一、智慧医疗：打破壁垒，实现数据共享的未来
在现代社会中，科技的发展日新月异，其中智慧医疗作为数字化转型中的关键组成部分，正在逐渐改变我们对传统医疗体系的认识。随着医疗数据的爆炸性增长，一个亟待解决的问题便是如何实现医疗数据的有效共享。今天，我想和大家聊聊智慧医疗如何打破信息壁垒，实现数据共享的未来。
提到医疗数据共享，很多人可能会问：“为什么数据共享如此重要？”这是一个非常关键的问题。想象一下，如果我们能实时访问到一个患者的完整病历信息，那么在遇到医疗急救时，医务人员就能迅速做出判断，提供更准确的治疗。而不是一边等待患者的家属提供资料，一边进行紧急处理，时间就是生命啊！
智慧医疗的核心：数据互通
在智慧医疗概念中，数据互通是其核心。过去，医疗机构往往使用各自独立的电子病历系统，数据孤岛的现象极为严重。这样不仅在患者转院时造成资料的重复采集，还可能因为信息不全而影响医疗决策。然而，如今的趋势是利用云计算、大数据和人工智能等技术，将这些医疗信息进行整合、共享。
举个例子，某医院通过建立一个统一的数据平台，将多个科室、多个医院的数据进行了整合。患者在该平台上建立的电子健康档案，不仅包括诊疗记录、检查结果，还有用药记录等。每当患者就医时，医生都能及时调取到最新的诊疗信息，进行精准的医疗判断。
数据共享的挑战与对策
虽然数据共享的好处显而易见，但我们也不得不面对一些实际的挑战。例如，数据隐私和安全问题就是一个不得不考虑的因素。很多患者可能会担心自己的健康信息被滥用，进而抗拒数据的共享。
- 为了解决这一问题，医疗机构需要加强对数据的保护，通过强加的身份验证和加密手段来确保数据的安全性。
- 同时，加强患者教育，让他们了解共享数据可以带来更优质的医疗服务，进而提升他们的信任感。
- 一些先进的技术，比如区块链，也可以为数据共享提供安全且透明的环境，值得探索。
智慧医疗的未来展望
随着技术的不断进步，我们可以预见，未来的智慧医疗将不再是单一的设施，而是一个连接不同医疗机构、药企、患者和研究机构的庞大网络。这种生态系统中的各个参与者都能共享必要的数据资源，使每个人都能从中获益。
未来的医疗服务将变得更加高效、个性化。比如，利用基因组学数据，医生不仅可以根据患者的病史制定治疗方案，还能结合个体的遗传特征，预测患者对某种药物的反应，从而实现真正的精准医疗。
在推动数据共享的进程中，技术和人文关怀同样重要。只有技术上做到安全可靠，社会上也能形成良好的信任氛围，才能让智慧医疗尽快落地，为患者提供更好的服务。
总之，智慧医疗的到来不仅是科技的进步，更是我们对健康追求的一次革命。让我们期待，借助数据共享，医疗未来的光辉篇章将更加绚丽。
二、大数据行业壁垒
随着信息时代的快速发展，大数据行业壁垒逐渐成为业界关注的热点话题。在当今数字化时代，数据已经成为企业发展的核心竞争力之一，而大数据技术的应用更是成为企业获取、分析和利用海量数据的不二选择。
大数据行业的壁垒
在大数据行业，存在着一些明显的壁垒，阻碍着企业的进入和发展。这些壁垒主要包括技术壁垒、数据壁垒、资金壁垒和人才壁垒。
- 技术壁垒：大数据技术的应用需要具备一定的技术能力和资源支持，包括数据采集、存储、分析和应用。对于一些中小企业而言，缺乏相关技术支持成为他们进入大数据领域的主要障碍。
- 数据壁垒：大数据的核心在于海量数据的收集和分析，而数据的质量和规模直接影响着分析结果的准确性和实用性。常常企业面临着数据质量不高、数据高昂等问题，成为企业发展大数据应用的制约因素。
- 资金壁垒：大数据技术的研发和应用需要投入大量的资金，包括硬件设备、软件购买、人才引进等，对于部分企业而言，资金不足成为制约其发展的关键障碍。
- 人才壁垒：大数据行业急需大量的数据分析师、工程师和科学家，而这类人才的供给远远满足不了市场需求，成为制约大数据行业发展的一大瓶颈。
打破大数据行业壁垒
