① 大數據時代給我們的生活帶來了哪些好處呢
1.大數據方便我們的生活：
自助繳水、電、燃氣、電視費，汽車搖號、手機充值、違章查詢、公積金查詢、手機代開發票、查詢法院案件進度……這些，都在一個APP可以搞定，這就是運用大數據促進保障和改善民生的典型案例。此外，大數據還運用到智能家居中，智能照明系統等。
2.大數據為醫療提供便利：
數據完善了世界的醫療保健，隨著醫療記錄的數字化，醫生和其他醫療保健專業人員可以跟蹤他們的患者，還可以幫助遠方的患者。許多急救醫療專業人士正在利用大數據和技術來提高拯救患者生命的能力，全球醫療保健不僅可以讓從業人員與他人分享知識，還可以在疾病蔓延至疫情蔓延之前隔離和防治疾病。
3.大數據讓出行更加智慧：
如今，人們的出行越來越離不開大數據的幫助，利用電子地圖，初來乍到的遊客可以在陌生的城市自由行走；忙碌一天的上班族可以查詢最快回家的交通方式；計程車司機通過語音導航，知曉前方道路情況，避免堵車或超速違章……
大數據還是緩解交通壓力的利器，它可以預測未來交通情況，為改善交通狀況提供優化方案，這有助於交通部門提高對道路交通的把控能力，防止和緩解交通擁堵。
② 醫療保健行業發展概述
隨著中國人口老齡化加速,各路資本紛紛掘金醫療保健,我國醫療保健產業未來市場前景廣闊,
醫療保健行業的六大新興技術趨勢
技術在醫療保健行業的滲透正在影響該行業專業人員的幾乎所有實踐。事實證明，醫療保健技術的使用有利於醫護人員為患者提供更好的服務。
還記得一個人不得不等上好幾天才能得到體檢結果的日子嗎?甚至連醫生也不得不等待 報告 來診斷疾病。如今，這樣的日子已經過去了。由於需要提供更好的患者體驗，醫療保健行業正在經歷著向數字技術的巨大轉變。技術正在改變人們的生活方式，而且，在健康方面，人們總是在尋求最好的技術來治療疾病並變得更加健康。只需看一下數字醫療市場，就能洞察醫療行業在採用不同技術方面的速度。據估計，到2025年，數字醫療市場將達到5092億美元，復合年增長率為27.7%。
醫療保健技術正在使醫療服務變得公平、負擔得起、可互操作且可被全球各地的人們使用。數字化轉型確實正在徹底改變每一個行業，但是，特別是在醫療保健領域，技術正在幫助人們過上更健康、更安全、更高效的生活。如今，每個人都可以使用可穿戴設備來監控自己的健康，可以說，人們越來越依賴技術來過無壓力的生活。由於人們非常依賴技術，因此了解哪些技術以何種方式影響人們的生活是很重要的。
六大醫療技術趨勢
醫療行業每天都要處理大量數據，如果對數據進行分析可以獲得有價值的見解，而該見解可用於為患者提供更好的醫療服務。數據可能包含患者的個人信息和其他重要信息，因此需要加以保護。技術可以幫助保護不同醫療系統之間的電子健康記錄和健康信息的交換。目前有許多技術正在改善醫療保健行業。
一、人工智慧
人工智慧正在以多種方式改變醫療保健行業。人工智慧機器人可以幫助提供機器人手術，其中機器人可以在狹小的空間中活動，並且可以超越人類的能力范圍。手術可以用小切口完成，因為機器人的手比人類的手要小。人工智慧醫療在醫學成像中也很有用，因為人工智慧和深度學習能夠比人類放射科醫生更快地分析計算機斷層掃描，並在1.2秒內檢測出疾病。此外，人工智慧聊天機器人可以與人們交流有關其症狀的信息，並根據症狀，聊天機器人可以檢測出疾病。基於機器學習演算法的聊天機器人還可以確定任何疾病的嚴重程度以及是否需要醫生會診。人們通常不會分享他們的心理狀態，但有了人工智慧聊天機器人後，人們可以在平台上討論自己的心理狀況，而不必擔心被人評判。
二、大數據和雲
數據在每個行業都被用來幫助決策和發展業務，醫療行業也是如此。編輯和整理醫療保健數據本身就是一項巨大的挑戰，而大數據已在醫療行業中得到應用，以應對這一挑戰。大數據可用於維護電子健康記錄、提供實時警報和進行醫學研究。基於一個地區患者的醫療數據，大數據可以定位高感染區，然後，醫療機構和政府可以採取 措施 ，以防止感染蔓延。醫療數據中包含一些可以針對患者的信息，例如醫療弱點和個人信息，因此，醫療數據應加以保密。將這些數據傳輸到雲中有助於保護醫療數據，此外，公共雲和私有雲的結合可以促進更安全的存儲環境，並為患者和醫生提供遠程訪問。
三、遠程醫療
遠程醫療的患者數量已顯示出驚人的增長。預計到2025年，遠程醫療市場規模將增長到167億美元。遠程醫療增長背後的原因是它的可擴展性。今天的遠程醫療技術正在向世界上最偏遠地區的病人提供高質量醫療服務。(來源iotohme)由於各種原因，並非所有患者都能在預定時間內與醫生見面，而遠程醫療可以為這一問題提供解決方案。遠程醫療技術可以通過移動設備提供家庭咨詢，從而最大限度地減少與醫生會面的需求。從查看病人的病歷到給他們開處方，智能手機可以使醫生完成來自世界各個地方的小任務。醫生也在使用遠程監控技術來監測病人的生命體征、症狀和血液水平。
