医疗大数据行业研究报告

医疗行业大数据应用三点建议

医疗行业大数据应用三点建议从目前情况看，实现医院信息基础平台的整合，在技术和产品方面没有任何障碍，最关键的是用户的观念能否转变过来。其实，医院用于购买医疗专业设备的费用高于对IT的投入。医院的领导一定要转变过去那种IT部门是成本中心的观念，医院的发展已经离不开IT。一位医院的CIO告诉记者： “很多人认为银行的IT系统非常重要，其实医院的IT系统更重要性，因为银行的IT系统如果宕机，损失的可能只是金钱，而医院的IT系统如果出现问题，很可能关系到人的生死。” 医院信息化的三个发展阶段在医院信息化1.0时代，IT系统都是围绕应用构建的，一个业务系统通常要配置一套独立的硬件、软件，因此形成了大量信息孤岛。在医院信息化1.0时代，为PACS、RIS和HIS等业务系统提供支撑是医院信息化工作的核心。进入医院信息化2.0时代，医院信息化的建设重点逐渐转移到电子病例的建立和普及上，而构建电子病例系统的前提是实现RIS、PACS及HIS等系统的无缝连接和信息共享，同时实现一体化的访问和控制。在医院信息化2.0时代，IT基础架构的整合是关键，同时也是实现数据管理和利用的基础。当前，很多医院都在探索新的信息化发展路径：先建立一个整合的基础架构平台，然后在其上建立一个统一的医院信息集成平台，实现各应用系统的互联互通，最终实现统一、集成的资源管理。天津海河医院就在进行这方面的积极探索。在医疗行业，典型用户的示范效应非常明显。比如无锡市第二人民医院采用HDS VSP高端存储和HCP(Hitachi Content Platform)归档方案构建了可持续发展的医疗智能信息平台。无论是规模、响应力还是信息化水平，无锡市第二人民医院在无锡当地都名列前茅。受它的影响，无锡当地甚至整个华东地区的很多医院都选择了HDS 的解决方案。

大数据在医疗行业应用调研报告

关于大数据在医疗行业应用的调研报告 1引言早期的医学研究成果、病人的信息等，往往都以纸质档的形式锁在文件柜中。近年来，随着计算机技术、互联网技术、信息技术等的高速发展，医疗领域内的信息包括病历数据、医学检验数据和医学影像数据等正从纸质的单一数据信息向系统的数据信息方式转变。与此同时，大型卫生信息平台、医疗业务体系也在逐步建立完善。这就决定了，大数据技术必将对医疗卫生领域带来重大影响。大数据技术使得我们可以不再完全依赖于随机采样，通过分析挖掘获取小数据无法提取的有价值信息。大数据技术可以通过临床决策支持、医疗药品研发、健康危险因素分析等方面为医疗领域从大体量、高复杂的数据中提取价值，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。 2大数据技术在医疗领域的应用情况及发展前景 2.1大数据技术在医疗领域的应用大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值。在技术层面：大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在业务层面：大数据技术可以向医生提供临床辅助决策和科研支持，向管理者提供管理辅助决策、行业监管、绩效考核支持，向居民提供健康监测支持，向药品研发提供统计学分析、就诊行为分析支持。（1）大数据技术在医疗系统、医疗信息平台建设中的应用大数据技术可以通过建立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测等方式，为国家卫生综合管理信息平台、电子健康档案资源库、国家级卫生监督信息系统、妇幼保健业务信息系统、医院管理平台等提供基本数据源，并提供数据源的存储、更新、挖掘分析、管理等功能。通过这些系统及平台，医疗机构之间能够实现同级检查结果互认，节省医疗资源，减轻患者负担；患者可以实现网络预约、异地就诊、医疗保险信息即时结算。（2）大数据技术在临床辅助决策中的应用

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。关键词：循证、患者数据库

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案

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。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，成本上也存在很大差异。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。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。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。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，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，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。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。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：慢性病患者高效照护根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。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。更多的好处是，通过对远

