大数据发展脉络(PPT44页)

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大数据发展脉络PPT

大数据发展脉络PPT
医疗卫生体制改革。2014年、2015年医改政策频出,国务院医改办以及 卫计委积极推进分级诊疗、远程诊疗、社会办医、医药电商的进程。破除以 药养医,解除看病难、看病贵的难题。
医院信息化水平不断提升。近几年我国医院信息化发展迅猛,2014年我 国医疗机构IT支出达261.2亿元,为智慧医疗发展奠定一定基础。
五是产业的可持续发展战略规划和体系不健全,缺少顶层设计,行业监管 缺位;
六是医疗与信息技术复合型人才缺口明显。 四、智慧医疗与大数据的百人会共识 2015年5月,中国信息化百人会在杭州召开了“智慧医疗与大数据的应用 前景及政策选择”研讨会,就“智慧医疗与大数据”提出六点基本共识:
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(二)医疗云平台建设步伐加快。
我国各地各类医疗云平台布局全面、层次丰富,在建设主体和运营模式 上也形成了政企合建、市场运营的良好局面。我国智慧医疗云平台的构建主 要是以人口信息数据库、电子病历数据库和电子健康档案数据库等 三大数据
库为支撑,并通过平台支持公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药 品供应和综合管理等六大类业务应用,正逐步形成国家、省、地市和县的四 级区域人口健康信息平台。
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(三)医疗大数据来源多样化且快速增长。
我国医疗大数据主要由医院临床数据、 公共卫生数据和移动医疗健康数据三大部分 组成,各数据端口呈现出多样化且快速增长 的发展趋势。
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(四)智慧医疗与大数据产业链条初步形成。
各类企业以医院、医生、患者、医药、医险、医检等入口,纷纷布局智慧 医疗与大数据,在医院信息化、可穿戴设备、在线医疗咨询服务、医药电商等 行业蓬勃发展,产业链条初步形成。

大数据发展历程介绍PPT

大数据发展历程介绍PPT
❖ 斯诺登的爆料引起一片哗然,根据他提供的资料,被卷入 “棱镜门”事件的公司包括微软、雅虎、谷歌、苹果、 Facebook等9大IT业巨头。在“棱镜门”事件开始发酵之 后,这些公司先是赶紧出面否认与美国政府的监视项目进行 过合作,并相继发表声明,呼吁政府采取更透明态度,以证 明他们的“清白”。
大数据给信息安全带来新挑战
公共服务 传媒业 总统选举
生物医学 气候学 图书馆学
商业智能 企业管理 市场营销
备用
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加大隐私泄露风险
大量数据的集中存储增加了其泄露 的风险; 一些敏感数据的所有权和使用权并 没有清晰界定。
对存储和安防挑战
复杂的数据存储在一起,可能造成 企业安全管理不合规; 安全防护手段更新升级慢,存在漏 洞
被运用到攻击手段中
黑客可收集更多有用信息,大数据 分析让攻击更精准; 大数据为黑客发起攻击提供了更多 的机会
大数据的三个层面
特征 价值 现在 大数据 定义 探讨 和未来 隐私
1
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分布式处理平台 感知技术
云计算
存储技术
3
互联网的 政府的 企业的 个人的 大数据 大数据 大数据 大数据
理论
THEORY
技术
TECHNOLOGY
实践
UTILIZATION
机遇和挑战
机遇
大数据技术促进国家和社会发展大数据蓝海成为 企业竞争的新焦点大数据时代呼唤创新型人才

