国外医疗大数据
一、国外医疗大数据
国外医疗大数据的发展现状及未来趋势
近年来，随着全球医疗技术的不断进步，医疗大数据已经成为了全球范围内的一个热门话题。医疗大数据是指医疗机构在医疗过程中产生的各种数据，包括患者信息、诊断信息、治疗信息、药物使用信息等。这些数据不仅可以帮助医疗机构提高医疗服务的质量和效率，还可以为科研人员提供新的研究方向和机会。 一、国外医疗大数据的发展现状 目前，国外许多医疗机构已经开始重视医疗大数据的应用。一些大型医疗机构已经建立了自己的数据平台，通过数据分析来提高医疗服务的质量和效率。此外，一些研究机构和企业也在积极探索医疗大数据的应用场景，如智能诊断、个性化治疗、药物研发等。 二、医疗大数据的未来趋势 1. 数据共享和标准化将成为医疗大数据发展的关键。医疗机构之间的数据共享和标准化可以提高数据的利用效率和准确性，为科研人员提供更加准确的数据支持。 2. 人工智能和机器学习将成为医疗大数据的重要应用领域。通过人工智能和机器学习技术，可以对医疗大数据进行自动化分析和处理，为医疗机构提供更加智能化的医疗服务。 3. 医疗大数据的应用将更加广泛和深入。随着技术的不断进步和需求的不断增加，医疗大数据的应用场景将更加广泛和深入，如智能健康管理、远程医疗服务、个性化治疗等。 总的来说，医疗大数据的发展是一个长期的过程，需要医疗机构、科研人员和企业之间的合作和努力。相信在不久的将来，医疗大数据将会为全球的医疗服务带来更多的机会和挑战。二、国外智慧医疗现状？
世界人工智能大会开幕，这次大会上很多项目引起大家的注意，特别是关于智慧医疗，相信很多人都会很感兴趣，那么智慧医疗的前景怎么样？下面几点给大家解释：
一、智慧医疗符合未来社会发展：
世界人工智能大会在最近几天开幕，关于智慧医疗的事情引起了很多人的关心，大家对于智慧医疗发展的前景并不是很了解。其实智慧医疗符合社会的发展，毕竟中国社会人民的生活已经越来越好，都希望获得快速便捷的医疗服务。智慧医疗恰恰符合社会的这个要求，也能够满足人民群众的切身需要，随着社会的经济不断发展，智慧医疗将有一个非常广泛的社会认知，老龄化的中国，需要智慧医疗的s服务！
二、智慧医疗符合家庭的需要：
随着中国家庭的经济水平越来越高，人们对于智慧医疗有了很深的认识。大部分家庭都能够接受智慧医疗，所以智慧医疗符合家庭的需求。现在很多的居民社区，缺少一些医疗的服务，作为智慧医疗来，正好能够满足这个要求，所以随着智慧医疗的技术不断完善，中国每一个居民社区，都会希望有智慧医疗的加入！
三、智慧医疗节约医疗成本：
智慧医疗能够节约很多的医疗成本，降低各大医院的工作量，让更多的危重病人得到医院的服务。智慧医疗则能够帮助一般的病人，同时能够及时的检测出人体隐藏的病症，这样就能够节约很多的资源！
三、中欧医疗是国外的吗？
中欧医疗不是国外的，是中欧基金公司下的一只关于医疗行业的捎数基金
四、国外哪国医疗设备先进？
一般人们认为美国是世界上最发达的国家，理论上医疗设备上也是美国最先进。
但是，医疗设备是个大概念。包括从医用手套，口罩，手术刀，到ct机，核磁共振仪，b超机，透析机，供氧机等等
也许美国大部分医疗设备最先进，但是欧洲也有部分医疗设备比美国先进。这个说不准的~
五、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。
六、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。
七、国外大数据网站有哪些？
国外大数据网站： 1、The Internet map 全世界各大网站的可视化，网站都用圆形表示，圆的大小表示网站的访问量。
2、Kaspersky Cyberthreat real-time map 由防毒软件提供，卡巴斯基制作的 Cybermap ，这个作品能实时展现现在世界上有多少起服务器攻击事件。3、 http://aworldoftweets.frogdesign.com/八、国外数据库收费标准？
按存储空间。当备份数据没有超出100GB，将免费存储在OBS上；当备份数据超出100GB，超出部分将根据OBS的计费规则收费。 公网流量 云数据库 GaussDB NoSQL实例支持公网访问，公网访问会产生带宽流量费；云数据库 GaussDB NoSQL实例在云内部网络产生的流量不计费。
九、医疗设备为什么都是国外的？
医疗设备关系到自动检测，高端芯片等很复杂的工程，国内的医疗设备主要是普通低端的设备，所以医院还是喜欢进口的设备，检测准确，比较先进，国内引进来先进设备就开始学习创新吸收，再改进这样的过程，我国的引进创新能力比较强，所以以前国内的医疗设备也会越来越好。
十、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
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