2021数据中心行业研究分析报告

2021年数据中心行业研究分析报告

目录 1.数据中心行业现状 (4) 1.1数据中心行业定义及产业链分析 (4) 1.2数据中心市场规模分析 (5) 2.数据中心行业前景趋势 (6) 2.1专业IDC服务商发展空间巨大 (6) 2.2传统IDC同质化竞争激烈，向云计算数据中心升级是未来趋势 (6) 2.3一线城市周边成为IDC新建热点区域 (7) 2.4用户、数据中心设施、解决方案将持续增长 (7) 2.5延伸产业链 (7) 2.6生态化建设进一步开放 (8) 2.7呈现集群化分布 (8) 2.8数据中心产业与互联网等产业融合发展机遇 (9) 2.9行业发展需突破创新瓶颈 (10) 3.数据中心行业存在的问题 (12) 3.1资源利用率低 (12) 3.2资源孤岛 (12) 3.3自动化程度很低 (13) 3.4数据中心面临的威胁不只是安全性 (13) 3.5供应链整合度低 (13) 3.6基础工作薄弱 (14)

3.7产业结构调整进展缓慢 (14) 3.8供给不足，产业化程度较低 (14) 4.数据中心行业政策环境分析 (16) 4.1数据中心行业政策环境分析 (16) 4.2数据中心行业经济环境分析 (16) 4.3数据中心行业社会环境分析 (16) 4.4数据中心行业技术环境分析 (17) 5.数据中心行业竞争分析 (18) 5.1数据中心行业竞争分析 (18) 5.1.1对上游议价能力分析 (18) 5.1.2对下游议价能力分析 (18) 5.1.3潜在进入者分析 (19) 5.1.4替代品或替代服务分析 (19) 5.2中国数据中心行业品牌竞争格局分析 (20) 5.3中国数据中心行业竞争强度分析 (20) 6.数据中心产业投资分析 (21) 6.1中国数据中心技术投资趋势分析 (21) 6.2中国数据中心行业投资风险 (21) 6.3中国数据中心行业投资收益 (22)

调研报告：加快推进全省大数据产业发展的调研报告

加快推进全省大数据产业发展的调研报告大数据是国家基础性战略资源，正在成为国家竞争的前沿、产业竞争力和商业模式创新的源泉。在我国目前主要应用于政务建设和产业发展领域，可提高政府管理服务效率和助推产业发展。近期我们对全省大数据产业发展情况进行实地调研，对产业发展现状和不足进行了研究分析，并借鉴杭州大数据产业发展先进经验，对全省大数据产业发展提出了相应的对策建议。一、全省大数据产业发展现状 “一基三园”格局初具规模，实力位居全国第二方阵。全省积极抢占大数据发展先机，早在2012年就着手发展大数据，目前初步形成了以沣西新城为基地，高新区、国际港务区、杨凌示范区三园区并举的产业格局。沣西新城吸引了一些国家部委大数据中心入住，是国家卫计委全国人口信息处理与备份中心、国家地理测绘局数据中心等十大部委数据灾备中心，国家发改委“一带一路”数据中心，已成为全省乃至西北地区重要的大数据产业聚集区。高新区依托软件园企业，发展成为全省大数据研发应用的产业集聚区。杨凌是目前国内规模最大的农业数据中心，是国内唯一由区域政府承建的面向全国的农业云。国际港务区以服务于建设丝绸之路经济带上最大的国际中转枢纽港和商贸物流集散地，在物流大数据方面具备了一定基础。根据数据资源占有、产业带动、人才聚集、政策和环境支持来划分，发展比较成熟的属第一方阵，有北京、上海、浙江、贵州、广东，全省处在第二方阵。2016年，全省大数据产业规模达到885亿元，在全国排名第10位，大数据发展进入快速增长期。

