一、醫療DCP：了解醫療數據中心編碼的功能和作用
醫療DCP（Data Center Processing）是指醫療數據中心編碼，是醫療領域中用于處理和管理大量醫療數據的一種部門或系統。醫療數據中心編碼起著重要的作用，可以提高醫療行業的效率和準確性。
什么是醫療DCP？
醫療DCP是醫療機構或醫療服務提供者中負責管理、處理和儲存醫療數據的部門。醫療數據可以包括病人的個人信息、病歷、診斷結果、手術記錄、藥物治療信息等等。醫療DCP通過使用專門設計的編碼系統，將原始的醫療數據轉化為統一的格式，以便于存儲、查詢和分析。
醫療DCP的功能和作用
醫療DCP在醫療行業中具有以下的功能和作用：
- 數據管理：醫療DCP負責管理醫療數據的整個生命周期，包括采集、存儲、更新和刪除等。
- 數據標準化：醫療DCP使用標準化的編碼系統，使得醫療數據具有一致的格式和結構，以便于數據的比對、交流和共享。
- 數據安全：醫療DCP采用各種安全措施，保護醫療數據的隱私和安全，避免數據泄露和濫用。
- 數據分析：醫療DCP可以進行數據的統計和分析，幫助醫療機構或決策者了解醫療服務的情況和趨勢，以便于做出相應的改進和決策。
- 臨床決策支持：醫療DCP可以根據醫療數據的分析結果，為醫生提供臨床決策支持，幫助醫生做出更準確和科學的診斷和治療方案。
醫療DCP的未來發展趨勢
隨著醫療技術的快速發展和醫療數據的不斷增長，醫療DCP將會面臨一些新的挑戰和機遇：
- 大數據應用：醫療DCP將會更加注重對大數據的處理和利用，通過對龐大的醫療數據進行深度學習、數據挖掘和統計分析，為醫療服務的改進和科研的發展提供更多的可能性。
- 人工智能技術：醫療DCP將會應用人工智能技術，如自然語言處理、機器學習和圖像識別等，提高醫療數據的處理效率和精確度。
- 數據共享與合作：醫療DCP將會加強與其他醫療機構和合作伙伴??間的數據共享與合作，實現醫療數據的互通和共享，促進醫療服務的整合和優化。
總之，醫療DCP作為醫療領域中的重要部門，承擔著管理和處理醫療數據的重要責任。醫療DCP通過使用專門設計的編碼系統，提高了醫療數據的管理效率和準確性，為醫療行業的發展和改進提供了重要的支持。
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二、醫療大數據特點？
第一，數據量大。
第二，從橫向看，醫療數據非常廣泛。
第三，數據集成要求高。
第四，從縱向來看，周期長。
三、醫療大數據簡稱？
醫療大數據通常簡稱為“醫療數據”。它是指與醫療相關的各種數據，包括但不限于醫療記錄、診斷信息、治療措施、患者隨訪數據等。這些數據在醫療領域中具有重要的應用價值，可以幫助醫生進行診斷和治療決策，提高醫療質量和效率，同時也有助于醫學研究和創新。醫療大數據具有復雜性和多樣性，因為它涵蓋了醫療機構、醫療設備、醫療藥品、醫療人員、醫療行為等多個方面。通過對這些數據進行深入分析和挖掘，可以獲得更準確的醫療信息和預測結果，從而為醫生和患者提供更好的服務和治療選擇。總之，醫療大數據是現代醫療領域中不可或缺的一部分，它有助于提高醫療水平和質量，推動醫學研究和創新，為人類健康事業做出重要貢獻。
四、醫療卡的作用_？
具體的來說，醫保卡有兩個作用：
一是作為入院憑證，即如果需要住院出示此卡，就可以享受醫保的報銷。具體如何報銷可以查看社保網。
