传统数据库的局限性？
一、传统数据库的局限性？
（1）传统数据库系统管理的是不连续的、相关性较小的 数字和字符；而地理信息数据是连续的，并且具有很强的空间相关性。
（2）传统数据库系统管理的实体类型较少，并且实体类型 之间通常只有简单、固定的空间关系；而地理空间数据的 实体类型繁多，实体类型之间存在着复杂的空间关系，并且还能产生新的关系（如拓扑关系）。
（3）传统数据库系统存储的数据通常为等长记录的数据；而地理空间数据通常是非结构化的，其数据项可能很大，很复杂，并且变长记录。
（4）传统数据库系统只操纵和査询文字和数字信息；而地理空间数据库中箱要有大重的空间数据操作和査询，如特征提取、影像分割、影像代数运算、拓扑和相似性査询等。
（5）具有高度内部联系的GIS数据记录需要更复杂的安全 性维护系统，为了保证空间数据库的完整性，保护数据文件 的完整性，保护系列必须与空间数据一起存储，否则，一条记录的改变就会使其他数据文件产生错误。
二、医疗大数据特点？
第一，数据量大。
第二，从横向看，医疗数据非常广泛。
第三，数据集成要求高。
第四，从纵向来看，周期长。
三、医疗大数据简称？
医疗大数据通常简称为“医疗数据”。它是指与医疗相关的各种数据，包括但不限于医疗记录、诊断信息、治疗措施、患者随访数据等。这些数据在医疗领域中具有重要的应用价值，可以帮助医生进行诊断和治疗决策，提高医疗质量和效率，同时也有助于医学研究和创新。医疗大数据具有复杂性和多样性，因为它涵盖了医疗机构、医疗设备、医疗药品、医疗人员、医疗行为等多个方面。通过对这些数据进行深入分析和挖掘，可以获得更准确的医疗信息和预测结果，从而为医生和患者提供更好的服务和治疗选择。总之，医疗大数据是现代医疗领域中不可或缺的一部分，它有助于提高医疗水平和质量，推动医学研究和创新，为人类健康事业做出重要贡献。
四、如何评价健康医疗大数据行业？
随着互联网信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，一个新概念——“大数据”迅速风靡各行各业。来自互联网、人工智能领域大鳄回头一瞅医疗，咋还这么落后呢。于是，“大数据赋能医疗”狂潮席卷三界。实际情况并不如他们期望的那般美好，甚至还有点儿一地鸡毛。他们往往痛苦于那些从医院得来的的数据质控之糟糕、“数据垃圾”之堆积。这些都需要花费很大力气去做“数据治理”、“数据标准化”云云，然而谁也无法放弃，因为生怕错过好！多！亿！
各种医疗数据宛如“鸡肋”这些所谓的“大数据”，往往是“一大堆数据”。这些医疗数据大多数来自院内信息系统（如HIS,LIS,PACS等），这些系统是服务于诊疗流程的，采集的目的是基于管理的需要，而非科研。很多情况下这些资料不够完全，缺乏一些必要数据或数据质量不够。举个例子，医院数据库通常记录的是处方药物的信息，不能反映患者是取药并服药。 这些病历包括患者既往史、现病史、吸烟饮酒史、门诊记录（症状、体征和诊断）、门诊手术、入院记录、出院总结等等。你听，是住院医师疯狂码字的声音。这些都是非结构化数据，如何把他们转变可以用于科研的结构化数据，每家医疗大数据公司都有自己的神技，机器学习、深度学习、自然语言、知识图谱云云。结构化的准确度，咳咳，此处不表。 图表炫酷完美“TO领导“那么真的可以说这些数据没有一点点儿用吗？好像还真有。必须说大数据行业的BI可视化页面都受了海尔空调感染，科技蓝呀！各种维度展示：这样的：
这样的：
和这样的：
