醫療大數據有什麼特徵

Ⅰ 醫療健康數據的基本情況包括

一般認為，具有大數據基本特徵，與醫療健康服務過程、結果相關的大數據，稱之為醫療健康大數據。
而大數據的定義的定義現在普遍比較認同的是IBM的「4V」。即數據體量巨大（Volume）、數據類型繁多（Variety）、數據生成速度快（Velocity）、數據具有真實性（Veracity）。前三者都較容易理解，而真實性則強調數據質量與可靠性，真實的數據才有分析的價值。可見大數據的意義不僅僅在於數據量有多少，還在於通過這些數據的處理而獲得的更深層次的價值。醫療健康大數據的長遠目標也是希望能以數據驅動，獲得最優決策與方案。
眼下，醫療健康大數據確實迎來了很好的發展機遇，具有很多利好：比如，醫療信息化建設的不斷完善；互聯網與醫療的融合；資本市場的高度關注；商保健康險市場的飛速發展；細分領域尚未出現巨頭等。基於這些發展機遇，人們對醫療健康大數據的創業整體保持樂觀態度。從實踐上看，目前醫療健康大數據的主要付費方分是六個：消費者、企業、保險公司、政府、醫院及葯企（包括醫械），短期來看，保險公司和葯企的付費意願最強，醫院、政府與企業需求也是比較明顯的，但現階段還比較保守。
醫療健康大數據確實充滿了機會，但當前其發展也面臨著不少的挑戰，有人主要歸結了以下幾：安全與隱私缺少保障；數據共享與互聯互通存在障礙；高質量的數據來源仍然有限；醫療領域自身的復雜性帶來的門檻；商業模式難落地。
總的來看，醫療健康大數據的發展還處於相當早期的階段，無論是在中國還是國外都尚在摸索中。簡而言之一句話，醫療健康大數據：機遇與挑戰共存。

Ⅱ 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

Ⅲ 大數據的特徵包括哪些

1、規模性

隨著信息化技術的高速發展，數據開始爆發性增長。大數據中的數據不再以幾個GB或幾個TB為單位來衡量，而是以PB(1千個T)、EB(1百萬個T)或ZB(10億個T)為計量單位。

2、多樣性

多樣性主要體現在數據來源多、數據類型多和數據之間關聯性強這三個方面。

數據來源多，企業所面對的傳統數據主要是交易數據，而互聯網和物聯網的發展，帶來了諸如社交網站、感測器等多種來源的數據。

而由於數據來源於不同的應用系統和不同的設備，決定了大數據形式的多樣性。大體可以分為三類：一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強;二是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系;三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據間的因果關系弱。

數據類型多，並且以非結構化數據為主。傳統的企業中，數據都是以表格的形式保存。而大數據中有70%-85%的數據是如圖片、音頻、視頻、網路日誌、鏈接信息等非結構化和半結構化的數據。

數據之間關聯性強，頻繁交互，如遊客在旅遊途中上傳的照片和日誌，就與遊客的位置、行程等信息有很強的關聯性。

3、高速性

這是大數據區分於傳統數據挖掘最顯著的特徵。大數據與海量數據的重要區別在兩方面：一方面，大數據的數據規模更大;另一方面，大數據對處理數據的響應速度有更嚴格的要求。實時分析而非批量分析，數據輸入、處理與丟棄立刻見效，幾乎無延遲。數據的增長速度和處理速度是大數據高速性的重要體現。

4、價值性

盡管企業擁有大量數據，但是發揮價值的僅是其中非常小的部分。大數據背後潛藏的價值巨大。由於大數據中有價值的數據所佔比例很小，而大數據真正的價值體現在從大量不相關的各種類型的數據中。挖掘出對未來趨勢與模式預測分析有價值的數據，並通過機器學習方法、人工智慧方法或數據挖掘方法深度分析，並運用於農業、金融、醫療等各個領域，以期創造更大的價值。

Ⅳ 大數據特徵(4v特點)

大數據特徵的特徵是指：一般認為，大數據主要具有以下4個方面的典型特徵，即大量（Volume）、多樣（Variety）、高速（Velocity）和價值（Value），即所謂的4V。其特點如下：

1、Volume，大數據的特徵首先就是數據規模大。隨著互聯網、物聯網、移動互聯技術的發展，人和事物的所有軌跡都可以被記錄下來，數據呈現出爆發性增長。

2、Variety，數據來源的廣泛性，決定了數據形式的多樣性。大數據可以分為三類，一是結構化數據，如財務系統數據、信息管理系統數據、醫療系統數據等，其特點是數據間因果關系強；一是非結構化的數據，如視頻、圖片、音頻等，其特點是數據間沒有因果關系；三是半結構化數據，如HTML文檔、郵件、網頁等，其特點是數據間的因果關系弱。

大數據應用實例：互聯網是最早利用大數據進行精準營銷的行業，通過大數據不僅可以為企業進行精準銷，還可以快速友好地對用戶實施個性化解決方案。醫療行業擁有鄭含大量的病例、病理報告、治癒方案、葯物報告等。如果這些數據可以被整理和應用將會極大地幫助醫生鬧棚和病人。

數據預處理所包含的方面

1、數據清洗：刪除原始數據集中無關數據、重復數據、平滑雜訊數據，處理缺失值、異常值等。

2、數據集成：將多個數據源合並存放在一個一致的數據存儲中的過程。在數據集成時，來自多個數據源的現實世界實體的表達形式是不一樣的，有可能不匹配，要考慮實體識別問題和屬性冗餘問題，從而將源數據在最低層上加以轉換、提煉和集成。

3、數據變換：主要是對數據進行規范化處理，將數據轉換成適當的形式，以適用於挖掘任務以及演算法的需要。

4、數據歸約：在大數據集上進行復雜的數據分析和挖掘需要很長時間。數據規約產生更小但保持原數據完整性的新數據集。

Ⅳ 大數據的特徵有哪些

Volume:數據量巨大。
體量大是大數據區分於傳統數據最顯著的特徵。 一般關系型資料庫處理的數據量在TB級，大數據所處理的數據量通常在PB級以上。
Variety:數據類型多。
大數據所處理的計算機數據類型早已不是單一的文本形式或者結構化資料庫中的表，它包括訂單、日誌、BLOG、微博、音頻、視頻等各種復雜結構的數據。
Velocity:數據流動快。
速度是大數據區分於傳統數據的重要特徵。 在海量數據面前，需要實時分析獲取需要的信息，處理數據的效率就是組織的生命。