1、數(shù)據(jù)質(zhì)量目前醫(yī)療 數(shù)據(jù)的來源主要是醫(yī)療機(jī)構(gòu)(如醫(yī)院、醫(yī)學(xué)和藥學(xué)實(shí)驗(yàn)室、醫(yī)療)。收集的數(shù)據(jù)范圍廣，維度高，類型多樣，不針對具體問題。2.目前比較成熟實(shí)用的大數(shù)據(jù)型號，大部分是針對藥企和保險(xiǎn)公司的。在醫(yī)療 Da 數(shù)據(jù)美國的應(yīng)用中，通常很難做好醫(yī)患業(yè)務(wù)，很難找到合適的切入點(diǎn)。

由于large 數(shù)據(jù)模型的精度有限，在對安全性要求極高的醫(yī)院和醫(yī)生那里，其實(shí)用價(jià)值非常有限。例如，一個(gè)準(zhǔn)確率為95%的模型對醫(yī)生來說可能仍然不夠準(zhǔn)確，因?yàn)獒t(yī)生在做決定時(shí)是針對個(gè)體患者而不是基于統(tǒng)計(jì)顯著性。此外，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)模型的可解釋性也較差，只有統(tǒng)計(jì)學(xué)家和計(jì)算機(jī)科學(xué)家才能準(zhǔn)確完整地解釋模型，但對于模型的真正使用者，如醫(yī)生和政府官員來說，存在很大的障礙。

近年來，大連數(shù)據(jù)不斷滲透到世界各行各業(yè)，影響著我們的衣食住行。比如網(wǎng)購時(shí)，我們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)電商門戶網(wǎng)站向我們推薦商品，而這些商品往往是我們最近需要的。這是因?yàn)橛脩舻木€上行為軌跡的數(shù)據(jù)會被收集和記錄，通過數(shù)據(jù)的分析，利用推薦系統(tǒng)推薦用戶可能需要的物品，從而達(dá)到精準(zhǔn)營銷的目的。下面簡單介紹幾個(gè)大的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景。

以往對患者的治療方案大多是通過醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)行的。雖然優(yōu)秀的醫(yī)生可以為患者提供好的治療方案，但是由于醫(yī)生水平的不同，很難保證患者能夠接受最好的治療方案。隨著Da數(shù)據(jù)in醫(yī)療industry的深度整合，Da 數(shù)據(jù) platform積累了大量的病例、病例報(bào)告、治愈方案、藥物報(bào)告等信息資源。所有常見病例和既往病例都有記錄，醫(yī)生可以做有效的、連續(xù)的診療記錄。

Da 數(shù)據(jù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。以下是一些常見的應(yīng)用:商業(yè)智能和數(shù)據(jù)分析:大型數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)分析和了解客戶行為、市場趨勢和競爭環(huán)境，以支持決策和業(yè)務(wù)發(fā)展。通過對Da 數(shù)據(jù)的分析，企業(yè)可以獲得對銷售、營銷、運(yùn)營、客戶反饋的深入洞察。生醫(yī)療: Da 數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域。醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以分析患者的病歷、病理數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像和基因組數(shù)據(jù)提供個(gè)性化的醫(yī)療診療方案。

金融風(fēng)險(xiǎn)控制:金融機(jī)構(gòu)可以分析客戶的交易記錄、信用評分、上網(wǎng)行為等。數(shù)據(jù)識別潛在的欺詐和風(fēng)險(xiǎn)。Big 數(shù)據(jù)技術(shù)還可以應(yīng)用于高頻交易、股市預(yù)測、投資組合優(yōu)化等等。零售和電商:large 數(shù)據(jù)可以幫助零售商和電商平臺了解消費(fèi)者的購買行為、偏好和需求，從而做出個(gè)性化的產(chǎn)品推薦和定價(jià)策略。此外，Da 數(shù)據(jù)還可以優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，預(yù)測需求，改善庫存管理。

