医疗健康大数据：应用实例与系统分析

医疗健康大数据：应用实例与系统分析

1 、概述

随着信息技术和物联网技术的发展、个人电脑和智能手机的普及以及社交网络的兴起，人类活动产生的数据正以惊人的速度增长。根据国际数据公司(International DataCorporation，IDC)的报告，仅2011年，全世界产生的数据就有1.8 ZB(1 ZB≈1 021 byte)，并且平均每5年增长9倍[1]。大数据一词由此而生。

大数据是指难以被传统数据管理系统有效且经济地存储、管理、处理的复杂数据集。大数据一般以PB为单位计量，并包含结构化、半结构化、无结构化的数据，大数据给数据的采集、运输、加密、存储、分析和可视化带来了严峻的挑战。与传统数据相比，大数据包含5个V特性：Volume(数据规模巨大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(数据产生的数据非常快)、Veracity(分析结果取决于数据准确性)、Value(大数据一般包含非常重要的价值)。大数据带来了存储、管理、处理数据的挑战，也带来了发掘数据中新的价值的机遇。多个行业已经利用大数据改善业务，例如金融业、零售业、生命科学、环境研究。大数据市场估计每年会增长50亿美元的价值，到2020年将达到600亿美元的价值。

医疗健康行业目前面临着巨大的挑战，其中，最主要的挑战包括：急剧升高的医疗支出、人口老龄化带来的慢性疾病问题、医疗人员短缺、医疗欺诈等。国家统计局的数据显示，我国2013年医疗卫生总支出为31 668亿元，较2012年上升12.6%，并且已经连续8年每年增长超过10%。医疗支出已经占据了社会总支出很

大的比例，在可以预见的将来，医疗支出将会持续增长。然而，根据美国医学研究院(Institute of Medicine，IOM)的一篇报告，如今医疗健康支出的1/3被浪费而没有用于改善医疗。这些浪费包括不必要的服务、行政浪费、昂贵的医疗费用、医疗欺诈和错失预防的机会。为了保持竞争力，医疗机构必须把数据作为一种战略资产，分析数据以达到提高诊断准确度、提高疗效、降低费用、减少浪费的目的。

医疗健康机构采用大数据可以有效地帮助医生进行更准确的临床诊断;更精确地预测治疗方案的成本与疗效;整合病人基因信息进行个性化治疗;分析人口健康数据预测疾病爆发等。利用大数据技术还能有效减少医疗成本，麦肯锡全球研究院预计使用大数据分析技术将每年为美国节省3 000亿美元开支。其中，最有节省开支潜力的两个方面包括临床操作和研发。利用大数据技术帮助医疗企业实现其业务的例子正在快速增多。比如，ActiveHealthManagement收集用户健康方面的数据以帮助用户实现健康管理;CancerIQ整合临床数据和基因数据帮助实现癌症的风险评估、预防和治疗;CliniCast利用大数据预测治疗效果以及降低花费。

本文首先介绍医疗健康行业的大数据特点以及大数据技术背景，然后举例说明目前大数据在医疗健康行业的应用，最后分析目前的医疗健康大数据系统及其相关技术。

2、背景知识

2.1 大数据处理方法

根据麦肯锡全球研究院2011年的报告，适合大数据的处理技术包括：关联规则学习、分类、聚类分析、数据融合、机器学习、自然语言处理、回归、信号处理、仿真、可视化等。其中，关联规则学习是挖掘各个变量间有趣的关系，比如在零售中发现经常被一起买的商品，便于促销;分类是通过训练已有的数据集来有效识别新的数据，比如预测用户的购买行为;聚类分析是按数据相似程度将整个数据集分为多个小规模的数据集;数据融合是将多个数据源的信息整合分析以产生新的更加精确、连续、有价值的信息;机器学习是一类算法的总称，关注设计算法自动识别数据中的复杂模式;自然语言处理关注计算机与自然语言的联系，帮助计算机识别人类语言;回归是一组统计算法，用来判断因变量与自变量的关系，以帮助预测。信号处理是一组用来识别、分析、处理信号的技术;仿真是模拟一个复杂系统行为的技术，经常被用来预测;可视化是将数据处理为图像、图标、动画，以帮助人类直观了解数据。