针对大数据行业存在的壁垒，企业需要采取一系列措施来打破这些障碍，促进大数据技术的发展与普及。
- 技术创新：企业需要不断推动技术创新，研发出更加高效、智能的大数据解决方案，降低技术门槛，吸引更多中小企业参与大数据行业。
- 数据合作：企业之间可以开展数据共享和合作，共同解决数据壁垒问题，提高整体数据质量和规模，推动大数据技术的应用和创新。
- 资金支持：政府和金融机构可以加大对大数据行业的资金支持力度，鼓励企业进行大数据技术研发和应用，降低资金壁垒对企业发展的阻碍。
- 人才培养：企业可以通过与高校合作、提供培训课程等方式来培养大数据人才，满足市场对人才的需求，打破人才壁垒，推动大数据行业的发展。
结语
大数据行业壁垒固然存在，但只要企业不断创新，加强合作，充分利用政府支持和人才培养等措施，就能够成功打破这些壁垒，促进大数据行业的健康发展与壮大。
三、探索大数据时代的“数据壁垒”：挑战与机遇
在当今信息化迅猛发展的时代，大数据已经成为各行业创新和发展的核心动力。但与此同时，伴随大数据而来的数据壁垒问题也日益凸显，这不仅影响了数据的有效流通，也制约了数据产业的进一步发展。
什么是数据壁垒？
数据壁垒通常是指由于技术、政策以及商业利益等多方面的因素，导致特定数据在获取、共享和应用过程中形成的障碍。这种障碍可能出现在不同的数据源之间，也可能在同一平台内不同用户之间。数据壁垒的存在，使得数据不能被广泛、高效地利用，从而影响了数据的创新价值。
数据壁垒的成因
导致数据壁垒形成的因素主要包括：
- 技术限制：数据存储、处理与分析技术的不足，可能导致数据集成和共享的困难。
- 法律法规：关于数据隐私和保护的法律法规往往增加了数据共享的成本和复杂性。
- 商业利益：企业对数据的竞争性保护，特别是在行业内形成的数据垄断，往往会阻碍其他企业获取必要数据。
- 文化因素：在某些文化背景下，企业和个人对数据共享的信任度较低也会导致数据壁垒的出现。
数据壁垒带来的影响
数据壁垒的存在对多个领域造成了显著的影响，包括：
- 创新受限：缺乏足够的数据流动，企业在创新和研发过程中将受到限制，无法充分利用已有的数据资源。
- 效率低下：数据壁垒使得数据的查找和整合变得异常困难，进而降低了业务流程的效率。
- 决策不力：决策者无法获得全面、准确的数据，影响数据驱动决策的实施效果。
- 数据孤岛现象：不同部门或机构间的数据相对独立，导致无法实现数据的横向融合，形成数据孤岛。
打破数据壁垒的途径
为了有效打破数据壁垒，推动大数据的应用，需要采取一系列措施：
- 技术创新：利用人工智能、云计算等新兴技术，提升数据的存储、处理和分析能力，以提高数据的开放性和共享性。
- 法律法规完善：建立健全数据保护和隐私法律法规，平衡数据保护与数据共享之间的关系。
- 商业模式创新：发展数据交易市场，建立公平、透明的数据共享机制，鼓励企业之间的数据合作。
- 文化建设：提升对数据共享的认知和信任，通过宣传和教育培养共享数据的文化氛围。
案例分析：企业如何成功打破数据壁垒
一些前沿企业已经成功地通过多种策略打破数据壁垒，提升了自身的核心竞争力。以下是几个典型案例：
- 案例一：某科技公司通过建立云平台，实现了跨部门的数据共享，打破了数据孤岛，提高了协作效率。
- 案例二：金融机构通过引入区块链技术，确保数据在多个利益相关者之间的透明、安全流通。
- 案例三：零售业企业通过数据联盟的方式，整合各方数据资源，共同分析市场趋势并提升客户体验。
未来展望：数据壁垒的演变与应对
展望未来，随着技术的不断进步和社会对数据利用的重视程度加深，数据壁垒的现象可能会得到改善。我们可以预见以下几个趋势：
- 更高的数据开放性：各类数据将以更开放的姿态存在，促进多方共赢。
- 智能化的数据处理：数据人工智能将成为主流，使得数据的分析和决策更加智能化。
- 全球化的数据合作：国际间的数据合作将逐步增强，为解决跨国数据问题提供新的解决方案。