政务数据建设全面启动，智慧咸阳全国示范领先。全省政务数据建设全面启动，各部门各地市因起步时间、资金人才投入等不同，呈现出不同发展阶段。2008年启动了省级信用信息平台建设，目前已有53个省级部门，470个市级部门和2500个县级部门接入信用平台。省级22个厅级政务云建设也在紧密锣鼓地进行中，一些已经形成了共享。依托智慧城市的市级政务数据建设取得很大成就，咸阳市政务数据建设走在全国前列，智慧咸阳成为陕西大数据对外宣传的一张靓丽名片，来自全国136个城市约1.5万人来参观学习，被写入国家智慧城市建设教材，连续三年位居全国前10名。宝鸡、渭南等市政务建设也比较成熟，位居全省前列。延安市被列为陕西省首个政务云网络安全提升工程试点示范城市，其他地市、（区）县的政务云建设全面启动。总的来看，省、市、（区））县三级政务数据建设正在加快推进。大数据企业数量增长迅速。围绕金融、交通、电力、生物、先进制造等行业，全省发展了一批大数据企业，有西部资信、美林数据、识代运筹、未来国际、天互数据、九州通、交大长天等。一些企业在数据应用、数据分析等方面在全国领先，竞争优势十分明显，具有爆发增长的潜质。如：西安盈谷科技有限公司与电信运营商合作推出的智慧医疗，技术水平国内第一，接入国内医疗机构近5000家。西安艾润物联网技术服务有限责任公司开发的智慧停车4.0系统，西安作为结算中心，业务辐射至北京、上海等十余省市，目前国内尚未有企业能与其抗衡，去年收费营业额达5亿元，3-5年时间营业额有望达到50亿元。美林数据荣登2016中国大数据企业50强，其在大数据算法及产品研发方面具有领先优势，已经成功应用到制造、电力、金融等领域。政府高度重视，发展机制不断完善。省政府审议通过《大数据与云计算产业发展五年行动计划》、《大数据与云计算产业示范工程实施方案》，通过了《陕西省政务

大数据医疗的五大方向

医疗健康云计算大数据的五大方向、15项应用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。 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(AdvancedAnalytics)。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(3V)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(ComparativeEffectivenessResearch，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

大数据在医疗行业应用的15个场景

大数据在医疗行业应用的15个场景 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(Advaneed Analyties) 。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

大数据行业研究报告

TMFOX VENTURE PARTNERS 大数据行业研究报告大数据行业的创新方向和投资重点项目融资辅导营 2014/1/24

报告用途本研究报告为商弈投资的被投资客户、项目融资辅导营被孵化的客户提供行业分析并帮助他们进行产品创新。同时为商弈投资（TMFOX VENTURE PARTNERS）合作的投资机构、科研机构和政府机构提供行业研究和投资参考。研究方法本研究报告收集大量可靠的具权威性的资料及数据，仔细分析对比得出相关结论，并通过对项目融资辅导营企业进行调研，进一步获取更全面的信息，且与本行业专家进行了深入探讨研究。版权声明本研究报告是基于我们认为可靠且已公开的信息，我们力求但不保证这些信息的准确性和完整性，也不保证文中观点或陈述不会发生任何变更。本报告版权仅为商弈投资（TMFOX VENTURE PARTNERS）所有，未经授权，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、发表或引用。欢迎使用二维码扫描并关注项目融资辅导营，我们将竭诚为您服务，给你带来更多相关信息

目录一、洞察 (1) 二、大数据概览 (2) 2.1 源与流 (2) 2.2 大数据产业结构 (3) 三、行业存在的问题与发展趋势 (4) 3.1行业存在的主要问题 (4) 3.2行业发展趋势 (5) 四、典型企业介绍 (6) 4.1上市公司 (6) 4.2项目融资辅导营平台企业 (7) 五、展望 (8) 关于商弈投资 (i) 关于项目融资辅导营 ................................................................................................................ i i

大数据分析及其在医疗领域中的应用_图文(精)

第７期２４２０１４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１０００ＰＢ，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术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

