医疗行业大数据应用实例PPT课件
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医疗大数据应用规划ppt课件
5
大数据产业链
数数 据据 定收 义集
数据产生
数数 据据 准分 备析
数据处理
数新
据 运
生
数 据
用产
数据消费
数据存储和管理 贯穿了整个大数据周期
可编辑课件PPT
6
医疗大数据
医疗健康数据来源
1、医院信息系统（HIS）是 医疗数据的重要来源。 医院信息系统包括：电子病例 系统（EMRS）、实验室信息 系统（LIS）、医学影像存档 与通信系统（PACS）、放射 信息管理系统（RIS）、临床 决策支持系统（CDSS）等。 2、除此之外，各种健康设备 可以帮助收集用户的生命体征 信息，比如心电数据、血氧浓 度、呼吸、血压、体温、脉搏、 运动量。社交网络和搜索引擎 也包含了潜在的人口健康信息。
102020324健康医疗大数据典型应用面向多主体以需求为导向的健康医疗大数据应用规划行业治理体制改革评估监测医院评价与监督医疗保险控费临床科研临床决策支持药物副作用监测基因序列基因组分析公共卫生监测评估与决策管预防控制重大疾病预警与应急响应管理决策决策支持资源配置优势成本有效控制惠民服务优化诊疗流程互联网健康医疗服务模式一体化电子健康服务产业发展数据相关服务传统产业融合衍生平台亚健康健康群体科研教学医疗机构政府患者医生医药经销商112020324卫生体制改革评估监测对居民健康状况等重要数据进行精准统计和预测评价医院精细化运营管理利用医疗成本大数据促进医疗资源运营管理提升基于drgs的医疗服务能力分析评价体系真实反映医院实际运营水平通过大数据供应链开放平台助力医疗机构上下联动公开透明对采购全过程综合监督医疗保险控费实现医疗保险由事后监控为主逐步向事中监控事前提示过渡的立体化监管模式实现商业保险基于数据的保障设计与精准定价理赔运营市场和销售推广通过系统实时监控审核刷卡行为对比医疗行为审查违规现象健康医疗大数据典型应用医疗行业治理122020324健康医疗大数据典型应用医疗决策支持临床决策支持基因测序与精准医疗临床医学书籍示范中心新药研究利用医院的综合数据建立医学知识库为医院医生提供临床决策支持集成基因芯片与测序技术推动精准诊疗与精准用药我国目前依托现有资源建设一批心脑血管肿瘤老年病和儿科等临床医学数据示范中心利用数据加速新药研发寻找已有药新靶点评估新药风险跟踪药物上市后的反应132020324二随着大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用能够使优势资源下得去更好地推动分级诊疗落地加快远程医疗普及推动精准医疗发展
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。
医疗行业大数据应用实例PPT25页
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
Hale Waihona Puke 27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
▪
28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
医疗行业大数据应用实例
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
25
医疗大数据及相关技术ppt课件
GB
1024MB 一部电影：1GB
TB
1024GB
美国国会图书馆所有登记印刷版书本的消息:15TB 2011年底，其网络备份的数据量为280太字节
PB
1024TB
美国邮政局一年处理的信件大约为5拍 谷歌每小时处理的数据为1拍
EB
1024EB 相当与13亿中国人人手一本500页的书加起来
ZB
1024ZB 截止2010年，人类拥有的信息总量大概是1.2ZB
数据量的表达单位
当前典型 大数据的 处理量
单位 位 字节 千字节 兆字节 吉字节
太字节
拍字节
艾字节 泽字节 尧字节
英语标识 大小
例子
Bit Byte
1或0 8Bit
一个二进制数位：0或1 一个英文字母：8Bit
KB
1024Byte 一页纸上的文字：5KB
MB
1024KB 一首普通MP3的歌曲：4MB
Column Family
Tablelet
Streaming：流式数据处理---Storm
VS
