大数据分析特点?
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2024-04-23
临床决策,一般指医生对病人进行诊断,确诊疾病后,从多种治疗方案中择优选择一种最适合病人的治疗方案,即多方案择优。
它包括决策前的提出问题,搜集资料,预测未来,确定目标,拟定方案,分析估计和优选,实施中的控制和反馈,必要的追踪等全过程
临床护理决策是对临床护理工作中不确定的问题,通过一些定量分析方法,从众多备选方案中选定最优方案的过程决策,即使行为过程又是思维过程,临床护理决策可以分为确定型,风险型,不确定型。临床护理决策是护士在临床护理实践过程中,由作出服务对象护理专业相对决策的复杂过程,这种专业决策可以针对服务对象个人,也可以是针对服务对象群体。
可靠的
医疗工具领域上线了一款新的临床决策助手APP,这款工具是医学界旗下首款医生临床工具类APP,致力于通过权威、全面、及时的数据更新,为中国数百万医生量身打造可靠、前沿、高效的临床决策工具。
经调研,这款工具产品是一款免费的移动临床资料库,可以免费查询药品、指南、公式、文献等,涵盖了药品说明书、临床指南、医学公式、药物警示、循证用药、相互作用、全球新药、文献追踪、全球新药等多个内容模块,同时通过搜索可以一键锁定临床问题的答案。
《临床思维与临床决策》是2011年四川大学出版社出版的图书,作者是。《临床思维与临床决策》由博士研究生导师,原华西医大副校长周同甫教授主编。
《临床思维与临床决策》分临床思维篇和临床决策篇,共19章,包括临床思维方法概论和各系统疾病(如消化系统疾病、呼吸系统疾病、肾脏疾病、内分泌疾病、神经系统疾病、精神疾病、风湿性疾病、新生儿疾病、小儿心血管疾病、小儿外科疾病、妇科疾病等)的临床思维
临床决策将医生个人临床实践经验与科学的证据结合起来,并兼顾资源多寡、患者需要和价值取向而进行临床实践和卫生决策的科学和艺术,使病人得到最佳的诊治。
应用循证医学进行临床决策的三大基本要素是:最佳临床研究证据、医师个人经验和患者基本价值观和意愿。只有临床医师真正理解循证医学的3个基本要素进行循证临床决策,才能够减少过度诊断和过度治疗。
决策的数据是精准的科学数据,大数据是科学决策的重要工具,是高精度对未来进行预测的手段,数据是记录人类行为的工具。靠大数据技术对未来做一个预测和参考是人类发展的成果。但是,人类的沟通和交流不该因为大数据技术而遭弃,而过于依赖大数据的预测和推理,放弃人际沟通过程,必然产生人际沟通的弱化,进而影响到人的自由意志。
依据一:相信数据决策 大数据专案其实是披着科技皮的企业管理议题,善用数据解决问题,找到商机的人,可以借此改变企业的DNA。在开始用大数据前,最关键的一件事就是掌管企业的人要先对大数据有正确认知。大数据不是铁口直断,也不是神话,它就是一种新工具和思维,用对了,大数据可能帮助企业发现以往不曾注意的商机,帮助企业提升竞争力;若用错了,大数据就像是个无止尽的钱坑,投资大笔金额却没有成效。因此贯穿所有大数据策略的关键第一步,就是企业主需对大数据有正确认知。
依据二:问对问题,事情解决一半 有了企业主的支持,接下来要遵守的第二个原则就是:企业现在有什么迫切需要解决的问题?这个问题若解决了,可以带来多大的效益?很多企业对于大数据没什么想法,以为只要导入大数据就宛如神功护体,势如破竹,却忽略很多时候,有些问题搞不好根本不需要用大数据解决。
依据三:盘点企业内部数据成熟度 问对问题之后,接着企业应开始检视自己手边握有多少「黄金」?有多少数据可以用?平常有搜集数据的管道和习惯吗?不同部门之间的数据可以相容吗?如果现在数据不够用,要怎么获得新的数据?而且不同产业搜集数据的策略和目的也都不尽相同。依据四:成立高层级资料团队 。当大数据已成为企业决策的重要依据,大数据就已不是单纯的IT专案了,而是公司的核心战略,因此若企业已决定要做大数据,设立层级够高的大数据统筹单位是必须的。
依据五:跨部门合作,其利断金
成立专门的大数据单位还不够,大数据是解决商业问题的工具之一,只有技术人员却没有其他部门的参与,大数据专案要成功是凶多吉少。
决策分析的基本步骤有以下四步:
1.供临床选择的治疗方法有时很多,此时要筛除一些“劣”的决策,有利于下一步的分析。
2.确定各决策可能的后果,并设置各种后果发生的概率。
3.确定决策人的偏爱,并对效用赋值。
4.在以下三步基础上去选择决策人最满意的决策,即期望效用最大的决策。
考试内容包括临床思维方法概论和各系统疾病(如消化系统疾病、呼吸系统疾病、肾脏疾病、内分泌疾病、神经系统疾病、精神疾病、风湿性疾病、新生儿疾病、小儿心血管疾病、小儿外科疾病、妇科疾病等)的临床思维,以及临床决策分析概论、临床决策与循证医学、临床实验室检验在临床决策中的合理应用、临床决策支持系统等内容。
大数据与财务决策是基于云计算平台,将通过互联网、物联网、移动互联网、社会化网络采集到的企业及其相关数据部门的各类数据,经过大数据处理和操作数据仓储(ODS)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘 / 数据仓库(DM/DW)等数据分析后,得到以企业为核心的相关数据部门的偏好信息,通过高级分析、商业智能、可视发现等决策处理后,为企业的成本费用、筹资、投资、资金管理等财务决策提供支撑。