2.2 大数据处理平台

大数据的特点决定了传统的数据库软件和数据处理软件无法应对存储、处理、分析大数据的任务。大数据处理任务由运行在数十台，甚至数百台服务器的大规模并行软件完成。常见的大数据处理平台和工具有：MapReduce，其提供了一种分布式编程的抽象方法;Hadoop，其包含了多个系统和工具以帮助完成大数据任务; HDFS，其用来可靠地分布式存储数据; Hive，其提供了Hado op 上的SQL支持; HBase，它是基于HDFS的一种非关系型数据库;Zookeeper，其提供了集群节点的一个管理方法。

2.3 医疗健康数据

医院信息系统(hospital information system，HIS)是医疗数据的重要

除此之外，各种健康设备可以帮助收集用户的生命体征信息，比如心电数据、血氧浓度、呼吸、血压、体温、脉搏、运动量。社交网络和搜索引擎也包含了潜在的人口健康信息。

2.4 医疗健康大数据特点

医疗大数据除了包含了大数据5 个V 的特点之外，还有多态性、时效性、不完整性、冗余性、隐私性等特点。多态性指医师对病人的描述具有主观性而难以达到标准化;时效性指数据仅在一段时间内有用;不完整性指医疗分析对病人的状态描述有偏差和缺失;冗余性指医疗数据存在大量重复或无关的信息;隐私性指用户的医疗健康数据具有高度的隐私性，泄漏信息会造成严重后果。

3 、医疗健康大数据应用举例

信息化的医疗数据、医疗研究数据、病人特征数据以及移动设备、社交网络和传感器产生的医疗健康相关的数据为医疗健康从业人员提供了新的思路，利用大数据技术可以从中发现潜在的关系、模式，从而帮助医师提高诊断精度、预测治疗效果、降低医疗成本，帮助医药公司发现潜在的药物不良反应、帮助公共卫生部门及时发现潜在的流行病。下面将从公共卫生、药物副作用评估、治疗预测与降低医疗成本、辅助诊断与个性化治疗等几个方面介绍大数据的用处。

3.1 助力公共卫生检测

2009年，Google比美国疾病控制与预防中心提前1~ 2周预测到了甲型H1N1流感爆发，此事件震惊了医学界和计算机领域的科学家，Google的研究报告发表在Nature杂志上。Google正是借助大数据技术从用户的相关搜索中预测到流感爆发。随后百度公司也上线了“百度疾病预测”借助用户搜索预测疾病爆发。借助大数据预测流感爆发分为主动收集和被动收集，被动收集利用用户周期提交的数据分析流感的当前状况和趋势，而主动收集则是利用用户在微博的推文、搜索引擎的记录进行分析预测。

FluNear You[12]借助用户周期提交的自我流感检测来预测流感的爆发。首先，用户在Flu Near You的网站上注册，随后每个星期用户将收到一封电子邮件，指引用户登录Flu Near You网站。在网站上，用户填写一份关于自己是否有流感症状的调查。最终Flu Near You收集信息并利用大数据技术生成目前流感疾病和未来流感疾病预测的可视化图表。

流感爆发初期，通常伴随着用户在搜索引擎搜索相关内容或在社交网络上发布相关内容，这些信息可以作为流行病爆发的初期预警。以用户在Twitter上的推文以及英国健康保健局发布的城市流感样病例率(influenza like illnessrate)为数据源，通过LASSO算法进行特征选择，选择推文关键字，建立未来数天流感样病例率的预测模型，取得了比较精确的结果。在疾病传播中，长时间与病原体接触会增加感染的几率，因此追踪人口接触信息以及人口位置信息将有助于了解流行病的行为。设计了一套使用智能手机自动收集人口位置信息与接触信息的应用。将流行病数据源分为媒体(包括官方媒体)、移动设备、社交网络、Pro-Med邮件列表、实验室和医院数据，并根据不同数据

3.2 帮助发现药物副作用

药品上市后的不良反应检测一般依赖被动检测和主动检测。被动检测依赖于医生、患者、制药公司提供的不良反应报告。被动检测最大的问题是漏报，认为94%的不良反应没有被报告。主动检测则是利用文本挖掘、数据挖掘技术从EHR、EMR、社交网络、搜索引擎中发现潜在药品导致不良反应事件。利用药品不良反应存在时间先后顺序，挖掘电子病例中可能存在的药物不良反应。将引起不良反应的条件分为使用一种药品、两种药品、一种药品和病人的一种特点、一种药品和一种药品过敏事件，根据决策树、聚类等数据挖掘方法发现条件和不良反应结果的关系。当药物使用与不良反应存在低频率的因果关系时，一般的数据挖掘算法将难以分辨因果关系和偶然事件，基于预认知决策模型(RPD model)设计了多种算法用以发现药品不良反应中的低频因果关系。