四、區塊鏈
電子病歷是當前跨醫療系統和服務提供商收集和傳輸醫療數據的方式。區塊鏈系統可以解決電子病歷的局限性，並使數據可以在多個平台上訪問。例如，電子病歷的局限性之一是，它要求醫療機構使用相同的託管系統才能連接和共享數據。另一方面，區塊鏈技術可以允許在許多系統之間共享數據，並且可以將數據發送到任何需要的地方，而沒有任何限制。區塊鏈技術的使用還將減少假葯的數量並增加透明度。例如，如果醫生需要購買葯物，並想在訂購前驗證葯物的真實性，該怎麼辦?醫生可以使用基於區塊鏈的應用程序獲取葯品從製造商到葯房的供應鏈信息。如果葯物是假的，那麼應用程序中將不會顯示該葯物的信息。
五、物聯網
可以通過各種物聯網設備來遠程監控患者的健康狀況，例如，心電圖監視器、健身跟蹤器和智能感測器可以測量脈搏、心率、血壓，甚至是個人的血糖水平。藉助物聯網提供的持續監控，醫療保健從業人員可以持續關注患者的健康。醫療保健行業的物聯網可以提供互操作性、端到端信息交換和數據移動，這有助於提高醫療保健服務的交付效率。醫療保健行業也可以將物聯網用於研究目的，比如物聯網設備收集患者疾病的大量數據，可用於統計和研究。
六、AR和VR
增強現實(AR)和虛擬現實(VR)技術的使用並不是什麼新鮮事。眾所周知，醫生甚至將AR和VR用於神經外科等復雜手術。此外，虛擬現實(VR)有助於阿爾茨海默病和痴呆患者的康復，阿爾茨海默氏症和痴呆症患者可以在虛擬現實的幫助下恢復記憶和快樂感。(來自物聯之家)另一方面，增強現實有助於提高首次注射的成功率。靜脈可視化是一種利用增強現實技術將靜脈投射到皮膚表面的技術，它有助於找到靜脈，然後開始靜脈注射。
到目前為止，人們在醫療保健技術方面看到的只是冰山一角。醫療保健技術的採用最終將上升到患者要求使用它來獲得更好的治療，因此，醫療保健管理人員應該採用醫療保健技術為未來做好准備。
10項業務帶你走進炙手可熱的醫療保健行業
隨著人類壽命的延長(Deloitte預計，全球60歲以上老人2050年將增至20億)，醫療保健行業的從業需求將呈現增長勢頭。事實上，據美國勞工統計局估計，至2022年，近三分之一的就業增長機會將來自於醫療保健和社會援助行業。
對於那些期望現金流入的有抱負的創業者而言，機會還是很多的。你可以從以下這10個商業構想入手。
1、健康博覽會。隨著越來越多的設備、醫療技術甚至是健康app的涌現，供應商與創新者將會想要與醫務人員和管理者進行面對面的交流。如果你對此感興趣並且擁有人脈資源的話，就可以在全國各地與大學或是 其它 志同道合的組織進行合作，組織博覽會。
2、私人教練培訓業務。如果你體格健壯、精力充沛並且熱愛一對一或者大班授課的話，你就可以考取私人教練的從業資格證，從而在體育館、酒店、工作場所或是客戶的家中進行授課。另一方面，你也可以創業，招募、審查以及指導其它教練。
3、健身中心。在健身的世界中，成為加盟商或是自己開店的機會有很多，這都取決於你的方位以及從自行車到舉重，你最感興趣的是什麼。
4、推拿按摩服務。與私人教練一樣，成為一名按摩師需要培訓和認證。你一旦出師，工作方式有很多，開設自己的診所、與其他按摩師一起工作、為客戶提供上門服務、健身中心、沙龍、SPA館、醫院，甚至是與運動團隊展開合作。
5、營養師業務。如果你酷愛烹飪和飲食，並且具備什麼食物有助於人們身體健康的專業知識，成為一名營養師或許是你不錯的選擇。知識是一方面，擁有學士學位以及實習或就業培訓也是認證需要考核的部分。你可以自己開展業務或者在學校或醫院工作。
6、家庭醫療機構。你可以開辦一家敬老院或者為手術或是住院的病人提供陪護服務的公司。這一領域有諸多特許經營店在運作。
7、移動醫療檢查。如果你喜歡物流並對效率有所想法的話，你可以考慮開辦一家為患者提供移動醫療檢查的公司，這樣患者在家中或是辦公室就能接受流感疫苗注射、視力或者聽力測試、血糖或者膽固醇檢測以及其它預防性的檢查。
8、助產/導樂服務。你可以在該行業中提供以家庭為基礎的一流導樂服務，服務范圍包括生產計劃、分娩以及 兒童 保育等。
9、醫療設備或者健身器材銷售。創辦一家向實驗室、醫院、診所、醫生辦公室以及健身中心出售或者租賃設備的公司。
10、特約診療。搭建一個實時更新的病人護理網路。通過此項服務，病人向醫生支付一定費用的出診年費就可以享受便捷的當天就診預約。
