达优高科 一、如何评价健康医疗大数据行业？
随着互联网信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，一个新概念——“大数据”迅速风靡各行各业。来自互联网、人工智能领域大鳄回头一瞅医疗，咋还这么落后呢。于是，“大数据赋能医疗”狂潮席卷三界。实际情况并不如他们期望的那般美好，甚至还有点儿一地鸡毛。他们往往痛苦于那些从医院得来的的数据质控之糟糕、“数据垃圾”之堆积。这些都需要花费很大力气去做“数据治理”、“数据标准化”云云，然而谁也无法放弃，因为生怕错过好！多！亿！
各种医疗数据宛如“鸡肋”这些所谓的“大数据”，往往是“一大堆数据”。这些医疗数据大多数来自院内信息系统（如HIS,LIS,PACS等），这些系统是服务于诊疗流程的，采集的目的是基于管理的需要，而非科研。很多情况下这些资料不够完全，缺乏一些必要数据或数据质量不够。举个例子，医院数据库通常记录的是处方药物的信息，不能反映患者是取药并服药。 这些病历包括患者既往史、现病史、吸烟饮酒史、门诊记录（症状、体征和诊断）、门诊手术、入院记录、出院总结等等。你听，是住院医师疯狂码字的声音。这些都是非结构化数据，如何把他们转变可以用于科研的结构化数据，每家医疗大数据公司都有自己的神技，机器学习、深度学习、自然语言、知识图谱云云。结构化的准确度，咳咳，此处不表。 图表炫酷完美“TO领导“那么真的可以说这些数据没有一点点儿用吗？好像还真有。必须说大数据行业的BI可视化页面都受了海尔空调感染，科技蓝呀！各种维度展示：这样的：
这样的：
和这样的：
（感觉美学也需要加强...）加上“患者病历360度全景视图”、“患者就诊事件时间轴”、“近n年就诊患者的三间分布”等高端大气上档次的词汇不绝于耳，非常适合向领导汇报和产品宣讲等场合。但是，这些真的是临床研究中的需求吗？是行业的痛点吗？ 看来可能目前还不全是。比如现在各大科研平台都有的统计分析功能模块，通过点选统计方法，秒级返回统计结果（probably not）、三线图，感觉离科研文章result section差得就是一根灵活手指。但为什么别的统计分析软件像SAS、SPSS、Stata、R studio等都各有复杂之处。有coding有逻辑，有对数据格式、质量的要求，因为确实很复杂，有各种参数需要调整。所以产品经理、工程师在开发过程中还是要回归临床科研，多聆听市场痛点，没准需要解决的并不是统计软件，而是业务流程呢。 一大波RWS正赶来救场2019年，“真实世界研究”极速蹿红。这源于当年4月，辉瑞的爱博新获FDA批准男性乳腺癌新适应症，成为第一例仅基于真实世界证据（RWE）获批的新药物适应症；5月，CDE发布《真实世界证据支持药物研发的基本考虑（征求意见稿）》。这一新概念又给医疗大数据淘金者打了一剂强心针，增强了”这海量医疗数据里一定有金子“的信念感。脏乱差=垃圾？？？不，脏乱差=真实！！！ 谁是真正的“救场王”数据永远是根据观察、观点、立场和理论而来的。如果没有理论，没有观察的角度，就不存在数据。我拿出一个苹果，要你写下关于这个苹果的数据，把这个苹果给记录下来，你马上就会问：薛老师，你要记录什么呢？是它的形状、色泽、甜味、重量、硬度，还是别的什么维度呢？你必须先有一个维度，才可能有记录下来的数据。 所以不存在什么纯粹的、没有立场的、不从任何理论角度出发的数据。也就是说，我们在进行大数据收集的时候，本身就需要理论的创新、角度的创新、维度的创新。你得先有想法、先有角度，才会有数据。（此处致敬薛兆丰老师）
临床研究数据同理，首先得是基于临床研究的。关于临床研究的设计本身就有一套方法论，那就是流行病学，而且发展多年才成为今天的模样（得从1840s末期的伦敦霍乱说起。。。）