3.3 助力治疗预测与降低医疗成本

目前，医疗健康行业成本高昂的部分原因来自医疗失误和医疗浪费。根据1998年美国医疗协会的报告，仅仅在美国，可以避免的医疗失误每年造成了98 000起死亡案例[26]。美国花在医疗健康上的费用超过1 700亿美元，而中国每年花费在医疗健康上的费用超过30 000亿元。在此背景下，多国通过改革医疗系统以减少医疗失误及医疗浪费，最终削减医疗开支。美国于2011年通过的关于医疗健康信息技术的HITECH法案宣布：决定投入500亿美元在5年内使用信息技术解决医疗行业存在的问题。而中国在2009年宣布了花费1 200亿元的10年医疗系统改革计划的第一部分。

参考文献中分析了澳大利亚的医疗保险行业，认为使用目前的验证技术无法有效发现医疗服务中存在的欺诈、滥用、浪费、错误等现象，原因在于旧的验证技术只关注单个病例，无法利用多个病例间的联系。作者以医疗账单为数据源，建立关于治疗费用、

住院时间等数据的预测模型，使用数据挖掘技术发现账单中的异常数据;使用领域专家建立的规则库分析异常账单，发现其中可能存在的问题并给出警告。典型的应用环境包括医疗器材滥用、手术过程与病情诊断不符、过度收费等。提早检测出医疗过程中的问题将为国家保险机构、患者、私立保险机构节省大量花费。

3.4 辅助诊断

参考文献[29,30]认为患者的基因型、生活方式、身体特征、多重病患严重影响了治疗效果。提早根据患者的特征设计个性化的治疗方案将有助于降低成本，减少医疗事故。参考文献[31]认为通过挖掘用户基因信息和电子病例可以做到：根据患者基因信息和患者的其他特征预测各种治疗方案可能的副作用;选择更好的治疗方案，而不是尝试各种治疗方案;帮助用户预防疾病或削弱疾病的影响。之后，参考文献[31]设计了一套系统Mayo用来收集、存储个性化治疗所需要的数据，并为数据分析师提供分析数据的平台。参考文献[32]则通过分析病人的特征数据并匹配相似病例以帮助医师诊断。

4、医疗健康大数据平台

为了利用大数据技术处理医疗健康问题，需要针对数据特点以及处理方式设计专门的系统。下面主要介绍目前医疗健康大数据平台如何设计以应对挑战。

4.1 个人数据收集系统

iEpi[1]是一个便于流行病医疗科研人员快速搭建起收集用户接触信息、位置信息平台的系统，本文主要对其进行介绍分析。

4.1.1 背景

智能手机的普及为获取个人医疗数据提供了一个绝佳的机会，利用这些信息服务个人医疗、公共卫生成了关注的焦点。多个应用给予用户控制自己健康状况的自由，为医疗服务提供商提供病人的详细状态信息。这些应用主要提供非聚集的信息。而聚集化的信息可以更容易地提供准确、一致性的信息。

人口的接触信息提供了了解流行病传播模式的机会。人口活动信息加上位置信息，可帮助城市规划者了解建筑环境对健康的影响;加上环境质量监控器，可以帮助了解环境污染对健康的影响。

4.1.2 目标

?设计一个个人数据收集系统，周期性收集用户数据，包括位置、加速度、温度、心跳等信息;

?考虑到需要提供接触信息，位置信息应尽可能精准;

?用户可以设定所要收集的数据以及数据收集的频率和持续时间;?考虑到医疗研究人员可能没有编程经验，配置方式应该简单。4.1.3 设计

?iEpi系统包含2个部分：数据收集部分(HealthLogger)和辅助处理部分。其中，HealthLogger由5个模块组成。

?任务管理器：HealthLogger的任务包括上传数据、传输数据、读取传感器。任务分连续性和周期性两种方式调度，其中，周期性任务需要设置周期和持续时间。任务管理器也调度其他服务。

