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"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。 从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。 当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力 一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。 二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。 三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。 四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。 
在医疗方面，大数据有着广泛的应用天地，包括相对疗效研究、医疗资料的透明化、病人病历的进阶分析、药物副作用分析和远距离监测病患。相对疗效研究信息时代使得电子病历的普及成为可能。目前，电子病历结构化数据已逐渐成熟，通过大数据分析海量的医疗数据，比较分析不同的干预措施的有效性。这为临床治疗决策提供了非常有用的参考信息。在医疗护理系统中利用大数据实现相对疗效研究，将大大提高疾病诊疗的效率，减少过度治疗以及治疗不足。医疗资料的透明化大数据分析可以对不同医院的治疗费用、治疗质量与绩效进行评估和比对，并快速呈现出来，让患者一目了然。此外，大数据有望精简业务流程，从而降低成本，提高医疗护理质量并给患者带来更好的就诊体验。患者病历的进阶分析目前，电子病历系统包括三部分数据，即电子病例数据、医学检验数据和医学影像数据。电子病历是病人自述病症、医生记录产生的以文字标书为主体的数据，是一种非结构化的数据。医学检验数据来自于医学检验设备，主要包括各种数据，具有标准性和规范性的特点，是一种结构化数据。医学影像数据则包括X光片、B超影像等来自医学影像设备的数据，由于这些数据以图像为主，因此是一种非结构化数据。构建电子病历系统，可以全面掌握患者的病情演进情况。大数据可以对海量的患者病历和档案进行进阶分析，确定哪些人是某类疾病的高危感染人群，并按照不同患者的既往病史为其提供不同的治疗模式和不同的预防性保健方案，才能达到最佳治疗效果。药物副作用分析在临床用药的过程中，药物使用可能会引起患者的不良反应。这种不良反应会导致药物不能发挥原本的作用，治疗效果减弱，严重时甚至导致患者死亡，同时不合理的用药也可能大大集中患者的经济负担。来自美国的统计显示，每年美国有70度万人因为药物副作用受到伤害或者死亡。通过对产生药物副作用的患者病情进行分析，挖掘出不同药物的副作用可能产生的情况，从而提高患者疾病的治疗质量，指导临床用药，减少药物副作用或不当用药对患者的伤害，并指导新药研发。远距离监测病患随着传感器的进步和物联网的发展，大量可穿戴设备、各类App等出现，能够实时获取病人的健康信息。许多高血压、心脏病、糖尿病患者在家中测量的血压、心率、体重、血氧、吐气流量等健康指标和数据都可以传回医院或健康管理中心，给医疗人员提供诊断参考，便于给患者提供饮食和生活建议。
医院数据资源目录体系根据国家卫计委、省市相关医院信息化建设标准规范，梳理医院各生产业务系统元数据标准、数据交换标准等。主要包括数据分类和归类管理、数据质量标准制订和修订、数据资源目录的管理、数据与业务应用之间的映射关系管理、业务变更和新增业务需求时数据的整合与设计、医院数据总体规划、数据全生命周期的管理、数据管理规范的制订和修订等。医院数据整合交换平台建设医院数据整合交换平台，将HIS、CIS、LIS、医院运营绩效、人力资源等业务系统数据按照统一数据交换标准，整合到医院数据整合平台，打断各业务系统消息壁垒、解决数据分散存储不能进行综合分析利用的问题。为建设医院综合信息应用数据仓库，全面、深层次进行数据分析利用打下坚实基础。医院数据质量控制系统为医院决策支持系统提供良好的数据分析和数据挖掘环境，通过建设医院数据质量控制平台，解决在医院数据整合中会牵涉到医院各方面的信息系统如HIS/RIS/PASC/HR/物流等，医院的信息系统建设时间阔度较长，各业务系统建设标准规范不一致等问题造成的数据质量问题。医院综合信息应用数据仓库医院决策支持系统应用应建立面向主题的卫生统计数据仓库，并在此基础上实现统计数据的综合分析利用。医院数据仓库应采用星型模式或雪花型模式建模，在满足目前业务需求的基础上，设计高效灵活的数据模型。在分析技术上，由于医院数据指标较多，维度复杂，基于RDBMS的ROLAP技术相比MOLAP技术，更适合于医院数据仓库的建设。同时，医院数据的分析还应结合信息技术和数理统计理论，对海量统计数据进行挖掘，提升业务数据价值。医院决策支持系统医院决策支持系统通过采用规范的多形式业务视图聚合不同的业务信息，基于不同的业务访问维度和信息抽取形成主题化表述，结合前端的多样展现格式和BI工具，利用多维分析、在线自主分析、数据挖掘、预警预测、智能文档、多媒体终端展示等技术，实现灵活、快捷、易操作的业务信息访问及展示。 以上信息来自亿信华辰-医疗行业解决方案
一、电子病历到目前为止，大数据最强大的应用就是电子医疗记录的收集。每一个病人都有自己的电子记录，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。这些记录通过安全的信息系统(究竟是否安全值得商榷)在不同的医疗机构之间共享。每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。二、健康监控医疗业的另一个创新是“可穿戴设备”的应用，这些设备能够实时汇报病人的健康状况。和医院内部分析医疗数据的软件类似，这些新的分析设备具备同样的功能，但能在医疗机构之外的场所使用，降低了医疗成本，病人在家就能获知自己的健康状况，同时还获得智能设备所提供的治疗建议。这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端。三、医护资源配置这个看似不可能完成的任务，已经在大数据的帮助帮助下在一些“试点”单位实现。在法国巴黎，有四家医院通过多个来源的数据预测每家医院每天和每小时的患者数量。他们采用一种被称为“时间序列分析”的技术，分析过去10年的患者入院记录。这项研究能够帮助研究人员发现患者入院的规律并利用机器学习，找到能够预测未来入院规律的算法。四、大数据与人工智能人工智能技术通过算法和软件，分析复杂的医疗数据，达到近似人类认知的目的。因此AI使得计算机算法能够在没有直接人为输入的情况下预估结论成为可能。由AI支持的脑机接口可以帮助恢复基本的人类体验，例如因神经系统疾病和神经系统创伤而丧失的说话和沟通功能。五、医学影像医学影像包括X射线、核磁共振成像、超声波等，这些都是医疗过程中的关键环节。放射科医生往往需要单独查看每一个检查结果，不但产生了巨大的工作量，同时也有可能耽误患者的最佳治疗时间。但是大数据却可以有效解决这一问题。关于大数据医疗行业的5大应用的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