因此，“以数据分析研究医学”“以研究结果促进健康”这件事情，并不是在大数据火了一把之后，才开始出现。可能互联网人士对医疗领域的业务细分没有太多了解，他们眼里的医学只是临床医学，对循证医学等其他不太了解，对临床数据如何最终变为医疗决策证据的套路一无所知，才会觉得把“数据”和“医学”结合在一起，这件事情很创新很有搞头，一片市场空白。 而对于临床数据的问题，流行病学提供了解决思路：那是一整套的花式控制混杂因素、最大化减少偏倚从而尽量避免错误结论的措施。 另外，RWS和传统临床研究的区别不是研究设计和研究方法，而是研究实施场景。“真实世界研究”是对药物监管过程而言，监管部门接受了新的临床研究实施场景，或为一些特殊情况的药品审评提供了新的思路。而对于真正的研究者，请大家抛开所谓定义的桎梏，回归初心。只要我们科学的制定研究方案，尽可能全面的收集样本，用尽可能完善的统计学方法校正混杂和偏倚，得到尽可能客观的数据，那我们就是在进行高质量的研究，产生真正有益于行业的证据。韩梅梅冬日有感2020-11一群热爱临床研究的年轻人欢迎咨询科研客服Wechat:medatalkEmail:medatalk@163.com
二、智慧医疗大数据专业就业前景？
很好。
该专业是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科专业，其研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。
在医疗体制改革的大背景下，医疗下乡与精准治疗在逐步的进行市场布局，智能医学工程的核心是用智能替代人力，提高诊断的疗效，减少人力的消耗;借助大数据的分析工具，及时完善并快速预测相关的疾病趋势，为卫生健康事业保驾护航。
就业前景主要是针对大中型医疗设备制造厂家的研发人员、互联网背景下的医疗医药资源公司分析人员、国家卫生体系的公务员以及各业务单元的大区经理等等。
三、健康医疗大数据博士就业如何？
就业率很高，每年在95%-98.5%。
大数据在医疗健康领域已经有了非常丰富的应用场景，不管是优质资源的下沉还是眼下正在进行的医改，大数据的引入都可以助一臂之力。如今的医疗健康产业正在从以治病为中心转向以健康为重，一个万亿元规模的市场正在形成。健康医疗大数据的应用发展，将带来医疗模式的深刻变革，对疾病的预防、诊断、治疗及居民健康管理产生深刻影响，提升健康医疗服务的效率和质量，培育新业态和经济新增长点，推动医药、金融、物流、养老、保险、教育、健身等产能释放，带来健康产业加快升级。
四、健康医疗大数据课程有什么？
保健养生，预防疾病，医疗单位等介绍
五、大健康智慧医疗
大健康智慧医疗是当今社会面临的重要问题之一。随着科技的发展和人们生活水平的提高，人们对于健康管理和医疗服务的需求也越来越高。因此，大健康智慧医疗应运而生，成为解决现代生活方式带来健康问题的重要途径。
什么是大健康智慧医疗？
大健康智慧医疗是指利用先进的信息技术手段和数据分析方法，通过对个人健康信息的收集、分析和管理，为个人提供全面、个性化的健康管理和医疗服务。它将互联网、移动通信、人工智能等技术与医疗行业相结合，通过智能设备、传感器、云计算等手段，实现对个人健康状况的实时监测、数据分析和预测，为人们提供科学、有效的健康管理方案。
大健康智慧医疗的特点
大健康智慧医疗具有以下几个显著特点：
- 个性化定制：大健康智慧医疗通过对个人健康数据的分析，能够为每个人量身定制出适合自己的健康管理方案。无论是饮食、运动、睡眠还是用药，都能够根据个人的健康状况和需求进行合理的调整。
- 时效性：大健康智慧医疗能够实时监测个人的健康状况，并即时传输数据到医疗机构或个人手机等设备上，为用户提供及时的健康管理建议和医疗服务。
- 多样化：大健康智慧医疗不仅仅是传统医疗模式的延伸，还包括了运动健康、心理健康、营养健康等多个方面。它能够全面关注人们的健康问题，提供综合性的健康管理服务。
- 全球化：大健康智慧医疗能够实现医疗资源的全球共享，通过互联网技术，将全球各地的医疗专家连接起来，为用户提供全球范围内的医疗服务。