?数据流和过滤器：数据流提供了访问Android传感器API和其他数据的标准接口，过滤器帮助用户剔除不需要的数据。

?数据日志和数据缓存：数据日志存放收集的数据，数据缓存为数据日志提供临时存放功能。

?数据传输器：数据传输器是一个通用的文件上传器，被HealthLogger的其他组件用来上传数据到服务器。

?iEpian：是HealthLogger提供的一种简易脚本，用来为没有编程经验的医疗研究员提供控制数据采集方式的功能。

因此，用户可以在没有编程经验的情况下完成数据采集器的设计。HealthLogger还提供了蓝牙接口以帮助用户采集其他设备提供的数据，比如体重信息和饮食信息。当用户数据被收集后，会以文件形式存放在Apache服务器，iEpi周期性地检查新文件，对数据解密并解析，然后按用户和数据采集周期存放到数据库中。由于在室内时GPS提供的位置信息不准确，为了提高位置信息的准确性，iEpi定位器采用SaskEPS算法利用接入点位置及信号强度提高室内位置计算精确度。

4.2 面向病人的医疗健康网络社区

DiabeticLink[27,33]为糖尿病患者及相关利益人员提供了一个多功能的健康网络社区，下面将分析其设计思路。

4.2.1 背景

目前，在美国，糖尿病影响了8%的人口，建立为糖尿病人服务的医疗健康网络社区有助于帮助他们。该网络社区主要提供以下4

个方面的服务：

?糖尿病门户及在线健康社区，主要包括为病人提供论坛、博客等交流医疗经验及感情的服务，还包括匿名交流的服务;

?糖尿病追踪及可视化，包括记录病人的医疗数据与健康数据并生成可视化报告;

?糖尿病风险报告，使用病人数据预测患病风险，促进病人自我管理;

?提供建议，为病人提供改善其状态的建议，并鼓励病人达成长期目标。

4.2.2 目标

设计一个面向病人的医疗健康网络门户，为患者、患者家属、护士、医师、制药公司提供服务。其中，病人可以利用医疗健康网络社区交流治疗经验和疾病信息，学习医疗知识，以更好地了解自己的病情、控制病情发展;病人家属可以利用医疗健康网络社区了解病人疾病、讨论治疗经验、阅读教育书籍，以提供更好的照顾;护士需要快速建立起疾病相关知识，以引导病人积极应对治疗。医疗健康网络社区还提供了以下功能：医师在面对不熟悉的疾病时，需要快速获取相关工具和资源的通道;部分医疗健康网络社区提供匿名的电子健康记录，医学研究员可以从中挖掘信息;制药公司可以从医疗健康网络社区挖掘药物不良反应信息。

4.2.3设计

为了满足多方面的需求，除了提供简单的医疗健康社区功能外，该系统还包含以下4个部分。

?个性化病人智能工具：使用数据挖掘方法挖掘病人电子病例和病人博客以发现生活方式、治疗和疗效的关系，并为病人提供预防性建议。

?疾病管理工具：记录患者糖尿病参数(血糖、血压、糖化血红蛋白等)、营养、运动量、用药量，并形成可视化报表，以帮助用户管理自己的状况。

?社交功能：提供用户分享经验和感情，提出回答问题，寻找情感支撑等功能。

?教育功能：提供可信的医疗文章、研究报告、健康食谱等内容，并为用户提供知识搜索引擎。

4.3 个人体征数据收集与处理系统

参考文献[34]为用户提供了一个便于开发个人体征分析应用的基于Hadoop的框架。

4.3.1 背景

医疗健康行业的重心正逐步从医疗转向预防[35]，而可穿戴医疗设备的兴起为医疗健康行业的转变提供了独一无二的机会。利用可穿戴医疗设备从用户身上收集生命体征数据，比如心电图、体温、心跳，帮助提早检测用户患病危险、主动预防、管理健康。

生命体征数据包括像体温、血压这样的间隔数据，也包括像呼吸、心电图这样的连续测量才有意义的数据。前者可以用传统数据库存放，后者一般采用文件存放。

4.3.2 目标

设计一个个人健康分析系统，以便用户在此之上快速搭架生命体征分析应用。系统应该提供的服务包括：体征数据接收、数据存储管理、数据分析接口、个性化服务(发送用户服务数据到用户的