第 4 部分 ESB 在医疗行业中的应用 - 健康服务总线

区域医疗 SOA 解决方案第 4 部分: ESB 在医疗行业中的应用 - 健康服务总线健康服务总线是企业服务总线在医疗行业的实现，它使用 SOA 架构和医疗行业标准为基础，将医疗卫生机构的业务流程、应用系统和相关数据整合起来，提供统一的访问总线。本文给出了 IBM WebSphere Message Broker 为实现平台的参考架构，并详细介绍了与 IBM 其他产品进行集成以提供健康服务总线的相关功能。背景介绍区域医疗信息网络内多系统的整合在区域医疗卫生信息网络（Regional Healthcare Information Network，RHIN）内医疗卫生机构之间共享临床与医疗健康信息的能力是当今医疗行业内面临的主要挑战之一，现有的医疗机构应用系统由于采用了不同标准、数据模型或者实现平台，在需要数据共享时候，常常根据某些特定需求实现了特定方式的连接，由于系统的异构性以及集成需求的变化和增加，这种点对点的信息交换模式越来越复杂而且难以维护，逐渐不能满足日益复杂的数据共享和交换要求，现有的系统整合和集成需要一种统一的应用架构来解决上述挑战，从而形成一个互联互通的医疗卫生业务协作网络，实现市民在各医疗机构间（例如医院与医院之间，医院与社区中心之间，社区中心与社区中心之间）的诊疗资料的共享和交换。健康服务总线概念在面向服务的体系架构（SOA）中，企业服务总线（Enterprise Service Bus, ESB）是一个实现系统间集成和互联互通的重要技术架构，它提供一个基于企业总线的先进应用整合理念，最大限度地减少应用系统互联所面临的复杂性，降低集成和维护成本。在区域医疗卫生信息整合环境下，构建统一的企业服务总线是实现区域医疗信息网络内多系统整合的重要实现手段，在这里，我们把企业服务总线在医疗卫生行业内特定的实现称之为健康服务总线（Health Service Bus，HSB）。健康服务总线在实现企业服务总线基本特点的同时，例如消息转换、路由、协议接入等，还需要满足医疗卫生行业内的特定需求，例如病人隐私保护、医疗卫生行业标准支持等。回页首

大数据在健康医疗领域的应用现状

大数据在健康医疗领域的应用现状摘要：医疗大数据具有极大的价值，挖掘医疗大数据中的价值信息对于疾病诊断、治疗方案确定、流行病预测、医学研究和药物副作用分析等方面具有重要的意义。从某种意义上讲，医疗大数据系统对于改善人类生活环境、提高生活质量、获得更高的幸福指数均有重要的作用。关键词：医疗大数据应用在大数据时代，我们每天都生活在数据的世界中。全球每秒钟发送2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年…每天会有2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年…推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…每天亚马逊上将产生6.3 百万笔订单…每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…Google 上每天需要处理24PB 的数据… 大数据时代，数据不再是社会生产的“副产物”，而是可被二次乃至多次加工的原料，是可再生资源，从中可以探索更大价值，它变成了生产资料。然而不可再生资源呢？据统计，全球煤炭资源仅供开采162年、石油仅供开采40年，天然气仅供开采65年。那么大数据对于人类医疗健康，临床试验等，是否能起到指示性的作用呢？ 1大数据在医疗卫生领域的应用现状 1.1医疗卫生领域数据资源现状分析近年来，我国医疗卫生领域吸纳了国内外当前先进的信息技术，信息化程度得到很大提高，我国卫生统计建起了覆盖国家、省、市、县、乡、村六级的从业人员达10万人的工作网络，90余万家医疗卫生机构通过统计直报系统上报了年报及月报，建立了动态的医疗卫生机构、卫生人力等信息库，卫生资源与卫生服务利用、疾病报告与健康监测等大型数据资源库。自1993年开始，每5年在全国范围内开展的国家卫生服务调查，现已建立连续性的，覆盖全国31个省20万人口的家庭基本信息、人口基本信息、患病、就医、基本医疗卫生服务利用等200余项指标的数据库，形成了可进行时间序列分析的系列海量数据。目前，县及县以上医院基本建立了医院信息系统，20%的县及县以上医院建立起以病人为中心、以电子病历为基础的挂号、收费、处方、治疗一体化管理信息系统。全国县级新农合管理信息系统基本建成，省、市级监管平台正在逐步完善，各级新农合管理部门、经办机构、定点医疗机构以及其他相关部门间建立计算机网络联接和数据资源共享。深化医改以来，各地基本建立了基本药物监测评价管理系统，实现对各地基本药物和增补药物品种数量、采购情况、缺失的基本药物品种数量、销售价格、配备使用、补偿及报销情况的监管时，产生了大量数据资源。国家卫生综合管理信息平台是我国卫生信息资源管理的重要组成部分，实现了医疗卫生机构统计数据和各级卫生行政部门在线汇总数据，仅在当前开始运行阶段，就已采集传染病信息5千多万条、突发公共卫生事件信息20多万条、近5百万人电子健康档案数据、3百多万人新农合数据近4千万条、1千多万人的诊疗数据。北京、上海、安徽等12个省份也已建立电子健康档案资源库。另外，国家传染病与突发公共卫生事件网络直报系统的建立，实现了

