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医疗行业医疗大数据分析与应用方案第1章医疗大数据概述 (2)1.1 医疗大数据的定义与特征 (2)1.2 医疗大数据的来源与类型 (3)1.2.1 数据来源 (3)1.2.2 数据类型 (3)1.3 医疗大数据的价值与应用前景 (3)第2章医疗大数据分析方法 (4)2.1 描述性分析 (4)2.2 摸索性分析 (4)2.3 预测性分析 (4)2.4 关联性分析 (5)第3章医疗大数据在疾病预测与防控中的应用 (5)3.1 疾病趋势预测 (5)3.1.1 数据来源与处理 (5)3.1.2 预测方法 (5)3.1.3 预测结果与应用 (6)3.2 疾病风险因素分析 (6)3.2.1 数据来源与处理 (6)3.2.2 分析方法 (6)3.2.3 应用实例 (6)3.3 疾病防控策略优化 (6)3.3.1 数据来源与处理 (6)3.3.2 优化方法 (6)3.3.3 应用实例 (6)第4章医疗大数据在临床决策支持中的应用 (7)4.1 病理诊断辅助 (7)4.2 治疗方案优化 (7)4.3 病程管理与康复评估 (8)第五章医疗大数据在药物研发中的应用 (8)5.1 药物靶点发觉 (8)5.2 药物筛选与评价 (8)5.3 药物安全性与有效性监测 (9)第6章医疗大数据在医疗质量管理中的应用 (9)6.1 医疗服务质量评价 (9)6.1.1 评价指标构建 (9)6.1.2 评价方法及模型 (9)6.2 医疗资源优化配置 (10)6.2.1 医疗资源现状分析 (10)6.2.2 资源配置模型 (10)6.3 医疗风险管理 (10)6.3.1 风险识别 (10)6.3.2 风险评估 (10)6.3.3 风险防范与控制 (11)第7章医疗大数据在医疗政策制定与评估中的应用 (11)7.1 医疗政策制定 (11)7.1.1 数据来源与处理 (11)7.1.2 政策制定方法 (11)7.2 医疗政策效果评估 (11)7.2.1 评估指标体系 (11)7.2.2 评估方法 (12)7.3 医疗政策调整与优化 (12)7.3.1 政策调整方法 (12)7.3.2 政策优化策略 (12)第8章医疗大数据在医疗健康产业中的应用 (12)8.1 医疗健康产品研发 (12)8.1.1 疾病预测与风险评估 (12)8.1.2 药物研发 (13)8.1.3 个性化医疗产品 (13)8.2 医疗健康服务创新 (13)8.2.1 智能诊断与辅助决策 (13)8.2.2 线上医疗咨询与服务 (13)8.2.3 健康管理服务 (13)8.3 医疗健康产业链优化 (13)8.3.1 医疗资源优化配置 (14)8.3.2 医疗保险管理 (14)8.3.3 医疗供应链优化 (14)第9章医疗大数据的安全与隐私保护 (14)9.1 数据安全风险与挑战 (14)9.2 数据隐私保护技术 (14)9.3 数据合规与伦理规范 (15)第10章医疗大数据产业的发展趋势与展望 (15)10.1 国际医疗大数据产业发展趋势 (15)10.2 我国医疗大数据产业发展现状与挑战 (16)10.2.1 现状 (16)10.2.2 挑战 (16)10.3 未来医疗大数据产业发展展望 (16)第1章医疗大数据概述1.1 医疗大数据的定义与特征医疗大数据是指在医疗领域，通过对海量医疗信息的采集、整合和分析，形成的一种大规模、多维度的数据集合。
医疗行业大数据应用的15个场景医疗行业是一个具有巨大数据量的领域，随着信息技术的快速发展和数据处理能力的增强，大数据在医疗行业的应用也越来越广泛。
下面是医疗行业大数据应用的15个场景：1.健康管理：通过搜集患者的个人健康数据，如体重、血压、心率等，结合大数据分析算法，为患者提供个性化的健康管理方案。
2.疾病预测：通过分析大量患者的病历数据、症状以及遗传信息等，建立疾病预测模型，提前发现患者可能患上的疾病，采取措施进行预防。
3.病历智能化：利用自然语言处理技术和机器学习算法，将医疗记录进行数字化处理，实现病历自动化、自动识别关键信息并提供辅助诊断。
4.临床决策支持：基于大量的临床数据和病例数据，建立临床决策支持系统，为医生提供诊断和治疗决策的参考，提高医疗水平和准确性。
5.药物研发：通过分析药物分子、基因组数据以及患者数据，加速药物研发的过程，提高研发的效率，降低研发成本。
6.用药安全监测：利用大数据分析药物使用的安全性和有效性，检测和预防药物不良反应和相互作用等问题，提高用药安全性。
7.医疗资源调配：通过分析大量的医院、科室和医生的就诊数据，调配医疗资源，优化医疗服务，提高医疗效率。
8.医疗诈骗检测：通过分析医疗数据，发现异常就诊模式、医生就诊行为等，帮助医疗机构及时发现和防范医疗欺诈行为。
9.健康风险评估：结合患者的个人信息、生活习惯以及遗传数据，通过大数据分析预测个体患病风险，提供个性化的健康风险评估报告。