数据趋势:解读大数据的发展脉络

数据趋势:解读大数据的发展脉络

# 数据趋势:解读大数据的发展脉络## 引言随着信息技术的迅速发展和全球数字化浪潮的兴起,我们进入了一个数据驱动的时代。

大数据作为这个时代的核心资源,正日益成为推动创新和决策的重要工具。

在过去几年里,大数据经历了快速发展和不断演变的过程。

本文将解读大数据的发展脉络,探讨当前的数据趋势和未来的发展方向。

## 大数据的发展脉络大数据的发展可以分为以下几个阶段:### 1. 数据爆炸阶段这个阶段发生在互联网的兴起和智能手机的普及之后。

大量的数据开始被产生和存储,包括社交媒体数据、传感器数据、移动设备数据等。

企业和组织开始关注如何收集、处理和利用这些数据。

然而,由于数据规模庞大且结构复杂,数据管理和分析面临着巨大的挑战。

### 2. 数据整合与分析阶段在这个阶段,企业开始尝试整合和分析不同来源的数据,以获得更深入的洞察力和价值。

数据仓库和商业智能工具的发展使得企业能够更好地管理和分析数据。

数据科学和机器学习的应用也为数据分析提供了新的方法和技术。

### 3. 数据驱动决策阶段在这个阶段,企业开始意识到数据可以作为决策的重要依据。

通过数据驱动的决策,企业可以更准确地预测市场趋势、优化运营和资源配置,并实现创新和增长。

大数据分析平台和智能算法的出现,进一步推动了数据驱动决策的发展。

### 4. 数据伦理和隐私保护阶段随着大数据的广泛应用,人们开始关注数据伦理和隐私保护的问题。

如何合法、公正地收集和使用数据成为了一个重要议题。

政府和组织开始制定相关的法律和规定,以保护个人和组织的隐私权和数据安全。

### 5. 数据共享和开放合作阶段在当前阶段,数据共享和开放合作成为了一个新的趋势。

企业和组织开始认识到通过数据共享可以获得更多的价值和创新。

开放数据平台和API的出现,促进了跨组织和跨行业的数据共享和合作。

## 当前的数据趋势在当前的数据发展脉络下,以下是一些当前的数据趋势:### 1. 数据多样性和复杂性增加随着物联网、人工智能等技术的兴起,数据的多样性和复杂性不断增加。

2024大数据ppt课件完整版

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。

大数据的产生与发展史(PPT31页)

大数据的产生与发展史(PPT31页)

LEHD项目:开放数据的使用权
LEHD(工作单位和家庭住址的纵向动态系统)
主要来源于人口普查局和 社会保险局
•年龄、性别、种族 •个人住址
个人数据
工作职 位数据
来源于州政府的劳工部门
•失业保险 •社会保险 •报税记录
通过整合,实现了以下目标:
•首次把个人住址和个人单位地址

系在一起
•可以查询同一街区内有多少雇员上
初数时代:奠定共和
克服民主的劣势:用数据分权
参众两院权利分衡:众议院按人口比 参议院每州两名
第一次人口普查:仅询问家几人、几男几女、几黑几白、几大 几小,完全的“点人头”。但在黑人问题上将 “ 3∕5”写入宪法,承认种族不平等。
第二次人口普查:学者建议收集“出生率、性别、年龄、婚姻状 况、健康、职业、寿命”但最终没通过国会谈论。 1830年:统计每个家庭的残疾人数。 1的8产40量年。:统计文盲、白痴、精神病患者数量以及各种牲畜的数量,农作物
内开放也就是国家内部的“人、财、物、信息” 对社会开放。这关系到公民的自由、权利,也 是政府管理社会、调控市场、服务经济的发展 的有效手段。在数据的时代里,数据将成为重 要的生产资料和创新资源,内开放的程度,也 将决定一个国家的发展动力,一个社会的创新 的活力。
开放时代:内开放的历程
美国社会经历的内开放三部曲
但在电影时长、是否分为上下两集、黑色还是彩色,再到演员选
取、广告设计,制片人、剧组、发行商吵成一团。特别是制片人选 定英国人费雯·丽饰演女主角后,引起了更大的争议。因为涉及美 国独立,黑奴解放等重大历史事件,部分南方人认为请外国人有失 国格。制片人委托盖洛普调查争议问题的方方面面。通过两年的调 查,结果表明,大部分人不反对它分为上下两集;60%的观众想看 彩色电影;35%的受访者对女主角的人选表示满意,远远高于不满 意的比率(16%)。拍摄方在重大问题的决策中几乎全部听取了盖 洛普的意见。

