大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)
大数据分析对医疗行业的应用
大数据分析对医疗行业的应用一、背景随着科技的不断发展，大数据已成为各行各业的热门话题，对于医疗行业来说，大数据分析也成为了一种重要的应用方式。
利用大数据分析技术，可以挖掘出大量有价值的信息和知识，进而为医疗机构提供便利和支持，有利于提升医疗服务的质量和效率。
二、医疗行业的数据来源医疗行业的数据来源非常广泛，涉及到患者的基本信息、就诊记录、体检报告、医生诊断意见等内容，这些信息可以来自医疗机构的电子病历系统、医学影像系统、实验室信息管理系统等。
三、大数据分析在医疗行业的应用1. 疾病预测利用大数据分析技术，可以对大量的医疗数据进行深入挖掘，从而发现疾病的潜在规律和特点，预测出疾病的风险和发生概率，为患者提供更为精准的诊疗服务。
2. 个体化诊疗在医疗行业中，每个患者的病情、体质等都是不同的，因此医生需要根据患者的实际情况来制定个性化的诊疗方案。
利用大数据分析技术，可以根据每个患者的病历、实验室数据等，对其进行分析和比对，为医生提供有针对性的诊疗建议。
3. 医疗资源分配医疗资源有限，如何更加科学地分配医疗资源是医疗行业面临的一个难题。
利用大数据分析技术，可以根据患者的病情、治疗记录等信息，为医疗机构提供资源分配建议和优化方案，有利于提高资源的利用效率和患者的满意度。
4. 药品研发和生产药品研发和生产需要大量的时间和资源，利用大数据分析技术可以对已有的研究数据进行综合分析，发现药品的特点和效果，为药品研发提供指导和支持；同时，还可以利用大数据分析技术，对生产过程中的数据进行监测和分析，确保药品生产的质量和效率。
四、大数据分析在医疗行业中的案例1. 以色列的预防性医疗项目以色列的某家医疗机构，利用大数据分析技术对大量的医疗数据进行挖掘和分析，发现了不同疾病之间的联系和共性，进而提出了一种预防性医疗方案，以降低患者发生疾病的风险。
2. 德国杜塞尔多夫的药物预警系统德国杜塞尔多夫的医疗机构，开发了一个基于大数据分析技术的药物预警系统，可以对药品的安全性进行评估和预测，用于提醒医生和患者注意药品的安全问题，有利于提高药品使用的安全性和有效性。
大数据技术在医疗领域中的应用
大数据技术在医疗领域中的应用随着科学技术的高速发展，现代医疗领域也迎来了一个崭新的时代。
那就是大数据技术的应用。
大数据技术在医疗领域中的应用已经越来越普遍。
大数据技术是利用大量的数据进行高效的分析和处理，以获取有价值的信息并实现优化的效果。
在医疗领域中，它可以为病人提供更加准确、有效、个性化和可预测的医疗服务。
一. 大数据技术的应用场景1. 个性化治疗针对不同的病人采用不同的治疗方案，因为每个病人和每个疾病都有他们的独特性。
如肿瘤的个性化治疗方案已经流行，基因测序可以为个体化的肿瘤治疗提供基础。
2. 疾病预防与控制大数据技术可以对病人进行大规模的筛查，为疾病的早期发现和预防提供更准确的帮助。
另外，它还可以监控和控制疾病的扩散，并开发更加有效的疫苗。
3. 临床试验对药物的临床试验是经验丰富的专家进行反复试验，费时费力，但仍难以避免不成功的现象。
大数据技术可以利用多种不同的数据来分析与辅助决策，帮助科研工作者加快药物上市的时间，削减成本。
4. 医院流程优化通过大数据技术，医院可以分析收集到的大量患者信息和就诊数据，来快速优化医院内部的处理流程。
比如，能够更好地分配人员和资源，可以优化预约流程，从而提升医院的整体工作效率。
二. 大数据技术带来的价值1. 提升医疗服务质量借助大数据技术，医院可以更好地分析现有医学信息，并将其转化为更加个性化的医疗服务。
从而，医院将更好地满足病人多样化的健康需求，提升医疗服务的质量。
2. 优化资源管理对于医院来说，资源的利用和管理非常重要，影响着医院的整体工作效率和运营成本。
借助大数据技术，医院可以更好地评估哪些资源最为重要，如何更有效地分配它们并最小化浪费，从而优化资源管理和使用。
3. 提高医院的经济效益大数据技术的引入将大大降低医院的治疗成本、提高效率、减少错误，这样是非常有利于提高医院经济效益的。
三. 大数据技术存在的风险1. 保护患者隐私大数据技术带来的最大的风险就是患者的隐私。
大数据分析在医疗行业中的应用有哪些
大数据分析在医疗行业中的应用有哪些在当今数字化的时代，大数据分析已经成为各个行业创新和发展的重要驱动力，医疗行业也不例外。
随着医疗信息技术的快速发展，大量的医疗数据被生成和存储，包括患者的病历、诊断报告、治疗方案、医学影像等。
这些海量的数据蕴含着丰富的信息和潜在的价值，通过大数据分析技术的应用，能够为医疗行业带来诸多的变革和进步。
一、疾病预测与预防大数据分析可以帮助医疗机构提前预测疾病的发生和流行趋势。
通过整合和分析来自不同来源的数据，如电子病历、医疗保险数据、公共卫生监测数据等，能够发现疾病的潜在模式和风险因素。
例如，分析特定地区的人口特征、生活方式、环境因素与某种疾病发病率之间的关系，从而预测该疾病在该地区的可能爆发情况。
这有助于提前采取预防措施，如开展健康教育、加强疫苗接种、优化医疗资源配置等，降低疾病的发生率和危害。
此外，对于个体患者，大数据分析可以基于其基因数据、家族病史、生活习惯等信息，评估其患特定疾病的风险。
例如，通过基因检测和大数据分析，可以预测个体患某些遗传性疾病（如乳腺癌、心脏病等）的概率，并提供个性化的预防建议，如定期体检、调整饮食和运动习惯等。
二、医疗质量改进大数据分析有助于评估医疗服务的质量和效果。
通过分析患者的治疗过程和结局数据，可以评估不同医疗机构、医生和治疗方案的疗效和安全性。
例如，比较不同医院对于同一种疾病的治疗成功率、并发症发生率、住院时间等指标，找出最佳的治疗实践，并在行业内推广。
同时，大数据分析还可以发现医疗过程中的潜在风险和质量问题。
例如，监测药物不良反应的发生情况，及时发现异常信号，采取措施避免更多患者受到伤害。
