獲取大規模的醫療疾病資料有什麼用?

時間 2021-05-13 07:08:41

1樓:洪嘉君

先談結構化和標準化,再談什麼是大資料,最後說怎麼用。

現在沒用,說有用的要麼不懂什麼是大資料,要麼不了解醫療資料沉澱的現狀,要麼就是光屁股裸泳騙錢的。

2樓:馬漢東

用我的委婉的語氣來說,絕大部分資料並無卵用。醫學領域不需要「大資料」。上千份特徵清晰、資料完整(症狀、指標、影像、基因、檢查、病史、用藥、隨訪等)的病人,頂得上數千萬份歷史雜亂資料。

有一些金礦,毀就毀在金的含量太低,完全無法開採。不如放棄。

3樓:潤物

邀較早,回甚遲,見諒見諒。

首先我對這則新聞的解讀不與醫療大資料相關,而是資訊時代的無硝煙的戰場。 國家民間組織之間相互show一下肌肉而已。

其次,我也說說我對資料的所有者應該是誰的看法。曾經在IMS工作,之後也和這家公司的藥品大資料使用結下長緣。這家公司為全球藥品使用和銷售做統計,當然它為獲得這些原始資料支付了相應的成本,同時做了統計學相應的增值處理。

最後被醫藥行業的各級玩家輪番回購以及多維度分析。那麼,其實資料本身只是乙個數值而已,賦予它各個特性的人都是帶著他的經濟目的。就好象我們最常見到水果蔬菜,當你把它打上生產日期,產地,有機,綠色,無農藥,進口等等各式屬性以後,水果蔬菜就增值了。

其價值應當屬於這個產業鏈條上每乙個參與者。醫療資料也是一樣的,原始擁有者也許就是所謂的個人隱私,但那不產生價值。只有在之後資料處理的環節中被賦予了可以歸屬的特性,年齡,性別,疾病種類,隨診次數,用藥習慣,消費能力等等等等,之後資料本身有了可利用價值。

所以,醫療資料醫藥資料,在我看來就是「有之以為利,無之以為用」 ,每個人都是資料的所有者,每個人都在不斷地賦予這些資料特性,有了這些,資料就能為每個人所用。

當然,每個使用者都有不同的經濟目的,這個就屬於八仙過海各顯神通了。

4樓:曹村二

從原理上說獲得大資料後就建立模型然後進行分析,輔助決策。比如看年齡、性別結構和某些疾病的相關性,比如從區域看某種病的分布。找到原因等等,這算是非法途徑獲得資料的正經使用的。

不正經的。。。比如:查到所有患什麼病的,賣給相應的醫藥代表然後推銷,這也算市場用途,好吧,無下限的,比如轉殖某些人的資訊,製作些假證神馬的。。。

題外話:公尺國對隱私保護很注重,人們大都不願意公開自己的相關資訊,這些中國尚缺立法保護。

5樓:白巴哥

舉例點應用場景吧

1. 疾病控制,特別流行性疾病

2. 居民疾病譜變化,配置資源、資金,比如30年前,防控肺結核,現在,降低糖尿病高血壓發病率

3. 藥廠研發,市場營銷推廣,都會依賴這些資料4. 保險公司可以根據這些資料進行精算模型設計,開發保險產品

6樓:莫克

醫療資料對於提高基礎醫療服務水平和疾病預防會有作用。

但醫療資料和醫療大資料不是乙個概念。只是醫療資料,可以針對某個疾病或者某個科室,單獨進行資料探勘。例如耳朵樹做的聽力醫療和口腔醫療,都可以基於患者的基本資料給出醫療嚮導式的建議,同時從「統計」概念對醫療產品和服務的後續效果做跟蹤。

但醫療大資料的概念就不是這樣簡單了,而是乙個整合了醫院醫療資料、藥品資料、患者地域分布、年齡、網路搜尋資料探勘……基本上是國家層面或至少是網際網路巨頭才能進行的資料探勘,倒是可以由一些醫療資料公司承擔起這個責任。但,不要忘記,大部分醫院是不給出資料的,而醫藥公司也不會給出資料。

說白了,醫療大資料就是個大家都看好但又確確實實是個偽概念的東西。希望在這方面進行創業的朋友們,可以考慮由單科門診切入,選擇市場化比較好的領域切入,比如婦產、口腔等等。

7樓:

從我們實驗室另乙個組的情況來看:他們擅長對較多資料做統計分析。所以他們發的文章需要很多的實驗資料。

採集資料,乙個被試,要300元勞務費,花費一天時間(順利的話一天,不順利2、3天,他們做的腦電)。從這個角度來看,幾十個資料,對他們來說就是成千上萬了

8樓:wuze Fang

貌似新聞的內容和題主的問題關聯不大。回答題主的問題就是一句話吧:大資料可以挖掘,挖掘的方向就看各自的需求。

如知道病人的姓名、性別、年齡,可以做社會基本資訊調查分析,如果加上社保號,可以根據社保號獲取其他相關醫保費用資訊;醫學資料資訊還涉及大量的個人隱私,如果你需要,還可以從醫學資料從分析出嗜好習慣,做市場經濟用。

9樓:

我只是個小醫生,如何合格高質量完成醫療診治才是我目前的核心,這種大資料應該是院長,廳長,衛計委部長們考慮的事情。打個比方,打仗將軍,元帥考慮整體戰略,我們小兵負責執行命令上陣殺敵

10樓:劉澈

達到多大規模的資料,才值得用大資料的方式來處理?

Intoae 這個問題我認真思考過。資料本來作用不大,無論多少。但有了應用場景和目標,資料不管多少都有了很大作用。這些原因就是人為干擾太大和自然資料質量方便完全不一樣,應用結果也是很大差別。再如極小級別的線下門店客流資料統計,這個資料雖然不多,但作用不小。可以知道老客戶,新客戶,知道區域興趣度,知道...

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flyingfish 如果是4000點,幾萬邊這種極小圖,隨便floyd 都沒有問題。如果是現實工作中遇到的千萬級別以上的點,億級別邊的大圖,可能需要重新定義計算最短路徑的價值了。dijkstra 甚至都不需要。考慮是乙個關係圖,三度以上的關係強度衰退嚴重,甚至距離大於3的點都不會有物理意義的。 不...