医疗大数据ppt
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生物医学大数据分析与挖掘ppt课件
20
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
报告内容
一、生物医学大数据分析挖掘的几个方向 二、基于流感大数据发展流感预测预警新方法
21
临床大数据分析与挖掘-流感危害性预测
y = 31.31 x - 8.85 R2=0.83
通过分析流感监测产生的大数据，社会经济大数据以及大 量基因序列，以及大量的相关性分析，发现了快速预测流 感病毒危害性的新方法
1，目前该方法已经申请了专利。 2，在使用我们的方法向WHO推荐疫苗参考株。 3，Nature Communcations, 2012.
28
X X
X
XX XX
XX
X
29
新华社发布的新闻：我国科学家发明流感 疫苗株快速选择新技术
30
我国2013年华东地区H7N9溯源
进化分析
大规模病毒采样 与基因测序
Based on 7 seasons during 2002-2009.
Du et al. Nature Communications析与挖掘-流感疫苗推荐
大规模病毒采样 与基因测序
流感病毒关联 网络
疫苗推荐
该工作发表在《Nature Communications》上， 被选为亮点文章，并且同期《Nature》杂志也对 该工作进行了报道
商业大数据 生物医学大数据
智能交通
天气预报
股票
? 智慧医疗和
个性化医疗
3
医院信息化产生海量临床数据
临床大数据
4
美国卫生信息化发展计划
2011年，美国卫生信息技术协调官办公室发布全国卫生信息化发展计划，计 划时限2011-2015
5
我国卫生信息化发展计划
35212工程
6
美国VS中国
美国 系统逐步成型、理念推广、政策制定、科 学研究
2024大数据ppt课件完整版
2024大数据ppt课件完整版
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
目录 CONTENTS
• 大数据概述与发展趋势 • 数据采集与预处理技术 • 数据存储与管理技术 • 数据分析与挖掘算法 • 数据可视化与报表呈现技巧 • 大数据安全与隐私保护策略
01
大数据概述与发展趋势
大数据定义及特点
01
数据量在TB、 PB甚至EB级别以上的数据。
，降低医疗成本。
金融科技
利用大数据技术进行风 险控制和客户管理，提 高金融业务的智能化水
平。
智能制造
通过大数据分析优化生 产流程，提高生产效率
和产品质量。
02
数据采集与预处理技术
数据来源及采集方法
互联网数据
社交媒体、新闻网站、论坛等。
企业内部数据
CRM、ERP、SCM等系统数据。
数据来源及采集方法
动态交互式报表设计思路
实时更新
通过数据接口实现报表数据的实时更 新，反映最新业务情况。
交互操作
提供筛选、排序、分组等交互功能， 方便用户按需查看和分析数据。
图表联动
实现不同图表之间的联动，当用户在 一个图表上操作时，其他相关图表也 能相应变化。
个性化定制
提供报表样式、布局等个性化定制功 能，满足不同用户的需求。
基于文本的特征提取
对文本数据进行分词、词频统计等操 作。
特征提取和降维技术
• 基于图像的特征提取：提取图像的形状、纹理等 特征。
特征提取和降维技术
主成分分析（PCA）
流形学习
通过线性变换将原始数据变换为一组 各维度线性无关的表示。
通过保持数据的局部结构来发现数据 的全局结构，如Isomap、LLE等。
• 重复值处理：删除或合并重复数据记录。
医院智慧服务解读pptppt
04
智慧医疗面临的问题和挑战
数据安全与隐私保护
患者数据泄露风险
患者信息的安全保护和隐私保护是智慧医疗面临的重要挑导 致患者隐私泄露。
医疗设备安全性
智慧医疗设备需要具备高效的数据处理和传输能力，但这也 增加了医疗设备被攻击的风险，一旦设备被攻破，可能导致 患者隐私泄露或健康状况被操控。
标准化与政策法规
标准化程度低
智慧医疗领域缺乏统一的标准和规范，不同厂商、不同医院之间的标准可能不同 ，这不仅增加了智慧医疗系统集成的难度，也可能影响患者的就医体验。
政策法规不完善
智慧医疗的发展需要政策法规的支持和引导，但当前相关法规可能滞后于智慧医 疗的发展，对一些新出现的问题可能缺乏相应的规定。
医疗记录管理
区块链技术可以管理医疗记录，保证记录的真实性和不 可篡改性，提高医疗信息共享和管理效率。
药品溯源
区块链技术可以实现药品溯源，有效打击假冒伪劣药品 ，保障患者用药安全。
智慧医疗未来的发展方向与趋势
数字化医疗
未来智慧医疗将更加依赖于数字化技术，数字化医疗将成为未来 的发展趋势。
个性化医疗
随着人们健康意识的提高，未来智慧医疗将更加注重个性化服务 ，满足不同患者的需求。
系统集成与互操作性
不同系统间的兼容性