10.医疗质量评估：利用大量的医疗数据，如手术数据、病情转归等，分析医疗质量和效果，为医疗机构和患者提供参考。
11.医学图像分析：利用大数据分析方法，对医学图像进行自动分析和识别，帮助医生在疾病诊断和治疗中作出决策。
12.远程医疗：通过大数据分析、云计算和物联网技术，将医疗数据传输到远程医生，实现远程诊断和治疗，提高偏远地区的医疗服务水平。
13.个性化治疗：通过分析患者的基因组数据和临床数据，为个体患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果和患者生活质量。
智慧医疗应用场景近年来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，智慧医疗已经成为医疗行业的一个热门词汇。
智慧医疗是指利用人工智能、大数据、物联网等新兴技术，对医疗领域进行智能化改造，提高医疗服务效率和质量的一种新型医疗模式。
本文将从智慧医疗的应用场景入手，探讨智慧医疗在医疗行业中的广泛应用。
一、智能诊断在传统医疗模式下，医生需要通过病史、体格检查、实验室检查等手段进行诊断。
然而，随着人工智能技术的发展，智能诊断已经成为了医疗行业的新趋势。
智能诊断是指利用人工智能技术对患者的病情进行诊断，通过对大量的病例数据的分析和比对，提高诊断的准确性和效率。
智能诊断技术已经在许多医疗机构中得到了广泛应用，例如医学影像分析、病理诊断、心电图分析等领域。
二、远程医疗远程医疗是指利用互联网等通信技术，将医疗服务延伸到远离医疗机构区域的患者。
传统的医疗模式需要患者到医疗机构进行诊疗，但是远程医疗可以通过视频、电话、短信等方式进行医疗服务，方便了患者的就医。
远程医疗不仅可以解决医疗资源不足的问题，还可以提高医疗服务的效率和质量。
远程医疗已经在国内外得到了广泛的应用，例如美国的“远程医疗”项目、中国的“互联网+医疗”等。
三、智能药物管理智能药物管理是指利用智能化技术，对患者的药物使用情况进行管理和监控。
智能药物管理可以通过智能药盒、智能药瓶等设备，记录患者的用药情况，并通过互联网将数据传输到医生的终端，医生可以实时监控患者的用药情况，及时调整用药方案。
智能药物管理可以提高患者的用药依从性，减轻医生的工作负担，预防药物误用等问题。
四、智能健康管理智能健康管理是指利用人工智能、大数据等技术，对患者的健康状况进行监测和管理。
智能健康管理可以通过智能手环、智能手表等设备，记录患者的健康数据，例如心率、血压、血糖等指标，并通过互联网将数据传输到医生的终端，医生可以实时监测患者的健康状况，及时发现健康问题并进行干预。
智能健康管理可以提高患者的健康水平，减少医疗资源的浪费，降低医疗成本等问题。
大数据在医疗领域的应用研究第一章：引言随着技术日新月异的发展，大数据已经成为了全球范围内最热门的话题之一。
而在医疗领域，大数据也成为了应用研究的重要方向。
大数据在医疗领域的应用可以为医学研究和临床诊断提供更加高效和准确的方案。
本文将介绍大数据在医疗领域的应用研究，从数据采集到应用的全过程进行探索。
第二章：大数据在医疗领域的应用医疗领域是一个需要大量数据的领域，而大数据技术能够对这些数据进行处理和分析，从而实现医疗方案的优化。
下面将详细介绍大数据在医疗领域的应用。
2.1 数据采集在医疗领域，数据采集是实现大数据应用的第一步。
数据采集可以通过多种方式来完成，其中较为常见的方式包括：（1）医疗设备数据采集：如电子病历、医学图像、生理参数等。
（2）患者自述数据采集：通过和患者的交流来采集信息。
（3）医护人员观察数据采集：通过对患者进行观察来获得相关数据。
2.2 数据分析在数据采集完成后，需要对数据进行分析和处理，才能得到有用的信息。
在医疗领域，数据分析主要包括以下几个方面：（1）数据预处理：将原始数据进行处理和清洗，以消除数据中的噪音和错误。
（2）挖掘数据关系：通过数据分析方法，找出数据中的关系和规律，以及更深层次的关联。
（3）数据可视化：将分析结果进行图形化展示，以便医务人员更好地了解数据的含义和趋势。
2.3 应用场景大数据技术在医疗领域的应用场景主要包括以下几个方面：（1）个性化诊疗：通过对患者的数据进行分析和处理，为医生和患者提供更加定制化的诊疗方案。
（2）疾病预测与监测：通过分析大量的患者数据，建立疾病预测模型，从而实现疾病的监测和防范。
（3）药物研发：利用大数据技术，从大量数据中挖掘出药物研发方向，进而设计和研发新型药物。
（4）数据挖掘和分析：在医学研究中，通过大数据技术，分析大量数据，挖掘其中的规律和关系，来推进医学研究进程。
第三章：案例介绍下面将介绍大数据在医疗领域的应用实例。
3.1 “癌症在线”平台“癌症在线”平台是一个在线癌症诊断和治疗方案推荐平台，利用大数据技术，为患者提供更加个性化的癌症治疗方案。
