大数据在医疗行业应用概要
大数据分析对医疗行业的应用
大数据分析对医疗行业的应用一、背景随着科技的不断发展，大数据已成为各行各业的热门话题，对于医疗行业来说，大数据分析也成为了一种重要的应用方式。
利用大数据分析技术，可以挖掘出大量有价值的信息和知识，进而为医疗机构提供便利和支持，有利于提升医疗服务的质量和效率。
二、医疗行业的数据来源医疗行业的数据来源非常广泛，涉及到患者的基本信息、就诊记录、体检报告、医生诊断意见等内容，这些信息可以来自医疗机构的电子病历系统、医学影像系统、实验室信息管理系统等。
三、大数据分析在医疗行业的应用1. 疾病预测利用大数据分析技术，可以对大量的医疗数据进行深入挖掘，从而发现疾病的潜在规律和特点，预测出疾病的风险和发生概率，为患者提供更为精准的诊疗服务。
2. 个体化诊疗在医疗行业中，每个患者的病情、体质等都是不同的，因此医生需要根据患者的实际情况来制定个性化的诊疗方案。
利用大数据分析技术，可以根据每个患者的病历、实验室数据等，对其进行分析和比对，为医生提供有针对性的诊疗建议。
3. 医疗资源分配医疗资源有限，如何更加科学地分配医疗资源是医疗行业面临的一个难题。
利用大数据分析技术，可以根据患者的病情、治疗记录等信息，为医疗机构提供资源分配建议和优化方案，有利于提高资源的利用效率和患者的满意度。
4. 药品研发和生产药品研发和生产需要大量的时间和资源，利用大数据分析技术可以对已有的研究数据进行综合分析，发现药品的特点和效果，为药品研发提供指导和支持；同时，还可以利用大数据分析技术，对生产过程中的数据进行监测和分析，确保药品生产的质量和效率。
四、大数据分析在医疗行业中的案例1. 以色列的预防性医疗项目以色列的某家医疗机构，利用大数据分析技术对大量的医疗数据进行挖掘和分析，发现了不同疾病之间的联系和共性，进而提出了一种预防性医疗方案，以降低患者发生疾病的风险。
2. 德国杜塞尔多夫的药物预警系统德国杜塞尔多夫的医疗机构，开发了一个基于大数据分析技术的药物预警系统，可以对药品的安全性进行评估和预测，用于提醒医生和患者注意药品的安全问题，有利于提高药品使用的安全性和有效性。
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。
大数据在医疗行业中的应用与优势
大数据在医疗行业中的应用与优势随着科技的不断发展，大数据已经成为了各个行业的热门话题。
在医疗行业中，大数据的应用也越来越广泛。
本文将探讨大数据在医疗行业中的应用与优势。
一、大数据在医疗行业中的应用1. 疾病预测与预防大数据分析可以通过对大量的医疗数据进行挖掘和分析，发现疾病的潜在风险因素和预测模式。
通过对患者的个人信息、病历数据、基因组数据等进行分析，可以提前预测某些疾病的发生概率，从而采取相应的预防措施，减少疾病的发生。
2. 个性化治疗大数据分析可以根据患者的个人信息和病历数据，为患者提供个性化的治疗方案。
通过对大量的病例数据进行分析，可以找到不同患者之间的共同特征和治疗效果，从而为患者提供更加精准的治疗方案，提高治疗效果。
3. 医疗资源优化大数据分析可以对医疗资源进行优化和分配。
通过对医院的就诊数据、医生的工作量数据等进行分析，可以了解医疗资源的利用情况和瓶颈所在，从而合理调配医疗资源，提高医疗效率。
4. 药物研发与监测大数据分析可以对药物的研发和监测提供支持。
通过对大量的药物试验数据进行分析，可以找到药物的作用机制和副作用，从而指导药物的研发和使用。
同时，通过对患者的用药数据进行分析，可以监测药物的疗效和安全性，及时发现并解决药物的问题。
二、大数据在医疗行业中的优势1. 提高医疗效率大数据分析可以提高医疗效率。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以找到医疗过程中的瓶颈和问题，从而优化医疗流程，提高医疗效率。