数据中心IDC 行业全面深度研究报告

目录一、寻找IDC 核心驱动，判断当前景气度：数据流量与计算力的核心载体 (2) （一）IDC 为数据流量核心载体，具备增长确定性和稀缺性 (2) （二）IDC 产业链图谱：流量核心，信息基石 (3) （三）寻找IDC 驱动因素，ICT 产业链流量驱动与传导逻辑 (9) （四）当前产业景气度如何？资本开支周期末端，产业景气度正逐步回暖 (14) 二、IDC 行业属性：市场空间大+成长性强+确定性强 (20) （一）IDC 行业空间有多大？承载数据流量，建设浪潮没有尽头 (20) （二）数据中心呈现怎样的发展趋势? (22) （三）竞争格局：第三方IDC 服务商稀缺性高，迎来发展机遇 (26) （四）为什么投资IDC 行业？稀缺性、成长性与确定性 (32) 三、估值与投资建议 (35) （一）宝信软件：钢铁信息化龙头、第三方IDC 企业先锋 (38) （二）光环新网：核心资源储备丰富，成长空间较大，零售型IDC 翘楚 (40) （三）数据港：积极绑定BAT 互联网企业，批发型数据中心展露锋芒 (41) （四）万国数据：国内最大第三方IDC 企业，高成长性+强确定性 (43) （五）奥飞数据：积极并购拓展规模，数据中心部署全国 (45) 四、风险提示 (46)

一、寻找IDC 核心驱动，判断当前景气度：数据流量与计算力的核心载体数据流量增长→计算（云和边缘）需求增加→IDC 和云厂商Capex 投入增加→投资数据中心基础设施（一）IDC 为数据流量核心载体，具备增长确定性和稀缺性 IDC 为海量数据的承载实体，是互联网流量计算、存储及吞吐的核心资源，互联网、云计算的高速发展是IDC 产业发展的核心驱动。IDC 即Internet Data Center(互联网数据中心)，是为计算机系统（包括服务器、存储和网络设备等）安全稳定持续运行提供的一个特殊基础设施，可以理解为将数据集中存储和运作的“数据图书馆”。该空间一般包含以下基础设施（即上游）：建筑物、电力电气系统、制冷系统、监控管理系统、安防系统等，下游主要是互联网企业、金融机构、政府机关等。纵观IDC 行业演进和发展史，各阶段客户需求和技术的变革决定每个阶段的服务形态，目前来看第三阶段的数据中心概念扩大，服务范围扩大，更注重高性能架构，随着云计算技术发展，数据中心走向虚

