基于大数据的国际漫游多维度分析

随着大数据时代的到来,大数据应用已经深入到大众生活的很多方面。国际漫游的分析也可以基于大数据来实现,其具有较好的节假日可视化效果、能有效的指导网络优化和支撑数据变现。文章通过国际漫游多维度分析这个典型大数据应用,介绍大数据应用实现的各个环节,向大众揭开大数据处理的神秘面纱。     

大数据人工智能在医疗健康领域中的应用——评《健康医疗大数据与人工智能》

随着网络技术、云计算、5G移动技术、大数据技术等各类高新技术不断发展进步,大数据人工智能渐渐被推广应用到医疗领域中.当前,医疗科技行业一片欣欣向荣,这使得不少信息科技公司纷纷涉足该领域,医疗领域由此日益呈现出智能化发展的趋势,医疗技术也因此得到了一定程度提升.然而,目前由于区域经济发展不平衡等原因,我国大部分优质的医疗...     

无线移动医疗大数据健康管理平台构建

现如今,人们的生活水平不断提升,对健康的重视程度也随之提升.为了满足人们的健康需求,同时做好各类慢性病的监管和防护工作,需要创新医疗健康管理措施,构建更加完善的医疗健康档案,同时从体检、评估、预警、监测等多个方面入手,完善服务机制,使医疗服务水平不断提升.但在实际建设的过程中,各个医疗机构的发展并不均衡,很多医疗机构重...     

颠覆医疗:大数据时代的个人健康革命

正"创造性破坏"是奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特最著名的理论。当一个产业在革新之时,都需要大规模地淘汰旧的技术与生产体系,同时建立起新的生产体系。电器之于火器、汽车之于马车、个人计算机之于照排系统,都是一次又一次的"创造性破坏"。旧的体系被时间吞噬,将完全不复存在,新的体系随之取代。仔细观察,不难发现"创造性破     

颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命

“创造性破坏”是奥地利经济学家约瑟夫·熊彼特最著名的理论．当一个产业在革新之时,都需要大规模地淘汰旧的技术与生产体系,并建立起新的生产体系。电器之于火器、汽车之于马车、个人计算机之于照排系统．都是一次又一次的“创造性破坏”,旧的体系完全不复存在,新的体系随之取代。     

基于医疗大数据的智慧医疗云服务平台的研究

针对当前我国医疗资源分布不均衡、医患资源不匹配等问题,本文通过大数据和云计算技术将医疗服务搬上云端,依照软件工程方法论对智慧医疗云服务平台进行功能需求分析、数据库设计和系统设计。该平台主要实现用户注册和登录、用户信息管理、预约挂号、远程诊断、咨询医疗信息、个人健康档案管理等功能模块。测试和应用结果表明,智能医疗云服务平台实现了医疗服务资源和医疗数据的协同共享,有助于缓解医疗资源的不均衡分布和医疗服务的不便。     

数据生命周期视角下医疗健康大数据资产化影响因素研究

[研究目的]识别医疗健康大数据资产化的关键影响因素，对国家医疗健康大数据战略落地和产业发展、挖掘医疗健康大数据的潜在价值具有重要意义。[研究方法]采用文献分析法与专家访谈法联合识别出医疗健康大数据资产化的影响因素，并运用模糊决策实验室分析法(Fuzzy-DEMATEL)和解释结构模型法(ISM)分析影响因素的层次结构和内在联系。[研究结论]研究发现，医疗健康大数据资产化受数据采集、数据存储、数据处理、数据管理、数据应用及相关环境共6个维度23个因素的影响，其中数据共享、数据交易等4个因素是最直接的影响因素，标准管理、隐私保护等11个因素是连接底层与顶层的关键因素，技术支持、数据集成等8个因素是根源性影响因素。     

山东省健康医疗大数据平台开放现状与对策研究

医疗大数据平台是医疗数据的集中收集、管理、分析、共享应用的中心,对临床医学应用和医学研究都具有重要的价值和意义,与广大群众的健康息息相关。文章从山东省17个地市卫生事业状况现状出发,对其政府数据开放现状进行了对比研究,重点分析了山东省健康医疗大数据平台开放存在的问题与改进策略,以期为进一步优化平台开放提供参考。     

中国医疗健康行业投资数据

正~~     

信息时代的健康医疗数据应用

正本文通过阐述健康医疗数据的定义,分析了健康医疗数据自身的特点,探讨了信息时代下健康医疗数据现行应用情况,分析其不足之处,并提出健康医疗数据的收集,分析与利用方面需要改进的措施及方向,为健康数据在医疗卫生领域发挥更加有效的作用提供必要的参考。人类社会已经进入到了数据暴涨的大数据时代,运用大数据推动社会经济发展,在全球范围内正逐步成为一个大的     

大数据，大变革

大数据正时刻发生在人们的身边,大数据时代已经到来。本文通过对大数据特点的描述,分析了大数据在国内外的研究现状以及未来的应用方向,只有重新认识大数据,从思维上变革对大数据的认识,从商业模式上适应大数据的变化,创新大数据管理模式,加强制度建设,增强法律意识,保证个人和国家的安全,才能不断推动大数据的健康发展。     

