中国高端医疗设备研究进展如何？

一、中国高端医疗设备研究进展如何？

中国高端医疗设备研究在近年来一直保持着快速的发展态势，成为了医疗器械产业中的重要组成部分。以下是近期一些中国高端医疗设备研究进展的例子：

1. 人工智能辅助诊断：中国一些企业和医疗机构正在开发使用人工智能的医疗诊断系统。这些系统可以帮助医生更准确地诊断各种疾病，例如肺癌、乳腺癌的诊断等，将医学影像数据与临床资料结合起来进行分析，减少误诊率，提高治疗效果。

2. 超声多模态影像诊断仪器：中国某些厂商正在开发超声多模态影像诊断仪器，采用先进的光学成像技术，能够在同一设备上进行多种医学影像的采集和处理。这些仪器将有望提高医生的工作效率和诊断精度。

3. 电声共振成像仪：中国科学家发明了一种新型的电声共振成像技术，可以在非接触的情况下对人体内部器官的活动进行高分辨率成像。这项技术可应用于许多领域，例如心血管疾病和神经科学等。

总体来说，中国高端医疗设备研究正朝着更为高效、精确的方向发展，有望为全球医疗器械产业做出更大的贡献。

二、大数据研究进展

大数据研究进展

在当今信息化社会中，大数据的重要性日益凸显，对于各行各业的发展都起着至关重要的作用。大数据研究已成为学术界热门话题之一，吸引了众多研究者投入其中，不断探索其潜力和应用价值。

大数据定义

大数据，顾名思义，指的是数据量庞大，传统数据处理方法已经无法处理的数据集合。这些数据通常具有“3V”特性：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）。大数据研究旨在发掘在大数据中隐藏的信息、规律，并应用于实际应用中。

大数据研究方向

随着大数据时代的来临，大数据研究领域蓬勃发展，涵盖了众多方向，如数据挖掘、机器学习、人工智能、数据可视化等。研究者们通过不懈努力，不断拓展大数据研究的边界，为解决实际问题提供了更多可能性。

数据挖掘

数据挖掘作为大数据研究中的重要分支之一，旨在通过自动或半自动的方法从大数据中发现隐藏的模式、关系。通过应用数据挖掘技术，研究者能够快速准确地从海量数据中提取有用信息，为决策提供支持。

机器学习

机器学习是大数据研究的核心技术之一，通过构建和训练机器学习模型，使计算机具有从数据中学习并提高性能的能力。随着深度学习等技术的兴起，机器学习在大数据分析中发挥着越来越重要的作用。

人工智能

人工智能是大数据研究的又一重要方向，通过模拟人类智能行为和思维过程，实现对数据的智能分析和处理。人工智能技术的不断发展将推动大数据应用迈向更高的层次，为人类社会带来深远影响。

数据可视化

数据可视化将抽象的数据转化为直观易懂的图形化表示，帮助用户更直观地理解数据背后的含义。在大数据研究中，数据可视化扮演着至关重要的角色，帮助研究者及决策者发现数据中的规律和趋势。

大数据研究应用

大数据研究不仅停留在学术层面，更广泛应用于各个行业和领域，为经济社会发展带来新的机遇和挑战。

金融领域

在金融领域，大数据分析可以帮助银行、证券公司等机构预测市场走势、风险评估，并优化投资组合。大数据技术的应用正在改变金融行业的运作方式，提升行业效率和风险管理水平。

医疗健康

在医疗健康领域，大数据分析可以用于疾病预测、个性化治疗、医疗资源优化等方面。通过分析患者数据和研究成果，大数据技术能够帮助医疗机构提供更精准的医疗服务，改善患者就诊体验。

智慧城市

智慧城市建设离不开大数据技术的支持，通过对城市各种数据的收集、分析和应用，实现城市运行的智能化管理。大数据研究为智慧城市的建设提供了技术支持和创新思路，助力城市可持续发展。

结语

综上所述，大数据研究进展迅猛，涵盖了多个领域和方向，在促进科技创新、经济发展等方面发挥着重要作用。未来，随着大数据技术的不断成熟和发展，我们有理由相信大数据将会为人类社会带来更多惊喜和改变。

三、医疗大数据特点？

第一，数据量大。

第二，从横向看，医疗数据非常广泛。

第三，数据集成要求高。

第四，从纵向来看，周期长。

四、医疗大数据简称？

医疗大数据通常简称为“医疗数据”。它是指与医疗相关的各种数据，包括但不限于医疗记录、诊断信息、治疗措施、患者随访数据等。这些数据在医疗领域中具有重要的应用价值，可以帮助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗质量和效率，同时也有助于医学研究和创新。医疗大数据具有复杂性和多样性，因为它涵盖了医疗机构、医疗设备、医疗药品、医疗人员、医疗行为等多个方面。通过对这些数据进行深入分析和挖掘，可以获得更准确的医疗信息和预测结果，从而为医生和患者提供更好的服务和治疗选择。总之，医疗大数据是现代医疗领域中不可或缺的一部分，它有助于提高医疗水平和质量，推动医学研究和创新，为人类健康事业做出重要贡献。

