大數據在醫學上的應用有哪些

『壹』 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。

『貳』 大數據應用潛力，醫療大數據的實踐又有哪些

現在的時代可以成為大數據時代。大數據時代的下的我們能更好地生活，與此同時，我們的生活方式也被大數據改變。數據基本上能跟任何行業進行互動，也可以說數據對每個領域來說都起到了推動性的作用，因為在數據驅動之下，各類領域就會根絕要求去改善自身的服務，提高產品的質量，這樣就能更好地滿足客戶的需求。大數據在醫療領域的應用也是很明顯。

雖然說大數據是一個數據的收集，對於個體還是不太具有針對性的。但是，大數據對我們的生活真的是起到了一個積極的作用。不過，即使醫療手段再先進，我們還是要保護好身體，不要生病。

『叄』 大數據醫療行業有哪些應用

一、電子病歷

到目前為止，大數據最強大的應用就是電子醫療記錄的收集。每一個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。

二、健康監控

醫療業的另一個創新是“可穿戴設備”的應用，這些設備能夠實時匯報病人的健康狀況。和醫院內部分析醫療數據的軟體類似，這些新的分析設備具備同樣的功能，但能在醫療機構之外的場所使用，降低了醫療成本，病人在家就能獲知自己的健康狀況，同時還獲得智能設備所提供的治療建議。這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端。

三、醫護資源配置

這個看似不可能完成的任務，已經在大數據的幫助幫助下在一些“試點”單位實現。在法國巴黎，有四家醫院通過多個來源的數據預測每家醫院每天和每小時的患者數量。

四、大數據與人工智慧

人工智慧技術通過演算法和軟體，分析復雜的醫療數據，達到近似人類認知的目的。因此AI使得計算機演算法能夠在沒有直接人為輸入的情況下預估結論成為可能。由AI支持的腦機介面可以幫助恢復基本的人類體驗，例如因神經系統疾病和神經系統創傷而喪失的說話和溝通功能。

『肆』 醫療大數據五大應用透視

醫療大數據五大應用透視
醫療行業是較早運用大數據分析的傳統行業之一。其中，五大醫療服務領域包括臨床業務、網路平台、公眾健康管理、遠程病人監控、新葯開發等，對大數據運用的深度和廣度都走在了前面。大數據分析大幅度提高了醫療效果和用戶滿意度。
臨床記錄和醫保大數據
匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集並進行高級分析，將提高醫療支付方、醫療服務提供方和醫葯企業的決策能力。比如，對醫葯企業來說，他們不僅可以生產出具有更佳療效的葯品，而且能保證葯品適銷對路。臨床記錄和醫療保險數據集的市場剛剛開始發展，擴張的速度將取決於醫療保健行業完成EMR和循證醫學發展的速度。
世界各地的很多醫療機構（如英國的NICE、德國IQWIG、加拿大普通葯品檢查機構等）已經開始了CER項目並取得了初步成功。2009年，美國通過的復甦與再投資法案，就是向這個方向邁出的第一步。在這一法案下，設立的比較效果研究聯邦協調委員會協調整個聯邦政府的比較效果的研究，並對4億美元投入資金進行分配。這一投入想要獲得成功，還有大量潛在問題需要解決。比如臨床數據和保險數據的一致性問題，當前在缺少EHR（電子健康檔案）標准和互操作性的前提下，大范圍倉促部署EHR可能造成不同數據集難以整合。再如病人隱私問題，想在保護病人隱私的前提下提供足夠詳細的數據以保證分析結果的有效性不是一件容易的事。還有一些體制問題，比如目前美國法律禁止醫療保險機構和醫療補助服務中心（Centers for Medicare and Medicaid Services）（醫療服務支付方）使用成本/效益比例來制定報銷決策，因此，即便他們通過大數據分析找到更好的方法也很難落實。
網路平台和社區
另一個潛在的大數據啟動的商業模型是網路平台和大數據，這些平台已經產生了大量有價值的數據。比如PatientsLikeMe.com網站，病人可以在這個網站上分享治療經驗；Sermo.com網站，醫生可以在這個網站上分享醫療見解；Participatorymedicine.org網站，這家非營利性組織運營的網站鼓勵病人積極進行治療。這些平台可以成為寶貴的數據來源。例如，Sermo.com向醫葯公司收費，允許他們訪問會員信息和網上互動信息。
公眾健康
大數據的使用可以改善公眾健康監控。公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測和響應程序，快速進行響應。這將帶來很多好處，包括醫療索賠支出減少、傳染病感染率降低，衛生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過提供准確和及時的公眾健康咨詢可以大幅提高公眾健康風險意識，降低傳染病感染風險。所有這些都將幫助人們創造更好的生活。
遠程病人監控
從對慢性病人的遠程監控系統收集數據，並將分析結果反饋給監控設備（查看病人是否正在遵從醫囑），從而確定今後的用葯和治療方案。
2010年，美國有1.5億慢性病如糖尿病、充血性心臟衰竭、高血壓患者，他們的醫療費用佔到了醫療衛生系統醫療成本的80%。遠程病人監護系統對治療慢性病患者是非常有用的。遠程病人監護系統包括家用心臟監測設備、血糖儀乃至晶元葯片。晶元葯片被患者攝入後，實時傳送數據到電子病歷資料庫。舉個例子，遠程監控可以提醒醫生對充血性心臟衰竭病人採取及時治療措施，防止緊急狀況發生，因為充血性心臟衰竭的標志之一是由於保水產生的體重增加現象，這可以通過遠程監控實現預防。更多的好處是，通過對遠程監控系統產生的數據分析，可以減少病人住院時間，減少急診量，實現提高家庭護理比例和門診醫生預約量的目標。
新葯開發
醫療產品公司可以利用大數據提高研發效率。拿美國為例，這將創造每年超過1000億美元的價值。
醫葯公司在新葯物的研發階段，可以通過數據建模和分析，確定最有效率的投入產出比，從而配備最佳資源組合。模型基於葯物臨床試驗階段之前的數據集及早期臨床階段的數據集，盡可能及時地預測臨床結果。評價因素包括產品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗結果。通過預測建模可以降低醫葯產品公司的研發成本，在通過數據建模和分析預測葯物臨床結果後，可以暫緩研究次優的葯物，或者停止在次優葯物上的昂貴的臨床試驗。
除了研發成本，醫葯公司還可以更快地得到回報。通過數據建模和分析，醫葯公司可以將葯物更快推向市場，生產更有針對性的葯物，有更高潛在市場回報和治療成功率的葯物。原來一般新葯從研發到推向市場的時間大約為13年，使用預測模型可以幫助醫葯企業提早3～5年將新葯推向市場。