分析手术并发症的相关因素，改进手术流程和操作规范，提高手术的安全性。
三、精准医疗精准医疗是根据患者的个体特征，包括基因、生理、病理、生活方式等，为其制定个性化的医疗方案。
大数据分析在精准医疗中发挥着关键作用。
通过对大规模的基因数据进行分析，可以发现与疾病相关的基因变异和标志物，为疾病的诊断和治疗提供新的靶点。
大数据在医疗卫生领域的应用 ppt课件
——全国人大常委会副委员长陈竺
2014中国卫生论坛8月15日
◆EHR与EMR推进？
◆互联互通？
◆共享？ ◆应用？ ◆互操作？
2014年10月29日，国务院常
务会议部署重点推进六大领域消费： “扩大移动互联网、物联网等信息 消费，………加 快健康医疗、企 业监管等大数据 应用。”
⑴ 面对现实无法回避 ◆人群中最不健康的 1% 人用了 30% 医疗卫生费用，最不健康的 1%和患慢 性病的19%共用了70%的费用。最健康 的70%人口只用了10%的费用。
◆任何人都不能保证自己永远健康， 每个人都有可能成为最不健康的 1%或 患慢性病的19%。
⑵ 政府认识逐步到位
◆健康管理和促进是一个关系到经
网络、图片、视频、影像等 ◆Velocity（高速）：处理速度快，时效 要求高，与DM的本质不同 ◆Value（价值密度低）：商业价值高。 ◆Complicacy（复杂性）：大数据的采 集、存储、处理、分析等。
3、大数据的价值
《大数据：改变生活、 工作和思考方式的革命》 ◎个性化治疗 ◎非结构化数据 ◎大数据 + 挖掘 “对社会的好处将是无穷 无尽的，因为大数据在一定程度上将解决 迫在眉睫的全球问题，如处理气候变化、 根除疾病以及促进善政和经济发展等。”
J Ginsberg et al. Nature 457, 1012-1014 (2009) doi:10.1038/nature07634
三、大数据应用与精准医疗
So tonight, I'm launching a new Precision Medicine Initiative to bring us closer to curing diseases like cancer and diabetes, and to give all of us access to the personalized information we need to keep ourselves and our families healthier. We can do this.
大数据分析在医疗领域中的应用研究
大数据分析在医疗领域中的应用研究第一章：引言在信息时代，数据已成为各行各业的重要生产力。
当数据量越来越庞大难以处理时，人们就开始思考如何使用大数据分析技术来获取更多有价值的信息。
在医疗领域中，大数据分析已经得到了广泛的应用，并在不断的发展。
本文将重点探讨大数据分析在医疗领域中的应用研究，以期为广大医疗领域从业者提供一些经验和思路。
第二章：大数据在医疗领域的应用2.1 电子病历随着信息化技术的不断发展，电子病历已经成为医疗领域的常用工具。
而在电子病历中记录的信息也为研究大数据提供了丰富的数据源。
可以通过电子病历的数据挖掘和分析，预测病患的就诊需求、疾病风险以及治疗效果等。
2.2 医学影像分析医学影像分析一直是医学领域中比较重要的研究方向之一。
使用大数据分析技术，可以快速、准确地诊断肿瘤、炎症等多种疾病。
例如，可以通过比较大量的正常和异常影像数据，建立深度学习算法来自动评估肿瘤，提高肿瘤检测的准确性和效率。
2.3 健康管理随着人们对健康管理的重视度不断提高，许多人愿意把个人健康数据记录下来。
大数据分析可以利用这些数据来实现个性化的健康计划和提供医学咨询。
例如，通过分析个人的运动量、饮食和身体指标，为患者制定健康计划，提高生活质量。
2.4 药物研发药物研发是医学领域中一个复杂且耗时的过程。
大数据分析技术可以帮助研究人员快速筛选潜在的药物和治疗方法，缩短试验周期和降低试验成本。
例如，通过分析各种化合物的化学结构和药效数据，预测某种化合物是否具有潜在的药物活性，减少试错的可能性。
第三章：大数据分析在医疗领域的案例分析3.1 癌症研究利用大规模数据分析技术研究肺癌和结肠癌是当今医学领域中一个备受关注的研究方向。
在这个领域，大数据分析可以使研究人员更准确地了解癌症的发病机制以及多种治疗方法的疗效，为制定更准确的治疗方案提供依据。
3.2 医院管理利用大数据分析，医院管理层可以监控医院的运营状况，包括人员、设备和药品的使用情况、就诊流程和医生的诊断错误率等数据。
大数据技术在医学领域中的应用
大数据技术在医学领域中的应用随着科技的不断进步和发展，大数据技术已经深入到各个领域中，其中医学领域是其中一个值得关注的领域。
大数据技术在医学领域中的应用，可以提高医疗效率和精确度，为医学界的发展带来新的机遇。
一、大数据技术在医学领域的应用现状目前，大数据技术在医学领域的应用主要涉及以下几个方面：1.医疗数据管理。
医院、诊所等机构管理的病历、化验报告、医学影像等信息量非常大，必须用大数据技术进行存储、管理和分析，为日后的治疗和研究提供基础数据资源。
2.医疗诊断和治疗。
大数据技术可以清晰地记录病人的病史、症状、体征、化验结果等，为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
同时，大数据技术还可以辅助医生进行手术操作，提高手术精度和安全性。
3.新药研发。
大数据技术可以利用多样性数据进行关联分析和机器学习，为新药研发提供有利的支持。
可以从千万级别的临床试验数据中筛选出新的药物靶点，并丰富人类对药物生物学的认识。
二、大数据技术在医学领域应用带来的价值大数据技术在医学领域中的应用，可以带来以下几个重要的价值：1.提高医疗效率和精确度。
运用大数据技术可以收集大量的医疗数据，并进行大数据分析，为医疗数据管理、医疗诊断和治疗等方面提供更完善的支持。