五、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

六、医疗服务数据加载失败？

1、客户端问题。建议更新至最新版客户端；或者卸载重新安装。

2、网络延迟或者断网等导致获取数据失败。查看网络连接是否正常。

3、手机内存占有率过高，影响到客户端的运行。通过手机安装的相关软件或者相关程序，一键加速或者清理内存来释放内存空间。

4、服务器原因。等待服务器恢复正常。

5、手机垃圾文件过多造成客户端运行缓慢。通过手机管家或者助手等软件进行垃圾扫描清理。

6、手机中病毒，直接影响网络连接速度以及软件的应用。升级杀毒软件进行杀毒。

七、医疗大数据介绍？

简单来说就是尽可能多得获取病人的相关资料。包括患者的检验检查资料，以及生活相关资料，通过专业的分析理论及分析方法，获得可以指导疾病诊断，治疗，预后，遗传等等等等。

这种数据收集及分析可能是以医院，省市，国家甚至国际间为单位。不难理解的是，样本量越大，可信度越高。无论科学研究，还是临床医学应用，大数据研究都是现在的热点，也是最有意义的研究之一。但其实操作起来难度很大，需要耗费的人力，资源，经费也很高

八、医疗影像数据保存年限？

医疗影像数据的保存年限，一般取决于数据的类型、重要性以及医疗行业的规定。

对于医学影像数据的保存期限，通常按照国际标准ISO 14971:2012《医学图像存储和传输规范》规定，医疗影像数据应该保存至少15年。

对于一些特殊的影像数据，如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）等，其保存期限可能会更长，通常为30年或更长时间。

需要注意的是，随着医疗技术的不断发展，医学影像数据的存储和传输也在不断改进，因此，具体的保存期限可能会根据实际情况而有所不同。建议您在购买医疗影像数据时，向供应商或医疗机构咨询其保存期限，并按照相关规定进行存储和备份。

九、医疗大数据就业前景？

就业前景挺好的，这个专业就业前景总体上看还是很不错的。随着社会形势发展，大数据运用越来越普及，对人们生活产生着深远的影响。由于这个专业涉及到很多专业知识，在应用过程中面临很多挑战。此时迫切需要更多专业人才加盟。而你作为这方面的高级人才，相信是会得到用人单位青睐的。

十、医疗信息数据 大数据

在当今数字化时代，医疗信息数据扮演着至关重要的角色。随着医疗科技的不断发展和普及，大数据在医疗领域的应用日益广泛，为医疗行业带来了革命性的变革和巨大的机遇。

医疗信息数据的价值

医疗信息数据是指通过医疗保健系统收集、存储和分析的各种医疗相关信息，包括患者的病历、诊断结果、医嘱信息等。这些数据对医疗机构、医生和患者都具有重要的意义。

首先，对于医疗机构来说，医疗信息数据可以帮助他们更好地管理患者信息、优化医疗流程、提高诊疗效率。通过分析大数据，医疗机构可以了解患者就诊习惯、疾病流行趋势等信息，从而提供更加个性化和精准的医疗服务。

其次，对于医生而言，医疗信息数据可以为他们提供更多的诊断参考和治疗方案。医生可以通过分析大数据，了解慢性病患者的管理情况、药物的副作用等信息，为患者制定更科学合理的治疗方案。

最后，对于患者来说，医疗信息数据可以帮助他们更好地管理个人健康信息、掌握病情变化、预防疾病发生。通过移动医疗app等工具，患者可以随时查看自己的就诊记录、用药情况，从而更好地与医生沟通、共同管理疾病。

大数据在医疗领域的应用

随着医疗信息数据的不断积累和大数据技术的不断成熟，大数据在医疗领域的应用也日益广泛。下面我们来看看大数据在医疗领域的几个典型应用场景。

• 临床决策支持：大数据可以帮助医生根据患者的病历、检查报告等信息，提供更加个性化的治疗建议和诊断方案，从而提高诊疗的精准度和效率。
• 药物研发与监测：通过分析大规模的临床试验数据和药物反应数据，可以加速药物的研发过程，提高药物的安全性和有效性。
• 疾病预测和监测：通过大数据分析，可以帮助医疗机构和政府部门及时监测和预测疾病的爆发趋势，制定有效的防控措施。

总的来说，医疗信息数据和大数据的结合将为医疗行业带来更多的机遇和挑战。只有不断推进医疗信息数据的标准化、共享化，发挥大数据的价值，医疗行业才能迎接数字化转型的时代，并为广大患者提供更加优质的医疗服务。