『伍』 大數據能給醫療帶來哪些改變_大數據在醫療方面的作用

如慧遲今是大數據時代，前景自然好了，據前瞻產業研究院《2016-2021年中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示，總的來說，醫療大數據應用主要體現在臨床操作、研發、新的商業模式、付款/定價、公眾健康五大領域，在這孫碧基些場景中，大數據的分析和應用都將發揮巨大的作用。

醫療大數據的應用對於臨床醫學研究、科學管理和醫療服務模式轉型發展都具有重要意義，而大數據技術的運用前景是十分光明的。

醫院和醫療行業面臨的大數據主要有醫學影像、視頻(教學、監控)及文獻等非結構化數據。由於這些數據增長很快且結構復雜，給數據管理和利用帶來較大的壓力，存儲與管理成本不斷提高，數據利用困難、利用率低。除了數據數量和形態的迅速增加，醫療數據還需要越來越長的保留期。一旦存儲系統的安全性出現問題，導致醫療數據丟失，醫院會面臨嚴重不良局面。醫療大數據的應用要保證數據的全面性、准確性、實時性和使用的便捷性，要能快速運算和快速展現，要與日常工作平台緊密結合。

國人已經把健康大數據上升為國家戰略，而面對「大數據」的挑戰，醫院必須考慮三大主要問題。

(1)數據存儲是否安全可靠?因為系統一旦出現故障，首先考驗的就是數據的存儲、災備和恢復能力。如果數據不能迅速恢復，而且恢復不能到斷點，則將對醫院的業務、患者滿意度構成直接損害。

(2)如何提高醫院運行和服務的效率?提高效率就是節省醫生的時間，從而緩解醫療資源的緊張狀況，在一定程度上可以幫助解決「看病難」的問題。

(3)如何控制大數據的成本?存儲架構是否合理，不僅影響醫院IT系統的成本，而且關乎醫院的運營成本，醫療數據激增，使醫院普遍存在著較大的存儲擴容壓力。如今，醫院的存儲設備大多是由不同廠商構成的完全異構的存儲系統。這些不同的存儲設備利用各自不同的軟體工具來進行控制和管理，這樣就增加了整個系統的復雜性，使管理成本非常高。