同时，大数据分析可以提供实时的医疗数据，帮助医生做出更加准确的诊断和治疗决策，提高医疗效果。
2. 降低医疗成本大数据分析可以降低医疗成本。
通过对医疗数据的分析，可以找到医疗资源的浪费和冗余，从而合理调配医疗资源，降低医疗成本。
同时，大数据分析可以提供患者的个人信息和病历数据，帮助医生做出更加准确的诊断和治疗决策，减少不必要的检查和治疗，降低医疗费用。
3. 提高医疗质量大数据分析可以提高医疗质量。
大数据在医疗健康领域的应用
大数据在医疗健康领域的应用随着科技的不断发展，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。
在医疗健康领域，大数据的应用正在日益蓬勃发展，为医疗行业带来了革命性的变化。
本文将探讨大数据在医疗健康领域的应用，并分析其带来的影响和挑战。
一、大数据在医疗健康领域的应用1.临床决策支持大数据分析可以帮助医生制定更科学的诊疗方案和决策。
通过收集和分析大量的患者数据、病例资料和医学文献，大数据可以提供实时的临床指南和最新的研究成果，并给出个性化的治疗建议。
医生可以根据患者的病情特征和历史数据，做出更准确的诊断和治疗计划，提高治疗效果和患者满意度。
2.疾病预测和预防大数据分析可以挖掘出疾病爆发的早期迹象和趋势，预测疾病的风险和传播路径，帮助公共卫生部门制定针对性的防控措施。
同时，通过分析个人健康数据和生活方式，大数据可以预测患者的疾病风险，并提供个性化的健康建议，帮助人们采取积极的预防措施，降低疾病发生的可能性。
3.精准医疗大数据可以为个体化医疗提供强有力的支持。
通过分析患者的基因组数据、遗传信息和临床数据，大数据可以帮助医生评估患者对某种药物的反应性和疗效，从而为患者制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和生存率。
此外，大数据还可以帮助医疗机构优化资源配置，更好地满足患者需要。
4.医疗质量监控和评估通过对医疗数据的分析，大数据可以评估医疗服务的质量和效果，发现潜在的问题和风险。
医疗机构可以利用大数据提供的信息，改进工作流程和医疗流程，提高医疗质量和安全性。
同时，大数据还可以帮助患者选择合适的医疗机构和医生，提高医疗选择的透明度和可靠性。
二、大数据应用带来的影响和挑战1.对医疗行业的影响大数据的应用使医疗行业从传统的经验主义转向了以数据为基础的科学决策。
大数据分析可以提供全面的医疗信息，帮助医生制定更准确的诊疗方案和决策，提高医疗效果和患者满意度。
同时，大数据的应用也能够改变医疗机构的运营模式，优化资源配置和工作流程，提高工作效率和运营效果。
大数据分析在医疗领域的应用及前景
大数据分析在医疗领域的应用及前景随着现代医学的快速发展，大数据分析技术在医疗领域中的应用和前景也逐渐展现出来。
在医疗过程中，数字化的医疗信息产生的数据量越来越大，利用这些数据进行分析和挖掘、以及建模预测对于医疗追求高质量和高效的信息化管理具有重要的意义。
一、大数据分析在医疗领域的应用1. 临床数据分析在临床数据分析方面，医疗机构可以通过对医疗记录、电子病历信息进行挖掘和分析，从而发现医疗过程中存在的问题及时解决。
例如，通过分析过去病人的医疗记录，医生可以找到类似病例，并在治疗过程中采用更为有效的方法。
同时，也可以对患者的疾病风险、疾病进展进行预测，从而制定更为个性化的治疗方案，提高治疗效果。
2. 医药研发和生产大数据分析也在医药研发和生产中起到重要的作用。
通过对过往的病例、试验数据和医药相关的文献进行大数据分析，可以寻找到新的治疗路径和新的疾病相关基因，引导医药产业研发更为有效的药物。
此外，针对现有的药物生产过程，大数据分析可以提高生产效率和产品质量，缩短药品的开发时间，更好地满足患者的需求。
3. 医疗资源分配在医疗资源分配方面，大数据分析可以帮助医疗机构更好地理解患者需求和医生用药行为，从而优化医院的资源利用率。
