『壹』 什麼叫醫療質量管理數據
醫療數據包括病人基本數據、入出轉數據、電子病歷、診療數據、醫學影像數據、醫學管理、經濟數據，它們圍繞著病人這個中心，成為了醫療信息的主要來源。醫療數據質量的影響表現在醫療數據的實時、近期和遠期應用，首先影響醫療信息系統的日常醫療事務處理和病人的診療工作，其次影響對信息提取、決策分析支持等一系列後續軟體的應用，以及進一步對醫學科研工作、數據倉庫和數據挖掘，甚至對國家疾病控制、醫療政策的影響。
『貳』 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。
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『肆』 醫療大數據的主要來源有哪些
醫療大數據的來源一般包括病人就醫時產生的數據，臨床醫療研究和實驗數據，可穿戴設備採集的數據等。採集醫療大數據主要是為了進行整理分析，支持醫療科研。但是各個醫療機構、平台、設備採集來的數據各種各樣，對整理分析就造成障礙了。因此在數據採集的源頭統一標准就很重要。比如英國TPP公司的SystmOne醫療系統，它有標準的數據採集方式，醫療機構用它採集到的高質量、大容量、結構化的數據，形成了名為ResearchOne的資料庫，可以直接導出支持醫學研究的完備臨床數據。TPP也有供個人使用的愛閱歷APP。它可以和SystmOne系統互聯共享，個人可以在APP輸入和查看自己的健康信息，醫生也可以在授權後通過Systmone調取個人健康情況、以往的疾病史及用葯等信息。
『伍』 醫療大數據的分析和挖掘發展現狀如何未來會有什麼樣的應用前景
如今是大數據時代，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，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』 如何用大數據實現智慧醫療
醫療數據主要來源，包括患者檔案、醫療機構、制葯企業等等，所以醫患和葯，就是圍繞這樣一個體系架構去做的。它本身數據要求周期比較長，一般按要求時間很長，這裡面各種各樣一些數據。解決方案，本身基礎是什麼？這是數據架構。
利用大數據架構，分析臨床、操作、定價問題、付款問題、支付問題、研發以及新的商業模式、體系架構、制葯行業，臨床決策，費用報銷等等，這樣一個體系架構，醫療行業應用面非常廣。
關於如何用大數據實現智慧醫療？用一個案例解釋
探碼智慧醫療平台通過為患者提供一種前所未有的智慧體驗，其應用涉及到統一通信、視頻、無線網路、感測技術和RFID等當前最新的和最熱門的技術領域，從而打造了一個整合各種應用高新科技信息化平台。
於此同時，探碼科技利用自身大數據收集能力的優勢，通過廣泛的數據源訪問大量結構化和非結構化的患者數據，預測分析可以幫助診斷患者狀況，將治療與最佳結果相匹配，並預測患有疾病或醫院重新接種風險的患者。
運用互聯網共享數據的智能互聯設備和感測器數量的迅速增長。在醫療保健方面，利用各種物聯網新技術的導入，智慧醫療將改變目前醫療服務的現狀、醫院內外以及醫患關系都將發生新的變化，醫療服務將會更加彈性與開放，可以為不斷持續提升醫療服務品質，例如電子病歷與疾病信息平台的建立，都將有助醫院無紙化並進一步打通病患信息的共享機制。從而使患者用較短的治療時間、支付基本的醫療費用，就可以享受安全、便利、優質的診療服務。
智慧醫療與傳統的醫療服務模式相比，主要有以下一些優點：
利用多種感測器設備和適合家庭使用的醫療儀器，自動的或自助的採集各類人體生 命體征數據，在減輕醫務人員負擔的同時，能夠更頻繁的獲取更豐富的數據。
採集的數據通過無線網路自動傳輸至醫院數據中心，醫務人員利用數據提供遠程醫 療服務，能夠提高服務效率，緩解醫院排隊問題，並減少交通成本。
數據集中存放管理，實現數據廣泛共享和深度利用，從而能夠對大量醫療數據進行 分析和挖掘，有助於解決關鍵病歷和疑難雜症。
能夠以較低的成本對亞健康人群、老年人和慢性病患者提供長期、快速、穩定的健康監控和診療服務，降低發病風險，間接減少對稀缺醫療資源（床位等）的需求
『柒』 醫療健康大數據有哪些來源
醫療健康領域的大數據主要有四個來源：1、制葯企業/生命科學 2、臨床決策支持及其他臨床應用（包括診斷相關影像信息） 3、費用報銷、利用率和欺詐監管 4、患者行為/社交網路
也就是說，不管是來自製葯企業的數據，還是來著臨床、社保或是患者的數據都可被當作醫療健康大數據的來源。