这样可以确保病人得到更加精准和高效的诊疗服务，从而提高了医疗治疗的精准度和效率。
2.提升医学研究的水平和质量。
大数据技术可以支持医学研究，通过分析大量的病例数据，挖掘隐藏在数据背后的规律和联系，从而为人们提供更多的实证证据。
同时，大数据技术还能够支持临床试验、新药研发等方面的工作，和传统的医疗研究方法相比，开发新的药物比较可靠。
3.降低医疗成本和风险。
使用大数据技术进行医疗诊断与治疗，可以减少病人的错误治疗，从而降低不必要的医疗费用。
同时，大数据技术还可以帮助疾病体系，提高疾病预防和治疗的水平，降低病人的健康风险，缩小公共健康贫富差距。
三、大数据技术在医学领域应用的未来趋势未来在医学领域中，大数据技术将会发挥越来越重要的作用。
浅析“大数据”于医疗领域的应用
浅析“大数据”于医疗领域的应用大数据技术已经应用在电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等几乎所有的领域，尤其在医疗领域的应用越来越多，因此，大数据技术在医疗领域的项目管理逐渐引起人们的重视。
针对大数据技术在医疗领域的发展趋势和当前面临的问题，研究大数据技术在医疗领域项目的工程实施过程中的管理调整及解决措施，从而引导和促进大数据技术在医疗领域应用的快速、健康发展。
一、大数据技术的出现及发展近年来随着互联网、云计算、移动和物联网等的迅猛发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互，要处理的数据量巨大，数据一直都在以每年50%的速度增长，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应付，因此，大数据技术（Big Data）成为近来的一个技术热点，引起了广泛的重视。
大数据创造价值是基于这样一个核心逻辑，即当今社会在商业、经济、政府及相关领域中，决策行为越来越取决于数据和分析，而不再是经验和直觉。
大数据技术可以为决策提供一定的“预见参考”，而成功的分析和预见往往能带来商业和经济价值。
二、大数据技术在医疗领域的发展趋势及面临挑战除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业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，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。
通过大数据技术可以加速医学的猜想、发现到医疗实践的转化：借助于不断增长的私密和公开医疗数据，大数据技术帮助人们存储管理好医疗大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的医疗技术、产品将不断涌现，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。
大数据在医疗领域中的应用
大数据在医疗领域中的应用一、引言随着科技的发展，数据量不断增加，大数据技术的迅速发展也为医疗行业带来了更多的机会和挑战。
在医疗领域中，大数据技术有着广泛的应用前景，它不仅可以提高医疗机构和医生的工作效率，还可以帮助患者更加准确地进行病情分析和诊断，从而大大提高医疗服务的质量和效率。
本文将从以下几个方面探讨大数据在医疗领域中的应用。
二、医学图像分析医疗图像是临床医学中最重要的数据之一，而大数据技术在医学图像处理方面有着重大的应用前景。
通过机器学习、深度学习等技术的应用，医疗图像可以被更加准确地识别和分析。
例如，在放射科中，医学图像可以被自动分割和分析，从而可以提高诊断准确度和治疗效果。
在超声诊断领域，利用人工智能技术可以提高病灶检测准确率，帮助医生更快速、更准确地诊断疾病。
三、医院运营管理医院内部的运营管理也是大数据技术应用的一个重要领域。
采用大数据技术进行运营管理，可以实现医疗资源的精细化分配和管理，降低医疗成本，提高医生工作效率和病人满意度。
同时，利用数据分析技术，可以对医院的营收、诊疗流程等进行全面监控和预测，从而提高医院的管理水平。
四、疾病预测和风险评估大数据技术在疾病预测和风险评估方面同样有着广泛的应用。
利用数据挖掘技术和机器学习算法，可以分析大量的临床病例数据和人群健康数据，快速、准确地识别出疾病发生的风险因素，并对风险因素进行评估和预测。
例如，在癌症的早期诊断中，利用大数据分析技术，可以更快速、更准确地识别癌症早期的风险因素，从而提高癌症早期诊断的准确率。
五、医学知识图谱随着医疗领域知识的不断增加，医学知识图谱技术应运而生。
医学知识图谱是对医学领域知识进行数据化、标准化的表示，通过图谱的方式呈现医疗知识体系之间的关系，从而帮助医生更加深入理解疾病的本质和治疗方法。
例如，在人工智能辅助医疗方面，医学知识图谱技术可以帮助机器学习算法更准确地识别和分析疾病信息，提高人工智能辅助医疗的效果和准确度。
大数据在医疗领域的作用
大数据在医疗领域的作用随着时代的进步，大数据技术已经深入影响了各个领域，其中医疗领域更是大数据技术的应用场景之一。
大数据技术在医疗领域的应用，可以让医疗资源更加高效地利用，让医疗服务更加贴近患者需求。
一、利用大数据技术进行病例分析在医疗领域中，医生们需要对患者的病史和症状进行综合考虑，以便做出更加准确的诊断和治疗方案。
而利用大数据技术进行病例分析，可以帮助医生更快速地判断病情并制定治疗方案。
通过将大量的病例数据进行整合和分析，可以建立更加准确的模型，帮助医生更好地了解一种特定病症的治疗方法，从而提高治疗的成功率。
二、基于大数据的个性化治疗在医疗领域中，同样的疾病在不同的人身上可能会表现出不同的症状，治疗方案也应该有所不同。
而利用大数据技术，可以从大量的数据中挖掘出不同人群的特征和偏好，进而为每个病人制定更加个性化的治疗方案，提高治疗效果。