智慧医疗涉及众多系统，如医疗设备、HIS、LIS、PACS等，这些系统的数据 格式、接口标准可能不同，如何实现不同系统间的兼容和互操作是一大挑战 。
数据传输与共享标准
医疗数据需要在不同系统间传输和共享，缺乏统一的数据传输和共享标准可 能导致数据格式混乱、数据质量下降等问题。
我国医院智慧服务起步较晚，但发展迅速。目前，全国各大城市已经相继开 展了医院智慧服务的试点工作，并逐步推广应用，以提高医疗服务水平和管 理效率。
2024版大数据PPT免费
政府管理
大数据可以提高政府决策的科学性、 准确性和时效性，推动政府治理体系 和治理能力现代化。
6
02
大数据技术架构与组件
2024/1/28
7
分布式存储技术
Hadoop分布式文件系统（HDFS）
一种高度容错性的分布式文件系统，适合部署在廉价机器上，提供高吞吐量的数据访问。
HBase
一种分布式、可伸缩、大数据存储服务，支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储。
Hale Waihona Puke 2024/1/28Cassandra
一种高度可扩展的分布式NoSQL数据库，提供高可用性和无单点故障的数据存储服务。
8
分布式计算框架
Spark
一种快速、通用的大规模数据处理引 擎，提供了Java、Scala、Python和R 等语言的API，支持批处理、流处理、 图处理和机器学习等应用。
Flink
2024/1/28
03
完善政策法规
建立健全大数据相关政策法规，保障数据安全和个人隐私，促进大数据
产业健康发展。
30
THANK YOU
2024/1/28
31
2024/1/28
4
大数据产生背景
01
02
03
互联网的发展
随着互联网的普及和深入 应用，人们产生的数据量 呈指数级增长，形成了海 量的数据资源。
2024/1/28
物联网的兴起
物联网技术的快速发展使 得各种设备产生的数据不 断汇聚，进一步推动了大 数据时代的到来。
云计算的普及
云计算提供了强大的计算 和存储能力，为大数据的 处理和分析提供了有力支 持。
建立因变量与自变量之间的线性关系，实现 预测和解释。
大数据在医疗卫生领域的应用 ppt课件
今天我国卫生信息化现状不为过。”
——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.
——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.
大数据在医疗技术中的作用与影响培训ppt课件
背景
随着医疗技术的不断发展和进步 ，大数据在医疗领域的应用越来 越广泛，对医疗技术的创新和发 展产生了深远的影响。
大数据与医疗技术的关系
大数据对医疗技术的影响
大数据技术的出现为医疗领域带来了海量的数据资源，通过对这些数据的挖掘和分析，可 以揭示出疾病的发生发展规律，为疾病的预防、诊断和治疗提供新的思路和方法。
强化数据分析能力
加强医疗机构的数据分析能力，培养 专业的数据分析人才，提高数据分析 的准确性和效率。
推动数据共享与合作
打破数据壁垒，推动医疗机构之间的 数据共享与合作，促进大数据在医疗 领域的广泛应用。
加强数据安全保护
建立完善的数据安全保护机制，确保 患者隐私和医疗数据的安全。
THANKS
感谢观看
医疗技术对大数据的需求
随着医疗技术的不断发展，对数据的处理和分析能力提出了更高的要求。大数据技术可以 帮助医务人员更好地管理和分析医疗数据，提高医疗决策的科学性和准确性。
大数据与医疗技术的融合
大数据技术和医疗技术的融合是未来发展的趋势。通过大数据技术，可以对医疗数据进行 深度挖掘和分析，发现新的医疗知识和技术，推动医疗技术的创新和发展。同时，医疗技 术的发展也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间和机遇。
推动医疗科研
大数据为医疗科研提供了海量 的数据支持，有助于科研人员 发现新的疾病规律和治疗手段 。
加强健康管理
大数据可以分析人们的健康数 据，提供个性化的健康管理建 议，帮助人们更好地预防疾病
。
提出加强大数据在医疗技术中应用的建议
完善数据收集机制
建立统一的数据收集标准，确保医疗 数据的准确性和完整性。
3
实践经验积累
鼓励医疗机构和企业开展大数据医疗实践，积累 实践经验并不断完善技术体系。
随着医疗技术的不断发展和进步 ，大数据在医疗领域的应用越来 越广泛，对医疗技术的创新和发 展产生了深远的影响。
大数据与医疗技术的关系
大数据对医疗技术的影响
大数据技术的出现为医疗领域带来了海量的数据资源，通过对这些数据的挖掘和分析，可 以揭示出疾病的发生发展规律，为疾病的预防、诊断和治疗提供新的思路和方法。
强化数据分析能力
加强医疗机构的数据分析能力，培养 专业的数据分析人才，提高数据分析 的准确性和效率。
推动数据共享与合作
