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、揭秘健康医疗大数据对消费的影响
健康医疗大数据简介
健康医疗大数据是指医疗行业中所产生的庞大数据量，其中包含了患者病历、病情数据、药物疗效、研究数据等信息，这些数据的积累和分析对医疗行业具有重要意义。
大数据对医疗消费的影响
大数据技术的应用使得医疗行业更加精准和高效。通过对大数据的分析，医生可以更好地了解患者的病情、疾病的传播规律、药物的适应症等信息，从而提供更个性化、精准的治疗方案。这种精准医疗不仅可以提升治疗效果，还能减少医疗资源的浪费。
此外，健康医疗大数据的分析也能帮助医疗机构进行成本控制和资源优化。通过对数据的深度挖掘，医疗机构可以找到效率更高的运营方式，提高服务质量，降低成本，进而降低患者的医疗费用。
大数据驱动的健康管理与预防
除了在治疗方面发挥作用，健康医疗大数据还可以在健康管理和疾病预防方面发挥重要作用。通过对大量数据的分析，可以及时发现患病趋势、疫情传播规律等信息，为疾病的防控提供科学依据。
大数据技术也为个人健康管理提供了便利，通过监测个人的健康数据，如运动量、饮食习惯、睡眠质量等，可以帮助人们及时调整生活方式，预防疾病的发生。
结语
综上所述，健康医疗大数据对医疗消费产生了积极的影响，不仅提升了治疗效果，减少了医疗资源的浪费，还为健康管理和疾病预防提供了科学依据。随着大数据技术的不断发展，相信在未来医疗行业将会迎来更多的创新与突破。
感谢您阅读这篇文章，希望通过了解健康医疗大数据对消费的影响，您能更好地了解大数据在医疗行业中的重要作用。
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
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、大消费医疗科技
大消费医疗科技的发展趋势与挑战
近年来，大消费医疗科技领域飞速发展，成为人们日常生活中不可或缺的一部分。大众对于医疗科技的需求逐渐增加，推动着行业的创新与进步。本文将探讨大消费医疗科技的发展趋势与面临的挑战。
大消费医疗科技的发展趋势
随着科技的不断进步和人们生活水平的提高，大消费医疗科技正以惊人的速度蓬勃发展。其中，数字化医疗、远程医疗、智能医疗、健康管理等领域成为了热门话题。
数字化医疗通过大数据分析、人工智能等技术手段，实现了医疗信息的互联互通，为患者提供了更便捷、高效的医疗服务。远程医疗则打破了时间和空间的限制，让患者可以在家就能享受到专业的医疗咨询和诊疗服务。智能医疗则利用智能设备和传感技术，监测患者的健康状况，及时预警和干预，实现个性化的医疗服务。健康管理则强调预防和健康管理的重要性，通过健康数据的监测和分析，帮助人们更好地维护身体健康。
大消费医疗科技的发展，不仅提高了医疗服务的效率和质量，更改变了人们对于健康管理的方式和观念。未来，随着技术的进一步升级和普及，大消费医疗科技将继续朝着智能化、个性化、全面化的方向发展。
大消费医疗科技面临的挑战
然而，随着大消费医疗科技的快速发展，也带来了一系列挑战。首当其冲的是数据隐私和安全性问题。在数字化医疗时代，大量的医疗数据被收集和利用，如何保护患者的隐私成为了一个亟待解决的问题。另外，网络安全、数据泄露等问题也给医疗科技的发展带来了阻碍。
此外，医疗科技的普及和推广也面临一定的困难。一方面，技术设备的成本较高，部分人群无法承担；另一方面，一些老年人或偏远地区的居民对于新技术的接受和使用存在较大难度，医疗科技的普及还需要更多的教育和宣传。
除此之外，医疗科技的监管和标准化也亟待规范。当前市面上涌现了许多医疗科技产品和服务，但缺乏统一的监管标准，从而导致了市场的混乱和消费者的困惑。加强医疗科技的监管和标准化，对于行业的健康发展至关重要。
结语
大消费医疗科技的发展在改善人们的生活质量、促进健康管理上发挥着重要作用。但同时也需要我们正视与解决所面临的挑战，共同推动医疗科技的发展，让科技更好地造福人类。
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、医疗健康大数据专业毕业生就业前景？
就业前景不错。
目前我国数字化医疗刚刚起步，曾经建立的医院信息系统，大多接近于企事业单位普通意义上的管理信息系统，而数字化医疗的最大特性，是要把占医院业务总信息量80%的临床材料信息化，并以医学图像的存档和通讯系统予以中心技术支持，这样，才能使数字化医疗具有宏大医用价值。随着5g、ai、机器人、信息技术的飞速发展，将加速医疗数字化进程，互联网医疗也会迎来革命性发展。
