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、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。
三、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
四、健康大数据应用平台：推动医疗健康的未来
随着科技的进步和大数据的快速发展，健康大数据应用平台逐渐成为推动医疗健康行业变革的重要工具。这类平台利用大数据分析技术，将个人健康数据与医疗资源进行高效整合，不仅提高了医疗服务的质量，也为人们的健康管理提供了全新的视角。本文将深入探讨健康大数据应用平台的概念、优势、应用场景以及未来的发展趋势。
一、什么是健康大数据应用平台
健康大数据应用平台是基于大数据技术，整合多种健康数据源（如电子病历、基因组数据、可穿戴设备数据等）构建的一个系统。其核心目的是通过数据共享和分析，为医务人员和患者提供精准、个性化的医疗服务。
二、健康大数据的优势
健康大数据应用平台的优势体现在以下几个方面：
- 数据整合能力强：能够汇集来自不同医院、诊所和个人的健康数据，形成全面的健康档案。
- 提高医疗服务效率：医生可以迅速获得患者的历史健康记录，从而提供更精准的诊疗方案。
- 促进健康管理：个人可以通过平台监测自己的健康状况，及时发现潜在的健康问题。
- 推动科研与创新：研究人员能够利用大数据进行疾病研究和药物开发，加速创新进程。
三、健康大数据应用平台的应用场景
健康大数据应用平台的应用场景广泛，主要包括：
- 个性化医疗：根据患者的 genetic data 和行为数据，制定个性化的治疗方案。
- 疾病预测与预防：通过分析历史患者数据，挖掘疾病的潜在风险，有效进行疾病预防。
- 智能健康管理：利用可穿戴设备监测个人健康状况，将数据上传至平台获取实时反馈。
- 远程医疗：在偏远地区，通过健康大数据应用平台实现医生和患者的远程互动和咨询。
四、健康大数据应用平台的挑战
尽管健康大数据应用平台前景广阔，但仍面临一些挑战，包括：
- 数据隐私与安全：如何保护用户的个人健康信息，防止数据泄露是平台必须解决的问题。
- 标准化问题：不同地区和机构之间的数据标准缺失，影响数据的整合与共享。
- 技术与人才短缺：缺乏专业的技术团队和掌握大数据分析技能的人才，制约平台的进一步发展。
五、未来发展趋势
未来，健康大数据应用平台将有以下发展趋势：
- 人工智能的应用：AI技术将被广泛应用于数据分析，提供更精准的疾病预测和诊断。
- 跨行业合作：医疗、保险、科技等多行业的合作将推动健康大数据的应用深入发展。
- 监管政策的完善：随着技术的发展，国家和地区将加强对健康数据的监管，保护用户隐私。
- 可穿戴技术的普及：更多可穿戴设备将接入健康大数据平台，实现实时健康监测。
总结
健康大数据应用平台正在改变我们获取医疗服务的方式，提供了更科学、个性化的健康管理解决方案。虽然面临着一定的挑战，但随着技术的进步和合作的增强，这些问题都可以逐步得到解决。希望通过本文，读者能够对健康大数据应用平台有更深入的了解，帮助大家更加关注健康管理，享受科学带来的医疗便利。感谢您阅读完这篇文章！
五、健康大数据管理平台是什么？
健康大数据（Healthybigdata）是随着近几年数字浪潮和信息现代化而出现的新名词，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的健康数据的集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
六、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。
七、掌握健康数据：探索中国十大健康数据平台
引言
随着科技的进步和社会的不断发展，健康数据的获取与分析变得尤为重要。尤其是在大数据时代，通过健康数据平台，可以帮助个人以及机构更好地理解和管理健康状况。本文将为您深入探讨中国十大健康数据平台，带您走进健康数据的世界，帮助您更有效地利用这些资源。
1. 健康中国行动
健康中国行动是由国家卫生健康委员会主导的一项计划，旨在通过完善的健康信息平台汇集全国各类健康数据。该平台整合了医院、社区卫生服务中心、基层医疗机构等的相关健康信息，方便公众查询和使用，同时鼓励数据的共享和开放，推动健康信息化的发展。
2. 好医生在线
好医生在线是一个综合性的健康管理平台，提供在线问诊、健康咨询及医疗服务。它不仅拥有海量医生资源，还致力于收集用户的健康数据，以便提供个性化的医疗建议。用户可以通过平台记录自己的健康状况，从而更好地管理自身健康。
3. 微医
微医是一个聚焦于打造全方位健康服务的互联网医疗平台。该平台通过整合医生、医院及健康数据，能够实时提供用户的健康大数据，帮助他们了解心率、血糖等重要健康指标，为专业医疗提供助力。
4. 平安好医生
平安好医生作为平安集团旗下的健康管理平台，不仅提供在线咨询和问诊服务，还汇集个人健康档案与病例数据。它为用户提供全面的健康管理，用户可以在平台上查看自己的健康数据，并根据数据分析结果调整个人生活方式。
5. 互联健康
互联健康是一项旨在推动健康数据共享的创新平台。通过整合各类医疗机构的数据信息，用户可以方便地查询到疾病预防、治疗方案及相关健康服务的信息，支持多方位的健康决策。
6. 掌上明医
掌上明医是一个提供在线医疗服务的应用，它让用户在数字化平台上快速获取医疗信息。该平台通过大数据分析技术，汇聚全国各院内的健康数据，并提供个性化的医疗建议与健康管理方案。
7. 快速医
快速医是一个专注于家庭医生定制化服务的平台，通过大数据的智能分析，为家庭提供个性化的健康管理服务。用户可以在这里记录并监测健康状况，医生也可基于获取的数据制定相应的健康方案。
8. 医统天下
医统天下致力于打造一个以健康数据共享为基础的医疗生态系统。该平台不仅提供数据访问，还支持用户与医疗机构之间的交流与协作，促进用户健康数据的主动管理。
9. 知乎健康
知乎健康作为一个基于问答的平台，不仅聚集了大量专业医生的意见和建议，还通过相关数据分析为用户提供科学的健康指导。用户可以在这里获取权威的健康知识和数据，帮助他们更好地理解自己的健康状况。
10. 乐心医疗
乐心医疗是一家以可穿戴设备为核心的健康管理平台。用户可以通过智能手环记录运动、睡眠及心率等数据，这些数据将被汇总到平台上，为用户提供实时的健康状况分析与报告。
结论
通过上述十大中国健康数据平台，您可以更好地了解和管理自己的健康。在这个数据驱动的时代，利用这些平台提供的资源，不仅能帮助您获取专业的健康建议，还能让您更直观地感受到自身健康的变化。从而进行更科学的生活方式调整，提升生活质量。
感谢您阅读完这篇文章！希望通过以上内容，您能更好地理解这些健康数据平台及其所提供的管理工具，助力您的健康生活之路。
八、阿里大健康平台运营模式？
阿里健康是阿里巴巴集团“Double H”战略(Health and Happiness)在医疗健康领域的旗舰平台，是阿里巴巴集团投资控股的公司之一。
目前，阿里健康开展的业务主要集中在产品追溯、医药电商、医疗服务网络和健康管理等领域。
以上就是关于阿里健康大药房运营模式的介绍
九、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。
十、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。