醫療保健行業前景分析
其中大健康包括了醫療服務、葯品、醫療器械、可穿戴健康設備、理療、美容、保健食品、健康食品、體育休閑、健康檢測、養生、健康家居、有機農業等，是繼IT產業之後第五波經濟浪潮新支撐。
國內健康現狀
①中國高血壓人口有 1.6 — 1.7 億人
②高血脂的有 1 億多人
③糖尿病患者達到 9240 萬人
④超重或者肥胖症 7000 萬人— 2 億人
⑤血脂異常的 1.6 億人
⑥脂肪肝患者 1.2 億人
⑦平均每 30 秒就有一個人罹患癌症
⑧平均每 30 秒就有一個人罹患糖尿病
⑨平均每 30 秒，至少有一個人死於心腦血管疾病
當下快節奏的社會生活狀態，導致人們生活在高壓之下，絕大部分為亞健康狀態，經常頭痛、長期失眠、頸椎疲勞、 記憶力 下降等都是常見病症。
由此可見，中國大健康產業發展潛力巨大，而這些數據更給國民敲響了警鍾。都說「身體是革命的本錢」，沒有一個健康的身體，何談事業，幸福生活呢?
醫療保健市場需求廣闊，行業未來發展前景向好。在新時代、新常態下，創新活力，重塑自身品牌價值，共同改善市場環境，讓健康行業的發展步入持續長久的軌道。對人們生活方式的改變和健康習慣的提升，做出更大更多的貢獻。
在這種發展趨勢下，醫療器械和保健產品的優秀企業，也將迎來新的機遇和挑戰。企業多款產品結合生物電保健法順應時代的發展，專注於一系列保健產品的研發、生產以及銷售。
未來，人們不再為等到生病才去醫院而憂愁、煩惱，從現在開始，在日常生活中我們就做好預防和保健，才能將自己的身體長期保持在健康、陽光的狀態下。
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③ 大數據的應用領域有哪些
1.了解和定位客戶
這是大數據目前最廣為人知的應用領域。很多企業熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本挖掘等各類數據集，通過大數據技術創建預測模型，從而更全面地了解客戶以及他們的行為、喜好。
利用大數據，美國零售商Target公司甚至能推測出客戶何時會有Baby;電信公司可以更好地預測客戶流失;沃爾瑪可以更准確的預測產品銷售情況;汽車保險公司能更真實的了解客戶實際駕駛情況。
滑雪場利用大數據來追蹤和鎖定客戶。如果你是一名狂熱的滑雪者，想像一下，你會收到最喜歡的度假勝地的邀請;或者收到定製化服務的簡訊提醒;或者告知你最合適的滑行線路。。。。。。同時提供互動平台(網站、手機APP)記錄每天的數據——多少次滑坡，多少次翻越等等，在社交媒體上分享這些信息，與家人和朋友相互評比和競爭。
除此之外，政府競選活動也引入了大數據分析技術。一些人認為，奧巴馬在2012年總統大選中獲勝，歸功於他們團隊的大數據分析能力更加出眾。
2.
改善醫療保健和公共衛生
大數據分析的能力可以在幾分鍾內解碼整個DNA序列，有助於我們找到新的治療方法，更好地理解和預測疾病模式。試想一下，當來自所有智能手錶等可穿戴設備的數據，都可以應用於數百萬人及其各種疾病時，未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人!
蘋果公司的一款健康APP ResearchKit有效將手機變成醫學研究設備。通過收集用戶的相關數據，可以追蹤你一天走了多少步，或者提示你化療後感覺如何，帕金森病進展如何等問題。研究人員希望這一過程變得更容易、更自動化，吸引更多的參與者，並提高數據的准確度。
大數據技術也開始用於監測早產兒和患病嬰兒的身體狀況。通過記錄和分析每個嬰兒的每一次心跳和呼吸模式，提前24小時預測出身體感染的症狀，從而及早干預，拯救那些脆弱的隨時可能生命危險的嬰兒。
更重要的是，大數據分析有助於我們監測和預測流行性或傳染性疾病的暴發時期，可以將醫療記錄的數據與有些社交媒體的數據結合起來分析。比如，谷歌基於搜索流量預測流感爆發，盡管該預測模型在2014年並未奏效——因為你搜索「流感症狀」並不意味著真正生病了，但是這種大數據分析的影響力越來越為人所知。
3.提供個性化服務
大數據不僅適用於公司和政府，也適用於我們每個人，比如從智能手錶或智能手環等可穿戴設備採集的數據中獲益。Jawbone的智能手環可以分析人們的卡路里消耗、活動量和睡眠質量等。Jawbone公司已經能夠收集長達60年的睡眠數據，從中分析出一些獨到的見解反饋給每個用戶。從中受益的還有網路平台「尋找真愛」，大多數婚戀網站都使用大數據分析工具和演算法為用戶匹配最合適的對象。
4.