综上所述，数据壁垒是大数据时代亟需解决的重要问题，它对创新、效率和决策等多方面都带来影响。通过技术创新、法律规范、商业合作及文化建设等多种手段，我们有望在未来打破数据壁垒，推动大数据的全面应用。
感谢您阅读这篇文章！希望通过本文的介绍，能够帮助您更好地理解大数据与数据壁垒之间的关系，以及如何在实际应用中应对这些挑战。
四、打破数据壁垒，连接大数据的未来之路
在如今这个数字化转型的时代，越来越多的企业开始意识到大数据的重要性。它不仅是推动业务增长的动力，更是促进决策科学化的工具。然而，尽管我们拥有海量的数据，却常常面临如何高效连接和利用这些数据的问题。
首先，我们要认识到大数据的多样性。无论是社交媒体生成的数据，还是传感器收集的实时数据，形式各异，这使得数据的整合变得尤为复杂。有人可能会问：“为什么不直接从各个数据源提取数据进行分析呢？” 实际上，这样不仅效率低下，而且数据的完整性和准确性也会受到影响。
在我的工作经历中，我发现数据连接的关键在于建立一个统一的数据平台。这个平台将不同来源的数据整合在一起，形成一个可以方便分析和决策的环境。比如，在某次项目中，我们通过整合市场调研数据、销售数据和客户反馈，实现了更深入的客户洞察，并为营销策略的调整提供了重要支持。
如何实现大数据的有效连接
那么，我们该如何实现大数据的有效连接呢？以下是一些我认为值得注意的要点：
- 选择合适的工具：在市场上，有许多工具和平台可以帮助企业连接和管理数据。从数据仓库到数据湖，甚至是更现代的云服务，企业应根据自身需求选择最适合的工具。
- 数据标准化：为了确保数据的相互兼容，企业应建立数据标准。在数据的采集、存储和处理过程中，确保使用统一的格式和命名规范，从而避免后期整合时出现的各种混乱。
- 数据治理：有效的数据治理不仅包括数据的质量控制，还涵盖数据的安全性和隐私保护。企业应制定相关政策，确保在连接和使用数据时，符合国家相关法律法规。
- 建立跨部门协作：大数据的连接不仅仅是技术问题，更是组织结构的问题。企业需加强不同部门间的沟通与协作，各部门的共同努力，才能实现数据的价值最大化。
在实践中，我发现，很多企业由于信息孤岛现象，导致数据得不到充分利用。例如，一个企业的市场部门可能拥有大量客户数据，但如果没有与技术部门的紧密合作，这些数据却无法用于产品的优化和创新。
大数据连接的未来趋势
展望未来，大数据的连接将迎来几个显著趋势：
- 人工智能的应用：AI技术的发展将使得数据连接变得更为智能化。通过机器学习和深度学习，系统能够自动识别数据之间的关联，从而实现更高效的数据整合。
- 实时数据处理：随着IoT（物联网）技术的普及，实时数据处理将变得愈加重要。企业将需要更快地响应市场变化，及时获取决策所需的信息。
- 数据共享加速：企业之间、行业之间的数据共享将成为趋势，以实现利益的最大化。通过建立行业标准或共同的平台，形成良好的数据共享生态。
在我看来，连接大数据不仅仅是一项技术挑战，更是一种思维的革新。企业需打破传统的部门壁垒，拥抱数字化转型，以大数据为驱动力，优化业务流程，实现可持续发展。
结尾，这条连接大数据的道路并不平坦，但只要坚持探索与实践，我们一定能够迎接更加美好的未来！或许你会问，“我该从哪里开始？”无论是从建立数据平台，还是推进数据标准化，每一步都是值得冒险的探索。
五、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。
六、医疗大数据简称？
医疗大数据通常简称为“医疗数据”。它是指与医疗相关的各种数据，包括但不限于医疗记录、诊断信息、治疗措施、患者随访数据等。这些数据在医疗领域中具有重要的应用价值，可以帮助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗质量和效率，同时也有助于医学研究和创新。医疗大数据具有复杂性和多样性，因为它涵盖了医疗机构、医疗设备、医疗药品、医疗人员、医疗行为等多个方面。通过对这些数据进行深入分析和挖掘，可以获得更准确的医疗信息和预测结果，从而为医生和患者提供更好的服务和治疗选择。总之，医疗大数据是现代医疗领域中不可或缺的一部分，它有助于提高医疗水平和质量，推动医学研究和创新，为人类健康事业做出重要贡献。