二是，可以在看門診時用來支付藥費和在藥店買藥。 醫保卡的主要功能有： 社保功能：社會保障卡用于社會保障各項業務領域的集成電路卡，是辦理各項社會保障業務、申領各項社會保險待遇及醫療保險就醫結算等的電子憑證。目前參保人員可持社保卡在定點醫院看病、在定點藥店買藥時進行實時結算。 金融功能：社保卡具有銀聯功能，可作為銀行卡使用，可以存取錢、刷卡購物。 擴展功能：社保卡是大容量芯片卡，預留了擴展空間，下一步，首先從社會保障業務起步，逐步拓展到社會公共管理事務應用。 辦理醫保卡： 醫保卡一般由當地指定代理銀行承辦，是銀行多功能借計卡的一種。參保單位繳費后，地方醫療保險事業部門在月底將個人帳戶金部分委托銀行撥付到參保職工個人醫保卡上。
五、醫療會議的作用？
醫學會議的常見類型及功能
1. 科室會議：
又稱小推會。以科室為單位，在科主任以及相應產品公司學術推廣人員的組織實施下，舉行的產品推廣會，傳遞產品信息。
新藥在強學術性支持下，通過科室會議進行集中授課和討論，可以提高臨床醫生對產品的認知，以便進行學術推廣和提高臨床銷量。目的是集中解決醫生的產品疑問；提高產品在該科室的影響力，提高處方量。
2. 衛星會議
又稱遠程會議、衛星視頻會議系統（Global Vision Conference System）。指不受地域限制的分組討論會。電信系統可以通過提供以下一個或多個方式:如音頻,視頻,數據服務,可通過電話、計算機、廣播、電視等進行會議。可以不受地域條件的限制，達到會議期間的即時、雙向溝通，可以縮減開支，改善成效。
3. 專家研討會
研討會是學術機構或商業、專業機構提供的一種學術指導。它的功能通過反復的小組會議實現,每一次關注某些特定主題,要求在場的人積極參與。這通常是通過一個和研討會領導或導師進行的蘇格拉底式對話,或者通過一種更加正式的方式表達研究內容。它本質上是一個指定閱讀、討論問題和進行辯論的地方。
專業有效的學術交流對醫學發展的作用不斷提高，通過各專家學者就某一話題的演講和討論交流，進一步推進行業整體發展。通過某領域眾多專家授課演講，以及與同行工作者進行深入學術交流和互動，分享某醫學領域的新技術、新視角、新管理等經驗，推動醫學行業學術發展。
參考文獻
大醫編醫學編輯部. 醫學編輯培訓藍皮書[M]. 天津:天津科學技術出版社,2018.
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六、如何評價健康醫療大數據行業？
隨著互聯網信息技術的迅猛發展和深入應用，數據的數量、規模不斷擴大，一個新概念——“大數據”迅速風靡各行各業。來自互聯網、人工智能領域大鱷回頭一瞅醫療，咋還這么落后呢。于是，“大數據賦能醫療”狂潮席卷三界。實際情況并不如他們期望的那般美好，甚至還有點兒一地雞毛。他們往往痛苦于那些從醫院得來的的數據質控之糟糕、“數據垃圾”之堆積。這些都需要花費很大力氣去做“數據治理”、“數據標準化”云云，然而誰也無法放棄，因為生怕錯過好！多！億！
各種醫療數據宛如“雞肋”這些所謂的“大數據”，往往是“一大堆數據”。這些醫療數據大多數來自院內信息系統（如HIS,LIS,PACS等），這些系統是服務于診療流程的，采集的目的是基于管理的需要，而非科研。很多情況下這些資料不夠完全，缺乏一些必要數據或數據質量不夠。舉個例子，醫院數據庫通常記錄的是處方藥物的信息，不能反映患者是取藥并服藥。 這些病歷包括患者既往史、現病史、吸煙飲酒史、門診記錄（癥狀、體征和診斷）、門診手術、入院記錄、出院總結等等。你聽，是住院醫師瘋狂碼字的聲音。這些都是非結構化數據，如何把他們轉變可以用于科研的結構化數據，每家醫療大數據公司都有自己的神技，機器學習、深度學習、自然語言、知識圖譜云云。結構化的準確度，咳咳，此處不表。 圖表炫酷完美“TO領導“那么真的可以說這些數據沒有一點點兒用嗎？好像還真有。必須說大數據行業的BI可視化頁面都受了海爾空調感染，科技藍呀！各種維度展示：這樣的：
