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醫療產品醫療大資料寫下自己對醫療大資料的淺析， 希望對醫療 健康感興趣的盆友有所幫助， 同時希望可以和大家一起交流健康， 探討醫療。
1 大資料
大資料定義很多， 我個人選取了以下兩種（如有錯誤， 歡迎留言指出交流）
動詞定義：當今社會所獨有的一種新型能力， 一種前所未有的方式， 通過對海量資料進行分析， 獲得巨大價值的產品、服務和見解；名次定義：基於多源異構、跨域關聯的海量資料（資料量、資料形態、資料分析處理方式）， 通過分析所產生的決策流程、商業模式、科學範式、生活方式和觀念形態上的顛覆性變化的總和。
2 醫療資料
醫生對患者診療和治療過程中產生的資料， 包括患者的基本資料、電子病歷、診療資料、醫學影像資料、醫學管理、經濟資料、醫療設備和儀器資料等， 以患者為中心， 成為醫療資料的主要來源。
3 醫療資料來源
醫療資料主要來源於4個方面：患者就醫、臨床研究和科研、生命製藥、可穿戴設備等。
1）患者就醫過程產生的資料：以患者為中心， 所有資料均來源於患者， 患者的體征資料、患者的化驗資料、患者的描述， 患者的住院資料、醫生對患者的問診資料、醫生對患者的臨床診治、用藥、手術等資料。
2）臨床醫療研究和實驗室資料：主要是實驗中產生的資料，
3）製藥企業和生命科學產生的資料：同樣主要是實驗產生的資料， 與用藥相關的用藥量， 用藥時間， 用藥成分， 實驗物件反應時間， 症狀改善表像等資料， 與生命等基因組學相關的資料。
4）可穿戴設備部帶來的健康資料：主要通過各種穿戴設備（手環、起搏器、眼鏡等）收集的人體的各種體征資料。
4 醫療資料特性
醫療資料首先它屬於資料的一種， 所以其大資料也必定具備一般的資料特性：規模大、結構多樣、增長快速、價值巨大， 但是其作為醫療領域產生的資料也同樣具備醫療性：多態性、不完整性、冗餘性、時間性、隱私性
1）多態性：醫療 資料包含有像化驗產生的純資料， 也會有像體檢產生的圖像資料類似心電圖等信號圖譜，
2）不完整性：由於各種原因導致有很多醫學資料是不完整的， 像醫生的主觀判斷以及文字描述的不完整， 患者治療中斷導致的資料不完整， 患者描述不清導致的資料不完整等
3）冗餘性：醫療資料量巨大， 每天會產生大量多餘的資料， 這給資料分析的篩選帶來了很大困難
4）時間性：大多醫療資料都是具有時間性、持續性的， 像心電圖， 胎動思維圖均屬於時間維度內的資料變化圖譜
5）隱私性：另外隱私性也是醫療資料的一個重要特性， 同時也是現在大部分醫療資料不願對外開放的一個原因， 很多醫院的臨床資料系統都是相對獨立的區域網路， 甚至不會去對外聯網。
5 資料的處理
資料的處理一般分為6個步驟：挖掘資料、收集資料、分析資料、存儲資料、資料轉化實用， 最終在實用過程中產生資料， 如此迴圈。
在資料處理的每個環節中均可找到不小的市場。
1）在挖掘醫療資料方面， 涉及到醫院、醫聯體等醫療機構， 現在這些機構越來越重視醫療資料， 雖然這些機構可能並沒有找到比較好的處理和分析這些資料的方法；
2）收集醫療資料， 雖然大量醫療資料的手機依舊在醫院等醫療機構， 但是其中可穿戴設備廠商儼然一股不可小覷的勢力，
3）分析醫療資料， 現在市場上已經有不少涉及醫療資料分析 業務的企業， 像碳雲智慧， 23魔方等企業（後面會講到）；
4）存儲資料， 由於大資料本身具備的規模大， 機構多樣、增長快速等特性決定醫療資料必然也會涉及到存儲的問題， 目前互聯網巨頭BAT,以及IBM等大型企業也均在構建自己的醫療大資料庫；
5）醫療大資料的實用， 目前市面上的移動醫療 公司均打著大資料個性化定制等口號， 像春雨醫生智慧問診、掌上糖醫、IBM沃森精准醫療， 23墨方基因預測等， 但是做到醫療大資料的實用， 首先需找到一個有效的分析手段以及具備有大資料級別的醫療資料來源。
6 醫療大資料的用途
醫療大資料的主要用途有：用藥分析、病因分析、移動醫療、基因組學、疾病預防、可穿戴醫療等。隨著醫療大資料的發展和分析方法、人工智慧等技術的不斷革新，能夠準確利用醫療大資料來進行分析和預測的場景會越來越多，到時大資料終將會成為醫療決策的一種重要輔助依據，決策的路徑也會跟隨著變化：從之前的“經驗即決策”，到現在的“資料輔助決策”，至將來的“資料即決策”資料即決策。
7 醫療大資料企業