大数据行业研究报告

大数据行业研究报告 2013年11月20日目录一：大数据概述 (2) 1.1大数据定义 (2) 1.2大数据特点 (3) 1.3大数据相关技术 (4) 1.4大数据应用价值 (5) 二：大数据行业环境分析 (6) 2.1产业链 (6) 2.2商业模式 (7) 2.3市场规模 (9) 2.4行业竞争 (9) 三：大数据在行业中的应用分析 (10) 3.1医疗行业 (10) 3.2能源行业 (11) 3.2通信行业 (11) 3.4零售业 (11) 四：大数据行业重点企业介绍 (12) 4.1IBM (12) 4.2惠普 (12) 4.3Teradata (12) 4.4阿里巴巴 (12) 4.5百度 (13) 4.6腾讯 (13) 4.7拓尔思 (13) 4.8东方国信 (13) 4.9同有科技 (14) 五：大数据的时代机遇与挑战 (14) · 1

一：大数据概述 1.1大数据的定义大数据是时下最火热的IT行业的词汇，全球知名咨询公司麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。越来越多的政府、企业等机构开始意识到数据正在成为组织最重要的资产，数据分析能力正在成为组织的核心竞争力。百度知道对大数据的定义是：大数据（bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模距达到无法透过目前主流软件工具在合理时间内达到撷取，管理，处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。著名研究机构Gartner是这样定义大数据的。"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务（AWS）、大 2

国内外大数据发展现状和趋势(2018)

行业现状当前，许多国家的政府和国际组织都认识到了大数据的重要作用，纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手，实施大数据战略，对大数据产业发展有着高度的热情。美国政府将大数据视为强化美国竞争力的关键因素之一，把大数据研究和生产计划提高到国家战略层面。在美国的先进制药行业，药物开发领域的最新前沿技术是机器学习，即算法利用数据和经验教会自己辨别哪种化合物同哪个靶点相结合，并且发现对人眼来说不可见的模式。根据前期计划，美国希望利用大数据技术实现在多个领域的突破，包括科研教学、环境保护、工程技术、国土安全、生物医药等。其中具体的研发计划涉及了美国国家科学基金会、国家卫生研究院、国防部、能源部、国防部高级研究局、地质勘探局等6个联邦部门和机构。目前，欧盟在大数据方面的活动主要涉及四方面内容：研究数据价值链战略因素；资助“大数据”和“开放数据”领域的研究和创新活动；实施开放数据政策；促进公共资助科研实验成果和数据的使用及再利用。英国在2017年议会期满前，开放有关交通运输、天气和健康方面的核心公共数据库，并在五年内投资1000万英镑建立世界上首个“开放数据研究所”；政府将与出版行业等共同尽早实现对得到公共资助产生的科研成果的免费访问，英国皇家学会也在考虑如何改进科研数据在研究团体及其他用户间的共享和披露；英国研究理事会将投资200万英镑建立一个公众可通过网络检索的“科研门户”。法国政府为促进大数据领域的发展，将以培养新兴企业、软件制造商、工程师、信息系统设计师等为目标，开展一系列的投资计划。法国政府在其发布的《数字化路线图》中表示，将大力支持“大数据”在内的战略性高新技术，法国软件编辑联盟曾号召政府部门和私人企业共同合作，投入3亿欧元资金用于推动大数据领域的发展。法国生产振兴部部长ArnaudMontebourg、数字经济部副部长FleurPellerin和投资委员LouisGallois在第二届巴黎大数据大会结束后的第二天共同宣布了将投入1150万欧元用于支持7个未来投资项目。这足以证明法国政府对于大数据领域发展的重视。法国政府投资这些项目的目的在于“通过发展创新性解决方案，并将其用于实践，来促进法国在大数据领域的发展”。众所周知，法国在数学和统计学领域具有独一无二的优势。日本为了提高信息通信领域的国际竞争力、培育新产业，同时应用信息通信技术应对抗灾救灾和核电站事故等社会性问题。2013年6月，安倍内阁正式公布了新IT战略——“创建最尖端IT国家宣言”。“宣言”全面阐述了2013～2020年期间以发展开放公共数据和大数据为核心的日本新IT国家战略，提出要把日本建设成为一个具有“世界最高水准的广泛运用信息产业技术的社会”。日本著名的矢野经济研究所预测，2020年度日本大数据市场规模有望超过1兆日元。在重视发展科技的印度，大数据技术也已成为信息技术行业的“下一个大事件”，目前，不仅印度的小公司纷纷涉足大数据市场淘金，一些外包行业巨头也开始进军大数据市场，试图从中分得一杯羹。2016年，印度全国软件与服务企业协会预计，印度大数据行业规模在3年内将到12亿美元，是当前规模的6倍，同时还是全球大数据行业平均增长速度的两倍。印度毫无疑问是美国亦步亦趋的好学生。在数据开放方面，印度效仿美国政府的做法，制定了一个一站式政府数据门户网站https://www.360docs.net/doc/2e17101825.html,.in，把政府收集的所有非涉密数据集中起来，包括全国的人口、经济和社会信息。我国大数据行业仍处于快速发展期，未来市场规模将不断扩大 ?目前大数据企业所获融资数量不断上涨，二级市场表现优于大盘，我国大数据行业的市