大健康智慧医疗的应用领域
大健康智慧医疗可以应用于各个领域，包括但不限于：
- 个人健康管理：大健康智慧医疗可以帮助个人建立个人健康档案，实时监测健康状况，提供健康管理建议，并通过移动应用等方式提供便捷的健康管理服务。
- 慢性病管理：大健康智慧医疗可以通过对慢性病患者的生活习惯、用药情况等数据进行分析，提供个性化的管理方案，帮助患者控制病情。
- 健康教育：大健康智慧医疗可以通过信息化手段传播健康知识，提供健康教育服务，帮助人们更好地了解自己的健康状况，掌握健康管理的方法。
- 医疗服务优化：大健康智慧医疗可以通过数据分析和优化算法，提升医疗服务的效率和质量，减少医疗资源的浪费，为患者提供更好的医疗服务。
大健康智慧医疗的未来发展
大健康智慧医疗作为一个新兴的领域，将会在未来得到进一步的发展和应用。随着技术的不断创新和突破，大健康智慧医疗的应用范围将会越来越广泛，对人们的健康管理和医疗服务能力将会产生深远的影响。
未来，大健康智慧医疗将会更加个性化、精准化。通过对个人基因、生理指标、环境等数据的综合分析，可以为每个人提供更加精准、针对性的健康管理和医疗服务。同时，随着云计算、人工智能等技术的发展，大健康智慧医疗将能够实现更加智能化的健康管理，为人们提供更为便捷、高效的医疗服务。
总之，大健康智慧医疗将会成为未来医疗健康行业的重要发展趋势。它将改变人们传统的健康管理和医疗服务方式，为人们带来更加科学、有效的健康管理方案，提供更加便捷、高效的医疗服务。同时，大健康智慧医疗也将推动医疗健康行业的创新发展，为社会带来更多的福祉。
六、智慧医疗大健康
智慧医疗大健康市场正逐渐崛起，并迅速改变着医疗行业的面貌。随着科技的不断发展和医疗需求的日益增加，智慧医疗大健康正成为人们关注的热点话题。
什么是智慧医疗大健康？
智慧医疗大健康是指运用信息技术和互联网等先进技术手段，通过整合医疗资源和数据，改善医疗服务质量和效率，提升人们的健康水平和生活质量的一种创新型医疗模式。
智慧医疗大健康涉及多个领域，包括电子健康档案、远程医疗、智能医疗设备、健康管理平台等。通过运用先进的技术手段，智慧医疗大健康可以提供精准、高效、便捷的医疗服务。
智慧医疗大健康的出现，一方面是为了满足日益增长的人民健康需求，另一方面也是为了解决医疗资源不均衡、医疗服务不便利的问题。
智慧医疗大健康的发展现状
在当前科技迅猛发展的背景下，智慧医疗大健康市场正处于快速增长期。随着人们对健康的重视和对医疗服务的需求增加，智慧医疗大健康行业正逐渐形成规模。
在我国，政府对智慧医疗大健康的发展给予了重要支持和推动。一系列支持政策的出台，为智慧医疗大健康市场的蓬勃发展提供了有力保障。同时，越来越多的企业和科技公司也加入到智慧医疗大健康的研发和推广中。
据统计，目前中国智慧医疗大健康市场规模已经超过千亿元，未来还将继续保持高速增长的势头。智慧医疗大健康已经成为医疗行业发展的重要方向。
智慧医疗大健康的优势
智慧医疗大健康有着诸多优势，这些优势将对医疗行业的发展产生深远的影响。
- 提高医疗服务质量：智慧医疗大健康通过整合医疗资源和数据，实现了医疗信息的共享和无缝对接，可以提高医生的诊断水平和治疗效果，为患者提供更优质的医疗服务。
- 提升医疗服务效率：智慧医疗大健康利用信息技术实现了医疗过程的数字化和自动化，减少了繁琐的人工操作，大大提升了医疗服务的效率。
- 降低医疗成本：智慧医疗大健康可以通过远程医疗、云诊疗等方式，减少患者就医的时间和费用，降低了医疗成本。
- 改善健康管理：智慧医疗大健康可以通过电子健康档案和健康管理平台，为人们提供个性化的健康管理服务，帮助人们实现健康的生活方式。
智慧医疗大健康的发展前景
智慧医疗大健康市场的发展前景广阔。随着人们对健康的关注度越来越高，智慧医疗大健康行业将迎来更多的机遇和挑战。
首先，智慧医疗大健康市场规模将进一步扩大，并且将持续保持高速增长。随着技术的不断进步和应用的成熟，智慧医疗大健康将在更多领域得到应用。
