试读结束，如需阅读或下载，请点击购买>；原发布者：谢先生智慧医疗的互联网与大数据建设推进互联网+智慧医疗国家卫生体制与政策对医疗IT的影响医疗卫生体制与政策的导向会直接全面影响医疗卫生信息化的发展，包括目标、组织领导者、利益相关者、规模与投资和方法。医院信息化除了要满足医保、行政管理的强制性需求外，最主要的目的是改善医院本身的医疗质量和运营效率，促进学科建设，提高核心竞争力。面临的机遇和挑战？改革指导方针：《“十二五”期间深化医药卫生体制改革规划暨实施方案》明确提出加快推进医疗卫生信息化。推进信息改革：发挥信息辅助决策和技术支撑的作用，促进信息技术与管理、诊疗规范和日常监管有e799bee5baa6e4b893e5b19e31333433623831效融合。管理服务创新：深化以病人为中心的服务理念；简化就医流程；推行临床路径；以医院管理和电子病历为核心；大力推广优质护理；借助互联网医疗的大潮，推进统一预约挂号平台建设等等。开展医院管理服务机制创新需要优化医疗服务模式和流程，这对临床、管理和服务的信息化提出了更高要求：覆盖城乡居民的基本卫生保健制度医疗服务体系公共卫生服务体系医疗保障体系药品供应保障体系管理体制运行机制投入机制价格。
什么是大数据？大数据具体有什么用？大数据到底能干什么？ 大数据的意思就是在线数据，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理，大量的数据在线后的分析才更有意义，得到你想要的数据。大数据的应用如今越来越广泛，基本上各行。
国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？ 大数据类的公司1、大数据决策平台，帆软。帆软是商业智能和数据分析平台提供商，从报表工具到商业智能BI，有十多年的数据应用的底子，在这个领域很成熟，但是很低调。像帆软的FineBI，可以部署自带的FineIndex（类cube，数据仓库），有数据缓存机制，可实现定量更新，定时更新，减少了数据仓库的建设维护。还有FineDirect(直连)可直接连接数据仓库或数据库，主要针对Hadoop一类的大数据平台和实时数据分析的需求。2、数据库，大数据平台类，星环，做Hadoop生态系列的大数据底层平台公司。Hadoop是开源的，星环主要做的是把Hadoop不稳定的部分优化，功能细化，为企业提供Hadoop大数据引擎及数据库工具。3、云计算，云端大数据类，阿里巴巴，明星产品-阿里云，与亚马逊AWS抗衡，做公有云、私有云、混合云。实力不差，符合阿里巴巴的气质，很有野心。4、大数据存储硬件类，浪潮，很老牌的IT公司，国资委控股，研究大数据方面的存储，在国内比较领先。BI+Hadoop的案例Hadoop是个很流行的分布式计算解决方案，是Apache的一个开源项目名称，核心部分包括HDFS及MapReduce。其中，HDFS是分布式文件系统，MapReduce是分布式计算引擎。时至今日，Hadoop在技术上已经得到验证、认可甚至。
国内哪些做大数据决策分析平台或公司比较有优势？ 医疗的话可以找科进软件。科进软件决策分析平台，通过利用先进的数据挖掘、物联网、移动互联等技术，帮助医院在运营和医疗活动中建立科学可靠的数据库和分析模型，让医院管理层了解医院经营的现状，发现医院运营过程中的优势和劣势，预测未来趋势，为经营决策提供更加准确的信息支持；同时还融合了PDCA的管理理念和引入的项目流程管理，有助于强化医院内外部管理，有效提升医院服务能力及运行效率，更好地为人民群众医疗卫生服务需求服务。其主要功能板块包括：一、运营管理决策系统科进决策分析系统，将业务信息化升级到管理信息化，有效发挥信息系统功能，实时汇总分析医院各类数据，以寻求医院效益最大化，为医院的经营决策提供有力支撑，提升了医务人员的工作效率和医院的经济效益。二、KPI指标监控科进决策分析系统，根据医院规划目标设定重点指标，对全院信息系统数据进行自动获取、集成、加工和把控，获得指标化数据，以驾驶仓、图表化等方式进行数据展示和管理，并支持院、科室、个人三级联动，有助于及时发现问题和解决问题，辅助决策。三、科室/医生/患者共享平台科进决策分析系统，提供科室/医生/患者共享平台，强化了医生与病患、医院医生之间的互动，让数据。
什么是真正的智能医疗？ 智能医疗是一个前景广阔的市场，但是这是一个新兴的产业，现在还很是混沌，发展的前景很大，但是步调很混乱。大家都认为AI辅助诊断、大数据辅助决策和机器人辅助治疗是大方向，但是这些目标的大前提之一却不是计算机为首的智能化技术可以做到的，那就是“医疗科技”本身的大发展。AI辅助诊断成功率现在最高的已经接近50%了，逼近人工，但是对于一般患者来说，50%完全不能称得上满意。对于普通人来说，还是有50%的误诊率。现在很多患者并不知道这件事，所以经常喷医院乱收费滥检查、医生唯利是图或者草菅人命。人工智能算法现在再先进也超不过人类这是大瓶颈，因为AI的理解人的逻辑配上辅助检查来诊断然后大数据分析的方式来诊断，如果人的逻辑本身有局限性，那么准确率永远不会有大进步。然后是大数据辅助决策，这个东西又牵涉到一个病人隐私的事情，虽然现在我司对来访的客户都是说采集数据的时候会代换掉患者的姓名信息，但是这其实都是虚的，因为这是展示给患者看的时候才这样处理的，没展示的时候，还是采集的真实信息。而辅助决策的效果说实话也是很难保证，因为最终决策的还是人，还是人的逻辑，系统只是提供决策需要的数据，如果决策本身的逻辑有问题，还是难以保证。