（感觉美学也需要加强...）加上“患者病历360度全景视图”、“患者就诊事件时间轴”、“近n年就诊患者的三间分布”等高端大气上档次的词汇不绝于耳，非常适合向领导汇报和产品宣讲等场合。但是，这些真的是临床研究中的需求吗？是行业的痛点吗？ 看来可能目前还不全是。比如现在各大科研平台都有的统计分析功能模块，通过点选统计方法，秒级返回统计结果（probably not）、三线图，感觉离科研文章result section差得就是一根灵活手指。但为什么别的统计分析软件像SAS、SPSS、Stata、R studio等都各有复杂之处。有coding有逻辑，有对数据格式、质量的要求，因为确实很复杂，有各种参数需要调整。所以产品经理、工程师在开发过程中还是要回归临床科研，多聆听市场痛点，没准需要解决的并不是统计软件，而是业务流程呢。 一大波RWS正赶来救场2019年，“真实世界研究”极速蹿红。这源于当年4月，辉瑞的爱博新获FDA批准男性乳腺癌新适应症，成为第一例仅基于真实世界证据（RWE）获批的新药物适应症；5月，CDE发布《真实世界证据支持药物研发的基本考虑（征求意见稿）》。这一新概念又给医疗大数据淘金者打了一剂强心针，增强了”这海量医疗数据里一定有金子“的信念感。脏乱差=垃圾？？？不，脏乱差=真实！！！ 谁是真正的“救场王”数据永远是根据观察、观点、立场和理论而来的。如果没有理论，没有观察的角度，就不存在数据。我拿出一个苹果，要你写下关于这个苹果的数据，把这个苹果给记录下来，你马上就会问：薛老师，你要记录什么呢？是它的形状、色泽、甜味、重量、硬度，还是别的什么维度呢？你必须先有一个维度，才可能有记录下来的数据。 所以不存在什么纯粹的、没有立场的、不从任何理论角度出发的数据。也就是说，我们在进行大数据收集的时候，本身就需要理论的创新、角度的创新、维度的创新。你得先有想法、先有角度，才会有数据。（此处致敬薛兆丰老师）
临床研究数据同理，首先得是基于临床研究的。关于临床研究的设计本身就有一套方法论，那就是流行病学，而且发展多年才成为今天的模样（得从1840s末期的伦敦霍乱说起。。。）
因此，“以数据分析研究医学”“以研究结果促进健康”这件事情，并不是在大数据火了一把之后，才开始出现。可能互联网人士对医疗领域的业务细分没有太多了解，他们眼里的医学只是临床医学，对循证医学等其他不太了解，对临床数据如何最终变为医疗决策证据的套路一无所知，才会觉得把“数据”和“医学”结合在一起，这件事情很创新很有搞头，一片市场空白。 而对于临床数据的问题，流行病学提供了解决思路：那是一整套的花式控制混杂因素、最大化减少偏倚从而尽量避免错误结论的措施。 另外，RWS和传统临床研究的区别不是研究设计和研究方法，而是研究实施场景。“真实世界研究”是对药物监管过程而言，监管部门接受了新的临床研究实施场景，或为一些特殊情况的药品审评提供了新的思路。而对于真正的研究者，请大家抛开所谓定义的桎梏，回归初心。只要我们科学的制定研究方案，尽可能全面的收集样本，用尽可能完善的统计学方法校正混杂和偏倚，得到尽可能客观的数据，那我们就是在进行高质量的研究，产生真正有益于行业的证据。韩梅梅冬日有感2020-11一群热爱临床研究的年轻人欢迎咨询科研客服Wechat:medatalkEmail:medatalk@163.com
五、医疗服务数据加载失败？
1、客户端问题。建议更新至最新版客户端；或者卸载重新安装。
2、网络延迟或者断网等导致获取数据失败。查看网络连接是否正常。
3、手机内存占有率过高，影响到客户端的运行。通过手机安装的相关软件或者相关程序，一键加速或者清理内存来释放内存空间。
4、服务器原因。等待服务器恢复正常。
5、手机垃圾文件过多造成客户端运行缓慢。通过手机管家或者助手等软件进行垃圾扫描清理。
6、手机中病毒，直接影响网络连接速度以及软件的应用。升级杀毒软件进行杀毒。
六、医疗大数据介绍？
简单来说就是尽可能多得获取病人的相关资料。包括患者的检验检查资料，以及生活相关资料，通过专业的分析理论及分析方法，获得可以指导疾病诊断，治疗，预后，遗传等等等等。
这种数据收集及分析可能是以医院，省市，国家甚至国际间为单位。不难理解的是，样本量越大，可信度越高。无论科学研究，还是临床医学应用，大数据研究都是现在的热点，也是最有意义的研究之一。但其实操作起来难度很大，需要耗费的人力，资源，经费也很高
七、医疗影像数据保存年限？