打破数据壁垒，推动医疗机构之间的 数据共享与合作，促进大数据在医疗 领域的广泛应用。
加强数据安全保护
建立完善的数据安全保护机制，确保 患者隐私和医疗数据的安全。
THANKS
感谢观看
医疗技术对大数据的需求
随着医疗技术的不断发展，对数据的处理和分析能力提出了更高的要求。大数据技术可以 帮助医务人员更好地管理和分析医疗数据，提高医疗决策的科学性和准确性。
大数据与医疗技术的融合
大数据技术和医疗技术的融合是未来发展的趋势。通过大数据技术，可以对医疗数据进行 深度挖掘和分析，发现新的医疗知识和技术，推动医疗技术的创新和发展。同时，医疗技 术的发展也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间和机遇。
推动医疗科研
大数据为医疗科研提供了海量 的数据支持，有助于科研人员 发现新的疾病规律和治疗手段 。
加强健康管理
大数据可以分析人们的健康数 据，提供个性化的健康管理建 议，帮助人们更好地预防疾病
。
提出加强大数据在医疗技术中应用的建议
完善数据收集机制
建立统一的数据收集标准，确保医疗 数据的准确性和完整性。
3
实践经验积累
鼓励医疗机构和企业开展大数据医疗实践，积累 实践经验并不断完善技术体系。
大数据ppt课件
改善社会治理和公共服务
2
• 大数据技术可以提升政府服务能力和效率 ，推动公共服务的个性化和精细化。
推动科技创新和进步
3
• 大数据技术为科学研究提供了更加高效和 准确的数据分析工具，推动了科技创新和进
步。
大数据的技术与发展
数据采集与存储技术
数据处理和分析技术
• 大数据的采集和存储需要使用分布式 文件系统、数据库等技术。
分析方法
结论与展望
• 采用自然语言处理、图像识别、情感 分析等方法，对社交媒体数据进行情感分 析，提取其中的情感词汇和情感表达。
• 通过基于社交媒体的情绪分析。我们 可以更好地了解公众对于某个事件或产品 的情感倾向
案例五：金融行业的风控大数据应用
背景与目标
• 金融行业是风险密集的行业，如何 有效地进行风险控制是金融行业的重要 任务之一
市场调研
02
• 通过大数据分析，了解市场趋势和竞争对手情况，制定
市场策略。
客户分析
03
• 通过分析客户数据，了解客户需求和行为，提供个性化
服务。
医疗健康
病患数据分析
• 通过分析病患数据，提高医疗质量和效率。
药物研发
• 通过大数据分析，加速药物研发过程。
健康管理
• 通过分析个人健康数据，提供个性化健康建议。
分析方法
• 采用数据挖掘、空间分析等方法， 对城市数据进行分类、预测、聚类等分 析。
结论与展望
• 通过基于公共数据的城市规划研究 。我们可以提高城市规划的科学性和有 效性
案例四：基于社交媒体的情绪分析
背景与目标
数据来源
• 社交媒体的普及使得人们可以在网络 上公开表达自己的情绪和意见
大数据诊断互联网智慧医疗关爱健康PPT模板科技人工智能医疗医学 (12)
文本错误
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请在此处输入文本信息，简明扼 要即可，并注意仔细检查是否有
文本错误
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输入标题 • 请在此处输入文本信息，简明扼要即可 • 请在此处输入文本信息，简明扼要即可，并注意仔细检查
是否有文本错误
输入标题 • 请在此处输入文本信息，简明扼要即可 • 请在此处输入文本信息，简明扼要即可，并注意仔细检查
• ……
04
输入标题 For the benefit of you, Baotu Network and the original creator, please do not copy,disseminate.
输入标题
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请在此输入您得文字内 容或者粘贴复制得文本 到此处，请在此输入您
得文字内容
并注意仔细检查是否有文本错误 请在此处输入文本信息，简明扼要即可，并注意仔细检查是否有文本错误请在此
处输入文本信息，简明扼要即可
输入标题
输入标题 • 请在此处输入文本信息，
简明扼要即可，并注意仔 细检查
输入标题 • 请在此处输入文本信息，
简明扼要即可，并注意仔 细检查
输入标题
输入标题 请在此处输入文本信息，简明扼 要即可，并注意仔细检查是否有
注意仔细检查是否有文本错误
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人工智能与医疗大数据PPT
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人工智能与 医疗大数据
医疗知识讲座
•
