一、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

二、揭秘健康醫療大數據對消費的影響

健康醫療大數據簡介

健康醫療大數據是指醫療行業中所產生的龐大數據量，其中包含了患者病歷、病情數據、藥物療效、研究數據等信息，這些數據的積累和分析對醫療行業具有重要意義。

大數據對醫療消費的影響

大數據技術的應用使得醫療行業更加精準和高效。通過對大數據的分析，醫生可以更好地了解患者的病情、疾病的傳播規律、藥物的適應癥等信息，從而提供更個性化、精準的治療方案。這種精準醫療不僅可以提升治療效果，還能減少醫療資源的浪費。

此外，健康醫療大數據的分析也能幫助醫療機構進行成本控制和資源優化。通過對數據的深度挖掘，醫療機構可以找到效率更高的運營方式，提高服務質量，降低成本，進而降低患者的醫療費用。

大數據驅動的健康管理與預防

除了在治療方面發揮作用，健康醫療大數據還可以在健康管理和疾病預防方面發揮重要作用。通過對大量數據的分析，可以及時發現患病趨勢、疫情傳播規律等信息，為疾病的防控提供科學依據。

大數據技術也為個人健康管理提供了便利，通過監測個人的健康數據，如運動量、飲食習慣、睡眠質量等，可以幫助人們及時調整生活方式，預防疾病的發生。

結語

綜上所述，健康醫療大數據對醫療消費產生了積極的影響，不僅提升了治療效果，減少了醫療資源的浪費，還為健康管理和疾病預防提供了科學依據。隨著大數據技術的不斷發展，相信在未來醫療行業將會迎來更多的創新與突破。

感謝您閱讀這篇文章，希望通過了解健康醫療大數據對消費的影響，您能更好地了解大數據在醫療行業中的重要作用。

三、健康醫療大數據博士就業如何？

就業率很高，每年在95%-98.5%。

大數據在醫療健康領域已經有了非常豐富的應用場景，不管是優質資源的下沉還是眼下正在進行的醫改，大數據的引入都可以助一臂之力。如今的醫療健康產業正在從以治病為中心轉向以健康為重，一個萬億元規模的市場正在形成。健康醫療大數據的應用發展，將帶來醫療模式的深刻變革，對疾病的預防、診斷、治療及居民健康管理產生深刻影響，提升健康醫療服務的效率和質量，培育新業態和經濟新增長點，推動醫藥、金融、物流、養老、保險、教育、健身等產能釋放，帶來健康產業加快升級。

四、健康醫療大數據課程有什么？

保健養生，預防疾病，醫療單位等介紹

五、健康醫療大數據的處理與挖掘？

1. 數據采集：通過各種手段收集和整理醫療健康領域的大數據，包括患者的病歷、診斷報告、醫藥銷售記錄、醫保數據等。

2. 數據清洗和預處理：對采集到的大數據進行處理和清洗，去除重復數據、異常數據和缺失數據，并進行結構優化和規范化，以便批量處理和挖掘。

3. 數據存儲：將清洗后的數據存儲到相應的數據倉庫或云計算平臺，以方便后續的數據分析和處理。

4. 數據分析和挖掘：運用數據挖掘技術，如關聯分析、聚類分析、決策樹等，對大數據進行深入分析和挖掘，從中發現潛在的信息和規律，并提供決策支持和策略指導。

5. 數據可視化和應用：將分析挖掘結果以可視化的方式呈現，如報表、圖表、地圖等，提供給醫療機構、患者、醫保部門等相關方使用，用于優化醫療服務、預測疾病風險、制定政府政策等。

綜上所述，健康醫療大數據的處理與挖掘是一項復雜而重要的工作，必須運用現代化技術和方法，將海量的數據轉化為有用的信息和知識，進而為醫療衛生行業提供更加精準、高效和個性化的服務。

六、大消費醫療科技

大消費醫療科技的發展趨勢與挑戰

近年來，大消費醫療科技領域飛速發展，成為人們日常生活中不可或缺的一部分。大眾對于醫療科技的需求逐漸增加，推動著行業的創新與進步。本文將探討大消費醫療科技的發展趨勢與面臨的挑戰。

