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。

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。

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。

大数据在医疗行业应用调研报告

关于大数据在医疗行业应用的调研报告 1引言早期的医学研究成果、病人的信息等，往往都以纸质档的形式锁在文件柜中。近年来，随着计算机技术、互联网技术、信息技术等的高速发展，医疗领域内的信息包括病历数据、医学检验数据和医学影像数据等正从纸质的单一数据信息向系统的数据信息方式转变。与此同时，大型卫生信息平台、医疗业务体系也在逐步建立完善。这就决定了，大数据技术必将对医疗卫生领域带来重大影响。大数据技术使得我们可以不再完全依赖于随机采样，通过分析挖掘获取小数据无法提取的有价值信息。大数据技术可以通过临床决策支持、医疗药品研发、健康危险因素分析等方面为医疗领域从大体量、高复杂的数据中提取价值，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。 2大数据技术在医疗领域的应用情况及发展前景 2.1大数据技术在医疗领域的应用大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值。在技术层面：大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在业务层面：大数据技术可以向医生提供临床辅助决策和科研支持，向管理者提供管理辅助决策、行业监管、绩效考核支持，向居民提供健康监测支持，向药品研发提供统计学分析、就诊行为分析支持。（1）大数据技术在医疗系统、医疗信息平台建设中的应用大数据技术可以通过建立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测等方式，为国家卫生综合管理信息平台、电子健康档案资源库、国家级卫生监督信息系统、妇幼保健业务信息系统、医院管理平台等提供基本数据源，并提供数据源的存储、更新、挖掘分析、管理等功能。通过这些系统及平台，医疗机构之间能够实现同级检查结果互认，节省医疗资源，减轻患者负担；患者可以实现网络预约、异地就诊、医疗保险信息即时结算。（2）大数据技术在临床辅助决策中的应用

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

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

大数据在医疗行业应用的15个场景

大数据在医疗行业应用的15个场景 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(Advaneed Analyties) 。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

大数据分析及其在医疗领域中的应用_图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

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。

大数据在健康医疗领域的应用现状

大数据在健康医疗领域的应用现状摘要：医疗大数据具有极大的价值，挖掘医疗大数据中的价值信息对于疾病诊断、治疗方案确定、流行病预测、医学研究和药物副作用分析等方面具有重要的意义。从某种意义上讲，医疗大数据系统对于改善人类生活环境、提高生活质量、获得更高的幸福指数均有重要的作用。关键词：医疗大数据应用在大数据时代，我们每天都生活在数据的世界中。全球每秒钟发送2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年…每天会有2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年…推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…每天亚马逊上将产生6.3 百万笔订单…每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…Google 上每天需要处理24PB 的数据… 大数据时代，数据不再是社会生产的“副产物”，而是可被二次乃至多次加工的原料，是可再生资源，从中可以探索更大价值，它变成了生产资料。然而不可再生资源呢？据统计，全球煤炭资源仅供开采162年、石油仅供开采40年，天然气仅供开采65年。那么大数据对于人类医疗健康，临床试验等，是否能起到指示性的作用呢？ 1大数据在医疗卫生领域的应用现状 1.1医疗卫生领域数据资源现状分析近年来，我国医疗卫生领域吸纳了国内外当前先进的信息技术，信息化程度得到很大提高，我国卫生统计建起了覆盖国家、省、市、县、乡、村六级的从业人员达10万人的工作网络，90余万家医疗卫生机构通过统计直报系统上报了年报及月报，建立了动态的医疗卫生机构、卫生人力等信息库，卫生资源与卫生服务利用、疾病报告与健康监测等大型数据资源库。自1993年开始，每5年在全国范围内开展的国家卫生服务调查，现已建立连续性的，覆盖全国31个省20万人口的家庭基本信息、人口基本信息、患病、就医、基本医疗卫生服务利用等200余项指标的数据库，形成了可进行时间序列分析的系列海量数据。目前，县及县以上医院基本建立了医院信息系统，20%的县及县以上医院建立起以病人为中心、以电子病历为基础的挂号、收费、处方、治疗一体化管理信息系统。全国县级新农合管理信息系统基本建成，省、市级监管平台正在逐步完善，各级新农合管理部门、经办机构、定点医疗机构以及其他相关部门间建立计算机网络联接和数据资源共享。深化医改以来，各地基本建立了基本药物监测评价管理系统，实现对各地基本药物和增补药物品种数量、采购情况、缺失的基本药物品种数量、销售价格、配备使用、补偿及报销情况的监管时，产生了大量数据资源。国家卫生综合管理信息平台是我国卫生信息资源管理的重要组成部分，实现了医疗卫生机构统计数据和各级卫生行政部门在线汇总数据，仅在当前开始运行阶段，就已采集传染病信息5千多万条、突发公共卫生事件信息20多万条、近5百万人电子健康档案数据、3百多万人新农合数据近4千万条、1千多万人的诊疗数据。北京、上海、安徽等12个省份也已建立电子健康档案资源库。另外，国家传染病与突发公共卫生事件网络直报系统的建立，实现了

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，

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

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

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。