一、大数据与医疗行业应用

大数据与医疗行业应用

引言

在当今信息化时代，大数据已经被广泛应用于各个领域，其中医疗行业也不例外。大数据的应用为医疗行业带来了许多机遇和挑战，改变了传统医疗模式，提升了医疗服务的质量和效率。本文将探讨大数据对医疗行业的应用和影响。

1. 大数据在医疗数据分析中的应用

作为医疗行业最具价值的资源之一，医疗数据的分析利用对于提高病患诊断和治疗水平至关重要。大数据技术使得医疗行业能够更好地收集、管理和分析医疗数据，从而为医生提供更准确的诊断和治疗建议。

通过使用大数据分析技术，医疗机构可以对大量的医疗数据进行挖掘和分析，发现隐藏的规律和模式。这些数据包括患者的个人信息、病历资料、实验室检查结果等。利用大数据分析模型，医生可以快速获取患者的病情信息，并根据这些信息制定最佳的医疗方案。

同时，大数据还可以帮助医疗机构进行疾病预测和预防。通过对大量的数据进行分析，医疗机构可以发现潜在的疾病风险因素，并采取相应的干预措施。这样可以减少疾病的发生和传播，为人们的健康提供更好的保障。

总之，大数据在医疗数据分析中的应用，使得医生能够更好地利用医疗数据，提高诊断和治疗水平，为病患提供更好的医疗服务。

2. 大数据在医疗资源调配中的应用

医疗资源的合理调配是医疗行业的重要任务之一。大数据的应用可以帮助医疗机构更好地进行医疗资源的规划和分配，提高资源利用效率。

借助大数据分析技术，医疗机构可以对患者的就诊需求进行精细化分析。通过分析患者的就诊历史、病情信息和医疗服务需求，医疗机构可以预测未来的就诊需求，并相应调整医疗资源的配置。这样可以避免医疗资源的浪费和过度使用。

此外，大数据还可以帮助医疗机构进行医疗服务的地域分布规划。通过对患者的地理位置和就诊需求进行分析，医疗机构可以了解不同地区的医疗资源供需情况，并根据需求进行资源调配。这样可以使得医疗资源更加均衡地分布，满足人们的医疗需求。

综上所述，大数据在医疗资源调配中的应用，能够帮助医疗机构更好地规划和分配医疗资源，提高资源利用效率，为人们提供更好的医疗服务。

3. 大数据在医疗研究中的应用

医疗研究是推动医疗行业发展的重要力量。大数据的应用为医疗研究提供了强有力的支持，加速了科学研究的进程，并推动了医疗行业的创新。

通过大数据分析技术，医疗研究人员可以更好地收集和分析大量的医疗数据，发现新的医疗知识和规律。例如，在癌症研究领域，通过对大量的癌症数据进行分析，研究人员可以发现不同病例之间的共同点和区别，并据此开展更有效的治疗方案。

此外，大数据还可以帮助医疗研究人员进行医学图像分析。通过对医学图像的处理和分析，可以帮助研究人员更好地理解疾病的病理变化和治疗效果。这对于推动医疗技术的发展和创新具有重要意义。

总之，大数据在医疗研究中的应用，为医疗科学的发展提供了更加广阔的空间，推动了医疗行业的创新和进步。

结论

大数据的应用对医疗行业带来了巨大的影响和改变。从医疗数据分析到医疗资源调配再到医疗研究，大数据的应用为医疗行业带来了许多机遇和挑战。

然而，与之相应的，也面临着数据隐私和安全等问题。医疗行业需要采取措施保护大数据的安全，同时提高医护人员的数据分析能力和技术应用水平。

相信随着大数据技术的不断发展和应用，医疗行业将会迎来更加精准、高效和智能的发展。

二、大数据在医疗行业的应用有哪些？

　　医疗保健中的大数据分析不再只是未来的一瞥。

　　医疗物联网和AI技术的发展已接近为临床研究和服务带来真正数字化转型的边缘。连接的医疗设备旨在改变患者数据的汇总，存储和利用方式。此外，人工智能将自身确立为医院工作流程优化，成本控制和疾病预防的关键。

　　也就是说，随着医疗行业对大数据分析家的需求快速增长，以及大数据在医疗保健中的重要性日益提高，当前是开始从事大数据分析事业的最佳时机。

　　但是大数据分析如何彻底改变医疗保健?