MapReduce 分布式数据处理架构
DATA
输入
计算 (IOE架构)
输出
结果 传统方式
分组 X86 服务器
聚合 X86 服务器
HDFS 分布式文件系统架构
Hadoop 集群
HBase NoSQL数据库
HBase的数据模型
分布式的多维映射,以(row, column, timestamp)索引
YB
1024YB 超出想象
传统数据 vs. 大数据
传统数据处理技术面临的挑战
——传统的IOE模式已经不能满足PB级海量数据的存储、分析和应用需求
医疗大数据PPT课件
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)
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。
感谢聆听
不足之处请大家批评指导
Please Criticize And Guide The Shortcomings
演讲人：XXXXXX 时 间：XX年XX月XX日
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
大数据在医疗行业的应用(PPT 37页)
速
一、 医疗与大数据的趋势 二 、什么是医疗大数据
三 、大数据面临的挑战
四、 如何管理和利用大数据 五、 案例分析 六、 总结与展望
大数据的挑战不仅来自于数据量的增长... 需要新技术的支持
数据量
检验结果, 费用数据, 影像, 设备产生的感应数据, 基因数据等
类型
• 结构化数据, 遵循标准的数据标准(如,HL7) • 非结构化数据, 如口述、手写、照片、影像等
3 Billion Base Pairs
Data Processing Cloud Storage Visualization
Millions of Variants
Interpretation & Analytics
Millions of Variants Millions of Patients
Hospital
Primary care (Grassroots)
Public Health
区域医疗及基层医疗信息系统大数据解决方案(Hadoop*)
集成的用户应用界面（居民、医生、卫生行政管理人员）
基于云的区域基层医疗服务系统 多租户应用
公共卫生 运营管理
医疗服务 药品管理
新农合医疗保 险
基础设施虚拟化
Analytics Data Management & Computational
Analytics Compute – Storage & Infrastructure
Platforms
高效的大数据访问途径 (客户端)
“Know Me”
“Free Me”
“Express Me”
“Link Me”
Source: McKinsey Global Institute Analysis ESG Research Report 2011 – North American Health Care Provider Market Size and Forecast
一、 医疗与大数据的趋势 二 、什么是医疗大数据
三 、大数据面临的挑战
四、 如何管理和利用大数据 五、 案例分析 六、 总结与展望
大数据的挑战不仅来自于数据量的增长... 需要新技术的支持
数据量
检验结果, 费用数据, 影像, 设备产生的感应数据, 基因数据等
类型
• 结构化数据, 遵循标准的数据标准(如,HL7) • 非结构化数据, 如口述、手写、照片、影像等
3 Billion Base Pairs
Data Processing Cloud Storage Visualization
Millions of Variants
Interpretation & Analytics
Millions of Variants Millions of Patients
Hospital
Primary care (Grassroots)
Public Health
区域医疗及基层医疗信息系统大数据解决方案(Hadoop*)
集成的用户应用界面（居民、医生、卫生行政管理人员）
基于云的区域基层医疗服务系统 多租户应用
公共卫生 运营管理
医疗服务 药品管理
新农合医疗保 险
基础设施虚拟化
Analytics Data Management & Computational
Analytics Compute – Storage & Infrastructure