9、要学生做的事，教职员躬亲共做； 要学生 学的知 识，教 职员躬 亲共学 ；要学 生守的 规则， 教职员 躬亲共 守。21 .4.2221 .4.22Thursday, April 22, 2021
•
10、阅读一切好书如同和过去最杰出 的人谈 话。16: 27:0616 :27:061 6:274/ 22/2021 4:27:06 PM
•
11、一个好的教师，是一个懂得心理 学和教 育学的 人。21. 4.2216: 27:0616 :27Apr-2122-A pr-21
•
12、要记住，你不仅是教课的教师， 也是学 生的教 育者， 生活的 导师和 道德的 引路人 。16:27: 0616:2 7:0616: 27Thurs day, April 22, 2021
98%
72%
32%
22%
42%
72%
98%
72%
32%
一月
二月
三月
四月
五月
六月
七月
八月
九月
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PART 02
人工智能协助
+
人工智能协助
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医疗健康大数据平台架构课件
数据的在线时间要求，影像数据在线时间 3年， 3年前 的 数据归档到离线服务器存储； HIS生产系统服务器 在 子病线历时间无为归档5年，，全部5年在前线的。数所据有归的档数到据历中史心服存务储器均；拥电 有数据生 命周期管理 ,特别是PACS系统建立了生命周期 管理。
从应用现状统计情况看，按照惯例各医院的存储系统一 般2年扩容或更新一次，服务器系统容量一般 3-4年升级 或扩容一次。
? IBM ：医疗防欺诈与滥用管理系统 (FAMS)
? Kronos ：医护劳动力管理信息系统
? SAS ：JMP 医疗数据挖掘分析软件
? ReliaSoft：医疗可靠性评估解决方案（ Medical Reliability Assessment Solutions ）
? Verizon ：云电子病历平台（ Cloud EMR Platform ）
? 各医疗机构之间差异比较大， 1TB-20TB 的医疗 机构比较多，但有个别的达到了 300TB-1PB 。 这主要是由于医疗行业信息化水平差异比较大， 各医疗信息化水平不一。
? 医疗机构规模大小与医疗机构数据存储量多少 有一定的关系，有部分三级医疗机构达到了 100TB 以上的规模；但二级医疗机构与三级医 疗机构数据存储量在 1-50TB 的区域都分布较多 。
个性化医疗和健康保障
科研推动的临床进步、转换医学
智能的决策支持系统 经验的数字化
很多新名词、新概念、新思路、新政策……
回归到医院信息化本身
医院究竟需要什么样的信息化 （如何更好满足需求） ？ 怎么做才能把信息化做好 （源头和核心） ？ 医院信息化怎么适应新的发展趋势 （变化在哪里） ？ 医院信息化有什么特色 （模块多就表示信息化做得好？） ？ 大数据的源头和数据在哪里 （数据在应用之前） ？
从应用现状统计情况看，按照惯例各医院的存储系统一 般2年扩容或更新一次，服务器系统容量一般 3-4年升级 或扩容一次。
? IBM ：医疗防欺诈与滥用管理系统 (FAMS)
? Kronos ：医护劳动力管理信息系统
? SAS ：JMP 医疗数据挖掘分析软件
? ReliaSoft：医疗可靠性评估解决方案（ Medical Reliability Assessment Solutions ）
? Verizon ：云电子病历平台（ Cloud EMR Platform ）
? 各医疗机构之间差异比较大， 1TB-20TB 的医疗 机构比较多，但有个别的达到了 300TB-1PB 。 这主要是由于医疗行业信息化水平差异比较大， 各医疗信息化水平不一。
? 医疗机构规模大小与医疗机构数据存储量多少 有一定的关系，有部分三级医疗机构达到了 100TB 以上的规模；但二级医疗机构与三级医 疗机构数据存储量在 1-50TB 的区域都分布较多 。
个性化医疗和健康保障
科研推动的临床进步、转换医学
智能的决策支持系统 经验的数字化
很多新名词、新概念、新思路、新政策……
回归到医院信息化本身
医院究竟需要什么样的信息化 （如何更好满足需求） ？ 怎么做才能把信息化做好 （源头和核心） ？ 医院信息化怎么适应新的发展趋势 （变化在哪里） ？ 医院信息化有什么特色 （模块多就表示信息化做得好？） ？ 大数据的源头和数据在哪里 （数据在应用之前） ？
医学大数据分析与运用的挑战与机遇培训ppt课件
推动精准医疗和个性化治疗发展
基因组学数据应用
通过分析患者的基因组数据，可以实现精准医疗和个性化治疗， 为患者提供更加有效的治疗方案。
临床试验优化
利用大数据分析，可以优化临床试验设计，提高试验效率和成功 率，加速新药研发上市进程。
医疗大数据平台
构建医疗大数据平台，可以整合多源异构的医疗数据，为精准医 疗和个性化治疗提供数据支撑。
