大数据在体质健康方面的应用（大数据在健康管理中的应用）

本文目录一览：

• 1、大数据健康在体检领域的作用有多大？
• 2、大数据和人工智能技术在健康产业有哪些具体应用？请举例说明，谢谢！
• 3、大数据在医学领域有什么应用?
• 4、健康大数据分析技术有哪些？
• 5、健康医疗大数据的安全与应用

大数据健康在体检领域的作用有多大？

还是有一定作用的，如果数据的准确率比较高的话，可以分析某个地方什么疾病比较多，或者全国面临的健康问题都有哪些、对于体检领域可以适当做一些说明以及提供一些免费体验。进一步让人们关心自己的身体，注重体检，重视预防大于治疗这一理论。

数据不是为了看而搞数据，是要根据数据的情况对于自己行业采取相应的方案，更好地服务与用户。

如对你有启发，望采纳！

大数据和人工智能技术在健康产业有哪些具体应用？请举例说明，谢谢！

大健康产业顺应了中国经济转型升级、绿色发展的趋势，全球医疗健康产业投融资金额最多集中在2021年，全年达到6846.03亿元，投融资数量最多在2019年，达2044起。大数据和人工智能技术赋能多个大健康产业领域，包括公共卫生大数据、疾病快速诊断、远程医疗、识别诊断、药物研发、康复治疗等

在数字健康产业供应链，智慧眼一方面“深挖洞”，纵向深耕数字健康产业，形成自主可控、安全可靠的AI核心技术；另一方面是“广积粮”，横向扩展健康产业多元化市场应用场景，帮助政府、医院、群众乃至整个产业界激发数字化力量。

AI+社会保障

基于大数据＋人脸识别技术的养老金待遇资格认证系统应用于全国社保二十余个省份的省级平台，解决了养老金防冒领的世界难题，保障社保基金安全，稳定社会大局。

AI+医疗保障

基于大数据+生物识别技术的医保智能场景监控系统已应用于全国近二十个省级医保平台，实现了门诊、住院、购药、血透、健康理疗等场景的智能监控，防范医保欺诈骗保行为，确保医保基金安全。

AI+血透管理

遵循医院血液透析中心临床业务流程，从患者管理、透析日程准备、患者治疗排班、临床辅助决策等不同环节对血液透析治疗进行智能管理和监控。以患者为核心，从根本上改变诊疗信息的采集处理、分析查询和传输方式，为医护人员提供智能化工作方式，辅助医生制定更加人性、优质的治疗决策，提高科室工作质量和院内服务水平，提升患者满意度，做到医疗行为溯源全记录，保障医疗质量和医疗安全。

AI+慢病管理

依托智慧眼云慢病管理系统，门诊慢病患者可在就诊医生处便捷化生成健康管理档案，通过机器学习和医学知识图谱数据库，智能化形成疾病管理目标，帮助医生快速掌握患者信息，指导开药和开展疾病管理，形成以患者为中心的数字化病程管理体系，实现诊前导诊、疾病预判，诊后用药提醒等闭环服务，助力医疗健康行业的持续发展。

AI+健康乡村

以健康乡村综合服务平台智能终端为载体，将大医院的优质资源通过平台与基层卫生室进行互联，提高基层卫生室的首诊能力和水平，帮助基层的医生在诊断方面有更大的把握和信心，让村民“足不出村”就能享受到便捷的健康服务，助力国家乡村振兴战略落地。

大数据在医学领域有什么应用?

1、健康监测

大数据技术可以提供居民的健康档案，包括全部诊疗信息、体检信息，这些信息可以为患病居民提供更有针对性的治疗方案。并且通过智能手表等可穿戴设备，随时带着，可以实时汇报病人的健康情况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。

2、数据电子化管理

患者的影像数据，病历数据、检验检查结果、诊疗费用等各种数据录入大数据系统，统一管理起来，每位医生都能够在系统中查到病人的详细资料以及变更记录。而无需再通过耗时的纸质工作来完成，这对于大夫更好地把握疾病的诊断和治疗十分重要。

3、医疗科研

在医疗科研领域，运用大数据技术对各种数据进行筛选、分析，可以为科研工作提供强有力的数据分析支持。例如健康危险因素分析的科研中，利用大数据技术可以在系统全面地收集健康危险因素数据，包括环境因素，生物因素，经济社会因素，个人行为和心理因素，医疗卫生服务因素，以及人类生物遗传因素等的基础上，进行比对关联分析，针对不同区域、家族进行评估和遴选，研究某些疾病发病的家族性、地区区域分布性等特性。

健康大数据分析技术有哪些？

21世纪是以生命科学为主导、科学技术迅猛发展的世纪，科技竞争力已成为决定国家前途和命运的重要因素，是推动经济发展、促进社会进步和维护国家安全的关键所在。医学在生命科学中占有极其重要的地位，卫生科技的创新和进步，将促进医疗卫生事业的发展，提高全民族的健康素质，增强中国的科技竞争力和综合国力。世界最新医学科研技术是包括医学、药学、分子生物学、数学、计算科学、以及大数据分析技术等多种学科和技术的综合。