這樣的：
和這樣的：
（感覺美學也需要加強...）加上“患者病歷360度全景視圖”、“患者就診事件時間軸”、“近n年就診患者的三間分布”等高端大氣上檔次的詞匯不絕于耳，非常適合向領導匯報和產品宣講等場合。但是，這些真的是臨床研究中的需求嗎？是行業的痛點嗎？ 看來可能目前還不全是。比如現在各大科研平臺都有的統計分析功能模塊，通過點選統計方法，秒級返回統計結果（probably not）、三線圖，感覺離科研文章result section差得就是一根靈活手指。但為什么別的統計分析軟件像SAS、SPSS、Stata、R studio等都各有復雜之處。有coding有邏輯，有對數據格式、質量的要求，因為確實很復雜，有各種參數需要調整。所以產品經理、工程師在開發過程中還是要回歸臨床科研，多聆聽市場痛點，沒準需要解決的并不是統計軟件，而是業務流程呢。 一大波RWS正趕來救場2019年，“真實世界研究”極速躥紅。這源于當年4月，輝瑞的愛博新獲FDA批準男性乳腺癌新適應癥，成為第一例僅基于真實世界證據（RWE）獲批的新藥物適應癥；5月，CDE發布《真實世界證據支持藥物研發的基本考慮（征求意見稿）》。這一新概念又給醫療大數據淘金者打了一劑強心針，增強了”這海量醫療數據里一定有金子“的信念感。臟亂差=垃圾？？？不，臟亂差=真實！！！ 誰是真正的“救場王”數據永遠是根據觀察、觀點、立場和理論而來的。如果沒有理論，沒有觀察的角度，就不存在數據。我拿出一個蘋果，要你寫下關于這個蘋果的數據，把這個蘋果給記錄下來，你馬上就會問：薛老師，你要記錄什么呢？是它的形狀、色澤、甜味、重量、硬度，還是別的什么維度呢？你必須先有一個維度，才可能有記錄下來的數據。 所以不存在什么純粹的、沒有立場的、不從任何理論角度出發的數據。也就是說，我們在進行大數據收集的時候，本身就需要理論的創新、角度的創新、維度的創新。你得先有想法、先有角度，才會有數據。（此處致敬薛兆豐老師）
臨床研究數據同理，首先得是基于臨床研究的。關于臨床研究的設計本身就有一套方法論，那就是流行病學，而且發展多年才成為今天的模樣（得從1840s末期的倫敦霍亂說起。。。）
因此，“以數據分析研究醫學”“以研究結果促進健康”這件事情，并不是在大數據火了一把之后，才開始出現。可能互聯網人士對醫療領域的業務細分沒有太多了解，他們眼里的醫學只是臨床醫學，對循證醫學等其他不太了解，對臨床數據如何最終變為醫療決策證據的套路一無所知，才會覺得把“數據”和“醫學”結合在一起，這件事情很創新很有搞頭，一片市場空白。 而對于臨床數據的問題，流行病學提供了解決思路：那是一整套的花式控制混雜因素、最大化減少偏倚從而盡量避免錯誤結論的措施。 另外，RWS和傳統臨床研究的區別不是研究設計和研究方法，而是研究實施場景。“真實世界研究”是對藥物監管過程而言，監管部門接受了新的臨床研究實施場景，或為一些特殊情況的藥品審評提供了新的思路。而對于真正的研究者，請大家拋開所謂定義的桎梏，回歸初心。只要我們科學的制定研究方案，盡可能全面的收集樣本，用盡可能完善的統計學方法校正混雜和偏倚，得到盡可能客觀的數據，那我們就是在進行高質量的研究，產生真正有益于行業的證據。韓梅梅冬日有感2020-11一群熱愛臨床研究的年輕人歡迎咨詢科研客服Wechat:medatalkEmail:medatalk@163.com
