一、医疗大数据特点？
第一，数据量大。
第二，从横向看，医疗数据非常广泛。
第三，数据集成要求高。
第四，从纵向来看，周期长。
二、医疗卫生数据有哪些特点？
①多态性：医疗数据包含有像化验产生的纯数据，也会有像体检产生的图像数据类似心电图等信号图谱，医生对患者的症状描述以及跟进自己经验或者数据结果做出的判断等文字描述，另外还有像心跳声，哭声，咳嗽声等类似的声音资料，同时现代医院的数据中还有各种动画数据（像胎动的影像等）
②不完整性：目前的技术无法全部搜集、处理全面反映疾病的完整信息，比如医生的主观判断以及文字描述不完整，患者描述不清或治疗中断导致数据不完整，数据存在偏差和残缺。
③冗余性：医疗大数据信息量庞大，且其中包含大量重复或是对疾病无关紧要的记录。
④时间性：患者在发病和在院就诊过程中具有时间性，例如同一疾病在不同时期的症状、病情就诊情况不同。同时，医学检验波形是时间函数，也具有一定的时间性。
⑤隐私性：这也是现在大部分医疗数据不愿对外开放的一个原因，很多医院的临床数据系统都是相对独立的局域网络，不会对外联网。
三、医疗大数据的特点
医疗大数据的特点
医疗大数据是指在医疗行业中产生的大规模数据集合，这些数据集合经过整理和分析可以帮助医疗机构和医疗专业人员更好地理解疾病、诊断病情、制定治疗方案以及改善医疗服务质量。医疗大数据的特点体现在以下几个方面：
- **数据规模庞大**：医疗大数据的规模巨大，涵盖了大量患者的病历记录、实验室检查结果、影像资料等。这些数据规模庞大，需要借助大数据处理技术和工具进行有效管理和分析。
- **数据多样性**：医疗数据来源多样，包括临床数据、生命体征数据、基因组数据等。这些不同来源的数据具有不同的特点和格式，需要统一整合和分析。
- **数据价值高**：医疗大数据蕴含着丰富的医学知识和患者健康信息，可以帮助医疗机构更好地了解疾病发展规律、制定个性化治疗方案等，具有重要的临床应用和科研价值。
- **数据隐私性**：由于医疗数据涉及患者的个人隐私信息，因此在医疗大数据的处理和分析过程中需要严格遵守数据隐私保护法律法规，确保患者信息安全。
- **数据质量要求高**：医疗大数据的质量对医疗决策和临床实践具有重要影响，因此数据的准确性、完整性和一致性是医疗大数据分析的关键要素。
在当前医疗领域，医疗大数据正扮演着越来越重要的角色，为医疗健康管理提供了全新的思路和方法。通过对医疗大数据的分析，可以实现更精准的诊断、更个性化的治疗方案、更高效的医疗资源利用等目标。同时，医疗大数据也为医疗研究和医学进步提供了强大的支撑。
随着医疗大数据技术的不断发展和应用，未来医疗领域将迎来更多创新和突破。医疗机构和医疗从业者需要不断提升数据分析能力，充分利用医疗大数据的优势，为患者提供更好的医疗服务。
总的来说，医疗大数据的特点不仅体现在数据规模庞大、数据多样性、数据价值高等方面，更体现了医疗大数据在医疗领域中的重要意义和应用前景。通过深入挖掘和分析医疗大数据，可以推动医疗领域的发展，促进医疗健康服务的提升，实现个体化医疗目标。
四、医疗大数据特点
医疗大数据特点
随着信息技术的飞速发展，医疗行业也迎来了医疗大数据时代。在这个时代，大数据技术的应用为医疗行业带来了翻天覆地的变化，让人们可以更快速、更准确地获取和处理医疗信息，提高医疗服务的质量和效率。
医疗大数据具有许多独特的特点，这些特点决定了它在医疗行业的重要性和广泛应用。以下将就医疗大数据的特点展开详细介绍和分析。
1. 数据量巨大