了解和優化業務流程
大數據也越來越多地應用於優化業務流程，比如供應鏈或配送路徑優化。通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況數據優化運輸路線。
人力資源業務流程也在使用大數據進行優化。Sociometric Solutions公司通過在員工工牌里植入感測器，檢測其工作場所及社交活動——員工在哪些工作場所走動，與誰交談，甚至交流時的語氣如何。美國銀行在使用中發現呼叫中心表現最好的員工——他們制定了小組輪流休息制度，平均業績提高了23%。
如果在手機、鑰匙、眼鏡等隨身物品上粘貼RFID標簽，萬一不小心丟失就能迅速定位它們。假想一下未來可能創造出貼在任何東西上的智能標簽。它們能告訴你的不僅是物體在哪裡，還可以反饋溫度，濕度，運動狀態等等。這將打開一個全新的大數據時代，「大數據」領域尋求共性的信息和模式，那麼孕育其中的「小數據」著重關注單個產品。
5.
改善城市和國家建設
大數據被用於改善我們城市和國家的方方面面。目前很多大城市致力於構建智慧交通。車輛、行人、道路基礎設施、公共服務場所都被整合在智慧交通網路中，以提升資源運用的效率，優化城市管理和服務。
加州長灘市正在使用智能水表實時檢測非法用水，幫助一些房主減少80%的用水量。洛杉磯利用磁性道路感測器和交通攝像頭的數據來控制交通燈信號，從而優化城市的交通流量。據統計目前已經控制了全市4500個交通燈，將交通擁堵狀況減少了約16%。
6.提升科學研究
大數據帶來的無限可能性正在改變科學研究。歐洲核子研究中心(CERN)在全球遍布了150個數據中心，有65,000個處理器，能同時分析30pb的數據量，這樣的計算能力影響著很多領域的科學研究。比如政府需要的人口普查數據、自然災害數據等，變的更容易獲取和分析，從而為我們的健康和社會發展創造更多的價值。
7.提升機械設備性能
大數據使機械設備更加智能化、自動化。例如，豐田普銳斯配備了攝像頭、全球定位系統以及強大的計算機和感測器，在無人干預的條件下實現自動駕駛。Xcel Energy在科羅拉多州啟動了「智能電網」的首批測試，在用戶家中安裝智能電表，然後登錄網站就可實時查看用電情況。「智能電網」還能夠預測使用情況，以便電力公司為未來的基礎設施需求進行規劃，並防止出現電力耗盡的情況。在愛爾蘭，雜貨連鎖店Tescos的倉庫員工佩戴專用臂帶，追蹤貨架上的商品分配，甚至預測一項任務的完成時間。
8.強化安全和執法能力
大數據在改善安全和執法方面得到了廣泛應用。美國國家安全局(NSA)利用大數據技術，檢測和防止網路攻擊(挫敗恐怖分子的陰謀)。警察運用大數據來抓捕罪犯，預測犯罪活動。信用卡公司使用大數據來檢測欺詐交易等等。
2014年2月，芝加哥警察局對大數據生成的「名單」——有可能犯罪的人員，進行通告和探訪，目的是提前預防犯罪。
9.