大数据分析技术主要包括是以最新应用数学、前沿计算科学和信息工程学为核心，以数据挖掘、数据仓库、商务智能等智能化的信息科技技术为手段，它不仅能够大幅提高传统的医学科研技术，而且在最新的分子生物技术的发展中也发挥着关键的作用。

一项新技术的采用，往往意味着全新的方向。如同伦琴射线在医学上的应用，开创了全新的医学视角一样，随后的CT,MRI,B-US,PETS等新技术的采用一次次的推动了医学的发展，扩展了医生的视野，如今，影像学已经是不可缺少的组成部分。信息学的重点是对一切可观测的指标（如年龄，住址，性别，化验，治疗，影像等一切通过现有手段可以观测的数据）整合后，结合应用数学，系统工程学，进行再分析、再处理。

少量的个案往往不足以揭示规律和知识，当数量足够大时，规律才有可能显现。所以整合成数据仓库也是必要的。而规律并不仅仅浮在数据表面，所以统计学和数据挖掘成为必要的手段，而在线式的方法提高了速度，基于系统工程的向导式结构有利于稳定大数据分析质量。

当年伦琴射线引入医学的时候，一定不会想到今日的局面。而将KDD引入医学领域，在中国广阔地域，巨大的人口基数下，基于这些特点形成的巨大的卫生信息数据，仅仅是用在线式的传统方法就可以发现大量有价值的医学知识，而结合数据挖掘，数据仓库，系统工程，发现新知识的可能性更是大大增加了。

健康大数据分析技术

大数据分析技术主要包括：

以数据挖掘为核心的知识发现技术，

以数据仓库为核心的数据整合技术，

以商务智能为核心的智能决策技术。

一、以数据挖掘为核心的知识发现技术

以数据挖掘为核心的知识发现技术可以直接挖掘医学新知识，帮助科研人员加速取得科研成果，甚至重大科研发现。

运用多种数据挖掘技术探索数据规律，为科研人员的科研设计提供科学依据，为科研命题指明方向，保证了科研的成功率。

数据挖掘是一种突破传统的分析手段，为各类科研技术提供新的技术方法，大大缩短科研和分析周期，深入揭示医学潜在规律。

数据挖掘，又称知识发现（KDD），是从大量的数据中，抽取潜在的、有价值的知识的过程。数据挖掘所探寻的模式是一种客观存在的、但隐藏在数据中未被发现的知识。例如，KDD可直接挖掘疾病高发人群，疾病及症状间的未知联系，化验指标间的影响关系及化验指标与疾病间的潜在影响，对未知的检验项值进行预测等等。通过可观测指标推断不可观测指标，或通过简单易行的观测指标推断昂贵的或有创的指标。由简而知繁，由易而知难。再如，在科研设计中利用聚类分析、因子权重分析，我们可以对数据进行科学分组、考察多因素的不同权重、帮助确定析因分析或嵌套分析等不同的科研设计。KDD在医学中应用非常广泛，为医学研究提供传统方法不能企及的前沿技术手段，例如：

聚类分析关联规则分析因子权重分析回归预测分析特性抽取分析

二、以数据仓库为核心的数据整合技术

以数据仓库技术为核心的医学数据整合系统，独立于已有的医疗机构业务系统，以全新的设计将分散的业务系统产生的不一致的数据进行整理、变换、集成，整合得到全面、高效、一致的信息。

数据仓库技术还使得对历史的全部海量数据进行在线的、实时的、深入的分析成为可能，并使其变得很轻松。

直接利用积累的现有医学数据，使科研成本大大降低，相同的的科研经费取得更多科研成果。

应用数据仓库的整合技术，使获得大数据科研样本数据易如反掌。

结合中国庞大的人口基数和横跨寒带温带热带的广阔地域，可建成世界上最大的卫生信息数据仓库，其全面的信息量是每个医务人员梦寐以求的。如能与世界各国合作，共享，整合，将成为与人类基因组计划齐名的壮举。

三、以商务智能为核心的智能决策技术

应用成熟的专业分析系统提供一致的准确的实时的数据分析，为各级各方面卫生决策提供可靠依据，使资源和效率得到优化，还能从经营决策和管理上获取经济效益和社会效益。

将商务智能技术（BI）应用于卫生决策分析，使决策者摆脱传统报表的束缚，以全新的先进的分析手段多维度地深入理解需要的数据，为广泛而深入的分析提供了新的有力工具。

专业的分析报表如累计贡献度分析，分摊百分比分析，嵌套排名分析等专业分析报表使决策者对历史和现状一目了然，对各种业务表现的因果关系能轻松的了如指掌。

健康大数据分析的应用

健康大数据分析技术在如下四个方面得到应用：

疾病与健康研究

环境与健康研究

医药生物技术研究

卫生宏观决策支持

大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。

健康医疗大数据的安全与应用

健康医疗大数据的安全与应用

医疗健康大数据是覆盖自然人的全生命周期，既包括个人健康，又涉及医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据的汇聚和聚合。