三、提高医疗资源的利用效率利用大数据技术对医疗资源进行合理规划和管理，可以实现医疗资源的高效利用。
例如，在分析患者流量数据时，可以根据患者数量、病情严重程度等方面进行分析，制定出更为合理的医院工作计划，从而优化医疗服务。
四、促进医学研究的发展在医学研究方面，利用大数据技术可以更加深入地研究某些疾病的发病机理和治疗方法。
通过对大量的病例数据进行分析和比对，可以发现对于某些疾病的治疗方法还存在一些漏洞和不足之处，从而促进医学研究的发展，并为开发更加有效的治疗方法提供数据支持。
综上所述，大数据技术在医疗领域中具有广泛应用价值。
通过合理应用大数据技术，可以提高医疗服务的效率、提高病人治疗效果、促进医学研究的发展，进一步提升我国医疗水平和医疗服务质量。
大数据分析技术在医疗健康领域的应用案例
大数据分析技术在医疗健康领域的应用案例在当今信息时代，大数据分析技术在医疗健康领域的应用日益广泛。
通过对海量的医疗数据进行分析和挖掘，医疗行业可以获得更准确、更全面的信息，进而提供更高质量、更个性化的医疗服务。
本文将通过探讨几个具体案例，来说明大数据分析技术在医疗健康领域的重要应用。
案例一：疾病预测与预防大数据分析技术可以通过挖掘患者的医疗记录、生活习惯、环境数据等信息，对患者进行个性化疾病预测与预防。
例如，通过分析患者的基因数据、遗传背景以及家族病史等，可以准确预测患者患某种特定疾病的风险。
医生可以根据这些数据，提前制定预防措施，比如针对高风险人群进行个性化的健康干预，降低患病风险。
案例二：精准诊疗与用药推荐大数据分析技术可以通过对大量临床数据的分析，为医生提供更准确的诊断和治疗建议。
例如，结合医学影像数据、实验室检验数据以及患者的临床病历，大数据分析技术可以辅助医生进行疾病的早期筛查和诊断。
同时，基于疾病个体化特征的分析，还可以为患者提供个性化的用药推荐，提高治疗效果和患者的生活质量。
案例三：医疗资源优化分配大数据分析技术可以通过对医疗资源的分析和优化，提供更高效的医疗服务。
例如，在医院床位管理方面，通过对历史床位使用记录、患者入院就诊预约数据等进行分析，可以准确预测不同科室的床位需求量，从而优化床位分配，提高床位利用率。
此外，通过对患者的就诊数据进行分析，还可以支持医院资源的合理配置，如医生排班、手术室开放时间的确定等，提高医院整体效能。
案例四：公共卫生事件监测与应对大数据分析技术可以通过对公共卫生事件的监测和分析，实现早期预警和及时应对。
例如，在疫情爆发时，通过对海量的人群流动数据、社交媒体数据和卫生监测数据等进行分析，可以快速掌握疫情蔓延的趋势和规模。
基于这些数据分析结果，政府可以及时采取相应的措施，控制疫情蔓延并降低损失。
综上所述，大数据分析技术在医疗健康领域的应用案例丰富多样，涵盖了疾病预测与预防、精准诊疗与用药推荐、医疗资源优化分配以及公共卫生事件监测与应对等多个方面。
大数据分析在医疗行业中的应用与案例
大数据分析在医疗行业中的应用与案例随着科技的不断发展和应用的广泛推广，大数据分析在医疗行业中的应用也越来越受到关注。
大数据分析通过对大量的医疗数据进行收集、整理和分析，可以为医疗机构和医生提供准确的信息和决策支持，提高医疗服务的质量和效率。
本文将介绍大数据分析在医疗行业中的应用及相关案例。
一、患者健康管理大数据分析可以帮助医疗机构和医生实现对患者健康管理的精细化。
通过对患者病历、检查结果、医疗影像等数据进行分析，可以及时发现患者的健康风险和病情变化，提供个性化的健康管理方案。
同时，大数据分析还可以通过对患者行为数据的分析，预测患者未来可能的健康问题，提前采取干预措施，降低患者的健康风险。
案例一：某医院利用大数据分析对患者进行健康管理。
他们通过对患者的电子病历数据进行分析，发现某些患者血糖波动较大，存在潜在的糖尿病风险。
通过与患者的手机App连接，收集患者血糖仪的数据，实时监测患者血糖水平。
当患者血糖异常时，医院会发送提醒，引导患者及时就医，有效预防糖尿病的发生。
二、疾病预测和预防大数据分析可以挖掘医疗数据中的潜在规律，通过对疾病的预测和预防，提高医疗资源的利用效率。
通过分析大量的病例数据，可以预测某些患者出现潜在疾病的概率，提前采取预防措施，减少疾病的发生。
同时，大数据分析还可以发现疾病的传播规律，为疾病预测和流行病防控提供科学依据。
案例二：某城市卫生部门利用大数据分析对流感疫情进行预测和预防。
他们通过分析大量的流感就诊数据、气象数据和人口流动数据，发现流感病例与气温、湿度和人口流动密切相关。
基于这些规律，他们建立了流感预测模型，可以提前预警流感疫情并采取相应的防控措施，减少流感的传播。
三、医疗资源优化大数据分析还可以帮助医疗机构优化医疗资源的配置。
通过对患者就诊数据和医疗资源数据的分析，可以发现医疗资源的利用效率不高的问题，并提出相应的优化方案。
同时，大数据分析还可以为医疗机构提供决策支持，帮助他们合理安排医生的排班和病床的使用，提高医疗服务的效率。
大数据在医疗行业中的5种应用
大数据在医疗行业中的5种应用随着大数据技术的快速发展和应用，医疗行业也开始广泛应用大数据技术来加强医疗服务和管理。
以下是医疗行业中大数据的五种常见应用。
1. 患者管理和预测大数据技术可以帮助医院和医疗机构管理患者信息，包括个人资料、病历和诊断数据等。
通过分析大量的患者数据，医生可以更好地了解患者的病情和病程发展趋势，并根据这些信息提前预测疾病的发展和治疗效果。
这可以帮助医生制定更准确的治疗方案，提高治疗效果。
2. 疾病预防与控制通过大数据技术可以监控和分析人群的健康数据，如体温、血压、心率等指标。
医疗机构可以利用这些数据及时发现异常情况，并采取相应的预防措施，减少疾病的发生和传播。
通过分析疾病数据，医生可以了解疾病的传播路径和影响因素，制定相应的控制措施。
3. 医学研究与新药开发大数据技术在医学研究和新药开发方面的应用越来越广泛。
通过分析大量的医学数据，如基因组数据、疾病数据和药物数据等，研究人员可以发现疾病的发生机制、诊断和治疗的新方法，并加速新药的研发和上市。
