1. 医疗健康数据的基本情况包括
一般认为，具有大数据基本特征，与医疗健康服务过程、结果相关的大数据，称之为医疗健康大数据。
而大数据的定义的定义现在普遍比较认同的是IBM的“4V”。即数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、数据生成速度快（Velocity）、数据具有真实性（Veracity）。前三者都较容易理解，而真实性则强调数据质量与可靠性，真实的数据才有分析的价值。可见大数据的意义不仅仅在于数据量有多少，还在于通过这些数据的处理而获得的更深层次的价值。医疗健康大数据的长远目标也是希望能以数据驱动，获得最优决策与方案。
眼下，医疗健康大数据确实迎来了很好的发展机遇，具有很多利好：比如，医疗信息化建设的不断完善；互联网与医疗的融合；资本市场的高度关注；商保健康险市场的飞速发展；细分领域尚未出现巨头等。基于这些发展机遇，人们对医疗健康大数据的创业整体保持乐观态度。从实践上看，目前医疗健康大数据的主要付费方分是六个：消费者、企业、保险公司、政府、医院及药企（包括医械），短期来看，保险公司和药企的付费意愿最强，医院、政府与企业需求也是比较明显的，但现阶段还比较保守。
医疗健康大数据确实充满了机会，但当前其发展也面临着不少的挑战，有人主要归结了以下几：安全与隐私缺少保障；数据共享与互联互通存在障碍；高质量的数据来源仍然有限；医疗领域自身的复杂性带来的门槛；商业模式难落地。
总的来看，医疗健康大数据的发展还处于相当早期的阶段，无论是在中国还是国外都尚在摸索中。简而言之一句话，医疗健康大数据：机遇与挑战共存。
2. 什么叫医疗质量管理数据
医疗数据包括病人基本数据、入出转数据、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医学管理、经济数据，它们围绕着病人这个中心，成为了医疗信息的主要来源。医疗数据质量的影响表现在医疗数据的实时、近期和远期应用，首先影响医疗信息系统的日常医疗事务处理和病人的诊疗工作，其次影响对信息提取、决策分析支持等一系列后续软件的应用，以及进一步对医学科研工作、数据仓库和数据挖掘，甚至对国家疾病控制、医疗政策的影响。
3. 大数据医疗行业有哪些应用
一、电子病历
到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。
二、健康监控
医疗业的另一个创新是“可穿戴设备”的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。和医院内部分析医疗数据的软件类似，这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端。
三、医护资源配置
这个看似不可能完成的任务，已经在大数据的帮助帮助下在一些“试点”单位实现。在法国巴黎，有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。
四、大数据与人工智能
人工智能技术通过算法和软件，分析复杂的医疗数据，达到近似人类认知的目的。因此AI使得计算机算法能够在没有直接人为输入的情况下预估结论成为可能。由AI支持的脑机接口可以帮助恢复基本的人类体验，例如因神经系统疾病和神经系统创伤而丧失的说话和沟通功能。
4. 医疗大数据的主要来源有哪些
医疗健康领域的大数据主要有四个来源：
1、制药企业/生命科学
2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息）
3、费用报销、利用率和欺诈监管
4、患者行为/社交网络
也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。
5. 大数据在医疗行业的应用有哪些
大数据专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用，下面说说其在医疗领域的应用。
随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。
1.就医数据进行电子化管理
对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。
2.健康预测
通过智能手表等可穿戴设备的数据，建立健康预测模型，通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端，实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。
3.医学影像以及临床诊断
通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像，例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习，训练其对影片的诊断，最终实现辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。
4.药品研发
利用大数据进行数据建模并进行分析，预测药物的临床结果，可以为临床阶段的实验结果提供参考，节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析，从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。
6. 医疗健康大数据有哪些来源
医疗健康领域的大数据主要有四个来源：1、制药企业/生命科学 2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息） 3、费用报销、利用率和欺诈监管 4、患者行为/社交网络
也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。
7. 健康医疗大数据的广义和狭义概念哪一个更贴合大数据关注 全数据的内涵角度
狭义。
狭义上的医疗健康大数据指的是医院的医疗机构产生的大数据，这是最主要的医疗健康大数据，产生于医院常规临床诊治、科研和管理过程，包括各种门急诊记录、住院记录、影像记录、实验室记录、用药记录、手术记录、随访记录和医保数据等。
大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。对于“大数据”研究机构给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
8. 医疗健康领域的大数据有哪些来源
健康大数据的定义与来源：大数据是社会信息化发展的必然产物，对其具体定义，众说纷纭，尚无统一答案。《大数据时代》一书中，大数据是指不采用抽样这一调查方法，而是对所有数据进行分析处理[1]。Gartner公司对于大数据的定义：又称巨量资料，是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。而笔者更认同互联网周刊所述观点，即“大数据”远不止大量的数据和相应的处理技术，或所谓的“4V”简单概念，而是包括了人们在大数据的基础上可以做的事情，这些事情在小规模数据的基础上无法实现。大数据让我们以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见，最终形成变革之力
9. 公立医院与保险公司医疗数据
保险公司所需的医疗数据包括医嘱信息、手术信息、检查检验信息、影像资料、病历信息等。产生医疗数据的医院内部信息系统非常多，不同厂商、不同时间开发的软件产品，在技术架构、数据结构、存储方式等方面存在着巨大差异，形成了一个个数据孤岛。
101异构数据融合技术，不改变原系统代码，无需软件厂家参与，独立抓取医院各软件系统（HIS、EMR、PACS、LIS等）中的临床数据，自动建立数据关联，输出结构化数据库，不仅简化了协调、缩短了工期、提高了安全，数据集成共享实施效率提高近百倍，成功突破保险公司获取医疗数据的障碍。
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