大消費醫療科技的發展趨勢

隨著科技的不斷進步和人們生活水平的提高，大消費醫療科技正以驚人的速度蓬勃發展。其中，數字化醫療、遠程醫療、智能醫療、健康管理等領域成為了熱門話題。

數字化醫療通過大數據分析、人工智能等技術手段，實現了醫療信息的互聯互通，為患者提供了更便捷、高效的醫療服務。遠程醫療則打破了時間和空間的限制，讓患者可以在家就能享受到專業的醫療咨詢和診療服務。智能醫療則利用智能設備和傳感技術，監測患者的健康狀況，及時預警和干預，實現個性化的醫療服務。健康管理則強調預防和健康管理的重要性，通過健康數據的監測和分析，幫助人們更好地維護身體健康。

大消費醫療科技的發展，不僅提高了醫療服務的效率和質量，更改變了人們對于健康管理的方式和觀念。未來，隨著技術的進一步升級和普及，大消費醫療科技將繼續朝著智能化、個性化、全面化的方向發展。

大消費醫療科技面臨的挑戰

然而，隨著大消費醫療科技的快速發展，也帶來了一系列挑戰。首當其沖的是數據隱私和安全性問題。在數字化醫療時代，大量的醫療數據被收集和利用，如何保護患者的隱私成為了一個亟待解決的問題。另外，網絡安全、數據泄露等問題也給醫療科技的發展帶來了阻礙。

此外，醫療科技的普及和推廣也面臨一定的困難。一方面，技術設備的成本較高，部分人群無法承擔；另一方面，一些老年人或偏遠地區的居民對于新技術的接受和使用存在較大難度，醫療科技的普及還需要更多的教育和宣傳。

除此之外，醫療科技的監管和標準化也亟待規范。當前市面上涌現了許多醫療科技產品和服務，但缺乏統一的監管標準，從而導致了市場的混亂和消費者的困惑。加強醫療科技的監管和標準化，對于行業的健康發展至關重要。

結語

大消費醫療科技的發展在改善人們的生活質量、促進健康管理上發揮著重要作用。但同時也需要我們正視與解決所面臨的挑戰，共同推動醫療科技的發展，讓科技更好地造福人類。

七、健康醫療健康常識？

1 健康醫療常識是非常重要的，不僅可以幫助我們更好地維護身體健康，還可以有效預防和治療疾病。2 健康醫療常識的重要性有以下首先，了解人體的基本構造和功能可以讓我們更好地預防疾病；其次，學習一些基本的急救技能可以在緊急情況下挽救生命；還有，提高疾病防范的意識可以降低生病的風險，減輕醫療壓力。3 想要學習健康醫療常識，我們可以從以下幾個方面入手：閱讀醫療類和健康類的書籍和文章，例如《人體內科學》、《常見疾病護理手冊》等；關注醫學健康方面的媒體，如健康雜志和醫學新聞等；參加健康管理課程或者醫療培訓班，從專業的醫生和護士那里學習醫療知識和技巧。

八、北方健康醫療大數據公司靠譜嗎？

北方健康醫療大數據公司靠譜。

醫療大數據產業的發展由價值醫療驅動(即醫療服務質量與醫療成本的雙贏)，其潛在價值空間巨大，且產生于具體的應用場景。醫療大數據的服務對象可為居民、醫療服務機構、科研機構、醫療保險管理機構和商保公司、公共健康管理部門等。

雖然我國健康醫療大數據起步較晚，但以微醫為代表的醫療健康科技企業在產業鏈上的發力，加上政府、市場、資本的加碼，使得醫療大數據市場不斷朝利好方向推進。2019年中國醫療行業內醫療信息化投資總額為1456億元。

九、醫療健康領域的大數據有哪些來源？

醫療健康領域的大數據主要有四個來源：

1、制藥企業/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/社交網絡也就是說，不管是來自制藥企業的數據，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。

十、醫療健康大數據專業畢業生就業前景？

就業前景不錯。

目前我國數字化醫療剛剛起步，曾經建立的醫院信息系統，大多接近于企事業單位普通意義上的管理信息系統，而數字化醫療的最大特性，是要把占醫院業務總信息量80%的臨床材料信息化，并以醫學圖像的存檔和通訊系統予以中心技術支持，這樣，才能使數字化醫療具有宏大醫用價值。隨著5g、ai、機器人、信息技術的飛速發展，將加速醫療數字化進程，互聯網醫療也會迎來革命性發展。