大数据专题(共43张PPT)

大数据专题(共43张PPT)
应用
MapReduce广泛应用于大数据处理领域,如日志分析、数据挖掘、机器学习等。
分布式数据库HBase
概述
HBase(Hadoop Database)是一个高可扩展性的列存储系统,构建在Hadoop分布 式文件系统之上。它提供了对大规模结构化数据的随机、实时读写访问能力。
特点
HBase采用列式存储,支持动态扩展,具有良好的伸缩性和高性能。它支持ACID事务, 提供了高可用性和数据一致性保证。
对数据进行分组、汇总等 操作。
Part
04
大数据分析方法与应用
统计分析方法
描述性统计
对数据进行整理和描述, 包括数据的中心趋势、离 散程度、分布形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特 征,包括参数估计和假设 检验等方法。
多元统计分析
研究多个变量之间的关系, 包括回归分析、因子分析、 聚类分析等。
Hadoop的核心组件之一,为大 数据应用提供了一个高度容错、
可扩展的分布式文件系统。
架构
HDFS采用主从架构,包括一个 NameNode和多个DataNode。 NameNode负责管理文件系统 的元数据,而DataNode负责存
储实际的数据。
特点
HDFS支持大规模数据存储,具 有高度的容错性和可扩展性。它 采用流式数据访问模式,适合处
加密技术
采用加密算法对敏感数据进行加密处理,确保数 据在传输和存储过程中的安全性。
企业如何保障大数据安全
制定完善的大数据安全管理制度 和流程,明确各部门职责和权限。
加强员工安全意识教育和培训, 提高全员大数据安全意识。
加强大数据安全技术研发和投入, 提高安全防护能力和水平。
建立大数据安全应急响应机制, 及时应对和处理安全事件。

大数据发展介绍ppt

大数据发展介绍ppt

消费 行业
交通 环保
电子 商务 气象
*
5、管理大数据“易”理解大数据“难”
• 虽然大数据是一个重大问题,真正的问题 是让大数据更有意义 • 目前大数据管理多从架构和并行等方面考
虑,解决高并发数据存取的性能要求及数
据存储的横向扩展,但对非结构化数据的 内容理解仍缺乏实质性的突破和进展,这
是实现大数据资源化、知识化、普适化的
解决方案:
• • Hadoop(MapReduce技术) 流计算(twitter的storm和yahoo!的S4)
*
大数据的应用
——企业在投入
行业拓展者,打造大数据行业基石:
IBM: • IBM大数据提供的服务包括数据分析,文本分析,蓝色云杉(混搭供电合作的网络平台);业务事件处 理;IBM Mashup Center的计量,监测,和商业化服务(MMMS) • IBM的大数据产品组合中的最新系列产品的InfoSphere bigInsights,基于Apache Hadoop。 • 该产品组合包括: • 打包的Apache Hadoop的软件和服务,代号是bigInsights核心,用于开始大数据分析 软件被称为bigsheet,软件目的是帮助从大量数据中轻松、简单、直观的提取、批注相关信息 为金融,风险管理,媒体和娱乐等行业量身定做的行业解决方案 微软: • 2011年1月与惠普(具体而言是HP数据库综合应用部门) 合作目标是开发了一系列能够提升生产力和 提高决策速度的设备。 EMC: • EMC 斩获了纽交所和Nasdaq; • 大数据解决方案已包括40多个产品。 Oracle: • Oracle大数据机与Oracle Exalogic中间件云服务器、Oracle Exadata数据库云服务器以及Oracle Exalytics商务智能云服务器一起组成了甲骨文最广泛、高度集成化系统产品组合。

2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]

