公共卫生状况的全面分析，为优化配置医疗资源提供可靠依据。在医疗政策制定方面，利用大数据分析可评估现行医疗政策的执行效果，根据执行效果对医疗政策进行修订。同时，医疗监管方还可利用大数据分析对各个医疗机构的医疗服务质量进行监控，对比分析医疗手段的有效性，督促医疗机构不断提高医疗水平。12医疗服务提供方对大数据分析的应用。对于医疗服务提供方而言，其对大数据分析的应用主要体现在如下几个方面临床决策支持、用药与医嘱自动报错、医疗服务水平评估、异地病患监控等等，由此大幅度提升了医院的运营效率。随着电子病历不断完善，借助大数据分析相关的医疗数据，以此来对各种干预措施进行比较，可为临床决策提供信息支撑，这样能有效解决过渡治疗或治疗不足的情况；用药与医嘱自动报错能够减少处方误开的可能性，可以降低医疗纠纷的发生几率；通过对病历等数据的分析，可给出相应的治疗路径，从而为医疗人员提供参考；利用大数据分析，能够找出医院服务质量、费用支出以及绩效等方面存在的差异，为医疗机构精简业务流程提供参考，除能够使成本降低之外，还能使医疗服务质量有所提升；在家中的病患，可通过传感器将测得的心率、血压等数据传给医院，为医疗人员的诊断提供参考；对病人档案进行大数据分析，可确定出某类疾病的易感染
人群，从而制定有针对性的预防方案和治疗模式，由此可使治疗效果获得提升。13医药医疗产品研发方对大数据分析的应用。医药医疗产品的研发方对大数据分析的应用具体体现在如下两个方面一方面是对药物的研发、测试以及临床实验过程予以支撑，另一方面是对药物的市场和销售策略进行辅助。借助预测模型，能够对产品的安全性、可能存在的副作用等进行评估，由此可使新药的研发时间大幅度缩短，这样能够使研发资源的配置效益得以提升；依托临床试验数据及其它相关数据，并通过大数据分析，可选取出最佳的药品剂量，能促使临床试验的成功率进一步提高；利用大数据分析，可对一些药物的不良反应进行监测，从而快速找出药物可能存在的不良反应，给用药人群的安全提供了保障；通过大数据分析，制药厂家和医疗器材研发机构，可获悉各种疾病及相关治疗费用的发展趋势，为研发资源的优化配置提供参考。14医疗保险方对大数据分析的应用。医疗保险方对大数据分析的应用主要体现在以下几个方面开发新的医疗保险产品、获悉客户的实际需要据此制定营销策略、给客户提供优质的服务节约成本、对商业与社会两种保险之间的合作方式进行探索、对理赔模式进行创新等等。利用先进的信息分析技术，能够使医疗保险机构侦测出过度和错误申报的情况，再借助自动化系统进行统计分析，可演化出相应的算法，进而提高侦测异常申报的准确性，上述分析过程既可以实现实时监测，又能进行回溯分析。15个人健康产品提供方对大数据分析的应用。个人健康产品提供方对大数据分析的应用体现在如下几个方面创新商业
大数据时代到来,医疗行业发展方向
大数据时代到来，医疗行业发展方向 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。全球知名咨询公司麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业几大领域(临床辅助决策、医疗质量监管、疾病预测模型、临床试验分析、个性化治疗)的应用方向，在这些背景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，从而提高医疗效率和医疗效果。 临床辅助决策 从长远来看，不论是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，并产生更高的医疗费用。研究表明，对同一病人来说，不同的医疗服务机构，会有不同的医疗护理方法和效果，成本也有很大差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统也将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用大于疗效的治疗方式)，以及治疗不足。在一个大型医疗机构内部，通过对患者症状及主诉的描述，系统可以给出几套可能的诊断及治疗方案，并通过对各种治疗方案的提取及比对，可以给临床医生提供最佳的诊疗路径，对减少住院天数、降低诊疗费用提供了最贴近实际的帮助。另一方面，对护理细节的提醒也帮助护理工作者降低了工作过程中的疏漏，提高了医疗安全。 