　　这里有5个对行业有重大影响的用例。

　　精密医学

　　如今，大数据分析具有彻底改变疾病诊断和治疗方式的潜力。怎么样?通过持续收集和分析患者数据。后者包括遗传数据，以及有关感染疾病，治疗方法和结果的信息。

　　这种系统的方法可以帮助确定最佳的药物和疗法。

　　这将减少伤害患者或使用治疗不足的机会。

　　此外，有关其生活方式和环境暴露的患者数据可以进一步确定引发某些疾病和状况的因素。此外，现在有高性能的基因组分析平台和工具，可将医疗领域的大数据分析确立为真正的革命。

　　Imec的GAP是利用大数据分析帮助医生做出明智的患者护理决策的一个例子。

　　基因组学应用平台“为医院进行基因组测序铺平了道路，以诊断和治疗遗传性疾病，并改善患有复杂疾病的新生儿的诊断和治疗。” 这当然是重大改进疾病预防的先决条件。另外，它表明大数据分析在医疗保健中的重要性日益提高。

　　工作流程和诊所绩效优化

　　还记得90年代的电视节目ER吗?在很多情况下，由于缺乏工作流程编排，医生和医护人员之间的紧张关系会非常危险。

　　确实，医疗机构的状况是动态的，而且常常是不可预测的。

　　此外，还有很多因素会影响生产率。例如，患者的需求，医院各个部门之间的协调，工作人员以及资源分配。

　　幸运的是，大数据分析现在可以通过基于云的工具和应用程序来帮助医疗保健提供者掌握所有流程的顶部。

　　例如，Aplacare的AI平台使用AI认知技术为每位患者创建“智能健康记录”。此外，它采用智能工作流程自动化来启用基于价值的护理(VBC)，并在进度受到阻碍时实时找到最佳解决方案。因此，医疗保健中的大数据分析可促进有效的决策制定，从而提高护理质量并降低成本。

　　预防和控制医疗保健相关感染(HAI)

　　大数据分析在处理全球范围内最严重的公共卫生问题之一方面也起着至关重要的作用。即，医疗保健相关感染(HAI)。

　　根据欧洲疾病预防控制中心的数据，仅在欧盟，每年就有100,000名患者感染与医疗保健相关的感染。这些感染是每年成千上万死亡的直接原因。

　　中国呢?

　　疾病控制与预防中心报告说，2011年发生了约721,800例感染，约有75,000例患者在住院期间死于HAI相关并发症。

　　即使世界卫生组织有严格的协议，医院应遵循该协议以最大程度地减少HAI的风险，但如果不使用技术，则许多指南是无法遵循的。

　　幸运的是，大数据分析通过监视和实时报告为问题提供了宝贵的解决方案。

　　但是它是如何工作的呢?

　　例如，智能感染控制工具MONI链接到医疗机构的医疗文档系统。它会自动导入电子临床和实验室原始数据，并将其处理为监视信息。因此，MONI有助于以最少的员工干预来识别，监视和报告与医疗保健相关的感染。

　　在影响方面，基于此类报告的大数据分析研究可以真正预防HAI，仅在美国就可节省25–320亿美元。

　　赋予病人权力和共同决策

　　参与医疗保健决策不仅可以赋予患者权力，还可以带来更好的健康结果。

　　根据研究，积极参与医疗保健决策的人更有可能进行健康的行为，例如均衡饮食和定期运动。

　　而且，他们更有可能避免吸烟，坚持治疗并选择有助于改善医疗保健服务的临床研究。

　　当然，为了支持以患者为中心的护理，人们需要访问和控制自己的医疗保健数据。

　　这就是大数据分析发挥作用的地方。

　　例如，考虑健康数据聚合和集中化平台1upHealth。大数据分析在医疗保健行业中的应用https://www.aaa-cg.com.cn/data/2241.html它的革命性技术自动更新了有关用户的所有健康信息，包括新药和化验结果，并将其存储在一个地方。该平台还可以连接和存储来自Fitbit和Google Fit等可穿戴设备的数据。最后，您可以通过与医疗保健提供者共享数据来记录症状并管理病情。

　　有效地，医疗保健中的大数据分析使患者和提供者可以共同努力，以改善临床服务和幸福感。

　　远程医疗监控

　　欢迎来到远程医疗!