大数据技术可以帮助研究人员快速筛选候选药物，加快药物研发的速度和降低成本。
4. 医疗资源优化大数据技术可以帮助医疗机构优化医疗资源的分配和利用。
通过分析患者预约和就诊数据，医院可以了解患者的就诊需求和就诊偏好，合理安排医疗资源，提高医疗服务的效率和满意度。
通过分析大量的医疗数据，医院可以了解医生的工作负荷和疗效，优化医生的排班和分配。
5. 医疗金融与保险大数据技术也可以应用于医疗金融和保险领域。
通过分析患者的就诊数据和病历信息，金融机构可以评估患者的健康风险和医疗风险，并提供相应的金融和保险产品。
大数据技术还可以帮助保险机构识别和防止医疗欺诈，保障医疗资源的合理分配和使用。
大数据技术在医疗行业中的应用非常广泛，可以帮助医疗机构更好地管理患者信息、预测疾病发展、预防疾病传播、加速医学研究和新药研发、优化医疗资源分配和利用，同时也可以应用于医疗金融和保险领域，提供金融和保险服务。
大数据技术在医疗领域中的应用案例分享
大数据技术在医疗领域中的应用案例分享一、引言大数据技术已经逐渐渗透到各个行业的发展中，其中医疗行业则是一个非常重要的应用领域。
随着医学技术的不断进步和人们的健康意识日益提高，传统的医疗方式已经无法满足人们日益增长的需求。
因此，大数据技术的出现使得医疗变得更加精准和高效。
本文将为大家介绍大数据技术在医疗领域中的应用案例。
二、实时数据监控在医疗领域中，实时的数据监控对于医生和患者非常重要。
以心脏疾病为例，患者在发病时可能会出现心跳过快或过缓的症状，但这种情况可能发生并不频繁，医生难以在平时就发现问题。
而基于大数据技术的实时数据监控系统则能够帮助医生和患者及时监测和反映患者身体状况。
该系统可以搜集来自多种传感器的数据，包括体温、血压、脉搏等一系列重要的生命体征数据，实时传输并记录在数据库中。
当出现异常情况时，系统会发出报警信号，这可以帮助医生及时地处理患者的问题。
三、智能辅助诊断大数据技术对于诊断也起到非常重要的作用。
在传统的诊断方法中，医生需要仔细地分析患者的病史和症状，针对性地进行检查和分析，才能做出准确的诊断。
但在实际中，一些病例可能较为复杂，医生难以很快地判断疾病类型和严重程度。
而基于大数据技术的智能辅助诊断系统则可以帮助医生更快速、更精准地进行诊断。
该系统可以利用专业的算法和海量患者病例数据库，将患者的体征、症状等作为输入信息，进行分析和比对，最终输出一个排除了大量其他可能性，非常准确的诊断结果。
这样在一定程度上提高了医生的工作效率，缩短了诊断的时间。
四、医药研发智能的医疗药品研发是医疗领域中的另一个非常重要的应用场景。
基于大数据技术的医药研发系统可以高效地分析大量的生物信息学和基因组学全新数据，并能够在短时间内预测出药物的剂量和疗效。
该系统采用大规模的计算技术进行分析，运用机器学习技术自动推理药物分子属性、剂量和不良反应等影响因素，能帮助研究人员在更短时间内发现新的治疗方案，提高药物的研发效率。
大数据分析在医疗领域中的应用
大数据分析在医疗领域中的应用一、引言随着信息技术和互联网的快速发展，大数据分析已成为现代社会信息化发展的重要趋势。
而在医疗领域，大数据分析也得到了广泛的应用。
本文将着重探讨大数据分析在医疗领域中的应用。
二、医疗大数据的产生与收集医疗大数据的产生来源于各种医疗机构的诊断信息、治疗方案、病历资料、药品信息等，同时医疗设备和人体监测设备也在医疗大数据的产生中起着关键作用。
这些数据在传输过程中由医疗信息系统收集、整合和存储，形成了庞大的医疗大数据。
三、大数据分析在医疗领域中的应用1.基于大数据的疾病预测通过对已有的大量疾病数据进行分析，大数据分析技术可以建立疾病模型，提供基于数据的疾病预测模型。
这种模型可以用来预测疾病的发生率、死亡率，从而帮助医生更早地发现疾病，提高医疗效率。
2.大数据辅助诊断大数据分析可以通过对病人的历史病历、检查记录、影像数据等大量信息进行分析，辅助医生做出更准确的诊断。
通过比较不同病人之间的历史数据，医生可以获得更全面的疾病信息，并根据已检测到的疾病模式预测患病的概率和症状。
3.智能药物研发大数据分析可以帮助医药公司更准确地预测药物的效力和副作用。
通过分析药物的化学结构、作用机制和相关数据，大数据技术可以提供新的研究思路，减少研发周期和成本，并辅助药品注册和营销。
4.医疗资源的优化分配大数据分析技术可以根据大量的医疗数据统计和分析来预测医疗资源需求，从而帮助医疗机构做出更好的人力资源、物资、设备的规划和分配。
在紧急情况下，这些人工智能算法可以支持准确的专业人员快速调度和优化医疗资源。
四、大数据分析在医疗领域中的优势1、提高医疗效率：通过大数据分析，医疗机构可以利用现有数据分析出患者的病情特征，快速提供更有效的治疗方案。
2、减少医疗成本：医院通过分析医疗数据，可以优化医疗服务资源，降低医疗成本。
3、提升诊断准确性：通过对具有智能诊断能力的人工智能算法不断学习和优化，可帮助医生对患者进行更精确的诊断，从而更好地治疗病情。
大数据技术及其在医疗领域中的应用
大数据技术及其在医疗领域中的应用随着信息时代的到来，大数据技术已经逐渐走进人们的视野，成为了各行各业的热门话题。
在医疗领域，大数据技术的应用也日益广泛，为医疗行业带来了许多创新和变革。
本文将从多个角度深入探讨大数据技术在医疗领域中的应用，以期能够更全面地理解这一领域的发展趋势和潜力。
一、大数据技术的概念和特点大数据技术是指用于收集、存储、处理和分析大规模数据的技术和方法。
它的特点主要包括数据量大、处理速度快和数据类型多样。
在医疗领域中，这些特点意味着医疗机构可以利用大数据技术来更好地管理患者数据、进行疾病预测和精准治疗、改进医疗流程等方面。
二、大数据技术在医疗领域中的应用1. 患者数据管理大数据技术可以帮助医疗机构管理患者的临床数据、影像数据、基因数据等多种类型的数据，实现数据的统一管理和共享，为医生提供更全面的医疗信息，从而提高诊断和治疗的准确性。