七、解密大數據醫療區塊鏈的重要作用
大數據醫療區塊鏈的作用
隨著科技的不斷進步，大數據、醫療和區塊鏈等領域的融合應用已經成為醫療行業的熱點話題。大數據在醫療領域的應用已經逐漸顯現出許多優勢，而區塊鏈技術的引入也為醫療數據的存儲和管理提供了全新的解決方案。下面，我們就來解密大數據醫療區塊鏈的重要作用。
1. 精準醫療
大數據醫療區塊鏈技術能夠實現醫療數據的高效、安全、準確地存儲和管理，為醫生提供更為準確的病例數據和診斷依據，進而實現精準化的醫療服務。
2. 數據安全
大數據醫療區塊鏈利用去中心化、密碼學等技術手段，實現醫療數據的分布式存儲和加密傳輸，有效保障了醫療數據的安全性，避免被篡改和泄露。
3. 數據共享
區塊鏈技術打破了傳統醫療數據的孤島局面，使得不同醫療機構之間能夠進行安全、高效的數據共享，為協同診療、科研等提供了有力支持。
4. 醫療資源優化
通過大數據分析，結合區塊鏈技術，可以更好地實現醫療資源的合理配置和利用，提高醫療資源利用率，降低醫療成本。
5. 病例溯源
區塊鏈的不可篡改特性為醫療數據的追溯提供了可靠保障，使得病例溯源更為可靠，有助于診斷分析和疾病防控的科學決策。
綜上所述，大數據醫療區塊鏈技術的作用不容忽視，它為醫療行業帶來了諸多益處，提升了醫療服務的水平和質量，推動著醫療信息化和智慧醫療的快速發展。
感謝您閱讀這篇文章，相信通過本文的解讀，能更全面地了解大數據醫療區塊鏈的重要作用。
八、醫療服務數據加載失敗？
1、客戶端問題。建議更新至最新版客戶端；或者卸載重新安裝。
2、網絡延遲或者斷網等導致獲取數據失敗。查看網絡連接是否正常。
3、手機內存占有率過高，影響到客戶端的運行。通過手機安裝的相關軟件或者相關程序，一鍵加速或者清理內存來釋放內存空間。
4、服務器原因。等待服務器恢復正常。
5、手機垃圾文件過多造成客戶端運行緩慢。通過手機管家或者助手等軟件進行垃圾掃描清理。
6、手機中病毒，直接影響網絡連接速度以及軟件的應用。升級殺毒軟件進行殺毒。
九、醫療大數據介紹？
簡單來說就是盡可能多得獲取病人的相關資料。包括患者的檢驗檢查資料，以及生活相關資料，通過專業的分析理論及分析方法，獲得可以指導疾病診斷，治療，預后，遺傳等等等等。
這種數據收集及分析可能是以醫院，省市，國家甚至國際間為單位。不難理解的是，樣本量越大，可信度越高。無論科學研究，還是臨床醫學應用，大數據研究都是現在的熱點，也是最有意義的研究之一。但其實操作起來難度很大，需要耗費的人力，資源，經費也很高
十、醫療影像數據保存年限？
醫療影像數據的保存年限，一般取決于數據的類型、重要性以及醫療行業的規定。
對于醫學影像數據的保存期限，通常按照國際標準ISO 14971:2012《醫學圖像存儲和傳輸規范》規定，醫療影像數據應該保存至少15年。
對于一些特殊的影像數據，如磁共振成像（MRI）和計算機斷層掃描（CT）等，其保存期限可能會更長，通常為30年或更長時間。
需要注意的是，隨著醫療技術的不斷發展，醫學影像數據的存儲和傳輸也在不斷改進，因此，具體的保存期限可能會根據實際情況而有所不同。建議您在購買醫療影像數據時，向供應商或醫療機構咨詢其保存期限，并按照相關規定進行存儲和備份。