2024版大数据ppt(数据有关文档)共30张[1]
利用大数据技术和人工智能算法,可以对海量医疗数据进行分析和挖掘,为医生提供临床决 策支持。例如,通过对病人的病史、检查结果、用药记录等数据进行综合分析,可以辅助医 生做出更准确的诊断和治疗方案。
远程医疗与健康管理
大数据技术可以实现远程医疗服务和健康管理,方便患者随时随地获取医疗服务和健康指导。 例如,通过可穿戴设备收集患者的生理数据,可以实时监测患者的健康状况,及时发现异常 情况并给出预警提示。
多元统计分析
处理多个变量的统计方法,如回归分析、 因子分析等。
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机器学习算法应用
监督学习
利用已知结果的数据训 练模型,如线性回归、 决策树等。
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无监督学习
在没有已知结果的情况 下,通过数据之间的相 似性进行聚类或降维, 如K-means、主成分分 析等。
强化学习
让模型在与环境交互的 过程中学习,如Qlearning、深度强化学 习等。
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05
大数据在各领域应用案例
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金融行业应用案例
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01
风险管理与合规
利用大数据分析技术,金融机构可以更准确地评估和管理风险,提高合
规性。例如,通过对客户交易数据的实时监控和分析,可以及时发现异
常交易行为,防止欺诈和洗钱等违法行为。
02
客户画像与精准营销
金融机构可以利用大数据技术对客户进行画像,了解客户的消费习惯、
包括企业数据库、业务系统、日志文件等。
外部数据源
包括社交媒体、公开数据集、第三方数据提供商 等。
数据类型
包括结构化数据(如关系型数据库中的表)和非 结构化数据(如文本、图像、音频、视频等)。
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(2024年)大数据ppt课件

(2024年)大数据ppt课件
• 智慧城市:大数据在智慧城市领域的应用主要包括交通管理、环境监测、公共 安全等方面。通过对城市运行数据的挖掘和分析,政府可以更加准确地掌握城 市运行状况、预测未来发展趋势、制定科学合理的城市规划和管理策略等。
• 教育:大数据在教育领域的应用主要包括个性化教学、教育评估、教育资源优 化等方面。通过对教育数据的挖掘和分析,教育机构可以更加准确地了解学生 学习情况、为教师提供个性化教学策略、优化教育资源配置等。
数据可视化
利用图表、图像等方式展示数据集成与融合 的结果,便于分析和理解。
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04
大数据分析方法与 应用
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统计分析方法
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描述性统计
对数据进行整理和描述,包括数据的中心趋势、离散程度、分布 形态等。
推论性统计
通过样本数据推断总体特征,包括参数估计和假设检验等方法。
数据存储技术
包括分布式文件系统(如HDFS)、NoSQL数据 库(如HBase、Cassandra)等,用于存储海量 数据。
数据处理技术
包括批处理(如MapReduce、Spark批处理) 、流处理(如Spark Streaming、Flink)等,用 于实现数据的实时分析和处理。
数据存储与处理技术的发展趋势
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隐私保护技术与方法
数据脱敏技术
通过对敏感数据进行脱敏处理,如替换、加密、 去标识化等,以保护个人隐私。
差分隐私技术
在数据发布和分析过程中添加随机噪声,以保护 个体隐私不被泄露。
同态加密技术
允许对加密数据进行计算并得到加密结果,从而 实现在加密状态下对数据进行处理和验证。
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企业如何保障大数据安全