2016年数据中心行业分析报告(完美版)

(此文档为word格式，可任意修改编辑！） 2016年3月

2015年数据中心行业分析报告数据中心是互联网、云计算和大数据等产业的重要基础设施之一。近几年来，随着我国互联网、云计算和大数据产业的加速发展，数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。近几年，随着互联网、云计算和大数据产业的加速发展，我国数据中心产业也进入了大规模的规划建设阶段。2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约7132万平方米，总机房面积约400万平方米。 IDC关于中国数据中心市场今日公布的数据表示，2010年中国数据中心总数量已经达到504,155 个，市场总规模达到92亿美元，IDC预测该市场在2010年至2015年仍将保持两位数的增长率，2015年该市场规模将达到约157亿美元。一、发展: 三个阶段 IDC认为数据中心在中国的发展大体上经历了三个阶段： 1、2000年前后

数据中心的概念随互联网进入中国，第一次掀起了建设数据中心的热潮。但是由于互联网在中国尚未普及，在用户数、内容、应用等各方面都存在明显的局限性，用户对数据中心尚未产生有效的需求。在2001年的互联网泡沫破灭之后，数据中心的发展很快进入了蛰伏期。 2、2004年至2008年随着互联网的普及和我国信息化建设的发展，无论是国民经济还是百姓生活对信息技术的应用和依赖都日益广泛和深入，从服务提供方和用户方两端都纷纷投入巨资建设数据中心。数据中心行业经历了从小到大、优胜劣汰的过程，作为重要的IT基础设施，数据中心迎来了快速发展的黄金期。 3、2008年至今互联网的发展和国民经济各主要行业的信息化建设日趋成熟，移动互联网、云计算等新兴技术和商业模式不断涌现，数据中心的数量不断增加，规模不断扩大。与此同时，行业内越发重视运营的效率和资源整合的能力，建设绿色数据中心成为未来数据中心发展的方向。

大数据行业分析报告

目录一、大数据概述 (1) 1、大数据简介 (1) 2、大数据特征 (1) 3、大数据的技术 (2) 4、大数据的应用 (2) 5、大数据处理方法 (2) 二、大数据发展现状与趋势分析 (4) 1、国外现状 (4) 2、国内现状 (5) 3、发展趋势分析 (6) 三、重点应用领域及行业企业分析 (8) 1、重点应用领域 (9) 2、重点企业 (13) 3、国内运营商分析 (18) 四、存在问题及对策分析 (19) 1、数据量的成倍增长挑战数据存储能力 (19) 2、数据类型的多样性挑战数据挖掘能力 (20) 3、对大数据的处理速度挑战数据处理的时效性 (20) 4、数据跨越组织边界传播挑战信息安全 (20) 5、大数据时代的到来挑战人才资源 (20) 五、大数据方面的相关政策和法规 (21) 1、数据生产的相关政策和法规 (21) 2、数据共享的相关政策与法规 (21) 3、隐私保护的相关政策和法规 (22)

