醫療數據服務

A. 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

B. 大數據在醫療行業的應用有哪些

大數據專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用，下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大，大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業，醫療行業也不例外，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起，醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享，每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據，建立健康預測模型，通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端，實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析，並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像，例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習，訓練其對影片的診斷，最終實現輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析，預測葯物的臨床結果，可以為臨床階段的實驗結果提供參考，節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析，從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。

C. 大數據應用潛力，醫療大數據的實踐又有哪些

現在的時代可以成為大數據時代。大數據時代的下的我們能更好地生活，與此同時，我們的生活方式也被大數據改變。數據基本上能跟任何行業進行互動，也可以說數據對每個領域來說都起到了推動性的作用，因為在數據驅動之下，各類領域就會根絕要求去改善自身的服務，提高產品的質量，這樣就能更好地滿足客戶的需求。大數據在醫療領域的應用也是很明顯。

雖然說大數據是一個數據的收集，對於個體還是不太具有針對性的。但是，大數據對我們的生活真的是起到了一個積極的作用。不過，即使醫療手段再先進，我們還是要保護好身體，不要生病。

D. 北京醫療大數據後台的公司有哪些

相信不少醫療機構都非常關心,醫療軟文網有哪些?醫療軟文發布價格貴不貴?今天媒介盒子小編就給大家分析下這個問題。

我們都知道,醫療職業是暴利職業,每年創造的財富數以萬億也不為過。也正因為歸於暴利職業,企業(醫院)之間競賽異常激烈,甚至還存在很多虛假偽劣產品信息損壞網路環境。

近來,網路開端嚴厲打擊互聯網不良及虛假信息,積極主動地保護廣大網民的合法權益進行了一系列的行為活動,其間醫療職業更是備受限制,醫療網路營銷開端進入了隆冬。如何讓醫療職業網路營銷從「隆冬」進入「暖春」呢?不少企業(醫院)開端把重心傾向了軟文營銷方法。

在醫療站沒有排名,不見錄入的前提下,醫療軟文營銷為身處「隆冬」的企業打開了一條走入「暖春」的捷徑。小編以為,軟文營銷的關鍵還是在於軟文寫作上面,一篇好的軟文,必定可以事半功倍,反之,一篇欠好的軟文,那也只能成為互聯網海量信息中的垃圾罷了。

針對醫療軟文,咱們不能以往常的站內文章或許外推文章相提並論,應該站在更高的層次思量軟文可以帶來的作用。企業(醫院)不論你的軟文是什麼樣子的,只要可以到達應該預期的作用,那麼軟文營銷才算真正的成功了。

醫療軟文網多不多?醫療軟文在哪裡發布好?醫療健康軟文發布可以在很多的平台發,包括看百年健康網、環球養生網等,也包括一些大網站的主頻道發布,這些醫療類網站在媒介盒子發稿平台都能找到。

當然因為是醫療行業,因此這樣的軟文就更加需要專業性,需要在軟文當中包括很多的專業知識,這樣的話才可以讓這個軟文更加可信了。以後醫療軟文推廣,也一定可以得到更加大的發展了,以後媒介盒子軟文推廣公司也可以為更多不同的行業服務了,也可以讓不同的行業都可以達到十分不錯的效果了。

以上就是小編給大家分享的內容了,醫療軟文網有哪些?醫療軟文發布價格貴不貴?大家看完這篇文章就知道了。

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E. 國內醫療大數據公司有哪些最好結合案例

之前看過這樣一篇文章，不知道是不是你想要！

林總是國內某知名大型醫療集團的總經理，旗下有三十多個項目，每年在網路推廣上的營銷費用上億元。 身為總經理，林總每天都要看報表，但下屬提報上來的數據總是不夠及時，還經常出現誤差，甚至有時候還需要自己來回復制粘貼數據來看運營指標。 林總感覺精力被牽扯了許多，無法真正的騰出時間用在研究市場，調整戰略方向。 出差的時候更是麻煩，拿著手機從郵件看excel表，滿眼數據也無法第一時間發現問題。

於是他要求集團的網路總監陳總把廣告投放的數據指標做的更精準細致一些，但是陳總也很無奈，他每天也花費大量的時間花費在報表上，因為每個項目數據規則都不一致，數據不夠透明化、、標准化，一直要求員工們按規范操作業務，提報數據，可也沒有辦法能真正落地監督執行情況。 項目業務數據是否真實及時？每個項目情況怎麼樣？每個主管業務能力如何，周任務月任務完成情況如何？網路搜狗這些渠道該月分別投入產出如何？這些問題成為了公司的老大難，誰也無法准確及時的回答。

在去年年底的一次行業聚會上，陳總跟某醫療集團副總交談時得知，他們的到診成本比陳總的醫院低了三分之一還多！這位副總告訴他，他們兩個月前上了一套新的數據分析系統BDP,主要為了把網路、搜狗、以及商務通和預約掛號系統數據全部連接打通。 集團現在能夠清楚的知道投放的廣告費用花在哪裡帶來了產出，花在哪產生了浪費，比如本周或本月這個病種來了多少人，每個人是通過哪個客服人員聊來的，之前是通過哪個關鍵詞來的。 這樣他們就能盡快調整投放策略，到診成本也隨之降低。