大数据介绍pptppt课件2024新版

大数据介绍pptppt课件2024新版

据处理能力。
数据存储与管理技术
Hadoop HDFS
一个分布式文件系统,设计用来存储和处理大规模数据集,具有 高容错性和高吞吐量。
HBase
一个高可扩展性的列存储系统,用于存储非结构化和半结构化的 稀疏数据。
Cassandra
一个高度可扩展的NoSQL数据库,提供高可用性和无单点故障 的数据存储服务。
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零售行业
通过分析消费者购买 行为和趋势,实现精 准营销和库存管理。
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能源行业
利用大数据分析优化 能源生产和消费,提 高能源利用效率和可 持续性。
05
大数据挑战与未来趋势
Chapter
大数据面临的技术挑战
数据存储
随着数据量不断增长,如何有效地存储和管理这些数 据成为一大挑战。
数据处理
大数据处理需要高性能计算资源,如何优化算法和提 高处理效率是关键。
数据安全
保障大数据的安全性和隐私保护是亟待解决的问题。
大数据面临的业务挑战
01
数据质量
大数据中存在大量噪声和无效数 据,如何保证数据质量是一大挑 战。
数据整合
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数据驱动决策
如何将不同来源、格式的数据进 行整合,以便更好地分析和应用 。
如何利用大数据分析结果指导业 务决策,提高决策的科学性和准 确性。
据库表,并提供简单的SQL 实时读写访问大规模数据集
查询功能。