Platforms
高效的大数据访问途径 (客户端)
“Know Me”
“Free Me”
“Express Me”
“Link Me”
Source: McKinsey Global Institute Analysis ESG Research Report 2011 – North American Health Care Provider Market Size and Forecast
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
大数据在医疗行业应用课件
大数据在医疗行业应用课件大数据在医疗行业应用课件一、引言随着科技的进步和信息化时代的来临，大数据技术已经逐渐渗透到医疗行业的各个环节。
医疗行业是一个信息密集型行业，涉及到大量的数据采集、处理和分析。
通过运用大数据技术，医疗行业在提高诊断准确率、优化资源配置、提高服务质量等方面取得了显著成效。
本课件将深入探讨大数据在医疗行业的应用及其优势，同时分析面临的挑战和未来发展趋势。
二、大数据在医疗行业的应用1、精准医疗精准医疗是基于个体基因、环境等因素进行疾病预防、诊断和治疗的一种新型医疗模式。
大数据技术在精准医疗中发挥了重要作用，通过对个体全基因组数据进行深度挖掘和分析，可以实现个性化药物的研发和治疗效果的预测。
例如，通过对大量病例数据进行分析，医生可以制定出更精确的诊断方案和治疗计划。
2、智慧医院智慧医院是基于大数据、云计算等技术的医院管理信息系统。
它可以将医院的各项业务集成到一个统一的管理平台，包括患者管理、医嘱管理、药品管理、病历管理等。
通过智慧医院，医院可以实现资源的优化配置，提高医疗服务效率和质量。
3、公共卫生管理大数据在公共卫生管理方面也具有广泛应用。
通过对大量疫情数据进行实时分析，政府部门可以及时发布预警信息，制定应对策略，有效防控疫情的扩散。
例如，利用大数据技术对流感疫情数据进行挖掘和分析，可以提前预测流感高峰期，为疫苗研发和分发提供决策依据。
三、大数据在医疗行业的优势1、提高医疗服务的精准度和质量通过大数据分析，医疗机构可以更加准确地了解疾病的发病规律和治疗效果，为医生提供科学决策支持，从而提高医疗服务的质量。
2、优化医疗资源配置智慧医院等大数据应用可以帮助医疗机构更好地掌握患者需求和资源状况，实现资源的优化配置，提高医疗服务效率。
3、提升医疗服务满意度通过大数据分析，医疗机构可以更好地了解患者需求和行为习惯，提供更为个性化的服务，从而提高患者对医疗服务的满意度。
四、大数据在医疗行业面临的挑战1、隐私保护医疗行业涉及大量的个人隐私信息，如病历、基因数据等。
医疗大数据及相关技术PPT课件
据库、时态数据库、 文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web
✓ 根据挖掘方法：可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
• 重点技术
✓ 数据挖掘算法。分割、集群、孤立点分析还有各种算法让我们精炼数据，挖掘价值。 这些算法要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
目的是将数据按统一的格式提取出来， 然后再转化，集成，载入数据仓库的工 具 （ETL）
✓ 抽取：因获取的数据可能具有 多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的 数据转化为单一的或者便于处 理的构型，以达到快速分析处 理的目的。
✓ 清洗：对于大数据，并不全是 有价值的，有些数据并不是我 们所关心的内容，而另一些数 据则是完全错误的干扰项。
目录
大数据时代 大数据带来的变革 大数据相关技术 医疗大数据 大数据时代反思
1、大数据时代——左右未来十年的四大趋势
1、大数据时代——数据源呈现指数级增长
• IDC（ International Data Corporation ） 预计到2020 年，全球 将总共拥有35ZB 的数 据量
• 如果把35ZB 的数据全 部刻录到容量为9GB 的 光盘上，其叠加的高度 将达到233 万公里，相 当于在地球与月球之间 往返三次
巨大的数据价值
目录
大数据时代 大数据带来的变革 大数据相关技术 医疗大数据 大数据时代反思
2、大数据带来的变革
信息技术革命的小周期