首先，医疗大数据的一个明显特点就是数据量巨大。医疗行业每天都会产生海量的数据，包括患者病历、检查报告、药物处方等信息。这些数据量大、复杂，需要通过大数据技术进行高效的处理和分析。
2. 数据多样性
除了数量庞大外，医疗大数据还具有数据多样性的特点。医疗数据涵盖了临床数据、影像数据、基因数据等多个层面的信息，这些数据来源不同、格式不同，需要通过大数据技术进行整合和分析。
3. 数据时效性
在医疗领域，数据的时效性至关重要。患者的病情随时在发生变化，医疗决策需要及时准确的数据支持。因此，医疗大数据必须具有实时性和高度的时效性，以满足医疗工作者对数据的迅速需求。
4. 数据质量要求高
医疗数据的质量对医疗决策和诊断结果至关重要。数据质量不高会导致信息不准确、决策失误等风险。因此，医疗大数据需要保证数据的完整性、准确性和可靠性，确保医疗行为的科学性和有效性。
5. 隐私和安全保护
在处理医疗大数据时，隐私和安全保护是至关重要的问题。患者的个人隐私信息需要得到严格保护，防止泄露和滥用。因此，在医疗大数据的收集、存储和处理过程中，必须要遵守相关的法律法规，确保数据安全和隐私保护。
6. 跨学科融合
医疗大数据涉及到多个学科领域，包括医学、计算机科学、统计学等。要充分发挥医疗大数据的作用，需要进行跨学科的融合与合作。不同学科的专家共同参与，才能更好地挖掘和利用医疗大数据的潜力。
7. 数据分析和挖掘
医疗大数据中蕴藏着许多有价值的信息，通过数据分析和挖掘可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势。医疗工作者可以通过对数据的深度分析，提高疾病诊断的准确性，优化治疗方案，实现个性化医疗服务。
结语
综上所述，医疗大数据具有数据量巨大、数据多样性、数据时效性、数据质量要求高、隐私和安全保护、跨学科融合、数据分析和挖掘等特点。充分发挥医疗大数据的潜力，对于提高医疗服务水平、优化医疗资源配置具有重要意义。未来，随着技术的不断发展和创新，医疗大数据将在医疗行业发挥越来越重要的作用，为人类的健康事业做出更大的贡献。
五、数据的特点？
一是数据本身是对一个事实的描述，代表某件事物的客观描述，即用“数字符合”代表事物；
二是数据分结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。现在利用较多的是结构化数据，企业的ERP、SAP数据库里的数据基本上都属于结构化数据。半结构化数据、非结构化数据现在利用并不太多，但比结构化数据更能说明事物的本质，如视频、音频、场景数据。而且80%的数据是非结构化的，这也是第一代、第二代Ai瓶颈，第三代认知智能兴起的原因，也是千城数智自主研发芊姬智脑的原因一一因为只有基于认知智能的芊姬智脑才能更有效处理汽车下沉市场及丰富车生活的半结构和非结构数据，赋能及服务汽车流通上游及整体汽车产业链，促进汽车数字的产业化和汽车产业的数字化；
三是数据生产需要成本投入，需要投入硬件、软件、人工成本；如果要购买，需要支付对方一定的费用。
四是数据具有互补性。单个的数据价值并不大，只有数据规模达到一定的程度，而多个维度且具有较好的及时性时数据才有用，规模维度、及时性等对其作用的发挥会产生很大的影响。
五是数据具有无限性。数据具有可复制、可共享、无限增长和供给的品质。数据资产不需要折旧、摊销，它会越用越多。数据资产本身是无限增长，它每年都在增值，而不是被消耗。
六是数据资产成为数字经济时代的关键生产要素。农业时代的关键生产要素是土地、劳动力，工业时代的关键生产要素是资本、技术。数字经济时代的核心生产要素是数据，数据是国家和企业的核心资产，也是未来取之不尽的新石油。
