如何评价健康医疗大数据行业？

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、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

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、健康餐饮市场大吗？

潜力还是很大的，比较消费市场广阔。据《中国餐饮行业消费需求与投资预测战略规划分析报告》显示，显示，2016年1-11月，餐饮营业收入达32447亿元，同比增长10.8%，高于社会消费品零售总额10.4%的总体增速。2016年中国餐饮收入预计将达3.4万亿-3.5万亿元。但同时，潜力较大的餐饮行业也吸引着更多企业涌入，竞争压力也逐步提升，关店数量达到新高。

在新的发展阶段，餐饮行业将进入以大众化为主体、多业态、精细化、品质化、特色化的新时期。

五、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。

六、移动医疗健康市场规模有多大？

近年来随着移动智能终端和可穿戴医疗设备的迅速推广，移动医疗市场迅速扩张。iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，2020年中国移动医疗健康市场规模预计达到520.8亿元。艾媒咨询分析师认为，移动医疗存在巨大的产业空间，同时移动医疗累积大量患者信息和流量，为商保公司提供宝贵的数据来源和用户来源。另一方面，新冠疫情对全球的影响也将加强大众对于医疗行业的重视，而互联网医疗作为重要发展方向，将更受到资本青睐。

参考资料来源：https://www.iimedia.cn/c400/75770.html

《艾媒咨询|2020年中国互联网医疗行业发展专题研究报告》

七、健康医疗健康常识？

1 健康医疗常识是非常重要的，不仅可以帮助我们更好地维护身体健康，还可以有效预防和治疗疾病。2 健康医疗常识的重要性有以下首先，了解人体的基本构造和功能可以让我们更好地预防疾病；其次，学习一些基本的急救技能可以在紧急情况下挽救生命；还有，提高疾病防范的意识可以降低生病的风险，减轻医疗压力。3 想要学习健康医疗常识，我们可以从以下几个方面入手：阅读医疗类和健康类的书籍和文章，例如《人体内科学》、《常见疾病护理手册》等；关注医学健康方面的媒体，如健康杂志和医学新闻等；参加健康管理课程或者医疗培训班，从专业的医生和护士那里学习医疗知识和技巧。

八、北方健康医疗大数据公司靠谱吗？

北方健康医疗大数据公司靠谱。

医疗大数据产业的发展由价值医疗驱动(即医疗服务质量与医疗成本的双赢)，其潜在价值空间巨大，且产生于具体的应用场景。医疗大数据的服务对象可为居民、医疗服务机构、科研机构、医疗保险管理机构和商保公司、公共健康管理部门等。

虽然我国健康医疗大数据起步较晚，但以微医为代表的医疗健康科技企业在产业链上的发力，加上政府、市场、资本的加码，使得医疗大数据市场不断朝利好方向推进。2019年中国医疗行业内医疗信息化投资总额为1456亿元。

九、医疗健康领域的大数据有哪些来源？

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。

十、医疗大数据市场

医疗大数据市场目前正经历着持续的快速增长，这个行业在近年来取得了突破性的发展。医疗领域产生的数据日益庞大，通过这些数据的智能分析和有效运用，医疗行业能够提供更高质量的医疗服务，并加速医学研究的进展。

医疗大数据市场的现状

随着信息技术的飞速发展，医疗大数据市场呈现出巨大的潜力和机遇。目前，许多医疗机构已经开始积极采集和管理大规模的医疗数据，包括病人的个人信息、病历、诊断结果、药物治疗方案等。这些数据不仅包含了数量巨大的文本信息，还包括了医学影像、基因组数据以及大规模的临床试验数据等。

大数据在医疗领域的广泛应用，将为医疗机构和医生提供更多的参考和支持。通过对大数据的分析，医生能够更准确地诊断病情、预测病情发展趋势，并制定个性化的治疗方案。同时，医疗大数据还可以帮助医疗机构优化资源配置、提高效率、降低成本。

医疗大数据带来的机遇

医疗大数据市场的蓬勃发展不仅为医疗行业带来了挑战，也带来了巨大的机遇。

首先，医疗大数据为医学研究提供了前所未有的机会。以往，由于数据收集和分析的困难，医学研究进展缓慢，研究结果的可靠性和准确性也面临挑战。而现在，通过收集和分析大规模的医疗数据，研究人员能够更准确地了解病情、找到疾病的规律和特点，并基于这些发现改进现有的治疗方法或开发新的药物。

其次，医疗大数据为医疗机构提供了改进和优化病人治疗方案的机会。通过对大数据的深度分析，医疗机构可以了解病人的个体特征、病情发展趋势，从而制定针对性的治疗方案，提高治疗的成功率和效果。

此外，医疗大数据还为医疗机构和医生提供了更高效的工作手段。通过数据的自动收集和分析，医生能够更快速地获取病人的病历和诊断结果，减少繁琐的工作流程，提高诊疗效率。

医疗大数据面临的挑战

尽管医疗大数据市场前景广阔，但也面临着一系列的挑战。

首先，医疗大数据的隐私和安全保护问题仍然是一个重要的难题。医疗数据包含着病人的隐私信息，如果这些数据泄露或被滥用，将给病人造成严重的损害。因此，建立健全的数据隐私保护机制和信息安全系统势在必行。

其次，医疗大数据的管理和分析能力也是一个挑战。目前，医疗机构虽然积极采集和管理医疗数据，但对于如何高效地管理和分析这些数据还存在很大的困难。拥有足够的技术和专业人员，将是医疗机构成功利用医疗大数据的关键。

此外，医疗大数据的质量和准确性也是一个重要的问题。由于医疗数据的来源和采集方式不同，数据的质量和准确性也存在一定的差异。因此，建立标准化的数据采集和管理流程，保证数据的质量和准确性至关重要。

医疗大数据市场的未来发展

医疗大数据市场的前景非常广阔，其未来发展将主要体现在以下几个方面。

首先，医疗大数据的应用范围将更加广泛。随着技术的进一步发展，医疗大数据将不仅仅局限于病人的个人信息和病历数据，还将涉及到更多的医学影像、生命体征监测数据以及基因组数据等。这将为医疗机构和医生提供更多的信息和支持，帮助他们更好地进行诊断和治疗。

其次，人工智能和机器学习等新兴技术的应用将使医疗大数据的分析和利用更加智能化。通过建立复杂的算法模型和机器学习系统，医疗机构和研究人员能够更准确地分析和利用医疗数据，提高诊断的准确性和治疗的效果。

最后，医疗大数据的共享和交流将成为一个重要的发展趋势。目前，由于数据的封闭性和保密性，医疗大数据的共享和交流面临着一定的难题。但是，随着人们对医疗数据共享价值的认识不断提高，医疗行业将加强数据的共享和交流，从而促进医学研究的进展和医疗服务的质量提高。