其次，智慧医疗大健康将带来医疗模式的变革。传统的医疗模式将逐渐被智慧医疗大健康所取代，人们将享受到更智能化、便捷化的医疗服务。
最后，智慧医疗大健康将推动健康产业的发展。随着智慧医疗大健康行业的壮大和的普及，健康产业将迎来更广阔的市场空间。
智慧医疗大健康的挑战
虽然智慧医疗大健康市场前景广阔，但也面临着一些挑战。
首先，技术标准和数据安全问题是智慧医疗大健康发展的重要难题。由于技术标准的不统一和数据安全的问题，可能会影响到智慧医疗大健康的推广和应用。
其次，智慧医疗大健康的推广和应用需要大量的投资和支持。在推动智慧医疗大健康发展的过程中，需要政府、企业以及其他机构的共同努力。
最后，智慧医疗大健康还需要解决医患信任问题。智慧医疗大健康将改变传统的医疗模式，需要医患双方都能接受和信任智慧医疗大健康的服务。
总结
智慧医疗大健康是医疗行业发展的重要方向，市场前景广阔，但也面临着一些困难和挑战。只有通过政府、企业和科技公司的共同努力，才能够推动智慧医疗大健康的快速发展。
未来，随着技术的不断进步和医疗需求的不断增加，智慧医疗大健康将为人们提供更优质、高效的医疗服务，促进人们的健康水平和生活质量的提升。
七、杭州健康卡如何注册智慧医疗？
没有杭州市民卡的患者，可在自助机上申请健康卡和病历本。申请健康卡时，须在机器的感应区放上本人身份证，按提示操作。拿到健康卡后，再插入健康卡打印病历本。想要使用“智慧医疗”自助挂号、自助结算等功能，前提是确保市民卡账户中余额充足。
八、健康医疗大数据的处理与挖掘？
1. 数据采集：通过各种手段收集和整理医疗健康领域的大数据，包括患者的病历、诊断报告、医药销售记录、医保数据等。
2. 数据清洗和预处理：对采集到的大数据进行处理和清洗，去除重复数据、异常数据和缺失数据，并进行结构优化和规范化，以便批量处理和挖掘。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储到相应的数据仓库或云计算平台，以方便后续的数据分析和处理。
4. 数据分析和挖掘：运用数据挖掘技术，如关联分析、聚类分析、决策树等，对大数据进行深入分析和挖掘，从中发现潜在的信息和规律，并提供决策支持和策略指导。
5. 数据可视化和应用：将分析挖掘结果以可视化的方式呈现，如报表、图表、地图等，提供给医疗机构、患者、医保部门等相关方使用，用于优化医疗服务、预测疾病风险、制定政府政策等。
综上所述，健康医疗大数据的处理与挖掘是一项复杂而重要的工作，必须运用现代化技术和方法，将海量的数据转化为有用的信息和知识，进而为医疗卫生行业提供更加精准、高效和个性化的服务。
九、智慧医疗：大数据驱动的健康管理
什么是智慧医疗？
智慧医疗是运用先进技术和大数据分析来提高医疗服务质量和效率的新兴领域。通过将传感器、移动设备和互联网等技术应用于医疗领域，智慧医疗可以实现远程诊断、医疗数据的收集和分析、健康管理等功能。
智慧医疗的特点
智慧医疗具有以下特点：
- 数据驱动：智慧医疗以大数据为基础，通过收集和分析医疗数据，为医生和患者提供更准确和个性化的医疗服务。
- 远程医疗：智慧医疗利用互联网和移动设备，实现了远程诊断和远程治疗，打破了地理限制，让患者能够获得更便捷的医疗服务。
- 健康管理：智慧医疗不仅关注疾病的治疗，还注重疾病的预防和管理。通过对个体的健康数据进行监测和分析，智慧医疗可以提供个性化的健康解决方案，并帮助人们保持良好的健康状态。
- 改善医疗效率：智慧医疗利用自动化和数字化技术，优化医疗流程，提高医疗服务的效率和质量。例如，智慧医疗可以通过智能预约系统和电子病历来减少等候时间和纸质文件的使用。
智慧医疗的应用场景
智慧医疗在各个医疗领域都有广泛的应用，包括但不限于：
- 远程诊断：患者可以通过在线平台向医生咨询病情，医生可以根据患者提供的症状和检查结果进行诊断。
