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、探索健康医疗大数据产业链：构建未来医疗的基础
引言
随着科技的迅速发展和医疗行业的不断创新，健康医疗大数据产业链成为了当今最重要的议题之一。大数据在医疗健康领域的应用，不仅为医生提供了更科学的依据，还帮助患者获得更加个性化的治疗方案。本文将深入探讨健康医疗大数据产业链的组成部分、运作机制以及未来发展趋势，以期为读者提供全面的理解和启示。
健康医疗大数据产业链的组成部分
健康医疗大数据产业链主要由以下几个关键部分组成：
- 数据采集：这一环节涉及从各种医疗设备、健康监测工具、实验室和医院中提取数据，包括患者的病历、检查结果、临床经验等。
- 数据存储与管理：采集到的数据需要进行集中存储和高效管理，通常依赖于云计算和大数据技术，确保数据的安全性和隐私保护。
- 数据分析：运用数据挖掘和分析技术，提取有价值的信息，为医疗决策提供支持。此环节通常涵盖机器学习和人工智能的应用。
- 应用与服务：经过分析的数据可被应用于临床决策支持、个性化医疗、疾病预警、健康管理等多个领域。
- 反馈与优化：通过收集用户反馈和后续数据，持续优化数据模型和各种应用，从而提升医疗服务质量。
数据采集：大数据产业链的第一步
在健康医疗大数据产业链中，数据采集是至关重要的一步。随着互联网技术的发展，各种穿戴设备、移动应用程序和传感器被广泛应用于健康监测。这些设备能够实时监测个体的健康状况，如心率、血糖、睡眠质量等，在医疗机构中也能有效收集到患者的临床数据。通过这种方式，健康医疗大数据产业链能获得更加全面、及时的健康信息
数据存储与管理：保障数据安全与可用性
在数据采集后，数据存储和管理显得尤为重要。医疗数据通常涉及大量的个人隐私信息，因此在存储和管理过程中，必须遵循相关的法律法规和行业标准。多数机构选择使用云平台，因其能够提供灵活的存储方案、高效的数据处理能力以及强大的安全保障。同时，采用合适的数据管理策略，可以确保数据的完整性和可用性，为后续的分析与应用提供基础。
数据分析：挖掘健康信息的宝藏
数据分析是健康医疗大数据产业链的核心部分。借助现代数据挖掘技术，医疗机构可以从庞大的数据集中提取出有价值的信息。这包括疾病的流行趋势、患者的疾病预后分析、治疗效果评估等。通过人工智能和机器学习等先进技术的引入，分析的精准度和效率得到了显著提升。这使得医生能够快速获取关键数据，从而作出更加准确的医疗决策。
应用与服务：为医疗提供解决方案
数据分析得到的信息可广泛应用于各个医疗服务领域，生成针对患者的个性化治疗方案、制定精准的公共卫生政策、进行疾病管理等。通过大数据技术，医疗机构不仅能够提升服务质量，还可以实现对患者健康的实时监测与管理。远程医疗、健康预警等新兴服务模式的出现，给疾病预防和治疗提供了有效的手段。
反馈与优化：持续改进的循环
健康医疗大数据产业链并不是一个静态的过程，其本质在于反馈与优化。医疗机构通过收集用户反馈，持续改进数据模型和应用，将患者的实际需求与技术结合，实现真正确保医疗服务质量的提升。同时，这也促进了医疗服务的迭代与创新。通过不断的循环，整个产业链能够随时适应医疗环境的变化，保持活力。
未来发展趋势
在数字化和智能化的不断发展下，健康医疗大数据产业链的未来充满着无限可能。以下是一些主要趋势：
- 技术创新：人工智能、区块链等新兴技术将在数据采集、存储和分析等环节继续发挥核心作用。
- 个性化医疗：利用大数据进行精准治疗将成为主流，基于患者特征与健康数据制定个性化的医疗方案。
- 数据共享：在保护隐私的前提下，医疗数据的开放与共享将更为普遍，以促进健康管理服务的创新与发展。
- 跨界合作：医疗行业与科技公司、数据分析机构等的合作将加深，以更好地推动健康医疗大数据的应用。
结论
健康医疗大数据产业链正在重塑整个医疗行业的面貌。通过各个环节的有效衔接与合作，医疗服务将变得更加高效、个性化和智能化。尽管在实际应用中仍面临挑战，但随着技术的不断进步和政策的改善，未来的医疗健康大数据产业链将为我们带来更多的机遇与可能。
感谢您阅读这篇文章，希望通过这些信息，您能对健康医疗大数据产业链有更深入的了解，并能在未来的医疗决策和健康管理中获益。
三、ahc大健康产业链靠谱吗？
ahc大健康产业链靠谱。
AHC国际健康产业链是合法的，是一个平台，当然了是个平台但凡有投资的就有一定的风险。
AHC国际健康产业链是真的，行业想要更加发展壮大肯定是有产业链的呀。AHC国际健康产业链公司是新加坡的基金公司。公司主要业务是孵化农业产业，开发农业行业的区块链应用场景服务。公司研发的农业场景区块链应用XX链，即将上线几个交易所，前期可以参与做天使投资人。新加坡公司与国内首家农业公司进行深度合作，实现农业区块链场景应用。 国内首次领导人会议已经圆满成功。国内众多投资机构进入。
四、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。
五、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
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、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。
八、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。
九、医疗健康领域的大数据有哪些来源？
医疗健康领域的大数据主要有四个来源：
1、制药企业/生命科学
2、临床决策支持及其他临床应用（包括诊断相关影像信息）
3、费用报销、利用率和欺诈监管
4、患者行为/社交网络也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。
十、医疗健康大数据专业毕业生就业前景？
就业前景不错。
目前我国数字化医疗刚刚起步，曾经建立的医院信息系统，大多接近于企事业单位普通意义上的管理信息系统，而数字化医疗的最大特性，是要把占医院业务总信息量80%的临床材料信息化，并以医学图像的存档和通讯系统予以中心技术支持，这样，才能使数字化医疗具有宏大医用价值。随着5g、ai、机器人、信息技术的飞速发展，将加速医疗数字化进程，互联网医疗也会迎来革命性发展。