医疗大数据哪些数据是有用的？ 对于大数据企业来说，医疗数据是否有用，关键在于数据的质量。高质量的数据最有价值，低质量的数据价值也相对较低。目前我国的医疗数据普遍质量不高，这里面原因也比较复杂，比如以前对医疗信息化不够重视、数据标准也不统一、数据分散在各个软件厂商的各个系统，难以整合等等。至于医疗数据的应用价值可以看看目前医疗大数据的应用领域，比如在医疗领域可以用于医药研发、医学研究、临床决策、疾病预防、医疗卫生决策等等；在保险领域可以用于健康管理、核保核赔、风险防控、产品设计等等；在医保领域可以用于医保监管、决策支持等等。医疗大数据的应用范围广泛，无法一一例举。此处结合我司业务方向，举个医疗大数据在医保领域的应用实例。详情如下：应用场景：大数据医保反欺诈。利用大数据技术精准识别医保报销中存在的欺诈骗保、过度医疗、医疗浪费等问题，控制医疗费用的不合理增长，确保医保基金的安全和合理使用。应用实例：数联易康医保大数据实时监管平台数联易康医保大数据实时监管平台，利用人工智能+大数据进行高效的医保控费，改变了传统的人工抽查和主要依托临床规则进行审核的控费方法。通过深度挖掘数据本身的异常表现，运用包括案例推理、医疗行为模式。
大数据技术与应用是什么，具体是做什么的，就业前景如何 大数据是众多学科与2113统计学交叉产生5261的一门新兴学科4102。大数据牵扯的数据挖掘1653、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。大数据零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。获知客户的消费习惯、消费方向等，以便商场做好更合理商品、货架摆放，规划市场营销方案、产品推荐手段等。金融业：在金融行业里头，数据即是生命，其信息系统中积累了大量客户的交易数据。通过大数据可以对客户的行为进行分析、防堵诈骗、金融风险分析等。医疗业：通过大数据可以辅助分析疫情信息，对应做出相应的防控措施。对人体健康的趋势分析在电子病历、医学研发和临床试验中，可提高诊断准确性和药物有效性等。制造业：该行业对大数据的需求主要体现在产品研发与设计、供应链管理、生产、售后服务等。通过数据分析，在产品研发过程中免除掉一些不必要的步骤，并且及时改善产品的制造与组装的流程。
医学大数据到底是什么？ 举个具体的例：2012年Google科学比赛的第一名授予了一位高中生，她通过对760万的乳腺癌患者的样本数据的机器学习，设计了一种确定乳腺癌细胞位置的算法，来帮助医生对病人进行活检，其位置的准确率高达96%，超过了目前专科医生的水平。在医学影像分析方面，很多软件已近刚开始商用化，值守由于目前在临床诊断上需要有真人签署检验报告，隐私这些软件给出的结果还需要有人来核实后签字。医疗行业长期存在优质医生资源分配不均，诊断误诊漏诊率较 高，医疗费用成本过高，放射科、病理科等科室医生培养周期长，医生资源供需缺口大等问题。在医疗健康大数据来源多样化且快速增长的背景下，随着近些年深度学习技术的不断进步，人工智能逐步从前沿技术转变为现实应用。在医疗健康行业，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。与互联网技术在医疗行业的应用不同，人工智能对医疗行业的改造包括生产力的提高，生产方式的改变，底层技术的驱动，上层应用的丰富。通过人工智能在医疗领域的应用，可以提高医疗诊断准确率与效率；提高患者自诊比例，降低患者对医生的需求量；辅助医生进行病变检测，实现疾病早期筛查；大幅提高。
大数据医疗有什么好处？ 从一个资深码农得角度来说说这个问题吧。以下得内容主要来源于和做大数据医疗得朋友的聊天，如果有不正确得地方还请专业人士打脸。就分成几点来说吧我觉得很重要的一点是能够减轻患者医疗成本。我们经常是，眼睛不舒服了去眼科好的医院看眼科，肠胃不好去肠胃特长的医院。然而大部分这些医院是不共享数据的。这就导致了大部分病例无法共享，进而导致很多检测是重复的或者患者自身描述的信息不准确而导致危险。一旦能够整合这些数据，并且，很重要的是安全的去分析这些数据相信能够提升医疗质量并且降低成本。其次，其也能够降低医院的成本。医疗机构里有一个经典问题：在一时间段内投入多少医护人员最合适？如果投入太多人员，就冒着不必要的劳动成本增加的风险；而人员太少，患者服务质量可能会大大降低—这对患者来说可能是致命的。通过时序预测不同时间的病患数量能够更好的调节医务资源。降低再入院率。现在一些重病症的费用之所以居高不下，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。远程医疗。伴随着这次疫情，很多事情都会向网上迁移。。
