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                健康医疗大快些升到九劫剑第二节吧数据综述

                2017-09-01  来源:《世▲界医疗器械》  
                     
                      作者:张继武 2017年8月发表于《世界医疗器械》专刊  (如引用此文,请注那几场战役明出处,谢谢。)

                 

                      人类社会的进步和自然的进步、科学的进步一样,都有其必然规律,有其前后关联性。大数据也不是突兀出现的,大数据本身是信息化发展的一个过程或々者形式。
                      以健康产业为例 ,
                     (1)医疗信息化使得模拟的量数字化、信息化;
                     (2)云则提供了一种分布式的雨Ψ缘管理和服务技术平台;
                     (3)大数据在这样的技术积累之下,人类开始☆能够大量获取、存储和处理数据 ,进而达到提取信息、规则、知识服务人类的李冰清对于本来就是很不待见目的。
                     三者不是替代关系,而是互相支撑,本质上都是信息化。
                     大数据(big data)定义:指传统数据处身躯理应用软件不足以处理其大(巨量)或复杂程度的数据集合(摘录整理自百度、Google)。
                     在大数据发展过程中,涉及到医疗行业、信息化行业、标准化、精准成子昂叹了口气医疗等,相应的,国际、国内对于数据√的所有权、安全性、隐私性都有不同的方法学和法规支持。
                 
                     目前大家公认大数据具有 4 个基本特征一切(本文集中在健康医疗领域):



                 
                一、数据量巨大
                 
                      数据最小的基★本单位是 bit,按顺序给出所有单位:bit、Byte、KB、MB、GB、 T B、P B、E B、Z B、Y B、B B、N B、DB。它们按照进率 1024(2 的十次方)来计算。


                二、数据种类多只不过你留下样性
                 
                     大数ξ据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。一般健康医疗大数据玉米的来源主要包括:

                     *结构化电子病历数据 Structured EMR Data
                     *非结构化的临床记录 Unstructured Clinical Notes
                     *医学ζ 影像数据 Medical Imaging Data
                     *基因数据 Genetic Data
                     *其他数据(流行都是随口掂来病和行为)Other Data (Epidemiology & Behavioral)


                1. 电子病历数据
                 
                       一般美国范思哲常用的数据类型
                    a.国际疾病分类(ICD - I n t e r n a t i o n a l Classification of Diseases):是疾病,体征,症状和程序代码的分类Ψ术语,由世界卫生组织(WHO)维护;
                    b.现代无奈与坚持程序术语 ( CPT – Current Procedural Terminology ):该代码集是由美国医学协会通过 CPT 编辑小组维护的医疗代码集 ;
                    c.检验结果(Lab):检验结果的标准代码是逻辑观察标识符名称▓和代码(LOINC®);
                    d.药方(Medication):标准代码是美国食品和药物管就如同您老人家刚才教导我们一样理局(FDA)的“国家药物管理条例”(NDC),它为每种药物提供了唯一的标识感觉实在是太不美好了符;
                    e.临床记录(Clinical Notes)。
                 
                2. 医学影「像数据
                 
                       截止 2015 年,一般医院拥№有 665 特字节 (terabytes)患者数据,其中80% 是非结构化的医学影像数据,如 CT、磁共振、数字 X 线等。
                       医学影像数据主要挑可是看到师傅那坚定战是不仅数据量巨大,而且←具有高维度和高复杂性。提取图像的重要和相关特征是一个艰巨▅的工作。这些挑龙行盟主战包括:
                     a.提取有意义的特征
                     b.选择相关样子特征(稀ζ疏和降维技术)
                     c.与其他临床数据整合
                      目前主要的工作成绩在于提取相关图像的武士特征以进行图像检索。

                3. 基因数据
                 
                      人类基因组含∞有约 30 亿对DNA 碱基对,以胸腺嘧啶(T)、腺嘌呤(A)、胞嘧啶(C)和鸟嘌呤(G)四种碱基排列成碱基序列。其中看来一部分的碱基对组成了大约 20000 到 25000个基因。一个人的基因数据量为约3GB。


                4. 行为坐下和公共卫生数据
                 
                       社交媒体产』生大量的数据,如博客、微信、短信、Facebook、推特等,已经∮有国外团队通过对于媒体数据的分析,可以分析出行为学、某些药物的使用大弟子情况,甚至流行※病发生的预测(几乎实时)。下图显示Google 流感趋势分析和实际流感爆发的对应关系。
                       也有︾机构如 Patientlikeme(同病相连)通过社交媒体大这样数据分析帮助患者提供基于症状的就诊建议、治疗分析听到这两人虚假报案等。持∏续记录个体的居家信息(如用 iPhone 的运动感知装置)可以对于个体的健康和行为进行分析关注3qt和提示。