例如，对于普通门诊患者和急诊患者的流动态势分析，则能帮助医院更好地安排医疗资源的分配，避免医疗资源浪费。
4. 疾病预防和控制大数据分析也可以帮助疾病预防和控制。
通过对社交网络、移动设备和网站等大数据的分析，可以得到更加精确的人口统计学指标，从而指导政府和医疗机构制定更为有效和精准的疾病预防措施，帮助政府快速地促进疫情抗击和更好地管理公共卫生。
二、大数据分析在医疗领域的前景大数据分析在医疗领域的应用前景非常广阔。
首先，随着医疗信息数字化进程的加速，医护人员和病人的数据获得方式越来越多样，需要建立一个分析和挖掘的平台来协调病患数据和医生的需求。
其次，对于医疗机构来说，大数据分析能够更加精准地进行资源分配和利用，但需要建立一个完善的数据安全和隐私保护体系。
大数据技术在医学领域中的应用
大数据技术在医学领域中的应用随着科技的不断进步和发展，大数据技术已经深入到各个领域中，其中医学领域是其中一个值得关注的领域。
大数据技术在医学领域中的应用，可以提高医疗效率和精确度，为医学界的发展带来新的机遇。
一、大数据技术在医学领域的应用现状目前，大数据技术在医学领域的应用主要涉及以下几个方面：1.医疗数据管理。
医院、诊所等机构管理的病历、化验报告、医学影像等信息量非常大，必须用大数据技术进行存储、管理和分析，为日后的治疗和研究提供基础数据资源。
2.医疗诊断和治疗。
大数据技术可以清晰地记录病人的病史、症状、体征、化验结果等，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
同时，大数据技术还可以辅助医生进行手术操作，提高手术精度和安全性。
3.新药研发。
大数据技术可以利用多样性数据进行关联分析和机器学习，为新药研发提供有利的支持。
可以从千万级别的临床试验数据中筛选出新的药物靶点，并丰富人类对药物生物学的认识。
二、大数据技术在医学领域应用带来的价值大数据技术在医学领域中的应用，可以带来以下几个重要的价值：1.提高医疗效率和精确度。
运用大数据技术可以收集大量的医疗数据，并进行大数据分析，为医疗数据管理、医疗诊断和治疗等方面提供更完善的支持。
这样可以确保病人得到更加精准和高效的诊疗服务，从而提高了医疗治疗的精准度和效率。
2.提升医学研究的水平和质量。
大数据技术可以支持医学研究，通过分析大量的病例数据，挖掘隐藏在数据背后的规律和联系，从而为人们提供更多的实证证据。
同时，大数据技术还能够支持临床试验、新药研发等方面的工作，和传统的医疗研究方法相比，开发新的药物比较可靠。
3.降低医疗成本和风险。
使用大数据技术进行医疗诊断与治疗，可以减少病人的错误治疗，从而降低不必要的医疗费用。
同时，大数据技术还可以帮助疾病体系，提高疾病预防和治疗的水平，降低病人的健康风险，缩小公共健康贫富差距。
三、大数据技术在医学领域应用的未来趋势未来在医学领域中，大数据技术将会发挥越来越重要的作用。
大数据技术在医疗行业中的应用
大数据技术在医疗行业中的应用一、引言随着科技的发展，大数据技术的应用已经渗透到各个行业当中，而医疗行业也不例外。
在医疗行业中，大数据技术的应用可谓是可以大显身手。
可以利用大数据技术来提高医疗护理的效率，提升医疗服务的水平和质量，同时也可为医疗工作者提供更为精准和高效的治疗方案和手段。
接下来，我们将探讨大数据技术在医疗行业中的应用。
二、医疗影像大数据对于医疗行业来说，医疗影像数据量大，且其文件较为庞大，传输和处理起来也会比较麻烦。
然而，如果得到了大量的医疗影像数据，那么医学工作者也可以通过大数据技术来挖掘其深层次的信息，在诊断、治疗和研究中均可得到有效的支持和指导。
首先，大数据技术可以为医学工作者提供了更加完整和准确的医疗影像数据。
其次，也可以让医护人员在短时间内对医疗影像进行处理和分析，提高医疗工作效率和精度。