简单讲就是涉及到健康的、医疗的跟个人相关的数据的合集，不仅在医院，在互联网，在企业、医院都存在。

同时会议上也提到要利用健康医疗大数据，创新业态，创新应用，促进医疗行业发展。

利用健康医疗大数据，不仅对改进健康医疗服务模式，而且对经济社会发展都有着重要的促进作用，是国家重要的基础性战略资源。

健康医疗数据从哪来？

我们可以大致分为五方面。

第一来自诊疗数据：

患者在医疗机构、体检机构等就医过程中产生并由信息系统记录的数据；

包括电子病历、检验检查、基因测序、用药、医学影像等；

第二来自研究数据：药品或器械研究机构，由研究机构录入或采集的个人健康数据，比如临床试验、生物样本库等；

第三是个人数据：个人在医疗机构外自行记录的健康数据，比如可穿戴设备采集的心率、脉搏、睡眠等数据；互联网行为记录的检索、问诊、查询、病患交流数据等；

第四是结算数据： 由商业保险公司、医保机构、物价管理机关存储的报销和流通数据；最后是公共医学：由临床指南、医疗健康期刊、医学文献，循证医学数据资源库等组成。这就是医疗大数据的来源。

健康医疗数据核心在医疗机构

因为医院的数据是真实的疾病数据，其他的社会药品采买数据等等跟真正核心医疗健康的核心还有些距离。

而在医院包括护理记录、电子病历、用药信息、疾病诊断等等，这些数据综合一个特点就是敏感度非常高。

第二就是真实，为什么真实？看病有医嘱、处方、病案等，这些医疗文书是可以作为法律证据的。

同时质量比较高，在医疗信息化20年时间的不断积累和持续改进，数据的完整度和质量也在不断地提高。

行业要求

医疗健康大数据据作为新生事物，在行业标准和行业规范上尚有欠缺。直至近一年，国家卫计委陆续出台的全国医院信息化"功能指引"和"建设标准和规范"，其中提到大数据平台，就是希望医院须要建设大数据平台，执行国家十三五规划中大数据战略落地的内容和时间计划，要求三甲医院最终要建设面向大数据和人工智能技术的服务架构，高效高质组织数据资源，形成数据生产力。

行业现状

健康大医疗数据共享及应用不易。

针对于医院来说：客观存在"不敢、不愿、不会"三种形态。

不敢，因为数据共享、数据安全这些问题没有解决，所以不敢去做。

没有规定，或者不太明确，不敢做。不愿，因为医院权益、政府权益、社会权益，不清楚。还有医院内部科室的数据担心被拿走，不愿意。

不会，因为大数据必须要有大数据的技术支撑，没有技术支撑就没法儿对数据进行挖掘和利用，同样在数据共享开放过程中，技术、标准、机制、体制突破仍存在较大的障碍，造成各部门在推动过程当中不会做，这些现状造成了「不会」现象。

这些都是现状，但核心是数据安全和无法做到安全可控，让医院放心。

安全和隐私保护

数据安全挑战

数据安全没有解决，能不能用？怎么建立安全体系？

首先医院安全受到不断的挑战。

我在昨天看到一个新闻，我不知道大家看到没看到，就是新加坡的某医院集团，其医院数据被黑，包括他们总理在内的就诊数据都在里面，非常敏感。

黑客拿走了。

为什么大家盯到了医院？说明黑客对医疗数据还是感兴趣的。

比如勒索数据，过去病毒很少到医院，但去年勒索病毒刚爆发时就是针对医院，英国到中国都有中招，但是中国医院被曝光的很少。所以说安全形势比较严峻。

医院安全管理

第一是物理安全

医院的网络物理网是分内部网：挂号、结算、收费。一个是外网办公网，再往外才是英特网。

整个物理是隔离的，而且网络也是隔离的。

第二数据安全，主要是指医疗内部数据，数据保护采用了加密、数据库审计、防篡改等技术。

第三是网络安全，从网络角度讲，国家卫计委提出2015年全部三甲医院要建立信息安全三级等级保护，逐步实现了基本的安全。

第四隐私安全，这是新的命题，因为我们数据在内部用的话是不去隐私的明文。

那些是隐私数据？

国内还没明确法律规定细则。

我们可借鉴美国HIPPA法案，其明确规定了个人姓名、社保号、车牌号等18项隐私数据，或者说只要能指向患者个体的都算隐私。

那么数据如何去隐私？

现在通用的还是基本加密技术。

医院内部不需要加密，所谓外部就是科研研究、药物研究时需要大量统计分析时需要加密，我们现在用的是MD5加密等机密技术，有可逆的和不可逆的。

健康大数据应用

在安全前提下要放开应用。

借用国家卫计委规划信息司领导所言"一分部署、九分落地"。健康医疗大数据也需要一分建设，九分要应用。从产业应用现状看，公司多，投资多，期望大，产出还未确定。

从应用方向上，我们可以分为：临床决策支持(AI),医保控费和险种开发，医院管理，医疗器械和新药研发，慢病和健康管理等多个方向。