Kafka是一个分布式流处理平 台,用于构建实时数据管道 和流应用。它提供高吞吐量 、可扩展性、容错性等特性 ,适用于实时数据流处理场
景。
Sqoop是一个用于在 Hadoop和结构化数据存储( 如关系型数据库)之间进行
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发。药企、险企、医疗硬件厂商、互联 网平台等企业亟需借助大数据应用降低成本并提升经营利润。
医患矛盾日益突出。医疗资源分布不均、过度医疗等问题,导致医患矛 盾日益突出,医疗机构亟需以医疗大数据重构医患关系,效解决医患双方信息 不对称及挂号、候诊、收费队伍长,看病时间短的“三长一短”问题。
大数据发展脉络 见自己,见天地,见众生
一、智慧医疗与大数据内涵解析
智慧医疗是医疗信息化的升级发展,通 过与大数据、云计算技术的深度融合,以医 疗云数据中心为载体,为各方提供医疗大数 据服务。实现医生与病人、医生与护士、大 型医院与社区医院、医疗与保险、医疗机构 与卫生管理部门、医疗机构与药品管理之间 的六个协同,逐步构建智慧化医疗服务体系。
六、智慧医疗与大数据:战略与选择 (一)统一医疗行业数据标准,明确各方产权归属。
推进医疗大数据的立法工作,明确各方产权归属;建立相关服务标准,包括基 础类标准、信息类标准、应用类标准、设施类标准、安全类标准、管理类标准。
(二)构建数据共享新模式,推动精准医疗发展。
构建区域共享模式、医联体共享模式、数据服务外包模式、企业共享模式、个 人共享模式等共享新模式,开发基于大数据的医疗服务,推进精准医疗发展,开启 个性化医疗时代。
(三)强化医药卫生体制改革,构建利于智慧医疗的新体制。 推进医疗行业体制改革;强化数据共享机制和信息应用。 (四)优化产业运营机制,推动建立新的健康产业生态体系。
医疗卫生体制改革。2014年、2015年医改政策频出,国务院医改办以及 卫计委积极推进分级诊疗、远程诊疗、社会办医、医药电商的进程。破除以 药养医,解除看病难、看病贵的难题。
医院信息化水平不断提升。近几年我国医院信息化发展迅猛,2014年我 国医疗机构IT支出达261.2亿元,为智慧医疗发展奠定一定基础。
(五)智慧医疗与大数据商业模式创新加快。
医药电商助推医药分开;在线问诊导诊 重构传统医患关系;远程医疗助力分级诊疗; 智慧医疗与保险融合创新发展。
(六)各地智慧医疗与大数据建设呈 现多层次阶梯式发展格局。
初步形成了应用先行区、特色应用区、 初步应用区、发展起步区等四大类。
三、我国智慧医疗与大数据问题解析
医疗大数据特征: 具备大数据的典型特征,即数据规模大
(Volume)、数据结构多(Variety)、数据 增速快(Velocity)和数据价值高(Value)。 还有多态性、不完整性、时效性、冗余性和 私密性。
医疗大数据类型: 医院信息系统(HIS)数据、检验信息
系统(LIS)数据、医学影像存档和传输系统 (PACS)数据和电子病历(EMR)数据。
二、我国智慧医疗与大数据发展形势 (一)发展条件日趋成熟。
个人医疗健康服务需求快速增长。我国卫生总费用和人均卫生费用迅速增长, 卫生总费用从2004年的7590.29亿元,到2014年的35312.40亿元,10年内增长近4倍, 但与发达国家相比仍较低。老龄化日趋严重和亚健康问题,健康医疗服务供不应求 的矛盾加剧。截至2014年底,中国60周岁以上人口达到2.12亿,占总人口的15.5%, 亚健康人群占比已超过70%。
六是医疗与信息技术复合型人才缺口明显。 四、智慧医疗与大数据的百人会共识 2015年5月,中国信息化百人会在杭州召开了“智慧医疗与大数据的应用 前景及政策选择”研讨会,就“智慧医疗与大数据”提出六点基本共识:
五、智慧医疗与大数据前景展望
(一)智慧医疗与大数据应用进入快速 发展期。
据国家发改委消息,2018年以前,我国 要建成国家政府数据统一开放门户,医疗领 域数据将优先开放,未来几年将是医疗大数 据快速发展的时期。根据贵阳数据交易所预 测,2014年中国医疗大数据应用市场规模为 6.06亿,预计到2020年,这一数值将达到 390亿元。
(四)区域医疗平台推动区域内医疗健康数 据互联互通。
数据互联互通是智慧医疗发展迈向下一 阶段的重要步骤,我国各级医疗机构已经开 始加快自身数据整合和区域内的数据互联共 享。
(五)新型商业模式开拓智慧医疗与大 数据发展新空间。
在线问诊导诊模式、远程医疗模式、医 疗电商服务模式、医疗可穿戴设备数据服务 模式、PBM(药品福利管理)中国模式等多 种商业模式创新加速,将拓展医疗行业发展 空间。
(二)智慧医疗与大数据将重构医疗行业秩序。
智慧医疗将重构以患者为中心的行业秩序,逐步形成家庭健康管理、社区医疗 服务、智慧医院三级递进,并具备迅速响应、相互辅助、完整协同的医疗服务架构。
(三)医疗大数据推动精准医疗时代到来。
我国正加快部署及推进精准医疗的发展, 实行产学研一体化建设,通过智慧医疗的手 段和传统医学的融合创新,建立精准医疗的 体系和范式。
(三)医疗大数据来源多样化且快速增长。
我国医疗大数据主要由医院临床数据、 公共卫生数据和移动医疗健康数据三大部分 组成,各数据端口呈现出多样化且快速增长 的发展趋势。
(四)智慧医疗与大数据产业链条初步形成。
各类企业以医院、医生、患者、医药、医险、医检等入口,纷纷布局智慧 医疗与大数据,在医院信息化、可穿戴设备、在线医疗咨询服务、医药电商等 行业蓬勃发展,产业链条初步形成。
我国智慧医疗与大数据在发展过程中,存在诸多问题。报告归纳为六个方 面的问题:
一是数据标准不统一、归属权不明确; 二是数据共享面临多重阻碍;
三是尚无完善的利益激励机制打破旧利益格局,难以进入核心医疗应用领 域;
四是整体缺乏有效的运营机制,线上线下医疗闭环难形成,缺乏可行的盈 利模式;
五是产业的可持续发展战略规划和体系不健全,缺少顶层设计,行业监管 缺位;
(二)医疗云平台建设步伐加快。
我国各地各类医疗云平台布局全面、层次丰富,在建设主体和运营模式 上也形成了政企合建、市场运营的良好局面。我国智慧医疗云平台的构建主 要是以人口信息数据库、电子病历数据库和电子健康档案数据库等 三大数据
库为支撑,并通过平台支持公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药 品供应和综合管理等六大类业务应用,正逐步形成国家、省、地市和县的四 级区域人口健康信息平台。
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