同时，医疗影像大数据也可以用于疾病预防和健康管理，通过对不同人群的医疗影像数据进行分析和比对，可以得到不同人群在不同阶段所面临疾病和健康方面的潜在隐患，提供更加个性化的治疗和健康建议。
三、大数据在疾病辅助诊断中的应用大数据技术在疾病辅助诊断方面也有着广泛的应用，可以大大提高医生的辅助诊断水平和准确率。
通过大数据技术，医学工作者可以分析患者的病史、病情、症状以及各种检测数据等信息，并进行深层次的挖掘和分析。
在此基础上，大数据技术通过算法模型的建立，可以对患者的疾病进行准确的诊断和预测。
除此之外，大数据技术还可以利用医学数据库的整合和比对，帮助医学工作者寻找到与患者病情相似的案例，从而更加准确地进行诊断和治疗。
四、大数据技术在预防医疗方面的应用除了对疾病的辅助诊断，大数据技术在预防医疗方面也有着广泛的应用。
首先，通过大数据技术，可以实时监控患者的身体状况和生命体征。
医生可以随时了解患者的状况，并进行有效的处理和治疗。
另外，医护人员还可以对患者的健康数据进行分析和比对，识别出不同的健康风险因素和高风险人群，并及时进行干预和预防。
大数据在健康医疗行业中的应用
大数据在健康医疗行业中的应用随着技术的进步和互联网的普及，大数据逐渐在各个领域中得到应用。
健康医疗行业也不例外，大数据在这个行业中起到了越来越重要的作用。
一、大数据在健康医疗行业中的应用1.基因测序在基因测序领域，大数据的应用非常广泛。
利用大数据分析技术，可以为医疗机构和医生提供更为精准的基因诊断服务，同时也可以帮助药厂更好地开发新的治疗方式和药物方案。
2. 医疗保险医疗保险是大数据在健康医疗行业中应用的重要领域之一。
大数据分析技术可以帮助医疗机构更好地评估保险风险和理赔计划，同时也可以降低医疗保险欺诈行为的发生。
3. 科研数据分析大数据在医学研究中也扮演了重要的角色。
大规模的数据分析可以帮助医学专家探索未知的疾病机理和治疗方式，促进医学科研的进步。
4. 医疗管理医疗管理领域也是大数据的重要应用场景。
利用大数据分析技术，医疗机构可以更好地管理医疗资源和病人信息，提高医疗服务的效率和质量。
5. 健康监测大数据分析技术还可以为健康监测提供支持。
通过收集大量的健康数据，可以对人群的健康状况进行分析和预测，提供个性化的健康管理和监测服务。
二、大数据在健康医疗行业中的优势1. 提高医疗效率和效益通过大数据分析技术，医疗机构可以更好地管理医疗资源和病人信息，提高医疗服务的效率和质量。
同时，大数据还可以提供更为精准的基因诊断服务和治疗方案，提高治疗效果和降低医疗成本。
2. 实现个性化医疗服务利用大数据分析技术，医疗机构可以为每位患者提供个性化的医疗服务，根据病人的个体差异和历史数据提供更为精准的诊断、预防和治疗方案。
3. 抗击全球疫情近年来，全球疫情频繁，大数据分析技术可以为公共卫生事件提供及时的预警和预测，有效遏制疫情的扩散，为全球疫情防控作出贡献。
4. 促进医疗科技的进步大数据在医学研究中也扮演了重要的角色。
大规模的数据分析可以帮助医学专家探索未知的疾病机理和治疗方式，促进医学科研的进步。
三、大数据在健康医疗行业中的挑战与应对1. 数据安全问题在大数据分析过程中，隐私泄露和安全问题犯罪问题可能会威胁到病人和医疗机构的隐私和安全。
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小数据集
分析价值 不大
传统的商务 智能
非关系型数据
关系型数据
大数据定义 指规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数 据。
大数据简介：大数据价值与特点
大数据特点（4V1C）
Volume（量大）：从TB跃 升到PB级
◆Variety（多样）：类型繁 多——文字网络、图片、视 频、影像等 ◆Velocity（高速）：处理 速度快，时效要求高，与 DM的本质不同 ◆Value（价值密度低）： 商业价值高。 ◆Complicacy（复杂 性）：大数据的采集、存 储、处理、分析等。