2、大数据带来的变革——新思维
改变“数据是稀 缺资源”的世 界观
个体数据的精 确性不再重要
数据随时间迅速 折旧
数据就是货币 数据是资产 信息是原油 数据是原材料
2、大数据带来的变革——新方法学
✓ 根据挖掘方法：可分为机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
• 重点技术
✓ 数据挖掘算法。分割、集群、孤立点分析还有各种算法让我们精炼数据，挖掘价值。 这些算法要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。
目的是将数据按统一的格式提取出来， 然后再转化，集成，载入数据仓库的工 具 （ETL）
✓ 抽取：因获取的数据可能具有 多种结构和类型，数据抽取过 程可以帮助我们将这些复杂的 数据转化为单一的或者便于处 理的构型，以达到快速分析处 理的目的。
✓ 清洗：对于大数据，并不全是 有价值的，有些数据并不是我 们所关心的内容，而另一些数 据则是完全错误的干扰项。
目录
大数据时代 大数据带来的变革 大数据相关技术 医疗大数据 大数据时代反思
1、大数据时代——左右未来十年的四大趋势
1、大数据时代——数据源呈现指数级增长
• IDC（ International Data Corporation ） 预计到2020 年，全球 将总共拥有35ZB 的数 据量
• 如果把35ZB 的数据全 部刻录到容量为9GB 的 光盘上，其叠加的高度 将达到233 万公里，相 当于在地球与月球之间 往返三次
巨大的数据价值
目录
大数据时代 大数据带来的变革 大数据相关技术 医疗大数据 大数据时代反思
2、大数据带来的变革
信息技术革命的小周期
2、大数据带来的变革——新思维
改变“数据是稀 缺资源”的世 界观
个体数据的精 确性不再重要
数据随时间迅速 折旧
数据就是货币 数据是资产 信息是原油 数据是原材料
2、大数据带来的变革——新方法学
大数据技术在智慧医疗与精准医疗中的应用PPT
标准化工具与平台：开发标准化 的工具和平台，支持不同系统之 间的数据交换和共享，提高数据 的互操作性。
05
大数据技术在智慧医疗与精准医 疗中的未来发展趋势
人工智能与大数据技术融合发展
人工智能技术驱动大数据应用
人工智能技术能够处理海量数据，挖掘数据中的潜在价值， 为智慧医疗与精准医疗提供更准确、高效的数据支持。
药物筛选与优化
通过大数据分析，筛选出具有潜在治疗作用的候选药物，并对药物 进行优化和改进，提高药物的疗效和安全性。
个性化用药方案
根据患者的基因组信息、病历数据和临床经验，制定个性化的用药 方案，提高治疗效果和减少不良反应。
精准医学研究与实验设计
疾病发生发展机制研究
01
利用大数据技术对疾病发生发展过程中的基因、环境、生活方
个性化诊疗提供依据。
基因组学研究
利用大数据技术对基因组数据进 行处理和分析，揭示疾病与基因 之间的关联，为个性化诊疗提供
精准的基因诊断。
个性化治疗方案
根据患者的基因组信息、病历数 据和临床经验，制定个性化的治 疗方案，提高治疗效果和患者的
生活质量。
精准药物研发与筛选
药物作用机制研究
利用大数据技术对药物作用机制进行研究，揭示药物与疾病之间 的关联，为新药研发提供理论支持。
覆盖。
数据清洗与标准化
对采集的数据进行清洗、格式转换 和标准化处理，以提高数据质量和 分析结果的准确性。
数据整合与存储
将处理后的数据进行整合和存储， 建立医疗数据中心，方便后续的数 据共享和分析。
医疗数据分析与挖掘
统计分析
运用统计学方法对医疗数据进行描述 和推断，以反映数据的整体特征和规 律。
预测模型构建
大数据在医疗行业的应用37课件
以美国为例: 医疗大数据的价值3千亿美元/年, 相当于每年生成总 值增长0.7%
0
1500010000 5000
2010 2011 2012 2013 2014 2015
趋势分析:我们正处在医疗行业的一个重要转折点 存储的增长 医疗服务产生的数据总量(PB)
五、 案例分析
六、 总结与展望
大数据的挑战不仅来自于数据量的增长...需要新技术的支持
检验结果, 费用数据, 影像, 设备产生的感应数据, 基因数据等
数据量
••
结构化数据, 遵循标准的数据标准(如,HL7)非结构化数据, 如口述、手写、照片、影像等
类型
实时有效的商业价值
基于现有数据库中的数据进行分析，来支持不同种类的业务：如
医疗大数据简介数据来源包括哪些?