提高體育運動技能
如今大多數頂尖的體育賽事都採用了大數據分析技術。用於網球比賽的IBM SlamTracker工具，通過視頻分析跟蹤足球落點或者棒球比賽中每個球員的表現。許多優秀的運動隊也在訓練之外跟蹤運動員的營養和睡眠情況。NFL開發了專門的應用平台，幫助所有球隊根據球場上的草地狀況、天氣狀況、以及學習期間球員的個人表現做出最佳決策，以減少球員不必要的受傷。
還有一件非常酷的事情是智能瑜伽墊：嵌入在瑜伽墊中的感測器能對你的姿勢進行反饋，為你的練習打分，甚至指導你在家如何練習。
10.金融交易
大數據在金融交易領域應用也比較廣泛。大多數股票交易都是通過一定的演算法模型進行決策的，如今這些演算法的輸入會考慮來自社交媒體、新聞網路的數據，以便更全面的做出買賣決策。同時根據客戶的需求和願望，這些演算法模型也會隨著市場的變化而變化。
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④ 大數據在醫療行業的應用有哪些
大數據專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用，下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大，大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業，醫療行業也不例外，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起，醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享，每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據，建立健康預測模型，通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端，實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析，並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像，例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習，訓練其對影片的診斷，最終實現輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析，預測葯物的臨床結果，可以為臨床階段的實驗結果提供參考，節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析，從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。
⑤ 談談我國衛生信息化面對的機遇與挑戰
隨著醫葯衛生體制改革進一步深化、雲計算、大數據、物聯網、無線通訊、網路技術的應用推廣，區域衛生信息平台建設已經從單純的完成軟硬體配置、建立信息中心、實現互聯互通、就診記錄和健康檔案共享等信息工程向雲端高度集成、大數據應用、與醫療衛生管理實踐日益緊密結合的方向發展。這些發展趨勢既是對區域衛生信息化建設的挑戰，又為其向更高層次的發展提供了難得的機遇。對區域衛生信息化建設的主要挑戰和機遇簡要歸納如下：
近年來，雲計算、大數據等信息技術的迅猛發展和廣泛應用對區域衛生信息平台建設提出了愈來愈高的要求，以至於在建的區域衛生信息平台如果沒有引入上述技術就已經顯得落伍，更不用說其真正的實用價值。然而，新信息技術的應用絕對不是簡單的技術層面問題，而是涉及管理理念、組織結構、業務流程、價值觀念等諸多方面，必須認真應對。
應用需求迫切
這雖然不屬於技術進步范疇，但卻是推動區域衛生信息化的根本動力。區域平台建設必須緊扣為醫療衛生改革和提高服務質量提供信息服務的主題，在平台搭建之初就要通盤考慮信息的應用問題。
1.新技術帶來新挑戰
公有雲與私有雲矛盾凸顯。在區域健康醫療雲中，醫院始終佔有重要位置。醫院私有雲建設實質上與區域衛生雲平台的公有雲存在包括財政物資及信息多種資源競爭。伴隨區域衛生公有雲平台的誕生，醫院私有雲的規模或必要性愈來愈受到質疑。這一對矛盾能否處理妥當，直接影響到區域衛生雲平台的發展。
遠程醫療監測及可穿戴設備。這些技術的採用同面臨數據採集與處理過程中，個體與群體、短期與長遠的矛盾。物聯網技術在醫療活動和健康維護實踐中的應用主要體現在遠程醫療監測及可穿戴健康維護設備方面。目前主要體現在對個體的某個時段或時點的測量分析，缺乏全面、連續、長期的統計分析，更少見對群體數據的宏觀分析處理。
數據採集、存儲與挖掘利用的矛盾。在有關區域衛生信息平台建設與發展的論文或介紹中，區域衛生信息中心每天採集多少萬（百萬、千萬、億…條）、已經存儲多少TB、PB甚至EB的文章司空見慣。但這些信息如何被利用，產生了什麼效果和成果則很少見著報道。而大數據在衛生領域的應用更多局限於Google流感預測等甚為「高端」（高高懸於雲端）的少數案例。造成這種局面的原因很多，如知者甚少（信息專業人員採集和管理數據但不知其臨床科研價值及處理方法，而臨床科研人員鮮知區域衛生信息平台數據的存在、內涵及應用價值）、數據處理的高額成本、數據採集的質量標准不統一等。而後者則是影響數據充分利用的主要障礙之一。