F. 醫療健康大數據有哪些來源

醫療健康領域的大數據主要有四個來源：1、制葯企業/生命科學回 2、臨床決策支持及其他臨床應用答（包括診斷相關影像信息） 3、費用報銷、利用率和欺詐監管 4、患者行為/社交網路
也就是說，不管是來自製葯企業的數據，還是來著臨床、社保或是患者的數據都可被當作醫療健康大數據的來源。

G. 大數據在醫療行業的運用如何構建大數據伺服器以及配置伺服器

就我賣過給醫院的伺服器，設備選擇，直接撥打伺服器廠家客服，會有專門的客戶經理為你選專型定製，至於大數屬據構建，由軟體決定，就我見過的，一般統計，醫院一段時間內就診人數，哪一科看病人數最多，什麼年齡段，那種病情看病人數多，有些會顯示實時人數，比如醫護人員有多少人，病床住院有多少人，現在醫院進出多少人，及整個醫院總人數，

H. 醫療健康數據的基本情況包括哪些

居民健康檔案的建立1.轄區居民到鄉鎮衛生院、村衛生室、社區衛生服務中心內（站）接受服容務時，由醫務人員負責為其建立居民健康檔案，並根據其主要健康問題和服務提供情況填寫相應記錄。同時為服務對象填寫並發放居民健康檔案信息卡。2.通過入戶服務（調查）、疾病篩查、健康體檢等多種方式，由鄉鎮衛生院、村衛生室、社區衛生服務中心（站）組織醫務人員為居民建立健康檔案，並根據其主要健康問題和服務提供情況填寫相應記錄。3.已建立居民電子健康檔案信息系統的地區應由鄉鎮衛生院、村衛生室、社區衛生服務中心（站）通過上述方式為個人建立居民電子健康檔案，並發放國家統一標準的醫療保健卡。4.將醫療衛生服務過程中填寫的健康檔案相關記錄表單，裝入居民健康檔案袋統一存放。農村地區可以家庭為單位集中存放保管。居民電子健康檔案的數據存放在電子健康檔案數據中心。

I. 醫療大數據的分析和挖掘發展現狀如何未來會有什麼樣的應用前景

前景不錯，據前瞻產業研究院《全球健康醫療大數據行業發展前景預測與回投資戰略規劃分答析報告》顯示，目前我國的醫療行業現狀是，優質醫療資源集中在大城市，地方以及偏遠地區醫療條件較差，醫療資源的配置不合理，導致了大量的長尾需求，催生了廣闊的互聯網醫療市場。在此背景下，互聯網的「連接」屬性得以發揮，有效提高了長尾市場的信息流通，降低了產品擴大受眾群的成本，而大數據技術的應用能夠使得醫療服務更加完善和精準。
醫療大數據的應用主要指的是將各個層次的醫療信息和數據，利用互聯網以及大數據技術進行挖掘和分析，為醫療服務的提升提供有價值的依據，使醫療行業運營更高效，服務更精準，最終降低患者的醫療支出。
目前，中國醫療大數據應用可以簡單分為兩大方向

第一類，是對傳統醫療的優化，即服務於醫療機構的大數據應用（包含醫院、險企、葯企、醫療器械企業等傳統醫療行業機構）。
第二類，是對傳統醫療的補充，即服務於大眾醫療健康的大數據應用。是針對傳統醫療服務未覆蓋到的市場需求，利用互聯網和大數據技術和服務加以補充，例如：診前分診、就診數據跟蹤及信息反饋等個人健康管理服務。

J. 國內哪些廠家做醫保大數據平台

大數據在醫療行業的應用可在以下幾個方面發揮積極作用：

（1）服務居民。居民健康指導服務系統，提供精準醫療、個性化健康保健指導，使居民能在醫院、社區及線上的服務保持連續性。例如，提供心血管、癌症、高血壓、糖尿病等慢性病干預、管理、健康預警及健康宣教（保健方案訂閱、推送）；同時減少患者住院時間，減少急診量，提高家庭護理比例和門診醫生預約量。

5、疾病模式的分析

通過分析疾病的模式和趨勢，可以幫助醫療產品企業制定戰略性的研發投資決策，幫助其優化研發重點，優化配備資源。新的商業模式

大數據分析可以給醫療服務行業帶來新的商業模式。

匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集

匯總患者的臨床記錄和醫療保險數據集，並進行高級分析，將提高醫療支付方、醫療服務提供方和醫葯企業的決策能力。比如，對醫葯企業來說，他們不僅可 以生產出具有更佳療效的葯品，而且能保證葯品適銷對路。臨床記錄和醫療保險數據集的市場剛剛開始發展，擴張的速度將取決於醫療保健行業完成EMR和循證醫 學發展的速度。

公眾健康

大數據的使用可以改善公眾健康監控。公共衛生部門可以通過覆蓋全國的患者電子病歷資料庫，快速檢測傳染病，進行全面的疫情監測，並通過集成疾病監測 和響應程序，快速進行響應。這將帶來很多好處，包括醫療索賠支出減少、傳染病感染率降低，衛生部門可以更快地檢測出新的傳染病和疫情。通過提供准確和及時 的公眾健康咨詢，將會大幅提高公眾健康風險意識，同時也將降低傳染病感染風險。所有的這些都將幫助人們創造更好的生活。