我们如何利用大数据创造价值? (示例)
2. 临床决策支持4. 由生活方式和行为引发的疾病分析
1. 个体化医疗 3. 欺诈监测得以加强McKinsey Global Institute Analysis
医疗大数据相关解决方案
健康信息服务 新兴的医疗服务 应用数据分析及视觉化处理数据处理/管理分布式平台
三 、大数据面临的挑战
四、 如何管理和利用大数据
五、 案例分析
六、 总结与展望
传统解决方案 环境ERP, CRM, Batch, OLTP-DB
Data Center Provisioning Discrete Virtual Cloud – As A Service HPC
支持和公共卫生管理• 采用 Hadoop* (HBase*/Hive*)来实现医 疗数据分析和处理
• 未来将扩展到不同领域、不同区域/地区
（包括数据交换、处理和分析）• 与本地的软件厂商及OEM厂商进行了广泛 合作
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1500010000 5000
2010 2011 2012 2013 2014 2015
趋势分析:我们正处在医疗行业的一个重要转折点 存储的增长 医疗服务产生的数据总量(PB)
五、 案例分析
六、 总结与展望
大数据的挑战不仅来自于数据量的增长...需要新技术的支持
检验结果, 费用数据, 影像, 设备产生的感应数据, 基因数据等
数据量
••
结构化数据, 遵循标准的数据标准(如,HL7)非结构化数据, 如口述、手写、照片、影像等
类型
实时有效的商业价值
基于现有数据库中的数据进行分析，来支持不同种类的业务：如
医疗大数据简介数据来源包括哪些?
我们如何利用大数据创造价值? (示例)
2. 临床决策支持4. 由生活方式和行为引发的疾病分析
1. 个体化医疗 3. 欺诈监测得以加强McKinsey Global Institute Analysis
医疗大数据相关解决方案
健康信息服务 新兴的医疗服务 应用数据分析及视觉化处理数据处理/管理分布式平台
三 、大数据面临的挑战
四、 如何管理和利用大数据
五、 案例分析
六、 总结与展望
传统解决方案 环境ERP, CRM, Batch, OLTP-DB
Data Center Provisioning Discrete Virtual Cloud – As A Service HPC
支持和公共卫生管理• 采用 Hadoop* (HBase*/Hive*)来实现医 疗数据分析和处理
• 未来将扩展到不同领域、不同区域/地区
（包括数据交换、处理和分析）• 与本地的软件厂商及OEM厂商进行了广泛 合作
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对象
属性值病人-1 Nhomakorabea性别
((男 1.0))
病人-1
药物过敏 ((青霉素1.0)(氣苄青霉素1.0))
病原体-1
鉴别名
<(链球菌0.6)(葡萄球菌0.4))
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MYCIN采用上下文树(Context tree)来表示问题, 一棵上下文树构成了对一个病人的完整描述。
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知识库的知识表示
领域知识的表示
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MYCIN系统
• MYCIN系统是由斯坦福(Stanford)大学建立的对细菌感染疾病的诊断和 治疗提供咨询的计算机咨询专家系统。医生向系统输入病人信息， MYCIN系统对之进行诊断，并提出处方。
细菌传感疾病专家在对病情诊断和提出处方时，大致遵循下列4 个步骤： (1) 确定病人是否有重要的病菌感染需要治疗。为此，首先要判
例都会出错),使用临床决策支持系统，可以提醒专家没在意的 或没有发现到的病人信息，从而提高诊断准确性 对医学院学生，成熟专业的临床支持系统可能是他们学习专业 知识和专家经验的方便可得的廉价的老师，同时也是他们初入 医院实习工作的非常好的助手。
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案例分析
临床决 策支持 系统
基于知识库的 CDSS
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750MB， 一个标准的病理图则大得多， 接近5GB。
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。
到2020年，医疗数据将会急剧增长到35 ZB,相当于2009年数据量的44倍增长。
❖ 领域知识用规则表示,其一般形式为：
RULE * * * IF <前提> THEN <行为>
❖ 例如对如下规则：
❖ RULE 047
❖ 如果：（1）病原体的鉴别名不确定，且
❖
（2）病原体来自血液，且
❖
（3）病原体的染色是革兰氏阴性，且
❖
（4）病原体的形态是杆状的，且
❖
（5）病原体呈赭色
❖ 那么：该病原体的鉴别名是假单胞细菌，可信度为0.4。
非基于知识库的 CDSS
-
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基于知 识库的 CDSS