宜信華辰作為數(shù)據(jù)分析軟件的領(lǐng)先制造商，緊跟醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域的發(fā)展趨勢，為國家衛(wèi)健委和醫(yī)療衛(wèi)生各級單位和機(jī)構(gòu)提供靈活、適應(yīng)性強(qiáng)的解決方案。規(guī)定集數(shù)據(jù)收購、數(shù)據(jù)治理(包括數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、。協(xié)助國家衛(wèi)健委和各級醫(yī)療衛(wèi)生單位和機(jī)構(gòu)建立長期、靈活的數(shù)據(jù)收集機(jī)制(如面對突發(fā)公共衛(wèi)生事件或流行性傳染病)、數(shù)據(jù)治理體系等。，并改善醫(yī)療 health。

1。電子病歷到目前為止，數(shù)據(jù)最強(qiáng)大的應(yīng)用是電子醫(yī)療記錄的采集。每個(gè)患者都有自己的電子記錄，包括個(gè)人病史、家族病史、過敏和所有醫(yī)療檢驗(yàn)結(jié)果。健康監(jiān)測醫(yī)療 industry的另一項(xiàng)創(chuàng)新是可穿戴設(shè)備的應(yīng)用，可以實(shí)時(shí)報(bào)告患者的健康狀況。類似于醫(yī)院內(nèi)部分析的軟件醫(yī)療 -1/，這些新的分析儀器具有相同的功能，但它們可以在醫(yī)療之外的地方使用，減少了醫(yī)療的成本，使患者可以在家中了解自己的健康狀況。

第三，看似不可能的醫(yī)療資源配置任務(wù)，在Da 數(shù)據(jù)的幫助下，在部分“試點(diǎn)”單位得以實(shí)現(xiàn)。在法國巴黎，四家醫(yī)院通過數(shù)據(jù)從多個(gè)來源預(yù)測每家醫(yī)院每天和每小時(shí)的患者人數(shù)。四。大數(shù)據(jù)和人工智能人工智能技術(shù)通過算法和軟件對復(fù)雜醫(yī)療 數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，達(dá)到逼近人類認(rèn)知的目的。因此，AI使計(jì)算機(jī)算法在沒有人類直接輸入的情況下預(yù)測結(jié)論成為可能。

醫(yī)療Da 數(shù)據(jù)五個(gè)應(yīng)用視角醫(yī)療行業(yè)是較早使用Da數(shù)據(jù)分析的傳統(tǒng)行業(yè)之一。其中，五大醫(yī)療服務(wù)領(lǐng)域包括臨床業(yè)務(wù)、網(wǎng)絡(luò)平臺、公共衛(wèi)生管理、遠(yuǎn)程患者監(jiān)護(hù)、新藥研發(fā)等。，而數(shù)據(jù)的應(yīng)用深度和廣度都是領(lǐng)先的。大數(shù)據(jù)分析大幅提升醫(yī)療效果和用戶滿意度。臨床記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)匯總患者的臨床記錄和醫(yī)療保險(xiǎn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行高級分析，這將改善醫(yī)療支付方、醫(yī)療服務(wù)商和醫(yī)藥企業(yè)。

臨床記錄與收藏市場醫(yī)療Insurance數(shù)據(jù)剛剛開始發(fā)展，擴(kuò)張的速度將取決于醫(yī)療醫(yī)療保健行業(yè)完成EMR和循證醫(yī)學(xué)發(fā)展的速度。世界各地的許多醫(yī)療機(jī)構(gòu)(如英國的NICE，德國的IQWIG，加拿大的藥品檢驗(yàn)總署等，)已經(jīng)啟動了CER項(xiàng)目，并取得了初步成功。2009年，美國通過的《復(fù)蘇和再投資法案》是朝著這個(gè)方向邁出的第一步，根據(jù)這項(xiàng)法案，成立了聯(lián)邦比較效果研究協(xié)調(diào)委員會，以協(xié)調(diào)整個(gè)聯(lián)邦政府的比較效果研究，并撥出4億美元的投資。