医保大数据应用
大数据分析在医疗行业中的应用有哪些
大数据分析在医疗行业中的应用有哪些在当今数字化的时代，大数据分析已经成为各个行业创新和发展的重要驱动力，医疗行业也不例外。
随着医疗信息技术的快速发展，大量的医疗数据被生成和存储，包括患者的病历、诊断报告、治疗方案、医学影像等。
这些海量的数据蕴含着丰富的信息和潜在的价值，通过大数据分析技术的应用，能够为医疗行业带来诸多的变革和进步。
一、疾病预测与预防大数据分析可以帮助医疗机构提前预测疾病的发生和流行趋势。
通过整合和分析来自不同来源的数据，如电子病历、医疗保险数据、公共卫生监测数据等，能够发现疾病的潜在模式和风险因素。
例如，分析特定地区的人口特征、生活方式、环境因素与某种疾病发病率之间的关系，从而预测该疾病在该地区的可能爆发情况。
这有助于提前采取预防措施，如开展健康教育、加强疫苗接种、优化医疗资源配置等，降低疾病的发生率和危害。
此外，对于个体患者，大数据分析可以基于其基因数据、家族病史、生活习惯等信息，评估其患特定疾病的风险。
例如，通过基因检测和大数据分析，可以预测个体患某些遗传性疾病（如乳腺癌、心脏病等）的概率，并提供个性化的预防建议，如定期体检、调整饮食和运动习惯等。
二、医疗质量改进大数据分析有助于评估医疗服务的质量和效果。
通过分析患者的治疗过程和结局数据，可以评估不同医疗机构、医生和治疗方案的疗效和安全性。
例如，比较不同医院对于同一种疾病的治疗成功率、并发症发生率、住院时间等指标，找出最佳的治疗实践，并在行业内推广。
同时，大数据分析还可以发现医疗过程中的潜在风险和质量问题。
例如，监测药物不良反应的发生情况，及时发现异常信号，采取措施避免更多患者受到伤害。
分析手术并发症的相关因素，改进手术流程和操作规范，提高手术的安全性。
三、精准医疗精准医疗是根据患者的个体特征，包括基因、生理、病理、生活方式等，为其制定个性化的医疗方案。
大数据分析在精准医疗中发挥着关键作用。
通过对大规模的基因数据进行分析，可以发现与疾病相关的基因变异和标志物，为疾病的诊断和治疗提供新的靶点。
医保大数据应用
医疗决策中的重要数据源
药厂: 市场营销数据
医疗数据 研发数据
患者: 社交网络 行为数据 患者提供的疗效数据
医保组织: 报销数据 管理人群的基本数据
医疗业者: 电子医疗档案 临床测试结果 临床评估记录
政府管理机关: 政策和规范数据
实践证据是大数据的重要组成部分
实践证据(RWE) 是除去随机临床试验 (RCT)外的全部数据
联网在就诊、健康管理方面应用取得一 哈尔滨等 定成效
第三类： 区域与医院信息化建设取得一定成就， 初步应 建立卫生信息交换平台。云计算、大数 用区 据、移动互联网在就诊、健康管理等方
面初步应用
武汉、长春、 济南、福州等
第四类： 推动医疗信息化建设，提出智慧医疗发 发展起 展理念和规划，探索智慧医疗发展模式 步区
借助大数据、互联网手段直击行业痛点
连接
大数据、互联网、云计算 智能
体验
建立互联互通的健康信息平 台、分级诊疗体系，解决资 源不均衡、使用效率低问题
建立医保控费体系、医保第 三方管理公司、药品采购组
织（PBM+TPA+GPO）
远程医疗、检查结果共享互 认、医保联网异地结算、居
民健康信息服务管理
智慧医疗
Data Analytic
R&D
…
Care Coordination
Clinical decision support
…
RHIN
Ancillary Data & Services
Health
Information DW
EHR Data & Services
Registries Data & Services
智慧医保大数据应用方案
医疗服务质量提升
服务质量评估
利用大数据技术对医疗服务质量 进行全面评估，发现医疗服务中 的不足和问题，提出改进措施和
建议。Байду номын сангаас
服务流程优化
通过对医疗服务流程的数据分析 ，找出服务流程中的瓶颈和问题 ，优化服务流程，提高医疗服务
智慧医保是指依托大数据、云计算等 新一代信息技术，实现医保数据的智 能化采集、处理、分析和应用，以提 升医保管理和服务水平。