大部分CDSS属于此类，它由三大模块组成： 知识库、推理机和通讯模块。知识库存储着编 译好的医学知识，推理机则根据知识库里的规 则，以及患者的资料进行自动分析。分析的结 果通过通讯模块反馈给用户。例如：MYCIN
非基于 知识库 的CDSS
主要是通过机器学习从已有的经验中自动 攫取规则。
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动态数据库中的数据表示
• 数据库中的数据都用如下形式的三元组描述： (对象 属性 值）
• 1. “对象”又称为上下文，它是系统要处理的实体， 例如： PERSON(病人）
• 2. “属性”又称临床参数,用于描述相应对象的特征，例如“病人”的 姓名、年龄、性别。
• 3. “值”是指相应属性的值，根据属性的不同类别，其值可以是一个 或多个。
% of population over age 60
30+ % 25-29% 20-24%
10-19% 0-9%
2050
WW Average Age 60+: 21%
Source: United Nations “Population Aging 2002”
全球老龄化 平均年龄60+的人
: 目前的10%, 到 2050年将到达20%
预测建模 疾病模式的分析 提高临床试验设计的统计工具和算法
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一、 医疗与大数据的趋势 二、医疗大数据的应用场景
三、 案例分析
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临床决策支持系统的功能和作用
临床医生的知识更新无法与急剧增长的医学知识同步。 对大批量的常规决策工作，自动化决策效率更高(如大量的常规
实验室检测和数据分析等)。 人有时会犯错误或失误，当然医生也不例外(复杂病例和常见病
断所发现的细菌是否引起了疾病。 (2) 确定疾病可能是由哪种病菌引起的。 (3) 判断哪些药物对抑制这种病菌可能有效。 (4) 根据病人的情况，选择最适合的药物。
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• 咨询开始时，先启动咨询系统，进入人机对话状态。在对话过程 中，系统向用户提出必要的问题，进行推理。当结束咨询时，系 统自动地转入解释子系统。解释子系统回答用户的问题，并解释 推理过程。解释时，系统显示说明为什么需要某种信息，以及如 何得到某个结论。这样做的主要目的是为了使医生容易接受系统 的结论。
以美国为例: 医疗大数据的价值
3千亿美元/年, 相当于每年生成总 值增长0.7%
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趋势分析:我们正处在医疗行业的一个重要转折点
存储的增长
医疗服务产生的数据总量(PB)
15000 10000
5000
0 2010 2011 2012 2013 2014 2015
Admin Imaging EMR Email File Non Clin Img Research
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静态知识的表示（属性特性的表示）
从临床参数（属性）的角度来看，可认为每个临床参数都 具很多种特性。主要特性有：
MEMBEROF:按所描述的对象不同迸行分类时，临床参数所 属的类型名，例如:PRO-PTo
医疗行业大数据应用场 景非常多，右图仅以临床 操作和研发为例，展示医 疗行业大数据应用场景。
对于公共卫生部门，可 以通过过覆盖全国的患者 电子病历数据库，快速检 测传染病，进行全面的疫 情监测，并通过集成疾病 监测和响应程序，快速进 行响应。
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临床操作
研发
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医疗数据透明度 远程病人监控 临床决策支持系统 比较效果研究
大数据
医疗领域应用
演讲人： 崔浩博
时间：2014.10.13
ppt制作： 崔浩博
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outline
一、 医疗与大数据的趋势 二 、医疗大数据的应用场景 三、 案例分析
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一、 医疗与大数据的趋势
二、医疗大数据的应用场景 三、 案例分析
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趋势分析: 我们正处在医疗行业的一个重要转折点
医疗费用在不断上升 GDP的占比非常高
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一、 医疗与大数据的趋势
二、医疗大数据的应用场景
三、 案例分析
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医疗大数据应用场景
医疗行业产生的数据量 主要来自于PACS影像、B 超、病理分析等业务所产 生的非结构化数据。人体 不同部位、不同专科影像 的数据文件大小不一， PACS网络存储和传输要采 取不同策略。面对大数据， 医疗行业遇到前所未有的 挑战和机遇。