2.標准化問題
實際上，涉及區域衛生信息平台的標准體系很多，主要有信息工程、通訊工程、建設標准、數據交換標准、存儲標准、醫療衛生業務與管理標准編碼及術語等。絕大多數區域衛生信息平台建設基本遵循了信息工程、通訊工程建設的各項標准，因而很多互聯互通、遍布城鄉的區域衛生信息基礎網路設施相繼誕生。數據交換與存儲標準的執行情況同樣基本令人滿意，因為絕大部分區域衛生信息平台也構建了集中與分布式相結合的存儲模式、實現了信息在區域內共享的基本要求。
然而，由於信息工程與醫療衛生業務管理的脫節，忽略了醫療業務與管理工作編碼及術語的應用。建設區域衛生信息平台的目的是應用，而不是為了完成政績工程。信息工程建設實質上是對業務流程、管理理念與實踐的一場革命。造成這種脫節實質上反映了目前醫療衛生行業對信息時代的來臨並未完全做好思想上的准備。而在醫院行業則更為突出。其結果，是在堅持採用各種標准建設的區域衛生信息平台仍然面臨所採集到的數據信息標准不一，難以進行有效的數據挖掘利用。
3.醫院融入區域衛生信息網絡
醫院是整個衛生行業的巨無霸，占衛生行業人員、資產的70%以上，同時也是產生醫療衛生大數據的最主要來源，其數據質量直接影響到數據的可用性。醫院的主要精力集中在救死扶傷、緩解病痛方面。為之服務的支持系統，諸如信息系統的建設、編碼、術語的採用也大多圍繞這一目標展開。這是天經地義、無可厚非的，而且在單個醫院之內也是最為經濟有效的。然而以醫院自我為中心的運作方式與區域衛生信息平台建設有著潛在的矛盾沖突：
私有雲與公有雲。前文中已經有討論，需要再次說明的是，因為區域衛生信息化建設在雲時代應該提高規劃層次和技術應用水平，使雲技術真正且盡快發揮作用。否則，無數的資源就在我們的討論中消耗，更多的信息煙囪也同時產生。
編碼術語的採用。如果是單個醫院信息系統系統，編碼術語的採用不是一個問題，最多是一個稍加協調即可解決的問題。然而，對於區域衛生信息平台建設，這是一個非常棘手的問題。編碼術語不同，使來自不同醫療機構間的信息無法進行統計、分析處理，即使是簡單的統計都很容易產生錯誤結果。對於容納國家、省、市、區及軍隊等各級各類醫療機構的大型城市來說，協調難度可想而知。
編碼術語的維護。即使在編碼術語的採用上達成一致，對編碼術語的維護同樣存在問題，尤其是區域內整體的維護工作歸誰管轄至今還沒有明確答案。但此問題不解決，信息溝通與共享、統計與分析、大數據的挖掘利用就難以實現。目前，對區域平台的軟硬體維護均已納入預算管理，唯獨對業務管理編碼術語維護無人問津。
誰是信息的主人？從法理上來說，個人健康信息屬個人所有，產生它的醫療機構只是依法代為保管。現實情況是，大部分醫療機構認為自己是這些信息的主人，對它的使用及安全負全責。因而，不願「交出」或與外界分享自己所掌控的信息，從而嚴重影響區域衛生信息平台信息採集與共享。
重要機遇
以上挑戰的提出並不意味著區域衛生信息化建設陷於停滯或步入困境。相反，挑戰的存在說明各方面對區域衛生信息平台建設的要求更高、希望更大。挑戰與機遇並存，困境與希望同在。要使區域衛生信息化建設走出困境，還要在挑戰中尋找答案。 1.試金石
滿足需求是衡量平台建設成效的試金石。對區域衛生信息平台大數據的應用，是醫葯衛生體制改革的要求，提高醫療衛生服務水平的要求，提高醫療衛生管理水平的要求，更是人民群眾尋醫問葯、進行自我保健的要求。應用程度如何，是檢驗區域衛生信息化建設成效的試金石。如果區域平台建成多年，但仍無法提供區域內居民主要健康和疾病診療數據並進行相關統計分析，其作用及存在價值會引發諸多疑問。
2.新技術帶來新機遇
雲計算為提高效率、減少重復投入帶來新希望。雲計算迫使我們重新審視區域衛生信息平台規劃建設技術方案，並確保其必須建立在更高的技術層面上。今天，如果看到區域平台中基層醫療機構仍然單獨建立信息中心，一定會感到系統設計有改進空間。雲計算技術的正確應用，在一定程度上為區域衛生信息平台建設減少重復投入、實現高度集成提供了可信的理論和技術支撐。在一定程度上可以說，雲計算的運用程度體現了區域衛生平台建設的規劃水準、集成水平及系統效率。
數據挖掘利用對區域平台建設與醫療衛生業務管理的無縫對接提出明確要求。以往的平台建設更多關注信息工程和通訊網路技術的實現，而忽視醫療衛生業務管理的配套改進。區域衛生信息平台的數據挖掘利用在一片歡呼聲中艱難起步，反過來要求衛生管理部門在建立區域信息平台的同時，提升標准化、規范化管理水平，並主動與信息技術應用進行對接。總而言之，大數據的可挖掘、可利用才是衡量平台建設成效的試金石。廈門市民健康信息系統在此方面已經做了一些嘗試，產生了應用成果，將在下節中簡單介紹。
3.標准應用從信息工程擴展到醫療衛生業務和管理領域