医学大数据对于疾病诊断、治疗方案 制定、药物研发等方面具有重要价值 。
数据类型多样
医学大数据包括结构化数据（如电子 病历）、非结构化数据（如医学影像 、病理切片）以及实时数据（如生理 监测数据）等。
大数据分析在医学领域的重要性
01
02
03
提高诊疗效率
通过对海量医学数据的挖 掘和分析，能够快速准确 地诊断疾病，提高诊疗效 率。
更加精准的方向和目标。
加强公共卫生管理和疾病防控
疫情监测和预警
利用大数据分析技术，可以对疫情数据进行实时监测和预警，提高 应对突发公共卫生事件的能力。
健康管理和预防保健
通过分析人群健康数据，可以制定更加精准的健康管理和预防保健 策略，降低疾病发病率和死亡率。
医疗资源优化配置
通过大数据分析，可以了解医疗资源的分布和利用情况，为医疗资源 优化配置提供决策支持。
制定医学大数据采集、存储、处理、分析等环节的统一标准 ，实现数据的互通互联和共享。
规范数据管理流程
建立完善的数据管理流程，包括数据采集、清洗、整合、分 析等环节，确保数据的准确性和可靠性。Biblioteka 加强人才队伍建设和技术创新支持
培养专业人才
加强医学、统计学、计算机等相 关学科人才的培养，打造一支具 备跨学科背景的医学大数据专业 团队。
大数据在医疗行业应用ppt课件-PPT课件
2 781 1 019 5 76
2 502
9 51 3 57
4 2 96 84
1 月数量 2 月数量 3 月数量 4 月数量 5 月数量 6 月数量
2019年1-6月质控缺陷（前5位）数量统计
大数据简介：行业应用
契合度
值得关注行业 用户 应有特点与大 数据的契合度 及应用可能性 综合较高
High
优先关注行业用户 政府（公共事业） 应用特点与大数据技 术有较高的契合度， 在主客观条件上也有 较高的应用可能性。
医疗 制造 能源（电力/ 石油）
互联网（电 子商务）
电信
金融
• 纵轴契合度：
适当关注行 业用户 两个维度暂 时都不具备 优势，可适 当给予关注
小数据集
分析价值 不大
传统的商务 智能
非关系型数据
关系型数据
大数据定义 指规模巨大且复杂，用现有的数据处理工具难以获取、整理、管理以及处理的数 据。
大数据简介：大数据价值与特点
大数据特点（4V1C）
Volume（量大）：从TB跃 升到PB级
◆Variety（多样）：类型繁 多——文字网络、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。
大数据与智慧卫生
医疗质量与医疗监控 以医疗行为（如入院、手术、医嘱）为触发计时，统计某 一时间段内医师书写和审签的病历数量及完成时间，根据 各项医疗文书之间存在的关系区分监控时限
时限监控
对规定的书写内容（如是否有首次病程记录）自动进行 “有或无”的监控 对结构化的病历是否有规定的书写项目进行“有或无”监 控（如入院记录中是否有诊疗计划、主诉现病史的字数）
医疗大数据PPT
医保控费，欺诈监管有助于产品设计产品精准销售赔付流程优化
精准推广节省销售费用辅助新药研发
自我健康管理有助于找到医疗供给方精准用药降低医疗支出
医生
政府
保险
药企
患者
医院
优化内部管理避免医疗责任有助于推广，建立知名度
随着互联网、物联网、云计算和移动医疗发展，大数据应用得到迅猛发展，大数据时代已经来临
大数据：下一个创新、竞争力和生产力前沿
要求数据处理及分析方法精准
医疗数据隐私保护要求更高
3D影像和组学数据加速医疗大数据指数级增长
为了支持转诊和区域HER区域医疗信息共享数据增长
便携式可穿戴医疗检测设备实时监测产生动态数据
通过集成平台建设，进行信息共享
为了实现不同临床信息系统数据共享，需要建立医院信息集成平台已成为医院临床信息化建设的共识和方向
希望能够增强收集海量数据以及分析萃取信息的能力
旨在用大数据来促进全球经济发展
ICT基本战略委员会重点促进ICT的大数据产业培育与研究开发
医疗数据特点
要求高
类型复杂
数据量大
记录型的结构化数据EHR/EMR
纯文本或PDF格式的非结构化和半结构化文档数据
DICOM格式的影像数据
新型的组学数据
诊疗数据质量高错误率低
医保控费，欺诈监管有助于产品设计产品精准销售赔付流程优化
医疗大数据互通互联
医院
患者
药企
政府
医生
保险
医疗大数据互通互联
帮助医生增加合法收入帮助医生提升知名度提升医疗技术，合理用药降低市场化行医成本降低医患矛盾风险有助于论文、职称方面
了解全民健康信息支撑科研项目推进区域分诊体系监管医疗体系保障基础医疗福利
(完整版)大数据介绍ppt
大数据的定义与特性
定义
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
定义
大数据是指在传统数据处理软件难以处理的庞大的、复杂的数据集。这些数据可 以是结构化的，如数据库里的表格，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文字 或图片。