六、医疗的特点包括？
答：特点包括：高风险，社会公益性和高科技等特点。
七、医疗服务的特点？
一、医疗服务的定义：
医疗服务是医疗机构以医疗技术为基本手段，把患者和特定的社会群体作为主要服务对象，向社会提供能够满足人民医疗的需要，为人民带来实际利益的医疗产出和非物质形式的服务。医疗产出主要包括医疗及其质量，能够满足人们对医疗服务使用价值的需求；非物质性服务主要包括服务态度、医疗机构声誉、公众形象等，能够给患者带来额外的利益和心理上的满足和信任，满足人们的精神需求。医疗服务的意义和本质是一个整体系统的概念。
二、医疗服务的特点：
医疗服务具有所有服务的共性，也具有一些独特的特点。这些特点对医疗服务的发展有消极的一面，也有积极的一面。医疗服务品牌营销管理的重要内容是扬长避短，充分发挥医疗服务的特色。
三、医疗服务的无形性：
无形性是医疗服务最显著的特征之一，也是服务的定义。医疗机构的身体展示和良好声誉的建立是我们品牌管理的重要方面。
四、医疗服务的不可分离性：
医疗服务是生产和消费同时进行的。它的生产和消费是密不可分的，即医疗服务提供者向顾客提供服务的时候，也是顾客消费医疗服务的时候。两者在时间上是不可分割的，医疗服务的提供者和顾客在产生时是相互作用的，两者共同影响着服务的效果。医疗服务的模糊性是医疗服务营销管理的中心。医疗质量在很大程度上受双方合作意识、指导、接受能力和合作程度的影响。
从上面可以看出，医疗服务服务很广泛，它包括很多内容，医疗服务的本质和意义形成一个整体系统概念。医疗服务随着人们的不断需求，积极提高质量，满足人们的医疗需求。
八、云医疗的特点？
云医疗是：是医院组织，医生组织，医药组织都是分开的。医疗费用非常低。普通病症看机器人医生就可以了。因为云时代没有垄断治疗药物在网上就可以已最低价格买到。医生是更专业的看更难得病症，医生一般不直接接触病人，病人把病历和现时病的情况传到网上，医生就网上会诊然后把治疗方案传给病人选。然后由病人挑一个治疗方案给报酬那医生或医生组织等
九、医疗制度的特点？
医疗保障制度的基本特点有三个。
１、医疗资源配置的非市场性。现代企业对于紧缺资源的配置主要表现为计划方式、市场方式和介于两者之间的计划与市场结合的方式。医疗保险制度作为一项基本的社会经济制度，它是时代发展的产物，反映一定历史阶段的社会关系和生产力发展水平，与一定时期社会、政治和经济发展政策取向紧密相联。
２、同一制度的平均主义与不同制度的差异性。我国医疗保险具有独特的板块结构，这种板块结构表现为全民保健、公费医疗、劳保医疗、合作医疗。除全民保健具有普遍外，公费医疗覆盖机关、事业单位，劳保医疗覆盖城镇职工及其家属、子女，合作医疗覆盖农村居民。医疗保险制度按照单位和居民的不同身份，分为公费医疗制度、劳保医疗制度和农村合作医疗制度。
３、医疗保险二元结构。医疗保险制度按各分制度特点确定不同的资金来源渠道
十、数据化管理十大特点？
1、应用背景：大规模管理
2、硬件背景：大容量磁盘
3、软件背景：有数据库管理系统
4、处理方式：联机实时处理, 分布处理批处理
5、数据的管理者：数据库管理系统
6、数据面向的对象：整个应用系统
7、数据的共享程度：共享性高，冗余度小
8、数据的独立性：具有高度的物理独立性和逻辑独立性
9、数据的结构化：整体结构化，用数据模型描述
10、数据控制能力：由数据库管理系统提供数据安全性、完整性、并发控制和恢复能力
