常見的醫療數據有哪些

❶ 醫療健康領域的大數據有哪些來源

醫療健康領域的大數據主要有四個來源：1、制葯企業/生命科學 2、臨床決策支持及其他臨床應用（包括診斷相關影像信息） 3、費用報銷、利用率和欺詐監管 4、患者行為/社交網路
也就是說，不管是來自製葯企業的數據，還是來著臨床、社保或是患者的數據都可被當作醫療健康大數據的來源。

❷ 常用的醫葯學資料庫有哪些」

戊戌數據就是個很不錯的醫葯資料庫，涵蓋了國內國外各種醫葯學的數據。
包括中國葯品注冊，中國上市葯品，仿製葯一致性評價，美國上市葯品，歐盟上市葯品，中國基本葯物目錄，中國醫保目錄，中國臨床試驗，葯物雜質對照品，中國制葯企業庫，美國橙皮書，葯品說明書，ClinicalTrials，中國上市醫療器械，中國生物製品批簽發，歐盟HMA上市葯品，日本橙皮書，日本上市葯品等一系列關於醫葯學的資料庫查詢。

❸ 醫療健康數據的基本情況包括

一般認為，具有大數據基本特徵，與醫療健康服務過程、結果相關的大數據，稱之為醫療健康大數據。
而大數據的定義的定義現在普遍比較認同的是IBM的「4V」。即數據體量巨大（Volume）、數據類型繁多（Variety）、數據生成速度快（Velocity）、數據具有真實性（Veracity）。前三者都較容易理解，而真實性則強調數據質量與可靠性，真實的數據才有分析的價值。可見大數據的意義不僅僅在於數據量有多少，還在於通過這些數據的處理而獲得的更深層次的價值。醫療健康大數據的長遠目標也是希望能以數據驅動，獲得最優決策與方案。
眼下，醫療健康大數據確實迎來了很好的發展機遇，具有很多利好：比如，醫療信息化建設的不斷完善；互聯網與醫療的融合；資本市場的高度關注；商保健康險市場的飛速發展；細分領域尚未出現巨頭等。基於這些發展機遇，人們對醫療健康大數據的創業整體保持樂觀態度。從實踐上看，目前醫療健康大數據的主要付費方分是六個：消費者、企業、保險公司、政府、醫院及葯企（包括醫械），短期來看，保險公司和葯企的付費意願最強，醫院、政府與企業需求也是比較明顯的，但現階段還比較保守。
醫療健康大數據確實充滿了機會，但當前其發展也面臨著不少的挑戰，有人主要歸結了以下幾：安全與隱私缺少保障；數據共享與互聯互通存在障礙；高質量的數據來源仍然有限；醫療領域自身的復雜性帶來的門檻；商業模式難落地。
總的來看，醫療健康大數據的發展還處於相當早期的階段，無論是在中國還是國外都尚在摸索中。簡而言之一句話，醫療健康大數據：機遇與挑戰共存。

❹ 常用的醫葯文獻檢索外文資料庫有哪些

1.Pubmed

是醫學,生命科學領域的資料庫,旨在組織、分享科研領域信息。為用戶提供文獻檢索,圖片檢索,影響因子查詢,免費全文下載,國家自然科學基金統計分析等服務

如果是校外沒有這些資料庫賬號，可以從seek68文獻館中找到。而且還省米。

❺ 大數據在醫療行業的應用有哪些

大數據專業屬於交叉學科：以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科；生物、醫學、環境科學、經濟學、社會學、管理學為應用拓展性學科。所以大數據在眾多行業都有應用，下面說說其在醫療領域的應用。
隨著互聯網規模不斷的擴大，大數據正在改變著這個時代的絕大一部分的行業或者企業，醫療行業也不例外，醫療健康正在成為人們關注的重點問題，以智能化、數字化為特徵的醫療信息化正在蓬勃興起，醫療行業的數據類型也在向海量、復雜、多樣的類型方式轉變。
1.就醫數據進行電子化管理
對電子醫療記錄的收集，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。在信息系統中進行分享，每一個醫生都能夠在系統中添加或變更記錄，而無需再通過耗時的紙質工作來完成。這些記錄同時也能幫助病人掌握自己的用葯情況，同時也是醫學研究的重要數據參考。
2.健康預測
通過智能手錶等可穿戴設備的數據，建立健康預測模型，通過這些可穿戴設備持續不斷地收集健康數據並存儲在雲端，實時匯報病人的健康狀況。應用於數百萬人及其各種疾病的預測和分析，並且在未來的臨床試驗將不再局限於小樣本，而是包括所有人。
3.醫學影像以及臨床診斷
通過讓大數據機器人來識別記住各類海量的醫學影像，例如X射線、核磁共振成像、超聲波……等各種的圖像。對大量病歷進行深度挖掘與學習，訓練其對影片的診斷，最終實現輔助醫生進行臨床決策，規范診療路徑，提高醫生的工作效率。
4.葯品研發
利用大數據進行數據建模並進行分析，預測葯物的臨床結果，可以為臨床階段的實驗結果提供參考，節省臨床階段的時間並優化臨床實驗結果。制葯公司也可以通過數據建模進行分析，從而生產出治療成功率更高的葯品並極大地縮短葯品從研發到投入市場的時間。