一、大数据概述 1、大数据简介随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长。大量新数据源的出现导致了非结构化、半结构化数据爆发式的增长。这些数据已经远远超越了目前人力所能处理的范畴，如何管理和使用这些数据，逐渐成为一个新的领域，于是大数据的概念应运而生。 2、大数据特征大数据指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到收集、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策目的的咨询。大数据不单单是指数量的量大，而且包括了以下的四个方面：首先，数据的体量（volumes）大，大数据的起始计量单位至少是P（1000个T）、E（100万个T）或Z（10亿个T），和我们所熟知的G相比，体量不可谓不大。其次，是数据类别（variety）大，数据来自多种数据源，数据种类和格

医药医疗大数据

竭诚为您提供优质文档/双击可除医药医疗大数据篇一：大数据在医药行业应用的15个场景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。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。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。一、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(comparativeffectivenessResearch，比较效果研究)，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。 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

医疗行业大数据应用

随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展，其数量之大和种类之多令人难以置信。比如：一个CT图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图则大得多，接近5 GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就可以生成和累积达数个TB甚至数个PB级的结构化和非结构化数据。在中国，2010年，国家公布的“十二五”规划中指出要重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，建设电子档案和电子病历两个基础数据库等诸项目标，也就是推进医疗信息化的“3521”工程。过去由于缺少统一的电子病历系统(EMR)标准，中国的电子病历系统发展比较缓慢，医院之间不能实现共享病患信息共享，医疗服务水平也因此受到影响。为改善这一现状，国家会逐渐加大对电子病历的投入，适应这一趋势，各级医院也将加大在数据中心，IT外包等领域的投入。而随着医疗信息数据的几何倍数增长，医院信息存储将越来越受到重视，医疗信息中心的关注点也将由传统“计算”领域转移到“存储”领域上来。有“弊”就有“利” 对于许多医疗和生命科学机构而言，努力控制大数据造成的呈螺旋上涨的成本、复杂性和风险已经成为一个至关重要的问题。然而，从另一个角度来看，医疗大数据能够带来的收益要远远超出管理它们的成本，如开放新的具有医疗价值的信息源、提高诊断准确性和速度、预测疾病和健康形态，以及取得生命科学创新的不同见解。美国管理咨询公司麦肯锡全球研究院（MGI）预测，如果美国的医疗行业能够有效利用不断增长的大数据来提高效率和质量，那么每年可创造超过

3000亿美元的额外价值。而且，在欧洲的发达国家中，仅在提高运行效率一项上，政府行政管理部门就可以利用大数据节省1000亿欧元以上的费用。对于大多数成功的医疗机构来说，利用大数据已经成为提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。那么，我们该如何在两方面进行平衡，实现可观的效果和利润呢？答案存在于数据经济学中，即如何使从数据中获取价值的成本低于数据能产生的效益？如果我们能够有效地将数据存储、处理和保护成本降至最低，然后利用尖端技术将数据转化成支持临床需要与业务增长的可执行信息，我们就能实现最高的数据经济效益。医疗大数据的挑战然而，如何有效地将大数据存储成本降至最低，是企业和IT领导者，尤其是内容驱动的医疗和生命科学企业面临的根本性挑战。因为除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。患者的病历可能需要保存70或80年，甚至更长。许多情况下，病历还必须以原始格式永久保存，以满足法规遵从的要求。同样，生命科学研究机构有选择性的选择价值足以保留和维护数十年的数据，以期为新研究提供依据。另外，许多医疗与生命科学研究机构在竭力应对资源紧张、持续的业务增长和新医疗技术带来的挑战。事实上，存储消费速度加快，存储资产未得到充分利用，对空间的持续需求以及动力和冷却成本的增加，都推动了总体拥有成本的不断攀升。而且，一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临更严重的局面。对于研究机构来说，数据存取是创新和竞争力的核心。这样看来，