　　借助大数据分析，您很快就不必在医生办公室门前进行例行检查。现在，可穿戴式传感器和患者平板电脑可以跟踪您的康复进度，并在需要帮助时将您与护理团队联系起来。

　　此外，还有一些工具使医疗保健专业人员可以有效地远程监视患者状态的变化。

　　此类AI创新越来越多地用于监视心脏状况和糖尿病，因为如果有潜在危险状况的迹象，它们可以提醒患者和医护人员。

　　医疗保健中的大数据分析：结论

　　数据分析和人工智能已经迈出了迈向医疗服务质量显着提高的第一步。技术不断发展，相关成本逐渐降低。大数据分析必将成为未来医疗保健发展的重要组成部分。

　　但是，技术本身只是答案的一部分。

　　毕竟，医疗保健只在于协助专业人员并赋予人们管理其福祉的能力。因此，为了实现有意义的创新，大数据分析专家应该在对AI应用于个人和临床环境的深刻理解下，继续开发AI。

　　准备好迈向大数据分析事业的下一步了吗?

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三、云计算在医疗行业的三大应用？

云计算技术在医疗行业的应用场景极为丰富，有效的利用云计算技术，能解决医疗行业在数据管理，远程医疗等方面的很多难题，不过目前来说，受限于医疗行业特有的业务模式限制，人们还需要不断的探索和挖掘，但是正式这样一步一步的摸索，才能让云计算技术与医疗行业更好的融合一体服务社会。

四、大数据医疗行业应用

大数据医疗行业应用掀起革命性变革

随着科技的飞速发展，大数据已经成为许多行业的关键驱动力，尤其是医疗行业。大数据在医疗领域的应用正掀起一场革命性的变革，为患者提供更好的医疗服务和治疗方案。本文将探讨大数据在医疗行业的应用，并展望未来的发展前景。

大数据在医疗行业的重要性

大数据在医疗行业的应用具有重要意义。首先，大数据可以帮助医疗机构收集、存储和分析大量的患者数据，包括病历、化验报告、影像资料等。通过对这些数据的深入分析，医疗机构可以获取更全面、精准的患者信息，帮助医生做出更准确的诊断和制定更有效的治疗方案。

其次，大数据还可以帮助医疗机构进行疾病预测和风险评估。通过对大量的患者数据进行整合和分析，医疗机构可以发现潜在的疾病风险因素，并提前采取预防措施，减少疾病的发生和传播。此外，大数据还可以帮助医疗机构进行资源分配和管理，提高医疗资源的利用效率，优化医疗服务的质量。

大数据在医疗诊断中的应用

大数据在医疗诊断中的应用已经取得了显著的成果。通过对大量的医学数据进行分析，研究人员可以发现潜在的病因和风险因素，为医疗诊断提供科学依据。例如，某些研究团队利用大数据分析技术，成功预测出某种罕见病的发病规律和治疗效果，为临床医生提供了重要的参考信息。

此外，大数据还可以帮助医生进行个性化医疗，根据患者的基因型、生活习惯等个体特征，制定出更适合患者个体需求的治疗方案。这种个性化的医疗模式可以提高治疗效果，减少治疗风险，提高患者的生活质量。

大数据在药物研发中的应用

大数据在药物研发中的应用也具有巨大潜力。传统的药物研发模式十分耗时和昂贵，而大数据技术可以帮助药企加快药物研发的速度和降低研发成本。通过对大量的临床试验数据进行分析，研究人员可以发现药物的有效性和安全性，削减大量的试验时间和费用。

此外，大数据还可以帮助药企进行精准药物推广。通过对患者数据进行分析，药企可以找到适合患者需求的药物，提高药物的销售和市场占有率。这种精准推广模式可以减少药企的广告成本，提高推广效果，减轻患者的经济负担。

大数据在医疗行业的未来发展

大数据在医疗行业的应用前景广阔。随着新一代技术的不断发展，包括人工智能、云计算等，大数据在医疗行业的应用将更加智能化和个性化。未来医疗机构将能够利用大数据技术，实现全面的健康管理和个性化医疗，为每个患者提供定制化的医疗服务。