智慧医保旨在通过信息技术手段，提 高医保基金的使用效率，优化医疗资 源配置，降低医疗成本，提高医疗服 务质量。
大数据在智慧医保中的应用
01
02
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数据采集
通过数据采集技术，获取 医保相关数据，包括参保 人信息、医疗费用报销数 据、医疗诊断信息等。
解决方案
建立严格的数据安全管理制度，采用加密技术、访问控制等手段确保数 据的安全性和隐私保护；加强员工的安全意识和培训，提高整体安全防 范能力。
数据质量与标准化
总结词
数据质量与标准化是智慧医保大数据应用中的关键问题。
详细描述
由于医保数据的多样性和复杂性，数据质量往往参差不齐，如数据不完整、不一致、错误 等，影响后续的数据分析和应用效果。同时，不同地区和不同系统的数据标准不统一，也 给数据整合和共享带来困难。
VS
深化数据分析
通过更深入的数据分析，发现潜在的疾病 风险和健康问题，为个体化医疗和精准健 康管理提供支持。
提高智慧医保大数据应用技术水平
数据安全保障
加强数据安全保障技术的研究和应用，确保 智慧医保大数据的安全性和隐私性。
医疗大数据的分析与运用
医疗大数据的分析与运用随着信息技术的不断发展和医疗行业的日益全面数字化，医疗大数据正逐渐成为一个热门话题。
医疗大数据指的是通过对海量医疗信息的收集、整合和分析，从中挖掘出有用的信息和知识，以支持医疗决策、改善医疗质量和创新医疗模式。
一、医疗大数据的来源医疗大数据的来源非常广泛，包括但不限于医院电子病历、医保数据、健康档案、医学影像、生物样本数据等。
这些数据覆盖了从个体层面到群体层面的各个方面，具有巨大的潜力和价值。
二、医疗大数据的分析方法针对医疗大数据的分析方法有很多种，常见的包括统计学方法、机器学习、数据挖掘等。
其中，机器学习在医疗大数据领域发挥着重要作用。
机器学习可以通过分析大量的医疗数据，学习和识别模式和规律，从而实现对患者的风险预测、疾病诊断、治疗方案的个性化推荐等。
三、医疗大数据的运用领域医疗大数据的运用领域广泛，可以涉及到临床医学、公共卫生、研究和创新等多个方面。
在临床医学方面，医疗大数据可以帮助医生提供更准确的诊断结果、制定更合理的治疗方案。
在公共卫生方面，通过对医疗大数据的分析，可以实现疾病预测、流行病监测等工作。
在研究和创新方面，医疗大数据可以支持新药研发，探索创新的医疗技术和模式。
四、医疗大数据的挑战和隐私保护虽然医疗大数据有着巨大的潜力和价值，但其应用仍然面临着一些挑战。
首先是数据的质量和完整性问题，医疗数据的收集和整合存在一定的困难，可能会导致分析结果的误差。
其次是数据隐私问题，医疗数据涉及个人隐私，如何在保护隐私的前提下进行数据的共享和分析是一个难题。
为了解决上述问题，需要建立起完善的数据管理和隐私保护机制。
在数据管理方面，可以建立统一的数据标准和格式，促进数据的共享和流通。
同时，加强数据的质量控制，避免垃圾数据对分析结果产生干扰。
在隐私保护方面，可以采取数据脱敏技术，对医疗数据进行加密处理，确保个人隐私的安全。
五、医疗大数据的前景和发展方向医疗大数据在未来的发展前景非常广阔。
智慧医保大数据应用方案
整合医保数据资源与信息共享
02
01
培养专业人才队伍与技术支持
要点三
培养专业人才
培养专业的数据分析师和业务专家，提高团队的大数据应用能力和业务素养。
要点一
要点二
技术支持与创新
积极引进新技术，推动大数据技术创新和研发，提升智慧医保大数据应用的技术水平。
数据安全与隐私保护
加强数据安全和隐私保护措施，建立完善的数据安全管理制度和规范，确保数据安全可靠。
提高医保服务效率与质量
防止欺诈
通过数据挖掘和智能化分析，及时发现和防范医保欺诈行为，降低基金损失。
成本控制
通过对医保基金支出的精细化管理，实现成本控制和优化，提高基金使用效益。
降低医保基金风险与成本
通过大数据技术，为患者提供个性化的诊疗建议，提高医疗服务质量。
个性化诊疗