大数据——多维度给管理决策带来的改变

提出多维度才是大数据的本质,而数据在量上的大规模仅仅是大数据的表象。并基于多维度的本质,分析大数据的基本特征,包括由于数据维度间的关联而大量出现的数据冗余,关注的重点也由数据本身转向数据间关系的发掘和应用。并从数据处理、数据使用以及决策方式的角度指出多维度大数据对管理决策的影响。最后,结合大数据的应用现状,指出大数据带来的潜在管理问题,以指导大数据思维的应用。     

政策工具视角下我国健康医疗大数据政策文本分析

[目的/意义]探讨我国健康医疗大数据相关政策体系的侧重点与不足,为优化完善健康医疗大数据发展政策提供参考。[方法/过程]采用内容分析法对我国中央政府出台的27份健康医疗大数据政策文本展开研究,以政策工具理论为基础,构建政策工具X维度、政策目标Y维度二维政策分析框架,梳理我国现有的健康医疗大数据政策现状。[结果/结论]政策工具维度,供给面与环境面政策工具应用比例较大,需求面政策工具应用相对较少;政策目标维度,加强数据保障、深化数据应用类政策较多,夯实数据基础及推动数据服务类政策偏少。政府应强化需求型政策工具的使用,注重各个政策目标间政策工具使用的平衡。     

跨组织医疗健康大数据聚合与案例知识推理方法研究

【目的/意义】医疗健康大数据为智慧医疗提供了前所未有的机遇。然而“数据烟囱”“信息孤岛”和低效的知识服务方法严重阻碍医疗健康服务模式创新。如何通过医疗健康大数据深度聚合和动态知识服务,实现面向全方位全周期智慧医疗服务的知识管理创新成为当前医疗信息资源管理领域的重要问题。【方法/过程】介绍了一种面向大规模多源异构医疗健康数据安全共享的联邦学习机制和深度聚合方法,提出了人机协同的医疗案例库构建方法和基于杰卡德距离算法的医疗案例知识推理方法。【结果/结论】该方法为智慧诊疗、临床教学和辅助科研提供了一体化知识管理服务框架。【创新/局限】该方法不仅为智慧医疗与精准健康管理提供了一种数据管理方法体系,还为5P智慧医疗服务新模式构建提供了新的思路。     

大数据时代医疗信息化趋势

大数据时代,医疗信息化作为医疗界和医疗事业的一个时代主题,同样受到大数据的冲击和影响,随之具有相应的趋势特点。大数据的分析方法比如一些数学统计方法和大数据的理念比如一些管理和决策理念影响着医疗信息化的趋势,给医疗信息化带来新的内容。同时医疗信息化的趋势特点体现和反映大数据的时代特点。大数据时代,医疗信息化具有一些鲜明特征。     

基于移动互联网与大数据的智慧医疗系统设计

正设计基于移动互联网技术与大数据应用的智慧医疗系统,系统由移动客户端和PC服务端组成。移动端用户通过关注微信公众号访问客户端应用,填写患者基本信息及检查数据后提交服务端,由应用大数据技术预测疾病并给予指导性治疗方案。此系统运用能有效缓解综合性医院诊疗设备完善但床位紧张与护理院、社区医疗机构床位闲置但诊疗设备欠缺的矛盾,较好贯彻了国家分级医疗制度。     

齐齐哈尔市健康医疗数据信息平台建设

<正>通过对健康医疗数据发展进行研究,针对齐齐哈尔市人口自然现状,探讨如何有效应用健康医疗数据,建立人口健康信息平台,使之能够为健康卫生事业提供可行性发展,保障国民健康。随着人民生活水平的提高,现代技术的迅猛发展,使得信息数据规模越来越庞大,特别是健康医疗领域数据,它不仅包含生命科学和医学领域的信息,也包含其他社会资源信息,其蕴含深刻的数据价值,值得深入的挖掘与研究。2015年国家卫生计生委网络安全与信息化工作领导小     

医疗卫生供给侧改革背景下健康医疗大数据的作用探析

宏观社会信息化发展生态下,基于计算机、互联网等现代科技支持的"大数据"概念已然深入人心,并驱动着各个行业领域的深度变革,为人们的生产生活提供了诸多便捷性服务体验。健康医疗大数据作为我国重要的基础性战略资源,为深化医疗卫生供给侧改革提供了强力支撑,在促进医疗资源供需平衡、提升医疗服务实效等方面发挥了重要作用。本文基于对相关概念的论述,分析了医疗卫生供给侧改革背景下健康医疗大数据的作用,并就其生成推进策略展开了讨论。     

云南省健康医疗大数据的应用前景、挑战及对策研究

随着计算机和信息技术的不断发展,各个领域信息化程度的不断加深,大数据已经成为未来不可阻挡的趋势。医药卫生领域的信息化在近10年以来得到了蓬勃发展,在医药卫生活动中产生了海量的数据。如何利用这些大数据,并给老百姓的生活带来切实的利益,有效推动医药卫生事业的发展,成为我国未来一段时间亟须面对和解决的关键问题。医疗大数据建设也面临医疗大数据的应用将利民惠民,有利于医疗管理与改革,为相关科研的开展提供绝佳平台。云南省医疗大数据建设也面临医疗大数据的相关知识和理论需进一步发展、利益纠葛复杂、相关复合型人才缺乏、信息安全和个人隐私等方面的挑战。对此,政府应采取加快出台配套政策、挖掘和引进人才、以点带面搞示范等措施,促进医疗大数据发展。