同时，大数据还将推动医疗行业与其他行业的深度融合。例如，大数据技术可以帮助医疗机构与保险公司合作，实现医疗保险数据的共享和分析，提高医疗保险的服务质量和效率。此外，大数据还可以帮助医疗机构与医疗设备制造商合作，实现医疗设备数据的共享和分析，提高医疗设备的研发和制造质量。

结语

大数据在医疗行业的应用正在推动医疗服务和治疗方式的革命性变革。通过充分利用大数据技术，医疗机构可以提供更准确、有效、个性化的医疗服务，改善患者的生活质量和健康状况。随着新一代技术的不断发展，大数据在医疗行业的应用前景更加广阔，将为医疗行业带来更多的机遇和挑战。

五、rpa在医疗行业的应用？

1、患者预约挂号

医疗机构可以通过RPA解决患者挂号预约的相关问题。RPA机器人可以自动收集患者数据，处理预约流程，为患者预约最佳的挂号时间。RPA机器人扫描患者数据以创建报告。该报告可以发送给转诊管理者以确认是有效预约，并通知患者医生是否可用。在医生预约不可用的情况下，RPA机器人还可以根据医生的时间表及时通知患者。

2、加快账户结算

将RPA机器人纳入整个计费流程可以为医务人员减轻工作负担。它可跨系统跨平台查看、处理数据，通过告知患者其账单金额，加快付款速度，来减少账户结算流程中的付款延迟和其他未知错误。

3、出院康复指导

患者出院后，仍需遵医嘱接受一些药物治疗。RPA机器人可以通过出院指南，向患者发送提取处方药的提醒。通过这种自动化服务，医务人员还可以提醒患者按时预约医生和健康检查，以保持健康。

六、医疗行业大数据应用

当谈及医疗行业大数据应用时，我们不得不考虑到这一领域的发展和变革。随着大数据技术的日益成熟和普及，医疗行业也开始积极应用大数据分析和挖掘技术来改善医疗服务质量、提高诊疗效率和优化资源配置。

现状与挑战

医疗行业作为一个信息密集的行业，生产出大量的医疗数据，包括患者病历、医学影像、药物数据等。然而，如何有效地利用这些数据并转化为可操作的见解仍然是一个挑战。传统的医疗信息系统往往无法满足对数据的快速分析和处理需求，这就需要借助医疗行业大数据应用来解决现有问题。

应用场景

在医疗行业，医疗行业大数据应用具有广泛的应用场景。首先是临床决策支持，大数据分析可以帮助医生更快速、更准确地做出诊断和治疗方案；其次是疾病预测与预防，通过分析大数据可以提前发现患者的患病风险，从而采取相应的预防措施。

技术挑战

然而，医疗行业大数据应用也面临着一些技术挑战。比如数据隐私与安全，医疗数据涉及个人隐私，因此在数据处理和共享过程中需要确保数据的安全性和隐私性；另外，数据的质量和准确性也是一个重要的挑战，不同数据源之间的质量和格式差异可能会影响数据分析的结果。

发展趋势

随着人工智能和机器学习技术的不断发展，医疗行业大数据应用将呈现出更多新的发展趋势。例如，结合大数据与人工智能技术可以实现个性化医疗诊疗方案，提高医疗服务的精准度和效率；又如，基于大数据分析的医疗预警系统可以及时发现疫情爆发和患者异常情况，帮助医疗机构及时做出应对措施。

结语

综上所述，医疗行业大数据应用有着广阔的应用前景与挑战。随着技术的不断进步和创新，我们相信在不久的将来，大数据技术将对医疗行业产生深远的影响，为人类的健康事业带来更多的希望与可能。

七、大数据医疗行业的应用

大数据医疗行业的应用

大数据是近年来科技领域的热门话题，对于医疗行业来说，大数据的应用更是带来了革命性的变化。通过对海量数据的分析，医疗领域可以更精确地进行预测，提供更加个性化的诊疗方案，并加强疾病监测和预防工作。下面我们将介绍大数据在医疗行业中的应用以及对医疗领域的影响。