醫療大資料企業主要分為三類：慢病及健康管理（輔助患者）、臨床決策支援（輔助醫生）、醫藥研發；
醫療大資料的服務物件主要有：居民、醫生、科研、管理機構、公眾健康。
其中根據收集到的資訊主要介紹以下三家企業：1）碳雲智能：將基於全球專業度最高、指數增長的全息全程健康醫療大資料，通過頂尖的資料採擷和機器分析技術，提供私人專享的健康指數分析和預測。面對的客戶群體包括：研究機構，藥廠，體檢中心，醫院，診斷公司，保險公司，健康管理公司等。
2）雅森科技：作為國內最早一家從核醫學領域切入的CAD公司，目前也是醫學影像人工智慧分析大軍中的一員，專注於採用各類數學演算法進行醫療影像處理、機器訓練、大資料庫比對、標準生物物理影像模型的開發與應用，將海量資料可以轉化為高效的診斷能力。
3）太美醫療致力於資訊技術在醫療領域的應用，為醫療行業提供SaaS解決方案。產品和服務涵蓋臨床研究和藥物警戒等領域。
醫療大資料方向1）社會化醫學：以醫療大資料為基礎引起政務、教育、商業等各個領域的變革。如“國民健康生活引導”的發佈，“廣播體操”的不斷更新。2）個性化醫學：以大資料為基礎為患者量身設計出最佳方案，以期達到治療效果最大化和副作用最小化的定制醫療模式。
目前國家重點企業牽頭 已經組建了三家健康大資料企業：中國健康醫療大資料產業發展集團公司、中國健康醫療大資料科技發展集團公司、中國健康醫療大資料股份有限公司。目標非常明確：
1）通過健康醫療大資料應用促進優質醫療資源下沉到基層群眾，努力提高人民群眾獲得感；
2）通過健康醫療大資料支援三醫聯動、分級診療、異地結算和遠端服務等，為深化醫改注入新動力；
3）通過健康醫療大資料應用發展，創新健康服務新業態，發展健康科技產品，推進覆蓋一二三產業的全健康產業鏈的發展，促進數字經濟為國民經濟增添新動能。
大家好，我是安迪（公眾號：PM大白），醫療大資料的關注者，醫療大資料資訊的初級搬運者。
首先需找到一個有效的分析手段以及具備有大資料級別的醫療資料來源。6 醫療大資料的用途
醫療大資料的主要用途有：用藥分析、病因分析、移動醫療、基因組學、疾病預防、可穿戴醫療等。隨著醫療大資料的發展和分析方法、人工智慧等技術的不斷革新，能夠準確利用醫療大資料來進行分析和預測的場景會越來越多，到時大資料終將會成為醫療決策的一種重要輔助依據，決策的路徑也會跟隨著變化：從之前的“經驗即決策”，到現在的“資料輔助決策”，至將來的“資料即決策”資料即決策。
7 醫療大資料企業
醫療大資料企業主要分為三類：慢病及健康管理（輔助患者）、臨床決策支援（輔助醫生）、醫藥研發；
醫療大資料的服務物件主要有：居民、醫生、科研、管理機構、公眾健康。
其中根據收集到的資訊主要介紹以下三家企業：1）碳雲智能：將基於全球專業度最高、指數增長的全息全程健康醫療大資料，通過頂尖的資料採擷和機器分析技術，提供私人專享的健康指數分析和預測。面對的客戶群體包括：研究機構，藥廠，體檢中心，醫院，診斷公司，保險公司，健康管理公司等。
2）雅森科技：作為國內最早一家從核醫學領域切入的CAD公司，目前也是醫學影像人工智慧分析大軍中的一員，專注於採用各類數學演算法進行醫療影像處理、機器訓練、大資料庫比對、標準生物物理影像模型的開發與應用，將海量資料可以轉化為高效的診斷能力。
3）太美醫療致力於資訊技術在醫療領域的應用，為醫療行業提供SaaS解決方案。產品和服務涵蓋臨床研究和藥物警戒等領域。
醫療大資料方向1）社會化醫學：以醫療大資料為基礎引起政務、教育、商業等各個領域的變革。如“國民健康生活引導”的發佈，“廣播體操”的不斷更新。2）個性化醫學：以大資料為基礎為患者量身設計出最佳方案，以期達到治療效果最大化和副作用最小化的定制醫療模式。
目前國家重點企業牽頭 已經組建了三家健康大資料企業：中國健康醫療大資料產業發展集團公司、中國健康醫療大資料科技發展集團公司、中國健康醫療大資料股份有限公司。目標非常明確：
1）通過健康醫療大資料應用促進優質醫療資源下沉到基層群眾，努力提高人民群眾獲得感；
2）通過健康醫療大資料支援三醫聯動、分級診療、異地結算和遠端服務等，為深化醫改注入新動力；
3）通過健康醫療大資料應用發展，創新健康服務新業態，發展健康科技產品，推進覆蓋一二三產業的全健康產業鏈的發展，促進數字經濟為國民經濟增添新動能。
大家好，我是安迪（公眾號：PM大白），醫療大資料的關注者，醫療大資料資訊的初級搬運者。