医疗大数据分析在临床决策支持中的应用与展望随着信息技术的快速发展和医疗行业的不断进步，医疗大数据逐渐成为一个备受关注和重视的领域。
医疗大数据分析作为其中的重要一环，在临床决策支持中的应用前景广阔。
本文将探讨医疗大数据分析在临床决策支持中的应用场景，以及目前的问题与展望。
一、医疗大数据分析的应用场景1.临床研究和药物开发医疗大数据分析可以挖掘和分析大规模的临床数据，为临床研究和药物开发提供可靠的支持。
通过对大量患者数据的分析，可以发现疾病的风险因素、疾病的发展趋势以及治疗效果等信息，为药物研发提供依据，缩短研发周期。
2.辅助临床决策医疗大数据分析可以结合医生的专业经验，提供个性化、准确的临床决策支持。
通过对患者个体的基因组、疾病历史、生活习惯等多方面数据的分析，医疗大数据分析可以帮助医生判断疾病的风险和患病概率，制定出更为科学和有效的治疗方案。
3.健康管理和预防医疗大数据分析可以对个人和群体的健康数据进行监测和分析，预测患病风险，提供个性化的健康管理方案，并通过预防措施降低患病率。
比如，通过分析大量的生活习惯数据和健康数据，可以发现久坐、饮食不健康等因素对健康的影响，及时提醒和引导人们进行改善。
二、目前存在的问题与挑战1.数据质量问题医疗领域的数据来源繁杂，数据质量参差不齐，可能存在着一定的偏差和不准确性。
此外，医疗数据的保护和隐私问题也需要引起重视。
如何保证数据的完整性和准确性，如何妥善处理数据隐私问题，是当前医疗大数据分析面临的首要问题。
2.知识转化问题医疗大数据分析结果的转化应用是一个重要的环节。
即使有了大量的数据和深入的分析，如何将这些结果有效应用于临床实践中，让医生和患者受益，仍然面临着一些挑战。
需要加强对医生和患者的培训，提高其对医疗大数据分析结果的理解和接受程度。
三、医疗大数据分析的未来展望1.精准医疗的实现医疗大数据分析可以为精准医疗提供可靠的支持。
通过对大量的个体数据进行分析，可以实现对个体化疾病预测和治疗方案的制定，为每个病人提供最合适的治疗方案，实现精准医疗。
医疗大数据的应用场景和发展前景医疗大数据是指利用计算机技术处理、分析、应用和共享大量医疗数据的一门学科。
它主要包括医疗记录、影像数据、生化分析、基因组数据等多维度信息。
医疗大数据的应用场景和发展前景十分广阔，它能够为临床医疗和公共卫生等领域的决策提供数据支撑，为医疗健康产业的创新发展注入新动力。
一、应用场景1.智慧医院智慧医院是医疗大数据的一个重要应用场景，也是未来医疗健康产业的重要发展方向。
医疗大数据的应用可以使医院内部信息流畅、高效，医护人员能够更好地利用医疗数据为患者提供更好的医疗服务。
同时，智慧医院还可以实现医护服务的个性化，通过大数据分析患者的健康数据，为其提供更准确、更定制化的医护服务。
2.医疗诊断医疗大数据在诊断领域的应用也是十分广泛的。
通过采集大量的医学数据，比如生理指标、影像数据等等，计算机可以运用深度学习等算法，辅助医生进行诊断，提高诊断精确度。
在诊断疑难杂症等领域，医疗大数据的应用可以为医生提供更准确、更全面的诊断依据，使得诊疗过程更加科学化、规范化。
3.疾病防控医疗大数据在疾病防控领域的应用也是十分广泛的。
通过分析疫情数据、个人健康记录等，可以从病例预测、疫情监测、风险评估、流行病学调查等角度切入，使疾病的防控更加科学化和精准化。
二、发展前景医疗大数据是经济社会发展的重要推动力，其未来的发展前景可谓是无限的。
1.医疗健康产业创新医疗大数据可以为医疗健康产业提供数据支撑，为其创新发展注入新动力。
未来，随着技术的不断革新，医疗大数据的应用场景将更加广泛，将会涌现更多优秀的医疗大数据企业。
2.个性化医疗服务医疗大数据可以对患者的疾病进行更加全面、精准的分析和预测，从而实现更加科学化、个性化的医疗服务。
以患者为中心的医疗模式将会成为未来的发展方向。
3.公共卫生领域的应用医疗大数据在公共卫生领域的应用展现出十分广阔的前景。
通过对人群健康状况的深度分析，可以推出更加合理的公共卫生政策，从而预防疾病的发生和传播。
大数据技术在医疗行业中的应用与发展趋势随着大数据技术的不断发展和应用，它已经深入到了我们的日常生活中，并且正在改变我们的生活方式和工作方式。
而医疗行业，作为高度需要技术支持的行业之一，也开始了大数据技术的应用，并且在这个过程中取得了一些非常显著的成果。
本文将探讨大数据技术在医疗行业中的应用，以及这个领域的未来发展趋势。
一、医疗大数据的应用场景1.病历管理和医疗决策医疗大数据技术可以对医疗记录进行集中式管理，使得医生的决策更为准确和有效。
通过将病人的诊断结果，治疗方案，药物使用情况等信息收集在一起进行分析，大数据技术可以识别出疾病的模式和病人的特征，最终推动出更精确的诊断和更有效的治疗方案。
2.健康管理在健康管理领域，大数据技术可以通过跟踪个人健康数据（例如心率，步数，卡路里消耗等）来预防疾病的发生。