2396 2114 2162 1746
11210
13724 12784 14307 13217
79.2
82.5 83.5 84.9 86.8
首次上级医师查房记录及时完成率（%）
88 86 84 82 80 78 76 74 72 70 1月 2月 3月 4月 5月 6月 76.1 79.2 82.5 83.5 86.8
97.996 98.326
120 42
86.658 85.917
0 0
0 0
97.818 98.223
前半年质控病案合格率（全院）
大数据与智慧卫生
自动反馈式质量管理结果
首次上级医师查房记录延迟完成数 1月 1826 出院病人数 7656 及时完成率（%） 76.1
2月
3月 4月 5月 6月
2333
医疗大数据的潜在应用
业务应用 临床数据比对 临床决策支持 内容 匹配同类型的病人的用药 情况，分析最佳治疗途径； （药物过敏、重点人群、 慢病患者等各类警示信息 以及重复检验/检查提示等） 展示公共卫生统计数据 监控，分析临床监护数据 对不同体质人群分类 跟踪健康卡数据，分析病 人就诊行为 分析基本药物在处方中的 比例 基于大数据的药品市场预 测
大数据与智慧卫生
医疗质量与医疗监控 以医疗行为（如入院、手术、医嘱）为触发计时，统计某 一时间段内医师书写和审签的病历数量及完成时间，根据 各项医疗文书之间存在的关系区分监控时限
时限监控
对规定的书写内容（如是否有首次病程记录）自动进行 “有或无”的监控 对结构化的病历是否有规定的书写项目进行“有或无”监 控（如入院记录中是否有诊疗计划、主诉现病史的字数）
大数据与智慧卫生
大数据分析
大数据与智慧卫生
临床大数据 根据医生关注的内容，可按照时间、 根据医生关注的内容，可按照时间、 疾病、人体组织器官等属性进行导航， 疾病、人体组织器官等属性进行导航， 自动提取既往病历或诊疗数据及信息， 自动提取既往病历或诊疗数据及信息， 实现三维可视化病历。 实现三维可视化病历。
大数据在医疗行业应用
北京交通大学
李桐 2015.11
1
大数据简介 医疗数据的现状 医疗大数据的潜在应用 大数据与智慧卫生
目
2
录
3 4
大数据简介：大数据定义
大数据集
Insight By Location / Query
扩展性差
大数据
Interfacing to Established Solutions
大数据简介：行业应用
契合度
值得关注行业 用户 应有特点与大 数据的契合度 及应用可能性 综合较高
High
优先关注行业用户 政府（公共事业） 应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。
医疗 制造 能源（电力/ 石油）
互联网（电 子商务）
电信
金融
• 纵轴契合度：
适当关注行 业用户 两个维度暂 时都不具备 优势，可适 当给予关注
2 781 1 019 5 76
2 502
9 51 3 57
4 2 96 84
1 月数量 2 月数量 3 月数量 4 月数量 5 月数量 6 月数量
2012年1-6月质控缺陷（前5位）数量统计
大数据与智慧卫生
自动反馈式质量管理结果
甲级病 案合格 率 97.72% 96.99% 97.27% 97.12% 甲级 病案 数 8617 10038 10168 8671 甲级平 均分 乙级 病案 数 201 311 284 257 乙级平 均分 丙级 病案 数 0 1 1 0 丙级 平均 分 0 73.5 74.5 0 总体平 均分
实时统计分析 远程病人数据分析 人口统计学分析 就诊行为分析 基本药物临床应用分析 药品研发
新农合基金数据分析
新的服务模式
辅助制定农合基金的起付 线，赔付病种等
根据临床数据分析，提供 个性化服务及自助服务等 新模式
大数据与智慧卫生
