1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 醫療大數據的主要來源有哪些
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。
5. 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。
6. 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。
7. 健康醫療大數據的廣義和狹義概念哪一個更貼合大數據關注 全數據的內涵角度
狹義。
狹義上的醫療健康大數據指的是醫院的醫療機構產生的大數據，這是最主要的醫療健康大數據，產生於醫院常規臨床診治、科研和管理過程，包括各種門急診記錄、住院記錄、影像記錄、實驗室記錄、用葯記錄、手術記錄、隨訪記錄和醫保數據等。
大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。對於「大數據」研究機構給出了這樣的定義。「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
8. 醫療健康領域的大數據有哪些來源
健康大數據的定義與來源：大數據是社會信息化發展的必然產物，對其具體定義，眾說紛紜，尚無統一答案。《大數據時代》一書中，大數據是指不採用抽樣這一調查方法，而是對所有數據進行分析處理[1]。Gartner公司對於大數據的定義：又稱巨量資料，是指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。而筆者更認同互聯網周刊所述觀點，即「大數據」遠不止大量的數據和相應的處理技術，或所謂的「4V」簡單概念，而是包括了人們在大數據的基礎上可以做的事情，這些事情在小規模數據的基礎上無法實現。大數據讓我們以一種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務，或深刻的洞見，最終形成變革之力
9. 公立醫院與保險公司醫療數據
保險公司所需的醫療數據包括醫囑信息、手術信息、檢查檢驗信息、影像資料、病歷信息等。產生醫療數據的醫院內部信息系統非常多，不同廠商、不同時間開發的軟體產品，在技術架構、數據結構、存儲方式等方面存在著巨大差異，形成了一個個數據孤島。
101異構數據融合技術，不改變原系統代碼，無需軟體廠家參與，獨立抓取醫院各軟體系統（HIS、EMR、PACS、LIS等）中的臨床數據，自動建立數據關聯，輸出結構化資料庫，不僅簡化了協調、縮短了工期、提高了安全，數據集成共享實施效率提高近百倍，成功突破保險公司獲取醫療數據的障礙。
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