通过数据分析，了解患者的需求和意见，为医疗机构改进服务质量提供参考。
个性化健康管理服务
风险评估
通过大数据分析，对医保基金的使用情况进行全面评估，及时发现和预测潜在风险。
成本控制
通过对医保基金使用情况的监测和管理，实现医保基金的合理使用和成本控制，提高基金使用效率。
医保基金风险预测与控制
通过对医疗机构运营数据的监测和分析，实现医疗资源的优化配置，提高医疗服务的整体效率和质量。
智慧医保大数据应用方案主要涉及医保数据采集、数据处理、数据分析、应用场景等多个环节。
定义与概念
发展背景与趋势
智慧医保大数据应用方案的出现，旨在提高医保基金使用效益和管理效率，降低医疗成本，提高医疗服务质量。
未来，智慧医保大数据应用方案将朝着数据智能化、应用场景多样化、服务便捷化等方向发展。
随着医疗保障水平的提高，医保数据呈现出爆发式增长，给管理带来了难度。
大数据分析在医保管理中的应用
大数据分析在医保管理中的应用随着数字化时代的来临，大数据分析逐渐被应用到各个领域中。
其中，医保管理也是其中一个重要的应用领域。
通过大数据分析，医保管理可以更加精准地对医保方案进行制定和优化，提高医保管理的效率和质量。
一、大数据分析在医保管理中的优势1.提高效率和质量通过对医疗数据进行分析，可以快速获取大量的信息，从而更快地制定医保方案和管理政策。
同时，大数据分析可以发现医疗工作中的数据异常和错误，及时进行修正和规范化，从而提高医保管理的质量和效率。
2.降低医保费用通过对医保数据的分析，可以发现医疗服务的供需状况，从而制定更加科学合理的医保政策。
同时，大数据分析可以通过对医疗服务的质量和效果进行评估，从而消除低效、低质的服务和项目，减少不必要的医保费用支出。
3.优化医保管理通过对医疗数据进行分析，可以发现医疗服务和患者需求的变化和趋势，进而调整医保策略和管理方式，实现医保管理的不断优化和创新。
二、大数据分析在医保管理中的应用1.医保方案的制定通过对医疗数据的分析，可以了解患者的种类、诊断和治疗情况，从而制定更科学合理的医保方案。
例如，针对慢性病患者的医保方案可以通过对历年数据的分析和对患者生活习惯的了解来制定，包括对应的治疗方案和管理措施，从而更好地维护患者的健康。
2.医疗服务的监控和评估通过对医疗数据的分析，可以评估医疗服务的质量和效果，从而规范医疗过程和管理方式。
例如，对不同医院之间的服务效率和质量进行比较，进而促进医院治理和管理水平的提高。
3.医疗资源的管理和优化通过对患者就诊数据进行分析，可以发现医院资源的利用率和合理分配的问题，从而调整医院资源的配置和优化服务流程。
例如，对医院科室的利用率进行统计和分析，从而合理安排科室人员和医疗设备，降低医疗成本和提高效率。
三、大数据分析在医保管理中的挑战和对策1.数据安全和隐私保护医疗数据是敏感数据，对于医保管理者来说，保障患者数据的安全和隐私非常重要。
大数据分析在医保领域的应用与前景
大数据分析在医保领域的应用与前景大数据分析一直是如今世界发展的重要趋势之一，不仅对互联网领域有着广泛的应用，它也在医疗保险领域中得到了广泛的应用。
随着人口老龄化、医疗保险制度的改革与完善，大数据分析在医保领域中的应用迅速得到了发展，并且正在不断地拓展。
一、医保大数据分析的基本概念医保大数据分析是使用大数据技术来获得有关医疗保险的有关信息。
它是通过收集和分析不同来源的数据来生成有关医疗保险方面的可行洞察的过程。
这包括使用大型数据库来存储和管理医疗保险数据的各种方式，包括病历、处方、开单以及付款和索赔记录等，同时也包括获得关于权威医生或提供者的数据，并将这些数据与其他来源的数据相结合。
二、医保大数据分析基本应用与好处1. 优化治疗方案利用大数据分析技术，医保可对医疗机构进行全程监控，充分汇总各类治疗过程数据，从中分析出不同人群、不同病情的治疗方案，实现针对性、准确性的治疗方案的优化，避免治疗中出现不必要浪费的状况。
2. 提高效率利用大数据分析技术，医保可不断分析、优化与整合医疗花费和质量数据，以提高整体的管理效率，减少人为出错可能，对不合理的费用加强监控，不断减少贻误时间和资源浪费。