大数据通常涉及对海量数据的采集、存储、管理和分析，以发现数据背后的规律 和趋势，从而帮助企业和组织做出更好的决策。
特性：4V（体量、速度、多样性和价值）
传感器
各种传感器在工业生产、环境监测等领域中广泛应用，能 够实时监测和收集各种数据，如温度、湿度、压力等。
生成方式
社交网络
用户在社交媒体上的互动行为 ，如发布动态、点赞、评论等 ，以及社交网络中的用户关系
数据。
电子商务
在线购物平台上的商品浏览、 添加购物车、下单等行为，以 及用户的购买记录和偏好数据 。
数据治理与元数据管理
加强数据治理和元数据管理，确保数据的统一管理和有效利用。
PART 06
大数据未来发展趋势与展 望
人工智能与大数据的融合
人工智能与大数据的融合将进一步加深，通过数据挖掘、机 器学习和深度学习等技术，实现更高效的数据处理和分析， 为各行业提供更智能的决策支持。
人工智能将进一步提高大数据的处理速度和准确性，同时大 数据也将为人工智能提供更丰富、更真实的训练数据，促进 人工智能技术的不断进步。
疾病诊断与预测
通过分析患者的医疗记录、生理数据 等，辅助医生进行疾病诊断，同时预 测疾病发展趋势和预后情况。
金融
风险评估
通过对企业的财务数据、市场数据等 进行深度分析，评估企业的信用风险 和投资风险，帮助金融机构做出更明 智的决策。
欺诈检测
投资策略
通过分析市场数据、经济数据等，制 定更有效的投资策略和风险管理方案 ，提高投资回报率。
2024版大数据分析PPT模板
02
03
Spark
Flink
一个快速、通用的大规模数据处 理引擎，提供了Java、Scala、 Python等多种编程语言的API。
一个流处理和批处理的开源框架， 支持实时数据流分析和处理。
8
数据存储技术
03
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统，用于存储大规模数 据集，提供高吞吐量访问和容错能力。
临床试验数据分析
对临床试验数据进行深入挖掘和分析，发现新的治疗方法和药物作用 机制，推动医学研究的进步。
2024/1/26
29
其他领域的大数据分析应用
2024/1/26
智慧城市
利用大数据分析技术，对城市交通、环境、能源等领域的 数据进行全面分析，提高城市管理的智能化水平。
教育领域 通过分析学生的学习数据、教师的教学数据等，发现教育 过程中的问题和不足，优化教学方法和策略，提高教育质 量。
大数据分析PPT模板
2024/1/26
1
目录
2024/1/26
• 大数据分析概述 • 大数据技术基础 • 大数据分析方法 • 大数据分析流程 • 大数据分析工具与平台 • 大数据分析实践案例
2
01
大数据分析概述
2024/1/26
3
大数据的定义与特点
数据量大
大数据通常指数据量在TB、PB甚至EB级 别以上的数据。
金融
信用评分、风险管 理、投资策略等。
2024/1/26
政府
城市规划、交通管 理、公共安全等。
制造业
生产优化、故障预 测、供应链管理等。
6
02
大数据技术基础
2024/1/26
7
分布式计算技术
智慧医保大数据应用方案ppt
THANKS
数据挖掘与分析
数据分析
运用统计学、预测模型等方法，对医保数据进行深入分析，发现数据背后的规律 和趋势。
风险评估
通过构建风险评估模型，对医保数据进行风险评估，识别欺诈骗保、过度医疗等 风险。
数据可视化与应用
数据可视化
通过数据可视化技术，将分析结果以图表 、报告等形式呈现，提高数据的可读性和 易用性。
的深度挖掘和应用，为医保管理部门提供科学决策和支持。
05
智慧医保大数据应用方案 风险评估与对策
风险识别与评估
技术风险
智慧医保大数据应用涉及海量 数据和复杂的技术环境，可能 出现技术故障或安全漏洞，导
致数据泄露或系统崩溃。
流程风险
由于业务流程的不完善或人为 操作失误，可能引发智慧医保
大数据应用中的风险。
06
智慧医保大数据应用方案 案例展示与效果评估
案例一：某市医保局大数据应用案例
总结词
该案例展示了如何通过智慧医保大数据应 用方案，提高医保监管效率和服务质量。
详细描述
该市医保局采用了大数据技术和人工智能 算法，对医保数据进行实时监测和分析， 实现了对欺诈骗保行为的精准打击，同时 优化了医保服务流程，提高了患者就医体 验。
挖掘分析模型
该方案运用先进的数据挖掘和分析模型，对医保数据进行深入挖掘和 分析，发现数据中隐藏的模式和规律，为决策提供科学依据。
03
预测与评估
通过运用数据挖掘和分析结果，智慧医保大数据应用方案能够对医保
基金的使用情况进行预测和评估，及时发现和解决潜在问题。
医保数据可视化与应用
数据可视化
该方案将医保数据以图形、图 表等形式进行可视化展示，帮 助用户更直观地理解数据，提
数据挖掘与分析
数据分析
