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医疗大数据飞速发展:人工智能优越性突显

导读: 医疗大数据产生于具体的应用场景,服务于居民、医疗服务机构、科研机构、公共健康管理部门,医疗保险管理机构以及商保公司等。

医疗行业是典型的数据密集型行业,医疗信息数据一直是医疗健康领域最重要的核心。随着数据生成和共享的速度急速增加,医疗数据加速累积。IDC曾预测截至2020年全球医疗数据量将达到40万亿GB,大约是2010年的30倍之多。可以说,信息化和医疗数据的规模和质量推动了医疗健康的进步和发展。

医疗大数据产业的发展是由价值医疗驱动的,也就是医疗服务质量与医疗成本的双赢,其潜在的价值空间非常巨大。医疗大数据产生于具体的应用场景,服务于居民、医疗服务机构、科研机构、公共健康管理部门,医疗保险管理机构以及商保公司等。

7类医生如何看待医疗人工智能的价值

多种场景产生医疗数据

事实上,医疗大数据产生的场景很多,有来自医院、诊所、第三方检测机构、科研机构、社保部门、药店、互联网医疗公司终端等等与医疗相关的机构。我们将其分为主要的4个类别:

1、诊疗数据。这是患者在医院、诊所等医疗机构就医过程中产生的数据。一般包括电子病历,用药选择,生化、免疫、PCR等传统检测项目结果以及基因测序等新兴检测项目结果。其中随着近年来基因组学概念的普及,基因检测逐渐兴起,其产生的检测数据增长非常之快。与之诞生了一批相关创新型企业。

2、研发数据。医药器械研发企业、研发服务外包企业、科研机构等在研发过程中会产生一批研发数据,诸如医药研发过程中临床试验的数据,科研进展等等。

3、患者数据。这类数据是由患者自身的行为和感官产生的,采集的终端一般是可穿戴设备和各类网上医疗平台。比方说通过可穿戴设备收集的体征类的健康管理数据;网上挂号问诊、网络购药、医患病友交流等网络行为产生的数据等。

4、支付和医保数据。患者支付记录、报销记录、医药流通记录等等,一切与付费方相关的审核与报销记录都会产生相关数据。

五大应用场景的医疗大数据

具有“4V性”+“医疗性”

由此众多场景产生规模巨大的诊疗数据、患者行为感官数据、研发数据、支付医保数据等,构成了质量参差不齐医疗大数据,不仅具有大数据的“4V性”,即规模大(Volume)、类型多样(Variety)、增长快(Velocity)和价值大(Value),且具有医疗领域的多态性、时序性和隐私性,同时也具有不完整性和冗余性。

医疗大数据潜在的变现能力不同。一般来讲,我们主要将其应用在5大场景,分别是:

1、临床决策支持。用于例如病情早发现并及时干预,以及实现精准医疗,精准用药等。临床决策支持系统、基因检测等能够帮助医生提高医疗服务质量。

2、慢病及健康管理。这主要包括实时监控用户的身体状况;为用户实施个性化的健康管理方案;利用数据的健康管理降低重病发病率以减少医疗支出。这是基于慢病及健康管理数据库结合远程智能监护系统和可穿戴设备等帮助个人实现健康管理。

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