❻ 醫療大數據的主要來源有哪些

醫療大數據的來源一般包括病人就醫時產生的數據，臨床醫療研究和實驗數據，可穿戴設備採集的數據等。採集醫療大數據主要是為了進行整理分析，支持醫療科研。但是各個醫療機構、平台、設備採集來的數據各種各樣，對整理分析就造成障礙了。因此在數據採集的源頭統一標准就很重要。比如英國TPP公司的SystmOne醫療系統，它有標準的數據採集方式，醫療機構用它採集到的高質量、大容量、結構化的數據，形成了名為ResearchOne的資料庫，可以直接導出支持醫學研究的完備臨床數據。TPP也有供個人使用的愛閱歷APP。它可以和SystmOne系統互聯共享，個人可以在APP輸入和查看自己的健康信息，醫生也可以在授權後通過Systmone調取個人健康情況、以往的疾病史及用葯等信息。

❼ 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念，他有很多詳細的分類，包括：電子病歷數據，這是患者就醫過程中所產生的數據，包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等，這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中，這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸，但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據，其中不僅包括大段的文字描述，也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術，將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合，內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上，出於各自的利益性（限制病人轉診），各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示，其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據，也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類，但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展，通過LIS 系統對檢驗數據進行收集，可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展，數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的，醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據，是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統（LIS）大數據和電子病歷（EMR）等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大，影像數據增速快，標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來，它的標准化、格式化、統一性是最好的，價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外，還包含醫院所提供醫療服務的成本數據，包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中，需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算，建立病種標准成本，加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統，預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據，一次全面的基因測序，產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現，使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能，患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端，而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外，還有其他智能設備收集的健康行為數據，比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷，用戶很難形成粘性，但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務，可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體，智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構，大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加，越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況，還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估，以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構，產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據，分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析，對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

❽ 醫療健康數據包括哪些

居民健康檔案的建立1.轄區居民到鄉鎮衛生院、村衛生室、社區衛生服務中心（站）接受服務時，由醫務人員負責為其建立居民健康檔案，並根據其主要健康問題和服務提供情況填寫相應記錄。同時為服務對象填寫並發放居民健康檔案信息卡。2.通過入戶服務（調查）、疾病篩查、健康體檢等多種方式，由鄉鎮衛生院、村衛生室、社區衛生服務中心（站）組織醫務人員為居民建立健康檔案，並根據其主要健康問題和服務提供情況填寫相應記錄。3.已建立居民電子健康檔案信息系統的地區應由鄉鎮衛生院、村衛生室、社區衛生服務中心（站）通過上述方式為個人建立居民電子健康檔案，並發放國家統一標準的醫療保健卡。4.將醫療衛生服務過程中填寫的健康檔案相關記錄表單，裝入居民健康檔案袋統一存放。農村地區可以家庭為單位集中存放保管。居民電子健康檔案的數據存放在電子健康檔案數據中心。

❾ 醫療健康大數據有哪些來源

醫療健康領域的大數據主要有四個來源：1、制葯企業/生命科學 2、臨床決策支持及其他臨床應用（包括診斷相關影像信息） 3、費用報銷、利用率和欺詐監管 4、患者行為/社交網路
也就是說，不管是來自製葯企業的數據，還是來著臨床、社保或是患者的數據都可被當作醫療健康大數據的來源。

❿ 醫療健康領域的大數據來源有哪些

醫療健康領域的大數據主要有四個來源：1、制葯企業/生命科學
2、臨床決策支持及其他臨床應用（包括診斷相關影像信息）
3、費用報銷、利用率和欺詐監管
4、患者行為/社交網路
也就是說，不管是來自製葯企業的數據，還是來著臨床、社保或是患者的數據都可被當作醫療健康大數據的來源。