运用统计学、预测模型等方法，对医保数据进行深入分析，发现数据背后的规律 和趋势。
风险评估
通过构建风险评估模型，对医保数据进行风险评估，识别欺诈骗保、过度医疗等 风险。
数据可视化与应用
数据可视化
通过数据可视化技术，将分析结果以图表 、报告等形式呈现，提高数据的可读性和 易用性。
的深度挖掘和应用，为医保管理部门提供科学决策和支持。
05
智慧医保大数据应用方案 风险评估与对策
风险识别与评估
技术风险
智慧医保大数据应用涉及海量 数据和复杂的技术环境，可能 出现技术故障或安全漏洞，导
致数据泄露或系统崩溃。
流程风险
由于业务流程的不完善或人为 操作失误，可能引发智慧医保
大数据应用中的风险。
06
智慧医保大数据应用方案 案例展示与效果评估
案例一：某市医保局大数据应用案例
总结词
该案例展示了如何通过智慧医保大数据应 用方案，提高医保监管效率和服务质量。
详细描述
该市医保局采用了大数据技术和人工智能 算法，对医保数据进行实时监测和分析， 实现了对欺诈骗保行为的精准打击，同时 优化了医保服务流程，提高了患者就医体 验。
挖掘分析模型
该方案运用先进的数据挖掘和分析模型，对医保数据进行深入挖掘和 分析，发现数据中隐藏的模式和规律，为决策提供科学依据。
03
预测与评估
通过运用数据挖掘和分析结果，智慧医保大数据应用方案能够对医保
基金的使用情况进行预测和评估，及时发现和解决潜在问题。
医保数据可视化与应用
数据可视化
该方案将医保数据以图形、图 表等形式进行可视化展示，帮 助用户更直观地理解数据，提
大数据应用案例分析课件(PPT2)
数据质量挑战
电商数据存在大量噪声和无效 信息，需要进行数据清洗和预 处理。
2024/1/26
实时处理挑战
电商业务要求实时处理和分析 数据，对技术架构和算法性能 提出更高要求。
商业模式创新机遇
大数据可以揭示市场趋势和消 费者需求变化，为电商企业创 新商业模式提供有力支持。
10
03
案例分析：金融领域大数据应 用
通过分析客户的交易行为、偏好、社交媒体互动等信息， 实现客户细分和个性化服务，提升客户满意度和忠诚度。
13
金融领域大数据挑战与机遇
2024/1/26
数据安全和隐私保护
随着金融数据的不断增长和集中，数据安全和隐私保护成为重要挑战。需要加强数据安全管理和技术手段，确保数据 的安全性和合规性。
数据整合和分析能力
金融机构需要具备强大的数据整合和分析能力，以应对复杂多变的市场环境和客户需求。需要建立完善的数据治理体 系和技术平台，提升数据处理和分析能力。
创新业务模式和服务
大数据为金融机构提供了创新业务模式和服务的机会。可以通过数据挖掘和分析，发现新的市场机会和 客户需求，推出个性化的金融产品和服务。
14
04
02
03
个性化治疗
医疗科研
通过分析患者的基因、生活习惯 等数据，制定个性化的治疗方案 ，提高治疗效果。
利用大数据技术进行医疗科研， 加快新药研发、临床试验等进程 。
2024/1/2621Leabharlann 医疗健康领域大数据挑战与机遇
数据隐私保护
如何在利用数据的同时保护患者隐私， 是医疗健康领域大数据面临的重要挑战
。
随着大数据技术的不断发展， 数据挖掘和分析将成为未来大
数据应用的重要方向。
高效脱敏医疗大数据课件PPT
数据脱敏的安全性评估方法
对脱敏后的医疗数据进行安全性评估，包括隐私保护评估、数据安全性评估等，确保数据处理过程的安全性。
医疗数据脱敏的实际应用案例
医疗数据脱敏已经在某些领域得到实际应用，为医疗研究和数据共享提供了 可行的解决方案。
脱敏工具——医疗脱敏数据生 成器
医疗脱敏数据生成器是一种软件工具，可以根据脱敏规则生成脱敏医疗数据， 实现数据的脱敏处理。
医疗大数据的隐私保护问题
医疗大数据的使用涉及患者隐私和数据安全。保护患者隐私是医疗机构和研 究人员应遵循的法律和道德责任。Leabharlann 为什么需要脱敏医疗大数据？
脱敏医疗大数据是为了保护患者隐私，在数据共享和研究中提供足够的安全 性和保密性。
脱敏医疗大数据的定义
脱敏医疗大数据是通过技术手段对医疗大数据中的敏感信息进行处理，使其 无法识别个体身份，但仍保留数据的有用性。
医疗脱敏数据的质量分析和保 证
医疗脱敏数据的质量分析包括数据一致性、数据完整性等方面，需要采取相 应的措施保证数据质量。
医疗脱敏数据的管理和维护
医疗脱敏数据的管理和维护是确保数据安全和可用性的重要环节，需要建立规范的管理制度和监控机制。
医疗脱敏数据的数据可视化与分析
利用可视化工具和分析算法，对医疗脱敏数据进行数据挖掘和分析，发现潜在的健康信息和研究价值。
高效脱敏医疗大数据课件 精品PPT
探索医疗大数据的意义、应用及隐私保护问题。了解脱敏医疗大数据的定义、 方法和实施流程。
什么是医疗大数据？
医疗大数据是指在医疗领域收集的庞大数据集合，包括患者病历、医疗影像、 基因组数据等，为医疗研究和决策提供了有价值的资源。
医疗大数据的应用