1. 疾病预测和预防

大数据分析可以从多个维度收集数据和信息，不仅仅是患者的临床数据，还包括社交媒体、环境数据等。通过对这些数据的整合和分析，医疗机构可以发现潜在的疾病风险，提前进行干预和预防。例如，基于大数据分析的流感预警系统可以通过监测流感病毒的传播趋势、用户的搜索行为等数据，预测出流感的爆发地点和时间，从而及时采取措施进行防控。

2. 个性化诊疗方案

每个人的身体状况和疾病状态都存在差异，传统的通用性诊疗方案难以满足不同患者的个性化需求。大数据可以通过对大量患者数据的分析，挖掘出各种人群的治疗响应模式，为患者制定个性化的诊疗方案。例如，大数据分析可以通过研究不同基因型患者的治疗反应数据，找出某种药物对特定基因型患者的疗效更好，从而对不同人群进行精准治疗。

3. 研发新药和临床试验

传统的新药研发和临床试验过程耗时费力，而且效果不一。大数据的应用可以加速新药的研发过程，提高临床试验的成功率。通过对丰富的基因数据、患者数据和临床试验数据进行分析，可以找到药物和疾病之间的关联性和潜在目标，为新药研发提供指导。同时，大数据分析还可以帮助研究人员筛选适合的临床试验对象，优化试验设计，提高试验结果的可靠性。

4. 医疗资源优化

医疗资源有限，优化医疗资源的配置对提高医疗效益至关重要。通过大数据分析，可以实时监测和预测患者就诊需求，合理分配医疗资源。例如，医院可以根据大数据分析的结果，预测某个特定时段的门诊就诊量，合理安排医生和护士的工作量，以提高就诊效率。

5. 数据隐私与安全问题

大数据的应用在为医疗行业带来巨大利益的同时，也带来了数据隐私和安全的问题。医疗机构应加强数据安全保护措施，确保患者隐私不受侵犯。同时，政府和相关机构也应制定相应的法律法规，规范大数据的使用和管理。

结论

大数据在医疗行业的应用为医疗行业带来了巨大的变革。通过疾病预测和预防、个性化诊疗方案、研发新药和临床试验、医疗资源的优化等方面的应用，大数据正在打破传统医疗行业的边界，为患者提供更好的医疗服务和治疗效果。

八、大数据在医疗行业应用

大数据在医疗行业应用

随着科技的发展，大数据已经逐渐应用于各个行业，其中医疗行业是一个关键领域。医疗数据本身就是一个庞大而复杂的集合，通过对这些数据进行分析和应用，可以为医疗机构和患者带来许多好处。

提高医疗决策

大数据在医疗行业应用的首要目标之一是提高医疗决策的精准性和效率。通过收集和分析大量的医疗数据，医疗专业人员可以获取更全面、准确的信息，从而做出更加科学、个性化的诊断和治疗方案。

医疗数据可以包括患者的病历、病情监测数据、实验室检测数据等等。通过对这些数据进行挖掘和分析，医生可以了解患者的疾病发展趋势、治疗效果等信息，从而做出更加准确的医疗决策。例如，在临床决策支持系统的帮助下，医生可以根据患者的个人特征和病情，选择最合适的治疗方法和药物，提高治疗效果。

提升医疗资源的利用

医疗资源是有限的，如何合理利用这些资源是一个重要的问题。大数据分析可以帮助医疗机构合理安排医疗资源，提高资源的利用效率。

通过对患者的就诊数据进行分析，可以发现某些病种的就诊频率较高，某些科室的工作负荷较重。通过合理调整医生和护士的工作安排，可以减轻某些科室的工作压力，提高医疗资源的利用率。同时，通过对医疗流程进行分析，可以找出效率低下的环节，进行优化，提高医疗服务的质量。

预防疾病的发生和传播

大数据分析在医疗行业中的另一个重要应用是预防疾病的发生和传播。通过对疾病的传播规律、风险因素等进行分析，可以制定相应的防控策略。

大数据分析可以帮助医疗机构发现疾病的流行趋势和传播途径，预测疫情的发展趋势，为疾病的防控提供科学依据。例如，通过分析人群的出行和疾病传播数据，可以预测疾病的传播途径和高风险区域，及时采取相应的防控措施。

