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医疗大数据联盟

202 2024-12-20 06:28 赋能高科

一、医疗大数据联盟

医疗大数据联盟 是当前医疗行业中备受关注的话题,随着技术的发展和数据的积累,大数据在医疗领域的应用越来越广泛。医疗大数据联盟的成立旨在整合各方资源,加强数据共享与交流,促进医疗行业的发展与创新。

医疗大数据的意义

医疗大数据是指医疗领域的海量数据,包括患者的病历、影像资料、实验室检查结果等各种信息。通过对这些数据的整合和分析,可以为临床决策、疾病预防和个性化治疗提供重要的支持。

医疗大数据联盟的作用

医疗大数据联盟的建立,将不同医疗机构、科研机构和技术企业连接起来,形成一个协作网络。通过共享数据、研究成果以及技术经验,可以加速医疗大数据的应用和推广。

医疗大数据联盟的优势

  • 整合资源:医疗大数据联盟可以整合各方资源,避免信息孤岛的情况发生,使得数据能够更好地被有效利用。
  • 提升效率:通过数据共享和协作,可以避免重复研究,提高研究效率,加速新技术的应用。
  • 促进创新:不同单位和领域的交流,有利于创新思维的碰撞和灵感的产生,推动医疗行业的创新发展。

医疗大数据联盟的挑战

虽然医疗大数据联盟有着诸多优势,但也面临着一些挑战。其中包括数据隐私保护、数据安全性、数据标准化等方面的问题。如何在保护患者隐私的前提下开展数据共享,是一个需要认真思考的问题。

医疗大数据联盟的前景

随着医疗大数据技术的不断发展和完善,医疗大数据联盟将在未来发挥越来越重要的作用。它将成为医疗行业创新发展的重要支撑,推动医疗服务的智能化和个性化,为患者提供更好的医疗服务。

结语

医疗大数据联盟的建立,标志着医疗行业向数据化、智能化转型迈出了重要的一步。希望各方能够共同努力,克服各种困难挑战,推动医疗大数据的应用与发展,为广大患者带来更好的医疗体验和服务。

二、医疗联盟优缺点?

(1)“医联体”发展的优势。经研究发现,“医联体”的发展使基层卫生服务工作得到了更多关注,基层卫生机构的接诊量和床位使用率都有所增加,群众的满意度也不断提高,促进了各医疗机构的分工合作,推动合理的诊疗秩序的建立。联合体内医疗人员的流动和人才的培养也得到了不断优化,各成员单位尤其是基层单位的医疗服务水平得到了很大的提升。同时,“医联体”还使医疗卫生的资源配置与利用更加合理,联合体内核心医院对资源进行统一管理,降低了基层医疗机构的管理成本,提高了基层医疗机构的运营效率。集中送检的开展也弥补了基层资源的不足。

(2)“医联体”发展的劣势。对于未实现整合的“医联体”,由于不同的医疗机构隶属于不同的部门,加之利益的分歧,容易导致联合体内的医疗机构各自为政,统一管理的难度较大,产权障碍制约了“医联体”内责任和利益的合理分担、资源的真正共享。而实现了整合的“医联体”同样面临着治理结构和管理机制不健全的问题,上级机构过于紧密的管理使得成员机构缺乏自主管理的积极性和权力,在“医联体”的发展过程中,对基层成员不够重视,忽略了基层医疗机构功能的发挥,要想建立一个符合中国特殊国情的“医联体”治理结构仍需要不断的努力和探索。

三、医疗联盟是什么?

医疗器械联盟就是很多家医疗器械公司联合起来,组成一个松散的联盟,可以互通有无,利用现代物流快递手段加快商品在一些领域的流通。

“医疗器械联盟”于2011年建立,是中国首家可以为经营企业提供信息服务和退出机制的网络论坛。论坛是一个致力于加强医疗器械行业内部企业相互交流,盘活医疗器械积压产品的论坛。

四、什么叫整体数据联盟数据?

1、整体数据联盟数据:店铺在联盟的所有订单数据,除普通专属计划、单品定向计划、店铺定向计划之外,还包括团长招商、托管计划、阶梯计划的出单数据。

2、普通专属计划:店铺通过普通计划或专属计划的出单数据。同一商品同时存在普通计划和单品定向计划,那么定向带货达人的出单数据归为定向计划的数据,普通带货达人的出单数据归为普通计划的数据。

3、单品定向计划:店铺为商品设置单品定向计划,并绑定单品定向达人,所有按照单品定向佣金结算的订单数据。

4、店铺定向计划:店铺为商品设置店铺定向计划,并绑定店铺定向计划,所有按照店铺定向佣金结算的订单数据。

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、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

八、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。

九、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

十、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。

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