未來，大數據必將影響醫療行業，未來醫療行業的大數據將會具體應用在：臨床輔助決策，則謹醫療質量監管，疾病預測模型，臨床實驗分析。其發展空間有：個人健康門戶，慢病管理和健康管理，電子病歷和臨床質量監控，醫學知識管理，臨床路徑和循證醫學，遠程醫療和移動醫療，醫學研究數據倉庫和共享平台，跨醫療機構協作平台。

『陸』 大數據行業對於醫葯行業有什麼作用呢

這個問題稍微有點廣泛了，簡單來說大數據就是到目前產出數據的整合，利用好這些數據能為生活帶來便利，而且能促進生產環節更加高效地配置資源，提高效率，促進產業升級，醫葯行業也在大數據時代脫穎而出，在生物醫葯領域，大數據更是人類挑戰疾病的重要武器。無論是從葯物的研發立項還是葯物上市之後的市場分析，都離不開大數據，簡單了解以下大數據對於醫葯行業的幫助。

大數據對於醫葯行業作用

以上只是醫葯大數據對於醫葯行業的一部分，還能查詢葯品中標數據，上市葯品價格、葯品質量，國內外說明書、醫保目錄、基葯目錄、醫療器械數據等等。

『柒』 大數據技術應用在醫療行業的哪些方面

【導讀】大數據技術可以說目前已經應用到了各行各業中，對於各行各業都是有很大的幫助和促進作用的，在醫療行業，能夠促進醫學研究，幫助改善我們的生活質量，有效促進相關疾病的治療等等，那麼大數據技術應用在醫療行業的哪些方面呢?下面我們就來一起了解一下。

1、新型冠狀病毒大數據搜索報告

該數據有可能更好地預測各種情況和當前公共衛生問題引起的區域性暴發疫情的情況。反過來，醫療服務提供者能夠採取適當的預防措施，並分配必要的資源，以應對與健康有關的特定疾病的區域性升級。

2、區域醫療保健監控

可以將數據用於預測醫學研究，從而有助於預防可能的疾病傳播。例如，通過跟蹤他們搜索的醫療問題來了解患者人群及其醫療保健需求以及跟蹤他們在醫療站點上提供的信息，這些都是促進預防保健和研究的方法。

3、打擊性傳播疾病

如果及時報告，則可以治療性傳播疾病(STD)和性傳播感染(STI)。但是，諸如缺乏性教育等問題通常會導致症狀不受控制。大數據可以利用本地經驗，並幫助科技公司和醫療保健提供商填補信息空白並傳播對性健康的認識。

4、機器人護士

如今，在醫學研究和發展中使用大數據至關重要。人工智慧和機器學習正在引領醫學數據的收集，新葯療法的發現以及患者預後的改善。通過實時分析公共衛生問題，大數據可以促進多個領域的醫學研究，改善患者護理並防止致命疾病的傳播。

5、改善醫療保健支持系統

醫療技術的主要進步之一是醫療保健機器人技術，預計到2021年其收入將增長到28億美元。醫療保健機器人技術包括外科機器人培訓，機器人護士，智能假肢和仿生學等專業，以及治療，葯丸，遠程呈現和後勤方面的幫助。使用大數據驅動的機器人技術有可能極大地改善醫療保健支持的質量，這已經通過少數著名的機器人護士(如Robot
Dinsow)看到，它可以監控患者並提醒他們用葯;Paro機器人可以提醒護理人員。

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『捌』 大數據在醫療工作中有什麼作用

實際上，除了Google之外，在其他社交媒體上發布的微博客或搜索歷史記錄的一開始，也可能是潛在疾病暴發的警告信號。有很多方法可以從社交媒體上收集帖子，包括使用那些媒體平台本身提供的公共API，通過編程自行構建搜尋器的方法，也可以不必理會任何編碼或技術技能通過使用自動網路爬蟲。

通過從微博客中過濾掉關鍵字，數據科學家可以使用LASSO演算法基於關鍵字的特徵建立預測性流感模型。另外，在疾病傳播過程中，長時間接觸病原體會增加感染機會。許多公共衛生調查表明，某些疾病可能與基因類型，生活方式，身體症狀有關。通過在潛伏期設計個性化和定製的治療方法，可以探索遺傳信息和病史記錄，以預防潛在疾病。

例如，已開發出Mayo System，用作數據科學家的數據分析平台，用於存儲和分析來自患者的歷史記錄數據，並為有需要的人定製個性化的治療計劃。通過分析身體症狀和其他歷史記錄，醫務人員可以從數據分析系統中找到匹配的診斷信息，然後有效地提出指導性的治療計劃。

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