医疗大数据可用于药物研发、疾病预测、精准医疗等领域。它为医生和研究人员提供了更好的数据支持，促进 医疗进步和患者治疗效果的提升。
相关主题
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1 医疗大数据的来源
2 医疗大数据的趋势
CONTENTS
3 大数据在医疗领域的具体应用
目
4 医疗大数据面临的挑战
录
5 总结
医疗大数据的来源
医疗大数据的趋势
大数据技术在未来为决策提供更多的支持
随着医疗和健康数据的急剧扩 容和几何级的增长，利用包，运用大数据技术对各 种数据进行筛选、分析，为广 大患者，医务人员，科研人员 及政府决策者提供服务和协助， 必将成为未来医疗领域工作的 重要方向
处理过程及传输的实时化、及时化
大数据技术未来在医疗领 域的应用会越来越多，许 多服务都需要实时的统计 分析结果，为决策提供支 持。处理过程及传输的实 时化、及时化是未来大数 据技术在医疗领域发展的 重要趋势之一
大数据在医疗领域的具体应用
基因组学
基因测序的成本在不断降 低，同时产生着海量数据。 通过高级算法和云计算来 加速基因序列分析，让发 现疾病的过程变得更快、 更容易和更便宜。戴尔公 司也为两个医疗研究中心 提供计算力，根据每个孩 子的不同基因信息，制定 专门的小儿癌症治疗方案。
医疗大数据面临的挑战
数据量大，数据类型复杂 信息采集不足，收集渠道不畅 大数据高效分析能力欠缺 大数据的安全 观念落后
总结
THANKS
众包科学
医疗众包领域最知名的公司当 属社交网站PatientsLikeMe， 该网站允许用户分享他们的治 疗信息，用户也能从相似的患 者的信息中发现更加符合自身 情况的治疗手段。作为一个副 产品，PatientsLikeme还能基 于用户自愿分享的数据进行观 测性实验。(传统方式的临床实 验通常非常昂贵)
提供越来越多个性化的服务
利用“大数据”，公共卫生 研究机构能够更早地预测即 将爆发的传染病及其传播范 围和规模。对于个体而言， 大数据就是全数据，通过集 中全部诊疗信息、体检信息 形成个体的全健康档案，可 以使患者得到更有针对性的 治疗方案
催生新的业务模式和服务模式
除了一般的为诊断提供支持服务外， 运用大数据技术还可以解决“看病 难”的问题，例如通过“云计算+ 大数据”就可以相助其成通过网络 平台，患者可以实现网络预约、异 地就诊、医疗保险信息即时结算;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。大数据技术在医疗领域将不断 催生新的业务模式和服务模式
2 医疗大数据的趋势
CONTENTS
3 大数据在医疗领域的具体应用
目
4 医疗大数据面临的挑战
录
5 总结
医疗大数据的来源
医疗大数据的趋势
大数据技术在未来为决策提供更多的支持
随着医疗和健康数据的急剧扩 容和几何级的增长，利用包，运用大数据技术对各 种数据进行筛选、分析，为广 大患者，医务人员，科研人员 及政府决策者提供服务和协助， 必将成为未来医疗领域工作的 重要方向
处理过程及传输的实时化、及时化
大数据技术未来在医疗领 域的应用会越来越多，许 多服务都需要实时的统计 分析结果，为决策提供支 持。处理过程及传输的实 时化、及时化是未来大数 据技术在医疗领域发展的 重要趋势之一
大数据在医疗领域的具体应用
基因组学
基因测序的成本在不断降 低，同时产生着海量数据。 通过高级算法和云计算来 加速基因序列分析，让发 现疾病的过程变得更快、 更容易和更便宜。戴尔公 司也为两个医疗研究中心 提供计算力，根据每个孩 子的不同基因信息，制定 专门的小儿癌症治疗方案。
医疗大数据面临的挑战
数据量大，数据类型复杂 信息采集不足，收集渠道不畅 大数据高效分析能力欠缺 大数据的安全 观念落后
总结
THANKS
众包科学
医疗众包领域最知名的公司当 属社交网站PatientsLikeMe， 该网站允许用户分享他们的治 疗信息，用户也能从相似的患 者的信息中发现更加符合自身 情况的治疗手段。作为一个副 产品，PatientsLikeme还能基 于用户自愿分享的数据进行观 测性实验。(传统方式的临床实 验通常非常昂贵)
提供越来越多个性化的服务
利用“大数据”，公共卫生 研究机构能够更早地预测即 将爆发的传染病及其传播范 围和规模。对于个体而言， 大数据就是全数据，通过集 中全部诊疗信息、体检信息 形成个体的全健康档案，可 以使患者得到更有针对性的 治疗方案
催生新的业务模式和服务模式
除了一般的为诊断提供支持服务外， 运用大数据技术还可以解决“看病 难”的问题，例如通过“云计算+ 大数据”就可以相助其成通过网络 平台，患者可以实现网络预约、异 地就诊、医疗保险信息即时结算;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。大数据技术在医疗领域将不断 催生新的业务模式和服务模式