3. 加强决策支持医保可利用大数据分析技术，对不同的治疗方案及其效果、不同医院以及其医护人员的工作效率进行比对分析，并确定更加行之有效的治疗流程。
通过对数据的分析与挖掘，可为未来的决策提供更加全面的支持。
4. 帮助全面了解患者通过大数据分析技术，医保可以更好的了解患者，在患者的预防的当下，从临床干预到康复监督，卫生保险可以形成更好的健康档案，对病人进行全程、全局的监测、跟踪以及治疗提醒，促进医疗质量和效率的大大提高，减少了成本的支出。
三、未来医保大数据分析的发展方向及应用场景随着数据库、智能化、云计算等技术的愈发普及，各种形式庞大的数据积累将会在朝技术创新方向靠近加速融合，医保成长到了数据清洗、数据整合、数据预处理、数据分析，再到患者标签、个人档案、患者全程监督和健康管理等细分领域，逐步实现“从分析驱动治理的方式”到“智能化治理的转变”：1. 患者标签通过大数据分析技术，从多个维度分析每个人的健康基本情况，把他们归入不同的“标签”中，丰富的标签数据将成为庞大数据库的主要内容之一。
医疗大数据分析的方法和应用
医疗大数据分析的方法和应用作为人口逐步老龄化的社会，医疗健康问题日益受到广泛关注。
那么，如何更好地利用大数据技术来帮助我们解决医疗问题呢？本文将为读者介绍医疗大数据分析的方法和应用。
一、医疗大数据分析的方法1. 数据收集医疗大数据的来源可以是医院的电子病历，也可以是医保机构、健康管理机构等。
通过对这些数据进行收集和整理，我们可以形成一个庞大的数据集。
2. 数据清洗数据清洗是医疗大数据分析的第一步。
由于从不同来源的数据往往存在一些重复、缺失、错误等问题，因此我们需要对这些数据进行筛选和处理，使其符合分析需要。
3. 数据挖掘通过对医疗大数据进行数据挖掘分析，可以快速找出数据中的规律和关联性，进而做出合理的预测和决策。
4. 统计分析统计分析是医疗大数据分析的一个重要环节，通过对数据进行统计和分析，可以得出有意义的结论和指导。
二、医疗大数据应用1.疾病预防与管理医疗大数据的分析可以提供疾病的预防、监测和管理。
通过对患者治疗前后的数据进行比对，制定个性化的治疗方案，同时提高治疗效率与质量。
2.药品研发与监管医疗大数据分析可以为药品研发提供有力支持。
通过与患者的病史、病因以及疾病发展过程的分析，可以预测各种药品的使用效果和治愈概率，从而更好地实现药品的研发和监管。
3.临床诊断与治疗对于医疗领域而言，医疗大数据也有着重要的诊断和治疗作用。
通过对患者的病史，疾病类型以及相关因素进行分析，可以为临床工作者大大减轻诊断和治疗的难度，同时提高临床工作者的诊疗水平。
三、挑战与解决医疗大数据分析面临着许多挑战，如数据来源的广泛、数据质量的不确定、数据安全的风险等。
如要解决这些问题，需要通过数据隐私保护、数据清洗和监测分析等手段加以解决。
综上所述，医疗大数据分析在医疗领域的应用和前景十分广阔。
但同时，我们也需要充分考虑到数据的安全和可靠性，从根本上保护患者的隐私和权益。
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类别 特征 典型代表地区
第一类： 智慧医疗与大数据服务强，发展起步早， 上海、杭州、 应用先 公共医疗服务体系较健全，区域医疗信 宁波等 行区 息化基础好，云计算、大数据、移动互 联网在就诊、健康管理等方面开始普及 应用 第二类： 发展起步较早，医疗信息化发展基础好， 特色应 已建成区域卫生信息平台、电子病历实 用去 现广泛覆盖，云计算、大数据、移动互 联网在就诊、健康管理方面应用取得一 定成效 广州、深圳、 厦门、成都、 重庆、南京、 哈尔滨等
来源：海虹控股公司资料
公开信息显示，仅滥开药、滥检查导致的资源浪费约20%-30%，加之药品回扣、药品虚高定价、乱收费 等现象，医保基金浪费和流失比例不低于50%，控费审核迫在眉睫。
缺乏有效的分级诊疗措施
中国出现三甲医院看病难的问题，其原因主要有两点： （1）医疗资源分布不均衡是根本原因 （2）分级诊疗制度的缺失加剧了大医院看病难的问题
医 疗 信 息 化 系 统
大数据医疗领域