这些数据可以被分析和比较，使医生和病人能够制定更好的健康计划，以及预测病人未来患病的可能性。
3.医疗设备管理大数据技术也可以被应用到医疗设备的管理和维护。
通过实时监测设备的使用情况，并分析设备运行的数据，大数据技术可以提前诊断和发现问题，并为医院提供有关设备维护和升级的信息。
二、医疗大数据的应用案例1.基于医疗大数据的乳腺癌风险预测模型乳腺癌是女性最容易患的恶性肿瘤之一。
研究人员运用了机器学习技术，从影响乳腺癌发生的因素入手，建立了一套预测模型。
该模型可以通过分析与乳腺癌相关的因素（例如年龄，BMI，家族病史等），以及医疗记录中的病人信息，来识别可能患上乳腺癌的人群。
这意味着医生可以在病人患病之前识别出高风险人群，并采取积极的预防措施。
2.大数据技术在SARS-CoV-2流行病学分析中的应用新冠病毒的爆发给世界带来了巨大的冲击。
医学界的研究人员通过使用大数据技术，对受感染的人口、地理和社区特征进行分析，以及病情的发展趋势进行预测。
这些数据分析可以为政策制定和资源分配提供宝贵的参考和指导。
此外，研究人员还使用大数据技术来推断新冠病毒的基因序列，以帮助找到有效的治疗方式。
5G智慧医疗10大应用场景！都说5G会改变千行百业，其中，5G医疗健康就是5G 技术在医疗健康行业的一个重要应用领域。
随着 5G 正式商用的到来以及与大数据、互联网+、人工智能、区块链等前沿技术的充分整合和运用， 5G 医疗健康越来越呈现出强大的影响力和生命力，对推进深化医药卫生体制改革、加快“健康中国”建设和推动医疗健康产业发展，起到重要的支撑作用。
那么，5G将如何改变医疗行业呢？下面我们来看看5G医疗健康在细分领域的应用。
一远程医疗应用场景•1、远程会诊我国地域辽阔，医疗资源分布不均，农村或偏远地区的居民难以获得及时、高质量的医疗服务。
传统的远程会诊采用有线连接方式进行视频通信，建设和维护成本高、移动性差。
5G网络高速率的特性，能够支持 4K/8K 的远程高清会诊和医学影像数据的高速传输与共享，并让专家能随时随地开展会诊，提升诊断准确率和指导效率，促进优质医疗资源下沉。
▲远程会诊方案架构▲远程会诊应用场景•2、远程超声与 CT、磁共振等技术相比，超声的检查方式很大程度上依赖与医生的扫描手法，一个探头就类似于医生做超声检查时的眼睛，不同医生根据自身的手法习惯来调整探头的扫描方位，选取扫描切面诊断病人，最终检查结果也会有相应的偏差。
由于基层医院往往缺乏优秀的超声医生，故需要建立能够实现高清无延迟的远程超声系统，充分发挥优质医院专家优质诊断能力，实现跨区域、跨医院之间的的业务指导、质量管控，保障下级医院进行超声工作时手法的规范性和合理性。
远程超声由远端专家操控机械臂对基层医院的患者开展超声检查，可应用于医联体上下级医院，及偏远地区对口援助帮扶，提升基层医疗服务能力。
5G 的毫秒级时延特性，将能够支持上级医生操控机械臂实时开展远程超声检查。
相较于传统的专线和 WiFi， 5G 网络能够解决基层医院和海岛等偏远地区专线建设难度大、成本高，及院内WiFi 数据传输不安全、远程操控时延高的问题。
▲远程超声方案架构▲远程超声应用场景•3、远程手术利用医工机器人和高清音视频交互系统，远端专家可以对基层医疗机构的患者进行及时的远程手术救治。
大数据的十三个应用场景在当今信息时代，大数据已经成为了人们生活中不可忽视的一部分。
通过大数据的收集、分析和应用，人们可以更好地理解和应对各种问题和挑战。
本文将介绍大数据的十三个应用场景，展示大数据技术的广泛应用。
1. 金融行业：大数据在金融行业有着广泛的应用。
通过对大量的金融数据进行分析，可以从中挖掘出市场趋势和投资机会。
同时，大数据还可以通过风险评估和反欺诈来增强金融交易的安全性。
2. 市场营销：大数据分析可以帮助企业更好地理解消费者的需求和行为习惯。
通过分析大数据，企业可以精确地定位目标客户群体，并根据客户需求来进行有效的市场推广和产品优化。
3. 医疗保健：大数据技术在医疗保健领域有着广泛的应用。
通过对患者的医疗记录和遗传数据进行分析，医生可以更好地进行诊断和治疗。
此外，大数据分析还可以帮助提高医疗资源的分配效率和降低医疗成本。
4. 城市规划：大数据技术可以帮助城市规划者更好地了解城市居民的行为模式和需求，从而进行科学的城市规划。
通过对城市交通流量、环境污染等数据进行分析，可以提高城市的交通运输系统和环境质量。
5. 物流管理：大数据技术可以帮助物流公司提高运输效率和降低成本。
通过对供应链和运输过程的数据进行分析，可以实时跟踪货物的位置和状态，并优化路线和仓储管理。
6. 能源管理：大数据分析可以帮助能源公司更好地进行能源规划和资源管理。
通过对能源使用数据进行分析，可以提高能源利用效率和减少能源浪费。
7. 社交媒体：大数据分析可以帮助社交媒体平台更好地理解用户需求和行为。
通过对用户的社交网络数据和行为数据进行分析，可以提供个性化的推荐和增强用户体验。