2. 疾病预测和精准治疗通过对大量患者数据的分析，大数据技术可以帮助医生预测疾病的发生和发展趋势，及时采取干预措施。
大数据还可以为精准医疗提供支持，根据患者的基因信息和临床特征，制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
3. 医疗流程改进大数据技术可以对医疗流程进行深入分析，发现流程中的瓶颈和问题，并提出改进方案，从而提高医疗服务的效率和质量。
4. 药物研发和临床试验利用大数据技术分析临床试验数据和生物信息数据，可以加速新药的研发过程，降低研发成本，为患者提供更多更有效的治疗选择。
三、对大数据技术在医疗领域中的个人观点大数据技术在医疗领域中的应用，无疑为医疗行业带来了巨大的变革和进步。
通过大数据技术，我们可以更好地理解患者的病情、找到更有效的治疗方法、提高医疗服务的效率和质量。
然而，我个人认为，在推进大数据技术应用的过程中，我们也需要注重数据隐私和安全的保护，以及医疗人员的数据分析能力的提升。
总结大数据技术在医疗领域中的应用是一个充满挑战和机遇的领域。
通过对患者数据的管理、疾病预测和精准治疗、医疗流程改进、药物研发和临床试验等方面的应用，大数据技术正在为医疗行业带来深刻的变革。
大数据技术及其在医疗领域中的应用
大数据技术及其在医疗领域中的应用
大数据技术是指通过收集、存储、处理和分析海量、多样化的数据来发现有价值的信息和知识的技术方法。
在医疗领域中，大数据技术有着广泛的应用。
1. 病患管理和个性化医疗：大数据技术可以帮助医疗机构整合和分析患者的临床记录、医疗影像、基因组学数据等多种来源的数据，从而更好地管理患者的健康信息，提供个性化的医疗服务，并预测疾病风险和治疗反应。
2. 疾病预防和公共卫生：通过大数据技术，可以对大量的疾病流行趋势和卫生事件数据进行分析，提前预测疾病爆发，优化公共卫生资源的分配并制定相应的应对策略。
3. 医疗资源管理和效率提升：大数据技术可以帮助医疗机构分析和优化医疗资源的布局和利用，提高医疗服务的效率和质量。
通过分析就诊数据和医疗流程，可以识别病患流失点和病患满意度低的环节，并进行改进。
4. 药物研发和临床试验：大数据技术可以加速药物研发过程，通过分析大量的基因组学数据和临床试验数据，识别潜在的药物靶点和治疗方法，并提高药物研发的成功率。
5. 医疗安全和风险管理：大数据技术可以对医疗事故和风险进行监测和分析，提供预警和干预措施，提高医疗质量和安全。
总的来说，大数据技术可以帮助医疗领域实现数据的整合、分
析和运用，提高医疗服务的个性化和效率，加快科研和药物研发进程，提升医疗质量和安全，为医疗决策提供科学依据。
大数据分析技术在医学方面的应用
大数据分析技术在医学方面的应用随着科技的进步，我们生活的方方面面都离不开数据。
无论是企业的市场调查、金融行业的风险管理，还是医学领域的疾病预测，都需要用到大数据分析技术。
本篇文章将讨论大数据分析技术在医学方面的应用，并探究这一技术对医疗领域的帮助。
一、大数据分析技术在医学方面的应用大数据分析技术是指利用计算机技术、数学方法等手段对大规模的、非结构化的数据进行收集、存储、管理、处理、分析和使用的技术。
在医学方面，大数据分析技术可以应用于疾病预测、病因分析、医疗健康管理等方面。
1. 疾病预测大数据分析技术可以根据人们的生活习惯、饮食、活动、睡眠等因素，结合临床医学知识进行疾病预测。
比如，通过分析一个人的饮食习惯、体重、家族病史等因素，可以预测该人是否患上糖尿病、心血管疾病等疾病。
这种方式可以让人们提前预防、控制疾病，减少疾病发病率和死亡率。
2. 病因分析大数据分析技术可以帮助医生分析患者的疾病病因。
比如，在临床上，医生可以通过分析患者的病史、体检数据、影像学检查结果等，结合大数据分析技术，检测出患者疾病的根本原因，从而制定出针对性的治疗方案。
3. 医疗健康管理大数据分析技术可以用来管理医疗健康信息。
比如，可以利用这一技术为每位病人建立一个个体化健康信息管理系统，包括病人基本信息、病史、医疗资料和健康习惯等，实现对每位病人的个体化医疗健康管理。
二、大数据分析技术在医疗中的应用案例1. 亚洲心脏疾病预测平台中国科学院计算机网络信息中心开发了一款亚洲心脏疾病预测平台。
这个平台可以通过检测人们的心电图、脉搏波等生理信号，结合人口学特征和临床特征，预测个体患心脏疾病的风险。
2. 临床数据整合平台日本的一家医疗集团开发了一款临床数据整合平台。
这个平台可以将多个医院的数据整合在一起，生成医疗医学图像数据，用于帮助大规模的数据统计和分析。
通过分析医疗信息和病人体征指标等，可以为疾病的早期诊断和治疗提供支持。
三、大数据分析技术对医疗的帮助大数据分析技术的应用，可以帮助医生更快地、更精准地诊断疾病，从而为病人提供更好的治疗方案。
大数据技术在医疗领域中的应用
大数据技术在医疗领域中的应用随着大数据技术的不断发展，其在医疗领域中的应用也日益广泛。
在医疗领域，大数据技术可用于数据挖掘、疾病预测、药品研发等多个方面。
本文将从这几个方面来探讨大数据技术在医疗领域中的应用。
一、数据挖掘数据挖掘是大数据技术在医疗领域中最为常用的应用之一。
在现代医疗领域，医疗机构收集的数据量巨大，这些数据包含了病人的个人信息、临床资料、医生的经验等多方面的内容。
利用大数据技术可以从这些数据中挖掘出更有价值的信息。
例如，通过对患者的住院数据进行分析，可以发现某些疾病的病因、传播规律等重要信息，这些信息可以为医生提供更准确的诊断和治疗方案。
二、疾病预测大数据技术也可以用于疾病预测。
通过对大量的医疗数据进行分析，可以对一些疾病进行预测，为医生提供更有效的预防和治疗措施。
例如，利用大数据技术分析大量的烟草相关疾病的数据，可以预测出某些患者是否可能会患上这些疾病，从而为预防和治疗提供有效的建议。
三、药品研发大数据技术也可以用于药品研发。
在药品研制过程中，需要进行大量的实验和试验，这些实验和试验所产生的数据非常庞大。