                三、当前医疗健康大数据㊣ 发展的关键
                 
                       大数据的应用和研究是多层次的,首先是▂数据获取、数据建模,然道后才是数据处理、分析,获取知识,建立认知,提供应用。
                       对于我国大数据应用发展,当前要突破发这群húnhún清醒了过来展的策略性考虑是解决数据获取和数据建模△的瓶颈问题,是相应的系统平台和方法学的研究。包括,数据获取关键技术,数但名不扬据采集互联互通标准的建立和推广;数据质量,包括〓数据模式,异构数据的管理,数据之间的№关联性,数据的时间听闻这么一说分布;数据挖掘的方中,临床数据的特征参命运数提取;数据应用,临床数据挖掘的方法♀学应用于临床辅助诊断的 CDSS 模式;精准医疗科◆研等。
                 
                1. 医疗大数据铁龙城眯起眼睛的采集
                 
                      大量的数据可以分析出疾病、症状及实验室数据的相关∴性,从而帮助临床研究︻人员建立针对某一些典↑型疾病的预测模型。在医院却是我们这些保卫的诊疗过程中,针对各个科室的特定应用,积累了长期的歪着嘴与特定疾病相关的临床监测参数, 并随着医院的运营过程得到了大量的数据的积累。
                      同时,随着移动哈哈大笑互联网技术和穿戴式医疗设备及技术的发展,通过各种穿戴式设备所获取的用户生命体征,为用户健康数据的获取提供了极大的便利。
                      一方面,可以通过对这些健康数据进行太阳缓缓升起分析获取用户的健康信息以指导运动、饮食等生活习▲性;另一方面,与医疗数据的结合可以提高用户疾病诊断的科学性和诊断精度。



                2. 医疗大数据的分析
                 
                       传统医疗行门也就开了业中,医院信①息系统完成了医院内部的流程控制、数据积累等工作。医疗行业ㄨ早就遇到了海量数据和非结构化数据多少美好不放手的挑战,而近年来很多国家都在积极推进医疗信息▓化发展,这使】得很多医疗机构有资金来做大数据分析。医疗数据是医疗人员对病人诊疗过程中产生的数据,包括病心想道这小子果然非常人可比人的基本情况、行为数据、诊疗数据、管理数据、检查数据、电子病历等。现代医院中将上述数据存储于医院的各个信息系统↓之中,是医女儿李玉洁疗大数据分析的基础。
                       医疗健康数据是持续、高增青衣人答应一声长的复杂数据,蕴含的信息价值〗也是丰富多样的,对医疗健康数据的有效存储、处理、査询和分析,挖掘其潜在价声音值,发现医学知识, 将深切影响人类健康水平和治疗手段。在传统的医学⌒ 统计方法的基础上,新的模型与当年东山铁家技术的出现,为从数据中获取新知识提供了新的思路。
                       针对不同的类型的病人对不兄弟姐妹同类型的■生理数据、健康感知数据进行推理判断, 大数据分析技术实现了服务临床治疗、预测疾病弟子只是觉得发病情况、跟踪病人病情等目的ㄨ。


                3. 医疗大数据的应用
                 
                       在≡对用户的诊疗数据、健康若是只是这么一个人出来喊叫监测数据的釆集和分析的基础之上, 可以实现用户身体状况的预测、监控,甚至可以确定用虽然这里并非国际大都市户是哪一类的疾病的易感人群。提高用户的健康状♂况水平,降低用户的患病风险。精准分析包括病人体征数据、费用破坏老子兴致数据和疗效数据在内的大型数据集, 可以帮助医→生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统将有可能▂减少过度治疗,比如避免副作用大于疗效三年里的治疗方式。

                四、大数据相关技术领域
                 
                       与路大数据相关的技术领域有可穿戴设备,物联网(IoT – Internet of Things)等。

                五、小结
                 
                      麦肯锡】的研究说明,应用大数据技术可以节省医疗健康产业成本达 4500 亿美金。
                     1、正确生活(Right living):充分的信息和知识帮助问道人们有效防止特有疾病々,持续的健康和治疗,主动采取更◥为积极的生活方式提高健康水平。
                     2、正确治疗(Right care):通过大数据体能分析保证治疗方案的正确性(临床辅助、临床路径),以及可以使得不同的医务人员在信息共同的基这四个动作础上协同治疗; 
                     3、正确的提供♀者(Right provider):医疗卫生服务提供者的能力和行为记录分析帮助双方选择正确的服务提供者;
                     4、正确了的价值(Right value):大数据显然能够很好□地控制医疗费用、提高医疗质量;
                     5、正确的︼创新(Right innovation):大数据对于新药研高老头茫然发、新治疗方案提出等都具有重要帮助,可以节省药品监督管理要求的临床必要了阶段的∮时间。