8. 基因研究：大数据技术在基因研究领域有着重要的应用。
通过对大量的基因数据进行分析，可以挖掘出基因之间的关联和影响，帮助科学家更好地理解遗传信息和疾病发生机制。
9. 教育领域：大数据分析可以帮助教育机构更好地了解学生的学习行为和学习需求。
通过对学生的学习数据进行分析，可以提供个性化的学习推荐和优化教学方法。
大数据应用场景之智慧医疗1.1 医疗服务1.1.1应用场景一——支付体系优化应用1、应用需求（1）我国医疗卫生支出不断增长，医疗支付市场空间巨大随着医疗费用提高、人口老龄化加快以及居民医疗健康意识增强，我国医疗卫生总支出及居民医疗消费支出不断增长；与发达国家甚至是世界平均水平相比，尚存在可观的增长空间，未来医疗支付相关市场潜力巨大。
（2）政府主导的基本医保支付能力不足，亟需商业保险进行有效补给近年来，我国医保规模呈现快速增长，但高增长与保障匮乏并存，医保支出增速普遍高于收入的增速，医保行业整体缺乏精细化管理，面临较大的控费压力；同时，我国医疗支付体系中，政府主导的基本医保支付能力不足，商业医保补充支付能力缺乏，商业医保保险公司普遍面临信息不对称造成的赔付成本过高、盈利率过低等状况。
因此，基于患者付费及疾病概率数据，结合健康病管理来降低保险公司赔付成本；基于疾病概率、医疗支出等数据帮助保险公司开发新产品和提高盈利率，可推动商业保险公司有效补给市场。
（3）医保及医疗费用不透明，支付效率低下医保政策和医保流程存在不透明且过于晦涩、繁复的现象，同时药品流通增加了医药流通环节，提升了医药成本，通过药品流通数据、历史保险给付数据等可以一定程度上缓解医保及医疗费用不透明的问题，促进医保行业的公开化与信息化。
2、应用场景可基于城市数据湖汇聚的海量个人、医疗、卫生数据，形成医疗数据资源池，通过与第三方机构合作，提供医保大数据审核监管全链条解决方案，协助优化医保审核管理体系，净化医疗支付环境。
审核监管服务可以包括事后和事前两方面：事后控费：对医院的使用情况、治病支出情况、药品的使用情况以及疾病谱做出分析，为医保机构的科学决策提供数据上的支持；事前控费：对接医疗机构，在不合理医疗项目及费用发生前，利用医保医院端审核系统，规范医生诊疗行为，遏制不合理费用的产生，为医疗机构减少因垫付医保费用所产生的额外经济损失。
3、商业模式医保审核管理应用是面向to B端的服务，可在项目前期与政府形成的良好关系的基础上，与卫计委深入合作开展信息化建设，将大数据控费系统接入区域基层医疗卫生机构管理信息系统，帮助基层医疗机构规范医疗服务行为，提升医疗服务质量，实现事前的费用控制。
医疗行业大数据应用的15个场景商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。
甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。
但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。
IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。
他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。
然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。
大数据也一样。
1989年，Gartner提出BI概念。
2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。
2011年，麦肯锡阐释大数据概念。
虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。
只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。
相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。
因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。
医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。
因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。
麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。
本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。
临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。
麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。
1.比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。
基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。
研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。
精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。
医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。
从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。
世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。
2009年，美国通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。
在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。
这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。
再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一件容易的事情。
还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)(医疗服务支付方)使用成本/效益比例来制定报销决策，因此即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。
2.临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。
目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。
通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。
在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中，两个月内，临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。
大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，这得益于对非结构化数据的分析能力的日益加强。
比如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库(就像IBM Watson做的)，从而给医生提出诊疗建议。
此外，临床决策支持系统还可以使医疗流程中大部分的工作流流向护理人员和助理医生，使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来，从而提高治疗效率。
3.医疗数据透明度提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透明，间接促进医疗服务质量的提高。
根据医疗服务提供方设置的操作和绩效数据集，可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘，促进信息透明。
流程图的目标是识别和分析临床变异和医疗废物的来源，然后优化流程。
仅仅发布成本、质量和绩效数据，即使没有与之相应的物质上的奖励，也往往可以促进绩效的提高，使医疗服务机构提供更好的服务，从而更有竞争力。
数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。
美国医疗保险和医疗补助服务中心正在测试仪表盘，将其作为建设主动、透明、开放、协作型政府的一部分。
本着同样的精神，美国疾病控制和预防中心(Centers for Disease Control and Prevention)已经公开发布医疗数据，包括业务数据。
公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。
4.远程病人监控从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今后的用药和治疗方案。
2010年，美国有1.5亿慢性病患者，如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗成本的80%。
远程病人监护系统对治疗慢性病患者是非常有用的。