通过利用大数据技术，可以对这些数据进行分析，找到药品研发中的关键问题。
例如，通过利用大数据技术分析药品试验中的数据，可以探查一些疾病的发生机理和治疗方法，从而为新药的研发提供有效的信息。
四、隐私保护在医疗领域中，大数据技术的应用面临一个重要的问题：隐私保护。
由于医疗数据涉及到患者的个人隐私，因此必须保护患者的隐私。
在大数据技术的应用中，必须采取一系列保护措施，如对数据进行脱敏处理、对数据进行层级化管理等措施来保障患者的隐私。
综上所述，大数据技术在医疗领域中的应用已经得到了广泛的关注和应用。
在数据挖掘、疾病预测、药品研发等方面，大数据技术都起到了重要的作用。
未来，大数据技术在医疗领域中将会发挥更加重要的作用。
大数据技术在医疗领域中的应用实践
大数据技术在医疗领域中的应用实践引言随着互联网时代的到来，大数据技术应用于各个领域，医疗领域也逐渐开始挖掘大数据技术的优势，并在实践中得到了广泛应用。
一、医学研究在医学研究领域，大数据技术可以帮助医学研究人员在研究临床数据的过程中，发现大量患者数据，寻找并发症，确定风险因素，与治疗方案关联等。
特别是在实时数据处理方面，大数据技术优势更加明显。
例如，在疫情突发期间，采用大数据技术帮助人们更快地掌握疫情发展动态、判断疫情趋势，对制定防控策略有重要作用。
二、医疗管理在医疗管理方面，大数据技术可以帮助医院管理团队更好地运营医院、进行绩效管理。
通过大数据技术，我们可以快速分析医院大量数据信息，评估医务人员的工作效率，优化医院管理制度，提高医疗服务质量。
大数据技术帮助医院实现数字化运营管理，从而为病人提供更好的医疗服务和医疗安全保障。
三、智慧医疗大数据技术的另一个应用领域是智慧医疗。
大数据技术的发展，使得智能医疗设备、智慧家庭医疗产业等技术应用逐渐普及，成为了目前的热点。
通过大数据技术，可以将病人的健康数据进行实时监测，为病患提供更为人性化的医疗服务。
例如，通过智能手表、生理追踪器等无线设备，可以实时收集病人的心率、血糖、血压等身体数据，医生可以根据这些数据调整病人的药物剂量与治疗方案。
四、远程医疗大数据技术在远程医疗方面也有广泛用途。
随着5G技术的不断完善，远程医疗已经成为医疗服务的一种趋势。
通过远程医疗，患者可以通过互联网的方式，与医生进行远程诊断，获得专业治疗意见。
医生可以通过视频或语音的方式，通过远程医疗平台与病人实时交流，提供线上诊断、远程治疗等服务。
总结大数据技术在医疗领域的应用实践有着广泛的场景。
在医学研究、医疗管理、智慧医疗、远程医疗方面，大数据技术都可以帮助医护人员更好地服务病患、加强疾病预防、提高医疗服务效率。
尽管大数据技术在医疗领域中的应用还存在着需要迭代、优化的地方，但是相信随着技术的不断进步，大数据技术在医疗领域中的应用之路也会愈发广阔。
大数据分析技术及其在医疗领域的应用
大数据分析技术及其在医疗领域的应用潘艳军摘要随着大数据时代的来临，互联网和物联网技术的快速发展带来了数据的上传和下载等更多的便利，促使互联网上的数据量出现了急剧增长的状态，在这样的环境下，也就产生出了专门针对大数据的存储、计算、分析以及处理等一些新的问题。
而在医疗领域中，大数据的作用也就显得越来越重要。
因此，基于基因组学和现代生物医学技术的个性化医疗，也就成了未来医学领域发展的主要方向。
但是目前，怎样对大数据进行获取、分类、存储、将其中有价值的信息挖掘出来，以及怎样将其更加有效地应用在医疗领域中也就成了热点话题。
为了对此进行更加深入的研究和分析，文章对大数据及其特征、大数据分析技术以及其在医疗领域中的应用作了如下综述。
关键词大数据；医疗领域；应用；分析中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）218-0117-02随着科技时代的到来，各个领域中均出现了数据的爆炸式增长，而大数据也成为当今社会被研究的重点话题，并且其数据的分析以及应用也已经成了世界科技界以及各国政府所关注的焦点话题，“大数据时代”真的已经来到了我们的身边。
但是目前所面临的难题依旧是怎样更好的获取、分类、存储、处理和传输这些数据。
在医疗领域，我国正处在一个医学信息爆炸的时代，如医学图像、电力病例记录、基因序列、多中心临床药物试验等各个领域每天都会产生大量的数据，这也对医疗领域在对大数据技术对比应用起到了推进的作用[ 1 ]。
1 大数据及其特征大数据具有以下几个特征，即极大的数据量：来自于互联网、物联网以及电子商务等多個方面的数据；模态极多：其有文本、视频、语音、网页等半结构化和非结构化的数据模态；速度快：其所产生的数据都有着较强的时效性；有着密度较低的高价值信息[ 2 ]。
2 大数据分析技术2.1 机器学习和数据挖掘算法大数据分析的基础就是机器学习，要想从无模式、凌乱、复杂的大数据中挖掘出更多有价值的信息，就需计算机对人类学习的过程进行模拟。
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（１）大数据的存储。大数据一般来自互联网，是动态的多类型数据。尽管当前的存储器容量在不断增加，但选择一种什么样的结构来存储大数
据以便能更好地存取是一个需要解决的问题。以电子病历数据为例，多家医院产生的电子病历数
据是集中存储于某一个医院还是分布式存储于各家医院，这里不仅有一个管理、隐私和医院利益的问题，也有技术上实现的问题，有待进一步研究。近几年发展起来的云存储或许是一种很好的选择。借助于第三方提供的云存储服务，在保证数据安全和各个医院权益的条件下，各家医院可
ＳＣＩ收录２０余篇，获得专利２项，湖南省科技进步奖１项，出版著作３部。ｂｊｚｌｏｕ＠ＣＳＵ．ｅｄｕ．ｃｎ；ｂｊｚｏｕ＠ｖｉｐ．１６３．ｃｏｍ。
第７期
新视点
２５
大工程——人类基因组计划，要对人类２３对染色体基因中３０亿个碱基对进行测序，其数据量之巨大，以至于当前高性能计算机系统都难以在