由於數據分析、利用的需求及實踐日益增加，對醫療衛生業務及管理標准重要性的認識也愈加清晰。隨著對區域衛生信息平台應用期望的提升，隨著應用的廣泛深入，將標准從單純的信息工程領域擴展到醫療衛生業務與管理領域已經成為共識。
4.越來越多的院長倡議醫院信息系統主動融入區域衛生信息網路
近年來，許多頗有遠見的著名院長在不同場合主動倡導把醫院信息化建設主動融入區域衛生信息網路，以實現真正意義的大數據和信息共享。這種遠見卓識實際上是通過多年的實踐經驗和痛苦摸索精煉產生的，是在深厚醫療管理和信息化建設積淀上的升華，預示著醫院主動深層次融入區域衛生信息網路逐漸成為共識。醫院管理者有了這樣深刻的認識，使我們看到了區域衛生信息平台的數據來源和質量提升的新希望。
廈門實踐經驗啟示
作為我國最早建成的涵蓋整個轄區的區域衛生信息平台，廈門市民健康信息系統近年來進行了區域衛生信息數據挖掘分析利用的實踐。在此基礎上，《2013廈門健康報告》首次全面採用了區域衛生信息平台――廈門市民健康信息系統――的數據。
廈門區域衛生信息平台數據由占轄區90%以上資源的醫療衛生機構提供。與傳統的衛生統計口徑比較，2012年，納入體系的工作量統計佔全市總量的95%以上。因此，基本上是廈門市居民就診情況的全樣本數據。以此作出的統計分析基本可以全面反映廈門市居民的健康水平、主要健康問題、就診原因、就診頻率、就診費用等。
廈門市建設區域衛生信息平台同樣也是從頂層設計、分步實施到全區域覆蓋、逐步走向雲端。而從搭建區域衛生信息網路平台到衛生大數據的應用經歷了一個摸索漸進的標准化過程，其最重要的部分不僅是信息工程標准應用，而且包括醫療衛生業務與管理編碼及術語的「三統一」，即：版本統一、標准統一、維護統一。而要做到這三個統一，沒有衛生行政主管部門的前瞻性規劃和強力推進是不能完成的。
⑥ 大數據的優勢
一：大數據可以幫助企業了解和定位客戶
當前不少企業都熱衷於社交媒體數據、瀏覽器日誌、文本信息等各類大數據的收集工作，然後通過預先運用大數據技術建立起來的數據模型，來全面分析客戶的行為偏好，方便企業制定下一步的營銷規劃方案。例如汽車企業就可以根據社交媒體汽車內容的閱讀量來分析用戶需求偏好，預先推出受歡迎的汽車類型。
二：大數據可以幫助了解和優化業務流程
諸如商品供應鏈和配送路徑的優化。在這一方面，需求方可通過定位和識別系統來跟蹤貨物或運輸車輛，並根據實時交通路況傳回的數據對運輸路線進行提前優化，幫助運輸流程更加省時省力。
三：大數據可以幫助提供個性化服務
大數據對於商家企業而言無疑有著巨大價值，但事實上它對於我們每一個個體都有著益處。例如人們在日常生活中可以穿戴智能手錶和智能指環，而這些智能設備會從穿戴用戶的日常行為中採集到大量數據，藉此可以分析用戶的運動數據、睡眠質量、卡路里消耗等信息，以此來為用戶的下一階段運動和休息方案提供製定依據。
四：大數據可以改善醫療保健和公共衛生
DNA序列解碼是一項相對負責的事項，但大數據分析能力卻可以在幾分鍾內完成解碼，為人們提供一些疾病的治療療法，以及預防預測疾病發生的方法。同時，大數據能夠藉助醫療記錄數據與社交媒體相關記錄，來幫助預測流行性疾病或傳染性疾病的大規模爆發，減少公共衛生突然性事件的發生。
五：大數據可以提高體育運動技能水平
當今許多比賽都採用了大數據分析技術，教練組可以通過大數據來分析球類運動的球落點，可以跟蹤運動員的睡眠、營養和鍛煉等數據，來幫助他們制定專業的訓練方案，並提升運動員的技能水平，最終在賽場上發揮出更好的成績。
⑦ 大數據與人工智慧，如何顛覆醫療健康領域
如今，信息生態系統正以前所未有的速度增長，具有跟蹤和評估信息的先進技術正在成倍增加。智能手機、可穿戴物品、網路連接的醫療設備等這些創新技術和產品都利用了改變醫療 健康 結果的能力，所有這些創新都需要持續的數據收集和提交過程。
對於醫療大數據這方面，創新廠商Healthbox公司頗有心得。
顛覆醫療保健領域的大數據
在Healthbox公司最近發布的醫療保健大數據調查報告中，專家們分享了如何顛覆醫療 健康 生態系統中的見解，這些生態系統的數據比以往任何時候都要多。該報告指出，「大數據」一詞最初是在20世紀90年代創造的，用於描述傳統資料庫無法處理的太大或太復雜的數據集。
HIMSS Analytics公司成熟模型高級主管James Gaston表示，「我們的文化定義正在從一個以實體為中心轉向更廣泛的以患者為中心的事件，其中包括生活方式、地理位置、醫療 健康 和健身數據的 社會 決定因素，以及傳統的醫療保健情景數據。」他指出，該行業正在了解醫療保健領域的大數據有多強大。
報告指出，「收集的數據量大、速度快、種類繁多，給利用和確保其有效性以造福宏觀、人口層面的 健康 生活和微觀、基於證據的精準醫學帶來了挑戰。」換句話說，在海量數據中尋找意義對於在醫療衛生系統中扮演任何角色的任何個人來說都是一項艱巨的任務。
這就是人工智慧等創新力量發揮作用的地方。HealthBox公司的調查報告引用了谷歌大腦人工智慧研究小組的產品經理LilyPeng博士的話，他解釋說，盡管人類智能最適合於整合少量非常大的影響因素，人工智慧尤其擅長在大量非常小的影響因素或模糊因素中梳理和識別模式。