远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。
举个例子，远程监控可以提醒医生对充血性心脏衰竭病人采取及时治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标志之一是由于保水产生的体重增加现象，这可以通过远程监控实现预防。
更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。
5.对病人档案的先进分析在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。
举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。
这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。
付款/定价对医疗支付方来说，通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。
以美国为例，这将有潜力创造每年500亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。
1.自动化系统自动化系统(例如机器学习技术)检测欺诈行为。
业内人士评估，每年有2%~4%的医疗索赔是欺诈性的或不合理的，因此检测索赔欺诈具有巨大的经济意义。
通过一个全面的一致的索赔数据库和相应的算法，可以检测索赔准确性，查出欺诈行为。
这种欺诈检测可以是追溯性的，也可以是实时的。
在实时检测中，自动化系统可以在支付发生前就识别出欺诈，避免重大的损失。
2.基于卫生经济学和疗效研究的定价计划在药品定价方面，制药公司可以参与分担治疗风险，比如基于治疗效果制定定价策略。
这对医疗支付方的好处显而易见，有利于控制医疗保健成本支出。
对患者来说，好处更加直接。
他们能够以合理的价格获得创新的药物，并且这些药物经过基于疗效的研究。
而对医药产品公司来说，更好的定价策略也是好处多多。
他们可以获得更高的市场准入可能性，也可以通过创新的定价方案，更有针对性疗效药品的推出，获得更高的收入。
在欧洲，现在有一些基于卫生经济学和疗效的药品定价试点项目。
一些医疗支付方正在利用数据分析衡量医疗服务提供方的服务，并依据服务水平进行定价。
医疗服务支付方可以基于医疗效果进行支付，他们可以与医疗服务提供方进行谈判，看医疗服务提供方提供的服务是否达到特定的基准。
研发医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。
拿美国为例，这将创造每年超过1000亿美元的价值。
1.预测建模医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合。
模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。
评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。
通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。
除了研发成本，医药公司还可以更快地得到回报。
通过数据建模和分析，医药公司可以将药物更快推向市场，生产更有针对性的药物，有更高潜在市场回报和治疗成功率的药物。
原来一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用预测模型可以帮助医药企业提早3～5年将新药推向市场。
2.提高临床试验设计的统计工具和算法使用统计工具和算法，可以提高临床试验设计水平，并在临床试验阶段更容易地招募到患者。
通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议，并能找出最合适的临床试验基地。
比如那些拥有大量潜在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更理想的，或者在试验患者群体的规模和特征二者之间找到平衡。
3.临床实验数据的分析分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。
在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的营销。
实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。
或者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。
这些分析项目是非常重要的。
可以看到最近几年药品撤市数量屡创新高，药品撤市可能给医药公司带来毁灭性的打击。