- 健康监测：利用生物传感技术和可穿戴设备，监测患者的生命体征和健康状态，及时发现问题并采取相应措施。
- 智能药物管理：利用智能药盒和手机应用，提醒患者按时服药，并记录患者的用药情况。
- 预防和健康管理：通过收集和分析患者的健康数据，预测患者可能面临的健康风险，并提供相应的预防和管理方案。
总结
智慧医疗是运用先进技术和大数据分析来提高医疗服务质量和效率的新兴领域。它以数据驱动、远程医疗、健康管理和改善医疗效率为特点，并在远程诊断、健康监测、智能药物管理和预防健康管理等方面得到广泛应用。智慧医疗的发展将为人们提供更便捷、个性化和高效的医疗服务，帮助人们保持良好的健康状态。
感谢您阅读本文，希望通过本文能够让您对智慧医疗有更深入的了解，以及智慧医疗带来的医疗服务改变与便利。
十、大数据智慧医疗
大数据智慧医疗是当今医疗领域发展的热点之一。随着技术的不断进步，大数据的应用在各个行业都起到了重要的作用，医疗行业也不例外。
大数据在智慧医疗中的应用
随着互联网的快速发展和医疗信息化的推进，医疗行业逐渐进入了数字时代。采集、存储和分析海量的医疗数据，已经成为了医疗机构所面临的重要任务。这些数据包括患者的病历、检查报告、医生的诊断结果等。
大数据技术为医疗行业带来了很多新的机遇和挑战。通过分析这些数据，医生可以更加准确地诊断疾病，提供更好的治疗方案。同时，大数据还可以帮助医疗机构改进工作流程，优化资源配置，提高医疗效率。
除了提供更好的医疗服务之外，大数据还可以用于疾病的预测和预防。通过分析大数据，可以发现疾病的潜在风险因素，及时采取相应的干预措施。这对于提高人们的健康水平和降低医疗成本都具有重要意义。
大数据智慧医疗的优势
大数据智慧医疗相比传统医疗模式有很多优势。首先，大数据可以提供更全面、准确的医疗信息。传统的医疗模式往往只能获取有限的病历数据，而大数据能够整合多个来源的数据，包括患者的生活习惯、基因信息、环境因素等，从而更全面地了解患者的状况。
其次，大数据可以提供个性化的医疗服务。传统的医疗模式往往是“一匹马医全体”，而大数据可以根据患者的特点和需求，量身定制个性化的诊疗方案。这样不仅能提高治疗效果，还可以减轻患者的痛苦和负担。
此外，大数据还可以提高医疗资源的利用效率。通过分析患者的数据，可以发现医疗资源的分布不均衡情况，及时调整和优化资源配置。这样可以避免资源的浪费，提高资源的利用效率，从而降低医疗成本。
大数据智慧医疗的挑战
虽然大数据智慧医疗有很多优势，但也面临着一些挑战。首先，隐私和安全问题是大数据应用面临的重要问题。医疗数据属于敏感信息，如果没有合适的安全保障措施，可能会被不法分子利用。因此，在推进大数据智慧医疗的过程中，必须加强数据安全的管理和监控。
其次，数据的质量和准确性也是一个关键问题。大数据的分析结果的质量和准确性依赖于数据的质量。如果数据存在错误或者遗漏，那么分析结果就会产生偏差。因此，在采集和整合数据的过程中，必须保证数据的质量和准确性。
此外，大数据的应用还需要医疗人员具备相应的技术和知识。医生和护士需要具备数据分析和挖掘的能力，才能更好地应用大数据技术。因此，培养医疗人员的数据素养，也是推进大数据智慧医疗的一个重要任务。
展望未来
大数据智慧医疗是医疗行业发展的方向，也是一项具有广阔前景的技术。随着技术的不断进步和医疗信息化的推进，大数据智慧医疗将会发挥越来越重要的作用。
未来，大数据将会更好地服务于智慧医疗。通过进一步整合和分析大数据，可以实现更准确的疾病预测和诊断，为患者提供更好的治疗方案。同时，借助人工智能等新技术，大数据智慧医疗还可以实现更智能化的医疗服务，提高医疗效率和质量。
总之，大数据智慧医疗是未来医疗行业发展的必然趋势。通过充分利用大数据技术，可以提供更好的医疗服务，提高医疗效率，降低医疗成本。同时，也带来了一些挑战，包括隐私和安全问题、数据质量和准确性等。只有克服这些挑战，才能更好地推进大数据智慧医疗的发展。