医疗影像数据的保存年限，一般取决于数据的类型、重要性以及医疗行业的规定。
对于医学影像数据的保存期限，通常按照国际标准ISO 14971:2012《医学图像存储和传输规范》规定，医疗影像数据应该保存至少15年。
对于一些特殊的影像数据，如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）等，其保存期限可能会更长，通常为30年或更长时间。
需要注意的是，随着医疗技术的不断发展，医学影像数据的存储和传输也在不断改进，因此，具体的保存期限可能会根据实际情况而有所不同。建议您在购买医疗影像数据时，向供应商或医疗机构咨询其保存期限，并按照相关规定进行存储和备份。
八、医疗大数据就业前景？
就业前景挺好的，这个专业就业前景总体上看还是很不错的。随着社会形势发展，大数据运用越来越普及，对人们生活产生着深远的影响。由于这个专业涉及到很多专业知识，在应用过程中面临很多挑战。此时迫切需要更多专业人才加盟。而你作为这方面的高级人才，相信是会得到用人单位青睐的。
九、医疗信息数据 大数据
在当今数字化时代，医疗信息数据扮演着至关重要的角色。随着医疗科技的不断发展和普及，大数据在医疗领域的应用日益广泛，为医疗行业带来了革命性的变革和巨大的机遇。
医疗信息数据的价值
医疗信息数据是指通过医疗保健系统收集、存储和分析的各种医疗相关信息，包括患者的病历、诊断结果、医嘱信息等。这些数据对医疗机构、医生和患者都具有重要的意义。
首先，对于医疗机构来说，医疗信息数据可以帮助他们更好地管理患者信息、优化医疗流程、提高诊疗效率。通过分析大数据，医疗机构可以了解患者就诊习惯、疾病流行趋势等信息，从而提供更加个性化和精准的医疗服务。
其次，对于医生而言，医疗信息数据可以为他们提供更多的诊断参考和治疗方案。医生可以通过分析大数据，了解慢性病患者的管理情况、药物的副作用等信息，为患者制定更科学合理的治疗方案。
最后，对于患者来说，医疗信息数据可以帮助他们更好地管理个人健康信息、掌握病情变化、预防疾病发生。通过移动医疗app等工具，患者可以随时查看自己的就诊记录、用药情况，从而更好地与医生沟通、共同管理疾病。
大数据在医疗领域的应用
随着医疗信息数据的不断积累和大数据技术的不断成熟，大数据在医疗领域的应用也日益广泛。下面我们来看看大数据在医疗领域的几个典型应用场景。
- 临床决策支持：大数据可以帮助医生根据患者的病历、检查报告等信息，提供更加个性化的治疗建议和诊断方案，从而提高诊疗的精准度和效率。
- 药物研发与监测：通过分析大规模的临床试验数据和药物反应数据，可以加速药物的研发过程，提高药物的安全性和有效性。
- 疾病预测和监测：通过大数据分析，可以帮助医疗机构和政府部门及时监测和预测疾病的爆发趋势，制定有效的防控措施。
总的来说，医疗信息数据和大数据的结合将为医疗行业带来更多的机遇和挑战。只有不断推进医疗信息数据的标准化、共享化，发挥大数据的价值，医疗行业才能迎接数字化转型的时代，并为广大患者提供更加优质的医疗服务。
十、医疗数据共享标准和规范？
第一条 为加强健康医疗大数据服务管理,促进“互联网+医疗健康”发展,充分发挥健康医疗大数据作为国家重要基础性战略资源的作用,根据《中华人民共和国网络安全法》等法律法规和《国务院促进大数据发展行动纲要》《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等文件精神,就健康医疗大数据标准、安全和服务管理,制定本办法。
第二条 我国公民在中华人民共和国境内所产生的健康和医疗数据,国家在保障公民知情权、使用权和个人隐私的基础上,根据国家战略安全和人民群众生命安全需要,加以规范管理和开发利用。
第三条 坚持以人为本、创新驱动,规范有序、安全可控,开放融合、共建共享的原则
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