Healthbox公司的調查報告還強調了人工智慧的一個重要觀點：人類和人工智慧各自都有自己獨特的差異，這不可避免地會影響如何最好地應用每種智能並將其嵌入到工作流程中。
大數據和人工智慧如何協作以改進決策
在充斥著數據的世界中，人們可以放心，盡管人工智慧和醫療保健領域的大數據具有巨大的潛力，但仍存在一些限制因素，無法阻止它們成為普遍決策的替代品。單一解決方案不應該存在單一創新。
將一種互補的護理方法與大數據結合起來，有助於促進可操作的 健康 見解，而不是為臨床工作流程增加新的復雜性。然而，Healthbox公司的調查報告指出，這需要仔細考慮不斷發展的護理提供和決策模型，其結果很可能是增強臨床決策的發展和比以往任何時候都更加個性化的護理服務。
1.刪除數據收集中的偏差
HealthBox公司的調查報告指出，「每一個調查人員對於大數據的調查都會產生固有的偏見。這可以包括從評估數據的分類、如何收集數據等方面的所有內容。假設高維數據的力量在於沒有隱藏的混雜因素，而這些混雜因素在數據中並不公開。不幸的是，這一假設遠未被放棄，並對人工智慧技術從大數據中得出結論的有效性構成威脅。」
2.承認匿名與特殊性之間的內在沖突
必須採取適當的預防措施來進行結構分析，以避免對患者身份進行逆向工程。但是，值得注意的是，共享開放數據的好處超過了對個人進行重新識別的不利可能性。
人們將不得不權衡共享開放式數據訪問的好處與有限但真實的通過對分段數據進行逆向工程重新識別個人的可能性之間的道德權衡。人類智能（而不是人工智慧）將被要求解決這些問題。
3. 收集數據的有意義的驗證和可衡量的影響
在醫療保健中使用大數據可以為患者提供關於如何管理慢性病和其他主要 健康 狀況的更詳細、更全面的指導。但是，對這些信息的訪問量的增加是否會直接導致改進的結果、滿意度和整體消費者體驗？
數據、人工智慧衍生知識和知情臨床決策的整合必須通過臨床流程和工作流程，並緊密結合在一起，以推動患者護理的潛在效益。需要進行適當的結構化臨床試驗，以證明數據驅動的護理過程的增量效益能夠證明這些決策所產生的成本和並發症是合理的。
4.理解潛在的因果關系
在這個關於大數據的網路研討會上，Healthbox公司強調了這樣一個事實，即在數據分析中，重要的是要牢記相關性並不意味著因果關系的古老規則。同樣重要的是，確保經過分析的數據不會遺漏可能與測量結果有因果關系的混雜因素。專業知識和人類直覺總是需要與人工智慧協同工作，以確認沒有隱藏的混雜因素。機器的使用可以幫助人們揭示這些未被發現或未預料到的變數。
這些專家指出，通過協作的方法，顯然可以更好地為醫療保健領域的大數據制定成功的戰略，這將進一步利用醫療創新的終極力量。人工智慧技術的不斷出現將擴大大數據的價值，為更具協作性、以人為本的方法鋪平道路，這種方法有助於醫療和保健領域的發展。
⑧ AI數據服務在醫療領域有什麼應用嗎
目前人工智慧技術在醫療領域的應用主要集中於以下五個領域：
(一)醫療機器人
機器人技術在醫療領域的應用並不少見，比如智能假肢、外骨骼和輔助設備等技術修復人類受損身體，醫療保健機器人輔助醫護人員的工作等 。目前實踐中的醫療機器人主要有兩種：
一是，能夠讀取人體神經信號的可穿戴型機器人，也成為「智能外骨骼」;
二是，能夠承擔手術或醫療保健功能的機器人，以IBM開發的達·芬奇手術系統為典型代表。
(二)智能葯物研發
智能葯物研發是指將人工智慧中的深度學習技術應用於葯物研究，通過大數據分析等技術手段快速、准確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新葯研發周期、降低新葯研發成本、提高新葯研發成功率的目的。
人工智慧通過計算機模擬，可以對葯物活性、安全性和副作用進行預測。藉助深度學習，人工智慧已在心血管葯、抗腫瘤葯和常見傳染病治療葯等多領域取得了新突破。在抗擊埃博拉病毒中智能葯物研發也發揮了重要的作用。
(三)智能診療
智能診療就是將人工智慧技術用於輔助診療中，讓計算機「學習」專家醫生的醫療知識，模擬醫生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。智能診療場景是人工智慧在醫療領域最重要、也最核心的應用場景。
(四)智能影像識別
智能醫學影像是將人工智慧技術應用在醫學影像的診斷上。人工智慧在醫學影像應用主要分為兩部分： 一是圖像識別，應用於感知環節，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學習，應用於學習和分析環節，通過大量的影像數據和診斷數據，不斷對神經元網路進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。
(五)智能健康管理
智能健康管理是將人工智慧技術應用到健康管理的具體場景中。目前主要集中在風險識別、虛擬護士、精神健康、在線問診、健康干預以及基於精準醫學的健康管理。
⑨ 大數據分析技術應用領域有哪些啊，生活中有用嗎
應該有用的吧