七、大健康产业进入壁垒
大健康产业进入壁垒：打破发展瓶颈，激发全新活力
随着人们健康意识的不断增强和生活水平的提高，大健康产业在中国迅速发展壮大。然而，这个行业也面临着一些壁垒，限制了其进一步发展的空间。本文将探讨大健康产业所面临的挑战，并提出一些解决方案，以激发行业的全新活力。
壁垒一：政策限制
大健康产业是一个与人们健康密切相关的行业，因此需要政府的支持和监管。然而，目前在中国大健康产业发展的政策还不够完善和明确。缺乏专门针对大健康产业的政策法规，给行业发展带来了一定的不确定性。
解决方案：政府应加大政策支持力度，加快制定相关政策法规，明确大健康产业的发展方向和标准。政府还应加强对大健康企业的监管，提高行业的规范化程度，以保障消费者的权益和安全。
壁垒二：技术创新不足
大健康产业需要不断进行技术创新，在研发出更有效的医疗设备、药物和健康产品方面取得突破。然而，目前中国在大健康技术创新方面还存在一定的不足。技术水平相对滞后，制约了行业的进一步发展。
解决方案：鼓励企业增加研发投入，加强与科研机构和高校的合作，共同推动大健康技术创新。政府可以出台税收优惠政策，引导更多企业加大研发力度。同时，加强知识产权保护，建立健全的技术创新体系。
壁垒三：市场竞争激烈
大健康产业市场竞争激烈，企业面临着来自国内外竞争对手的挑战。一些大型医疗企业和跨国公司在大健康领域投入了大量资源，形成了一定的市场垄断。
解决方案：大健康企业要加强自身核心竞争力的建设，提高产品质量和服务水平。培育有竞争力的国内大健康企业，引入更多创新型企业，增加市场竞争活力。政府可以加强市场监管，打击不正当竞争行为，维护公平市场秩序。
壁垒四：人才短缺
大健康产业发展对人才需求巨大，但目前行业内人才供给不足。医疗技术专业人才、管理人才和市场营销人才等高端人才稀缺，影响了行业整体发展。
解决方案：鼓励高校开设相关专业，培养更多的大健康专业人才。加强行业内人才培训，提高从业人员综合素质。政府可以出台政策吸引和留住高端人才，建立健全的人才培养和流动机制。
壁垒五：信息不对称
大健康产业中，信息不对称是一个严重问题。消费者对于医疗和健康产品的了解有限，很难做出准确的选择。同时，一些企业在宣传和推销中存在夸大和不实之处，导致消费者对行业失去信心。
解决方案：加强大健康产业的信息公开透明，提供可靠的健康信息和产品介绍。倡导行业自律，加强企业宣传和推销中的诚信意识。同时，提高消费者健康素养，增强其自我保护能力，提高信息鉴别能力。
总结起来，大健康产业发展面临着多个壁垒。政府、企业和消费者都需要共同努力，打破这些壁垒，激发大健康产业的全新活力。只有通过合作与创新，我们才能迈向更加健康和美好的未来。
八、国泰君安数据库：打造金融数据安全壁垒
国泰君安数据库：打造金融数据安全壁垒
在金融行业，数据安全一直是一项重要的课题。作为金融领域的领军企业，国泰君安一直致力于建立高效的数据库系统，保障客户数据的安全和稳定。本文将深入探讨国泰君安数据库的特点、优势和应用场景，为您解析金融数据安全的关键。
国泰君安作为金融行业的重要参与者，承载着大量敏感的金融数据，因此对数据库的安全性要求极高。国泰君安数据库系统构建在多层数据加密和权限控制之上，保障数据在存储和传输过程中的安全性。同时，系统具备强大的容灾备份机制，确保数据在突发情况下的及时恢复，为业务运营提供可靠保障。
国泰君安数据库的特点
- 多层数据加密：采用最新的加密技术，对数据进行多重加密，确保敏感信息不被泄露。
- 权限控制：精细的权限管理系统，实现对不同用户的精确控制，防止数据被恶意篡改。