促进临床研究和医学进步

大数据的应用可以促进临床研究的进行，推动医学的发展和进步。

传统的临床研究需要耗费大量的时间和资源，而且结果往往具有一定的局限性。通过大数据的分析和挖掘，可以利用已有的医疗数据进行研究，快速获取研究结果。例如，通过对大量的患者数据进行分析，可以找出某种疾病的潜在病因和治疗靶点，为药物研发提供依据。

此外，大数据还可以帮助医生进行临床试验的设计和结果分析，提高临床研究的效率和可靠性。通过分析大量的试验数据，可以发现疾病的变化趋势和治疗效果，为临床实践提供指导。

保护医疗数据的安全和隐私

尽管大数据的应用给医疗行业带来了许多好处，但也带来了医疗数据安全和隐私的问题。

医疗数据包含个人隐私信息，如患者的身份信息、病历记录等。这些信息的泄露将对患者造成严重的损害。因此，医疗机构在应用大数据分析时，必须加强数据的安全保护措施，确保医疗数据的安全和隐私。

同时，法律法规的制定和完善也是保护医疗数据安全和隐私的重要手段。相关部门应加强对医疗数据的监管，制定相应的法律法规，明确医疗数据的使用和保护原则。

结语

大数据在医疗行业的应用带来了许多机遇和挑战。通过合理利用大数据，可以提高医疗决策的精准性和效率，提升医疗资源的利用效率，预防疾病的发生和传播，促进临床研究和医学进步。同时，我们也需要重视医疗数据的安全和隐私问题，加强数据的保护和监管。

九、医疗行业的大数据应用

医疗行业的大数据应用

随着信息技术的快速发展，大数据已经成为医疗行业中的热门话题。医疗行业是一个数据密集型的行业，涉及到大量的患者信息、病历数据、医学研究等多方面的数据。因此，利用大数据技术在医疗行业中的应用，可以为医生和患者提供更好的医疗服务和医学研究成果。

大数据技术可以帮助医疗行业实现数据的整合和分析，从而提高医疗决策的准确性和效率。例如，通过对患者的病历数据进行分析，可以发现一些疾病的潜在风险因素，从而提前进行预防和治疗。同时，医疗机构也可以通过分析大量的医疗数据，为患者提供个性化的治疗方案。

在医学研究领域，大数据技术也发挥着重要的作用。传统的医学研究往往需要大量的时间和人力成本，而利用大数据技术可以加快研究进程和降低成本。通过对大量的医学数据进行分析，可以发现新的疾病关联，揭示疾病的发病机制，并开发新的治疗方法。

另外，大数据技术还可以在医疗保险和医疗管理方面发挥重要作用。医疗保险公司可以利用大数据技术对患者的健康状况进行评估，从而确定保险费率和理赔金额。同时，医疗管理部门也可以利用大数据技术对医疗资源进行优化配置，提高医疗服务的效率。

然而，医疗行业的大数据应用也面临一些挑战和难题。首先，医疗数据的隐私和安全保护是一个重要问题。医疗数据涉及到个人的隐私信息，如果泄露或被滥用，将对患者造成严重影响。因此，在利用大数据技术的同时，必须加强对医疗数据的管理和保护。

此外，医疗数据的采集和整合也是一个挑战。医疗数据来自于不同的医疗机构和部门，格式和结构各异，不易进行统一的整合和分析。因此，需要开发相应的技术和标准，实现医疗数据的互操作性和共享。

在解决这些问题的过程中，政府、医疗机构和科技公司都扮演着重要角色。政府应制定相关的法律法规，加强对医疗数据的管理和监管。医疗机构应加强对医疗数据的采集和整合，建立起完善的信息系统。科技公司则应不断推动大数据技术的创新和应用，为医疗行业提供更好的解决方案。

综上所述，医疗行业的大数据应用具有巨大的潜力和前景。通过利用大数据技术，可以为医生和患者提供更好的医疗服务和医学研究成果。然而，在推动大数据技术应用的同时，必须解决医疗数据的隐私和安全问题，以及医疗数据的采集和整合问题。只有通过政府、医疗机构和科技公司的共同努力，才能实现医疗行业的大数据应用的可持续发展。

十、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