医疗质量监管 通过对医院内部数据的分析，可以充分地发挥医院自我评价的作用，促进医院内部“医疗质量和医疗安全”的持续改进。该方法改变了原有的现场评审方式，摆脱了以往制度文件的检查方法，运用PDCA原理和方法，追踪个案病例，研究一个病人的服务全过程，将所涉及的各专业和科室贯穿在一起进行整体评价，通过对医院运营和临床诊疗数据的实时抽取、自动转换、集中存储、统一展示，实现对临床业务的规划、协调和控制，实时监测和管理医疗机构的日常运营，为领导决策提供及时、真实、可信的数据，保证医疗质量和医疗安全。疾病预测模型 大量的数据可以分析出疾病、症状及实验室数据的相关性，从而帮助临床科研人员建立针对某一些典型疾病的预测模型，该模型具有动态自我学习的特点，会随着数据的更新而不断调整。当前常用的疾病预测模型有回归模型、时间序列模型、灰色理论模型、Markov模型、神经网络模型和组合预测模型等，但是建立在大数据基础上的疾病预测模型能够聆听数据发出的声音，不会受到偏见和成见的影响，从而帮助患者在更早的时期采取有效的治疗方案。 临床实验分析 分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实行针对其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析就可以给出证据。个性化治疗 另一种在研发领域有前途的大数据创新，是通过对大型数据集(例如基因组数据)的分析发展个性化治疗。这一应用将考察遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应关系，然后在药物研发和用药过程中考虑个人的遗传变异因素。 个性化医疗可以改善医疗保健效果，比如在患者发生疾病症状前，就提供早期的检测和
医疗行业大数据应用的15个场景
医疗行业大数据应用的15个场景
商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高 级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做 云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。
大数据在医疗行业的发展
大数据在医疗行业的发展 健康医疗大数据依托已建医疗卫生系统，通过数据整合、系统拉通、应用补齐、打造健康医疗云系统。健康医疗大数据是国家重要的基础行战略资源。健康医疗大数据应用发展将带来健康医疗模式深刻的变化，有利于激发深化医药卫生体质改革的动力和活力，提升健康医疗服务的效率和质量，扩大资源供给，不断满足人民群众多层次，多样式的健康需求，有利于培育新的业态和经济增长点。顺应新兴技术发展趋势，规范和推动健康医疗大数据融合共享，开放应用。 健康医疗大数据云端规范和推动“互联网+健康医疗”服务。 发展智慧健康医疗便民惠民服务。发挥优质医疗资源的引领作用，鼓励社会力量参与，整合线上线下资源，规范医疗物联网和健康医疗应用程序（APP)）管理,大力推进互联网咨询、网上预约分诊、移动支付和检查检验结果查询。随访跟踪等应用，优化形成规范、共享、互信的诊疗流程。探索互联网健康医疗服务模式。以家庭医生简约服务为基础，推进居民健康卡，社保卡等应用集成，激活居民电子健康档案应用，推动覆盖生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化电子健康服务。
建立远程医疗应用体系。实现健康中国运计划，建设健康医疗服务集成平台提供远程会诊，远程影像、远程病例、远程心电诊断服务，健全检查检验加过互认共享机制。推进大医院基层医疗卫生机构、全科医生与专科医生的数据资源共享和业务协同，健全基于互联网、大数据技术的分级诊疗信息系统，衍生放大医疗卫生机构服务能力，有针对行的促进“中心下移，资源下沉”。 山东数联教育科技有限公司位于济南高新区大数据产业基地，是数联集团旗下一家专注大数据人才职业培训的公司。教学内容包含：大数据开发工程师、大数据架构师、大数据挖掘工程师、ETL开发工程师、SPARK开发工程师、大数据管理、数据可视化、Hadoop、SAS/SPSS等相关课程。核心培训教师来自国内知名高校以及大型大数据应用项目负责人，技术功底深厚，项目和培训经验丰富。现山东数联教育大数据学习班火热报名中，欢迎有志之士报名参加课程。