- 容灾备份：建立完善的容灾备份机制，保证数据在灾难发生时能够快速恢复，业务不受影响。
- 高性能：数据库系统具备高性能的特点，能够满足金融行业大数据量、高并发的需求。
国泰君安数据库的优势
作为国泰君安在金融科技领域的重要支撑，国泰君安数据库具有诸多优势。首先，其安全性得到了客户的高度认可，得到了金融机构的信赖和选择。其次，高性能的特点能够保证金融交易等重要业务的流畅进行，为客户创造了更大的价值。此外，国泰君安数据库系统不断更新迭代，适应了金融科技快速发展的需要。
国泰君安数据库的应用场景
国泰君安数据库系统已在金融机构、证券公司、保险机构等多个领域得到了广泛应用。其稳定可靠的性能以及完善的安全机制，使之成为金融行业客户不可或缺的重要基础设施。特别是在互联网金融、移动支付等新兴领域，国泰君安数据库凭借其高性能和稳定性，受到了更多金融科技企业的青睐。
综上所述，国泰君安数据库以其高度安全、高性能、稳定可靠等特点，成为了金融行业不可或缺的重要组成部分。其应用不仅推动了金融科技的发展，也为金融机构提供了可靠的数据保障，为用户的资产安全保驾护航。
感谢您阅读本文，希望通过本文的介绍，能更加深入了解国泰君安数据库的重要性和价值所在。
九、企业数据共享区块链：打破数据壁垒，推动业务发展
在当今数字时代，企业数据具有巨大的价值，然而，由于数据孤岛和隐私安全的顾虑，许多企业无法充分利用自身数据资源。而区块链技术的发展为企业数据共享带来了前所未有的机遇。
区块链：实现数据共享的理想选择
区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，以其透明、安全、不可篡改的特性，成为实现数据共享的理想选择。通过构建一个共享的数据网络，区块链可以打破现有的数据孤岛，实现企业之间的数据共享与交互。
区块链共享数据的优势
首先，区块链可以有效提高数据的透明度和可信度。区块链网络中的每一笔数据交易都会被记录在不可篡改的区块中，任何参与者都可以验证数据的真实性，提高数据的可信度。
其次，区块链可以确保数据的安全性和隐私保护。区块链采用密码学算法对数据进行加密存储和传输，确保数据的安全性；同时，区块链通过身份认证和权限管理等措施，保护用户的隐私。
此外，区块链技术还可以提高数据共享的效率。传统的数据共享往往需要通过繁琐的协商和中介机构的参与，而区块链的智能合约功能可以自动化执行合同条款和数据共享规则，简化数据共享的流程，提高数据交换的速度和效率。
企业数据共享区块链的应用案例
区块链技术在企业数据共享领域的应用已经有了一些成功案例。
- 供应链管理：通过建立一个供应链上的共享数据网络，供应商和零售商可以实时共享订单、库存和物流信息，提高供应链的可视性和运营效率。
- 医疗健康：通过区块链共享患者的医疗数据，不同的医疗机构可以更好地协同工作，提高医疗服务的质量和效率。
- 金融服务：区块链可以实现跨机构间的数据共享和交互，例如在信用评估、风险管理和合规监管等方面，提供更准确、高效的金融服务。
面临的挑战与发展趋势
尽管企业数据共享区块链具有巨大的潜力，但仍然面临一些挑战。
第一，技术问题。目前，区块链技术的扩展性和性能问题尚未完全解决，需要进一步改进和优化。
第二，法律和监管问题。数据隐私和知识产权等法律问题需要得到明确的解决方案，以保护数据所有者的权益。
未来，随着技术的进步和法律的完善，企业数据共享区块链有望迎来更广泛的应用和发展。
感谢您阅读本文，企业数据共享区块链可以帮助企业打破数据壁垒，推动业务发展。通过区块链技术，企业可以实现数据的透明共享，提高数据的可信度和安全性，并提高数据共享的效率。但同时也需要解决技术和法律方面的挑战。相信在未来，随着技术的不断进步和法律的完善，企业数据共享区块链将迎来更广阔的发展空间。
十、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