医疗 产业 链
医药制 造器械 制造
医药流 通
医院 患者 零售药店 支付方
大数 据医 疗
可穿戴设 备POCT
医药电商
网络医院 医疗信息 化
远程医疗 互联网 O2O ……
医保控费 PBM
典型 企业
九安医疗 三诺生物
九州通 阿里健康
宜华健康 万达信息
春雨医生 好大夫
网站、APP、客 服中心
小型经销商
流动资金管理 效率低下
报销审核/福利管 理服务机构
大型经销商
审核批准后付款
银行
医保局
药厂
医院和药店的采购分散， 无法形成规模优势 生产过程的无监督导致 药品质量低劣
缺少对药品流通环节及对医 院购药和医生开药的管控，造 成中间环节的非法返点
医保基金缺口大
近年来，医保基金支出增幅基本高于收入增幅，且医保支出占收入的比重远超过80%；老龄化比重不断增大， 65岁以上老年人占比超过10%，医疗负担增加。
未定级医院 9740所，占医院总数39.4%
诊疗次数 占比8.6%
拥有职业医师13.8万名 平均每所医院14名
来源：2014年中国卫生和计划生育统计年鉴。
区域信息化存在壁垒
区域卫生信息化的重要内容：建立
省、市分级数据中心，有效管理大 容量健康档案、电子病历、医疗影 像数据。
电子病历、健康档案、医疗影像数
我国医疗费用支出以政府主导的基本医疗保险和个人支付为主，这两项占到医疗总支出的 96.5%；而美国则是以政府主导的基本医疗保险和商业保险为主，这两部分占比达80.6%。 同美国相比，我国公民医疗负担较重，同时缺少商业保险作为补充支付方
2013年世界主要国家医疗支出结构
100% 3.5% 33.5% 40.7% 2.8% 13.7% 80% 2.5% 15.4% 13.20% 13.90% 9.30% 9.30%
•公共卫生实时统计分析 •新农合基金数据分析
•远程监控
采集并分析病人随身携带仪 器数据，给出智能建议
发现公共卫生疫情及公民健康 状况 及时了解基金状况，预测风险 辅助制定农合基金的起付线， 赔付病种等
3.费用报销, 利用 率 和 欺诈监管
4.患者行为/社交 网络
•人口统计学分析
对不同群体人群的就医，健 康数据实施人口统计分析
Longitudinal Record Services Health Information Access Layer
Hospital
Primary care (Grassroots)
Public Health
智慧医疗是医疗信息化的升级发展
智慧医疗是医疗信息化的升级发展，通过与大数据、云计算技术的深度融合，以医疗云数据中心为载体，为 各方提供医疗大数据服务。实现医生与病人、医生与护士、大型医院与社区医院、医疗与保险、医疗机构与 卫生管理部门、医疗机构与药品管理之间的协同，逐步构建智慧化医疗服务体系。
实践证据的优点:
强调群体效用而非个体功效 提供真实的医疗资源和治疗成本评估 可以评估长期治疗的成本和效果
借助大数据、互联网手段直击行业痛点
大数据、互联网、云计算
连接
智能
体验
建立互联互通的健康信息平 台、分级诊疗体系，解决资 源不均衡、使用效率低问题
建立医保控费体系、医保第 三方管理公司、药品采购组 织（PBM+TPA+GPO）
– – Hadoop (HBase/Hive)与传统关系型数据 库如何有效结合 大数据在区域卫生信息平台中的切实可行 应用场景
Data Analytic R&D
…
Care Coordination Clinical decision support
…
RHIN
Ancillary Data & Services Health Information DW EHR Data & Services Registries Data & Services
医保大数据应用
低效、混乱、难监管
看病难 看病贵 体验差 病患不匹配 劳动强度高 制度约束力强 缺乏完善的审核工具和 监控手段，报销中存在欺 诈、浪费、滥用的现象
医院
病人
过量开药、过渡诊断和治疗 并非结合疗效和成本考虑的 最佳治疗方案
医生
药房
小型本地经销商
分销层级过 多，效率低下