可接受的时间内完成［５】。高能物理实验一天产生
大数据的产生也与其他领域的技术发展密
不可分。如生物遗传学领域近几年开展的一项巨
作者简介：邹北骥，男，中南大学信息科学与工程学院副院长，教授，博士生导师，教育部中南大学移动医疗重点实验室副主任，中国计算机学会ＣＡＤ＆ＣＧ专业委员会副主任，湖南省高等教育学会计算机教育专业委员会理事长；在医学图像分析领域承担多项国家自然科学基金研究项目，主持开展基于电子病历的大数据分析项目研发和基于移动平台的健康管理系统开发，先后在国际国内外重要学术刊物和会议上发表学术论文１２０余篇，其中
数据的更新速度快。每天在线检查化验的人数快速增加，其数据也在快速更新。第三，电子病历
的数据类型包括了文本、图像、图形和视频等多类型数据。最重要的是电子病历数据中隐藏着极有价值的医疗和医学信息。通过数据挖掘方法可以挖掘出这些信息以便医生进一步分析患者的病
因，形成更好的治疗方案。
大数据给计算机科学与技术领域带来了以下
物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例
如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理
还难以实现。
互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的
事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０
大数据的产生是一个快速的动态过程。Ｖａｒｉｅｔｙ是
指数据的种类多，除了文字数据外，还包括图像、图形、视频以及声音等多媒体数据。Ｖａｌｕｅ
是指大数据中隐藏了具有高价值的信息，这些信息需要通过机器学习与数据挖掘方法才可能提取到。以医院电子病历数据为例，它是典型的大数据。首先，电子病历的数据量大。以一个小规模城市的数家医院形成的区域医疗系统为例，每天门诊量和住院病人人数都在数万人以上，每人每次的病历、检验数据可达到几个ＧＢ，因此每天的数据都在几个ＴＢ甚至数十个ＴＢ以上。其次，
２
大数据的特征与计算系统面临的新问题
来自于各个领域的大数据尽管代表着不同的
事物，隐藏着不同的价值信息，但都具备４个重
要特征，称为４Ｖ特征，即Ｖｏｌｕｍｅ（大容量）、
Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（快速更新）、Ｖａｒｉｅｔｙ（多类型）和Ｖａｌｕｅ（高
价值）。所谓Ｖｏｌｕｍｅ是指数据量极大，虽然没有一个绝对的容量标准，但一般都在数十个ＴＢ以上。Ｖｅｌｏｃｉｔｙ是指数据产生和更新的速度很快，
术通过给每个物品贴上标签
并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
各类物品信息的快速采集【３】。如新研发的各种穿戴式设备可实时在线获取人体运动过程中的各种
数据，各类带有ＵＳＢ接口或网络接口的电子仪器可迅速地将仪器中的数据上传到互联网并进入计算系统Ｈ】，智能化生产过程中产生的各种数
据、ＧＰＳ导航系统和飞机汽车等现代交通工具在行进中产生的数据均可通过移动互联网上传。所有这一切表明，由于互联网技术的发展和物联网技术的数据高达几个ＴＢ，这些数据都在排队等待处
理，当前的计算系统已难以满足它们的处理要求了１６］。
人们关注大数据的最重要原因是因为大数据
中隐藏着具有丰富价值的信息。互联网上传递的
商品订购信息反映了消费者的意向、对商品质量
的评价等，于是不断地收集互联网上的这些信息
并进行挖掘分析将有助于企业分析其产品前景，
析这些数据，发现了商品销售中的关联性，如商品Ａ和商品Ｂ经常被客户同时购买，于是有意识地将这两种商品（也许它们是毫不相干的两类
商品）摆在同一个货架上，使得商品的销售量大增。这就是典型的大数据分析的结果。因此大数据时代我们所要做的事情就是对隐藏于大数据中有价值的信息进行分析与挖掘，以便利用它们为
人类服务。
从而不断改进以获得更多利润。分布在全球各地的气象设备采集的气象数据通过互联网汇集并通
过挖掘分析后可用于预测天气情况，来自世界各地的地震监控仪采集的大量地下数据通过互联网收集形成大数据，采用数据挖掘方法分析并预测地震。大数据最早应用于电子商务领域，美国亚
马逊公司的电子商务平台每天获得大量的客户订单和消费数据，应用机器学习和数据挖掘方法分
年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数
据量达到１
０００
ＰＢ，即１０亿
ＧＢｔ２１。
推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技
的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗
大数据分析的目的、意义和主要方法。
关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘
１
大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代
计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事
第７期
２４
２０１４年４月１０日
计算机教育
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ
◆新视点
文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６
中图分类号：Ｇ６４２
大数据分析及其在医疗领域中的应用
邹北骥
（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）
摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上