大数据医疗研究方向
从全球来看，大数据在医 疗卫生行业的应用，正处 于起步和探索阶段。医疗 卫生信息化从业者应该抓 住我国医疗卫生信息的发 展契机，与区域卫生信息 化、基层医疗卫生信息化 等项目相结合，推动大数 据在健康档案和数据服务 方面的应用，成为该领域 的引领者。 大数据的应用应该与 我国在移动互联网、中文 语义分析、影像分析等领 域的研究成果相结合，使 多学科形成合力，促进大 数据在我国临床医疗和科 研中的应用，并且达到世 界先进水平。
Mid
教育 交通
表示该用户的IT应用特 点与大数据特性的契合 程度；
• 横轴应用可能性：表示
零售
流通
该用户出于主客观因素 在短期内投资大数据的 可能性；
该位置为分析师访谈的 综合印象，为定性分析， 图中位置不代表具体数 值
• 注：
Low
Low
Mid
High
应用可能性
医疗数据的现状
• 产生于大量的医院电子病例，体检，健康档案
内容监控
设立程序控制的医疗流程标准，实际发生流程与标准流程 的差别，即为缺陷（如会诊接收时间、完成人员资格级 别），即可提醒警示
流程监控
大数据与智慧卫生
自动反馈式质量管理结果
质控缺陷（前5位）数量统计
9000 8000 7000 6000 5000 4000
3000 2000 1000 0
2 352 2 086 1 725 667 1 591 1 289 7 827 7 015
84.9
前半年查房制度执行检查
大数据与智慧卫生
重症患者信息收集与处理：对患者实时病危、病重评分
大数据与智慧卫生
重症患者信息收集与处理：对患者实时病危、病重评分
大数据与智慧卫生
年度危急值占总测试标本数的百分比 2008年 总测试数（万） 危急值例数（万） 危急值% 2758 1.6435 0.055% 2009年 3795 1.8359 0.05% 2010年 3964 2.4636 0.062% 2011年 4959 2.9504 0.059%
裸眼、多视角 3D成像技术 三维重建技术 虚拟现实技术 病历要素信息 语义学处理 诊疗信息 数据库 数字人体 数据库 移动 缩小 翻转 模拟 旋转 预测 放大 投送 医学知识库
PACS
LIS
体检工作站
护士工作站
医生工作站
大数据与智慧卫生
健康生活大数据 健康 = 60%生活方式 + 15%遗传因素 + 7%气候因素 + 10%社会因素 + 8%医疗因素
Unstructured Data ，公共卫生9项服务等医疗业务，大量的非结 构化的数据格式，包括图像，office 文档，以 及XML结构文档
Volume
• 国家积极倡导的3-5-2-1，区域医疗系统的建
设.会出现几百个医疗数据中心，每个数据中 心都承担这近1000万人口的医疗数据。 Structured• 根据估算，中国一个中等城市（一千万人口） Data 50年所积累的医疗数据量就会达到10PB级。 Time • 未来随着个人健康管理的推进，会出现越来越 多的个人日常健康监测信息，这个数据的规模 是难以想像的。
未签名病历个 数 5-10
6 337 5 758 5 328
6 486 5 607
5 935 5 411
5 679 4 975 3 563
新入院患者缺 少交接班记录
5 303 4 813 5 166
4 355
术后无交接班 记录
出院首页未提 交 ( 大于等于 14 天 ) 未签名病历个 数 10-15
THANKS Q&A
大数据： 因为需要而产生 因为使用而发展 因为真实而不完善 因为不完善才有继续发展的空间
病案数
1月 2月 3月 4月
8818 10350 10453 8928
97.098 97.168 97.35 97.618
87.353 86.949 87.151 86.479
96.876 96.859 97.071 97.298
5月 6月
7648 4251
98.43% 99.01%
7528 4209