大数据会使医疗卫生行业所有参与者受益，加强合作是成功的重点。
资ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ分享 政策支持 明确目标
了解大数据的局限性
数据的发展趋势
全球数据的构成
结构化数据 80% 非结构化数据 结构化数据
Kaiser的数据构成
90% UNSTRUCTURED 非结构化数据 DATA
•
• •
全世界 80% 的数据是非结构化的 (大量的移动 终端设备, 机器产生的数据)
互联网移动设备普 及率提升 移动医疗应用涌现 资本大量涌入 泡沫出现
去泡沫化 商业模式不断清晰 细分领域龙头初现 市场高速增长
龙头公司诞生 行业整合 进入成熟期
1990s
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2020
探索期
启动期
高速发展期
成熟期
智慧医疗呈现星火燎原之势
据格式不统一、内容不一样、数据 分散存储。区域医疗数据中心建设 涉及到来自多个业务系统的信息整 合、统一存储、统一检索
医疗决策中的重要数据源
药厂: 市场营销数据 医疗数据 研发数据
患者: 社交网络 行为数据 患者提供的疗效数据 医保组织: 报销数据 管理人群的基本数据
医疗业者: 电子医疗档案 临床测试结果 临床评估记录
•
• • •
Kaiser的数据中， 90% 是非结构化的 (80% 的EHR和影像数据)
在未来十年，数据将迎来 44 倍的增长 (35
zettabytes by 2020)
在未来十年，数据将会有 25 倍的增长 (One
exabyte by 2020)
主要的数据 增长 来自于 非结构化数据 (在线 的归档数据, 医疗影像, 在线视频和存储, 照 片等) 信息 给各行业发展带来了新一轮的机遇 (零售 , 金融, 保险, 制造, 医疗,…) 各行业已经开始采用 大数据技术 用于信息提 取
远程医疗、检查结果共享互 认、医保联网异地结算、居 民健康信息服务管理
智慧医疗
大数据医疗是当前的趋势
大数据对于卫生决策可能产生深远影响
评估治疗方式的性价比 医保定价和报销比例的制定 市场营销的策略
大数据也是循证医学的重要支柱
支持发现和确认有效治疗途径
发现和确认某种疗法的适用人群 寻找和开发相应的伴随诊断方法
第三类： 区域与医院信息化建设取得一定成就， 初步应 建立卫生信息交换平台。云计算、大数 用区 据、移动互联网在就诊、健康管理等方 面初步应用
第四类： 推动医疗信息化建设，提出智慧医疗发 发展起 展理念和规划，探索智慧医疗发展模式 步区
武汉、长春、 济南、福州等
银川、贵阳、 南昌、沈阳等
商保市场前景广阔
图：2008-2015年城镇基本医疗保险基金收支情况（亿元）
图：我国65岁以上人口占比
数据来源：国家统计局
数据来源：卫计委
过渡医疗造成万亿损失
医院“过渡医疗”已呈常态：非合理用药、非合理检查、非合理收费、非合理医药定价、非参保对象享受医 保待遇、非离退休人员享受离退休待遇。
典型国家医疗服务费用结构中药品占比
分布式数据服务系统
展现层 (报告, 视图)
数据挖掘 （Mahout） 分布式批量处理框架 (Map/Reduce) 语言和编译 (Hive) 实时数据库 (Hbase)
分布式文件系统 (HDFS) 结构化数据采集器 (Sqoop)
协作 服务 (Zookeeper) 日志数据采集器 (Flume)
健康档案数据存储 区域卫生信息访问层(HIAL) 医院信息系统 药店信息系统 基层医疗信息系统
案例分享: Regional Health Info Network – China
Real-time Clinical Decision Support • 实时的医疗数据处理（电子健康档案，医 疗影像数据），支持医疗协同、临床决策 支持和公共卫生管理 • 采用 Hadoop (HBase/Hive)来实现医 疗数据分析和处理 • 未来将扩展到不同领域、不同区域/地区 （包括数据交换、处理和分析） • 与本地的软件厂商及OEM厂商进行了广泛 合作 • 技术挑战