智能设备)。考虑到两种不同体征数据形态，系统应该提供统一的处理方式。

4.3.3 设计

系统分为5个部分。

?生命体征传输：为了提供可拓展性，系统采用符合W3C的SOAP 标准传输数据。

?中间服务层：为了对用户提供统一的数据形式，系统添加中间服务层来预处理数据，将数据转换为符合HL7规范的数据，中间服务层还提供接收体征数据、传送数据到处理平台、接收处理平台结果并发送给用户以及信号处理的功能(例如将加速度数据转换为记步数据)。

?数据存储服务：系统接收中间服务层的数据，存放至分布式数据库HDFS中。

?分析服务：系统采用Hadoop作为主要的数据分析平台。

4.4 小结

在设计医疗健康大数据处理平台时，必须把数据放在优先考虑的位置。下面总结了前文提到的医疗健康大数据平台设计思路，提出了定义数据源、确定数据处理方式、分析数据流向、设计系统的一般步骤。

(1)定义数据源

医疗健康大数据的数据

(2)确定数据处理方式

大数据的处理方式包括前文提到机器学习、分类、聚类、回归等。根据上一步分析得到的数据特点和数据价值选择相应的处理方式。比如参考文献[34]中，为了得到用户的运动数据，需要用户的记步数据，而记步数据可以通过将源数据中的用户加速度信息经过信号处理获得。

(3)分析数据流向

根据数据源、数据处理方法和数据结构确定数据流方向。iEpi[1]中的各类传感器数据经过在手机端汇总后到达服务器，以临时文件方式存储，经过分析后存放在数据库中，最后提供给用户挖掘其中的关系、模式。

(4)设计系统

根据数据流的特点和数据处理方式选择现有的大数据处理平台作为子系统，然后设计中间系统以连接多个子系统。

5 、医疗健康大数据技术

5.1 可视化技术

医疗可视化技术一直存在，比如X光、CT、核磁共振、远程医疗等。医疗可视化的功能在于为病人、医生以及利益相关者提供更深的理解，以帮助其做出更好的决策。

随着医疗信息化的到来以及移动设备、社交网络的流行，医疗健康数据呈爆发式增长，医生、制药公司、公共卫生机构无法在面对海量数据时有直观的了解，需要利用可视化技术将数据以直观的方式呈现给相关人员。

5.1.1 分析

医疗健康大数据

5.1.2 挑战

由于需要处理大量数据以提供可视化的分析报告，可视化服务需要较长时延才能提供。当作为临床决策支持系统时，医师希望在短时间内获得服务，这对可视化服务提供者提出了实时性服务的挑战。

5.2 个性化医疗

考虑到患者间存在很大的差异，不存在针对一种病症的适应所有情况的治疗方案[36]，实际上，研究人员一直在寻找针对病人的治疗经历、基因信息、遗传信息、环境信息、生活方式等信息给予个性化治疗的方案[37]。鉴于人类基因工程的原因，人类可以从基因角度给予患者个性化治疗。

5.2.1 分析

个性化治疗一般使用以下工具：家族健康历史，利用家族健康历史整合遗传信息可以有效帮助预测疾病，进行主动的预防性措施;基因信息，指利用基因信息及其衍生物信息，包括RNA、蛋白质、代谢产物信息进行疾病预测和个性化治疗，然而，基因检测费用高昂[38]，基因多态性的特质可能导致评估错误及预测错误，导致了通过基因检测提供个性化治疗难以获得较高的性价比;临床

决策支持系统，其提供了一个利用所有信息为患者提供个性化治疗方案的机会。

5.2.2 挑战

个性化医疗的挑战主要在于部分用于疾病预测、疗效预测的数据源难以获得。首先，平价的个人基因分析技术应该被提上日程;其次，用户不愿意提交个人医疗数据的部分原因是担心隐私泄露[39]，这就对医疗数据提供商的安全和隐私保护提出了要求。

6 、结束语

本文首先介绍了大数据概念、特点与处理平台，之后分析了医疗健康行业的数据

(完整版)健康大数据全民大健康

健康大数据全民大健康 2014年12月22日，由中国通信学会主办，中国卫生信息学会、工信部电信研究院、北京公共卫生信息中心、北京健康管理协会协办的2014年中国移动医疗产业年会在京召开。此次会议以“健康大数据全民大健康”为主题，邀请了政府领导、行业专家、优秀企业、医疗机构数据与信息主管等行业精英到会参与。大会总结了移动医疗年度发展情况，展望行业发展前景与趋势。深入探讨了移动医疗产业的健康大数据服务、技术、标准、应用、创新、商业前景等热点、焦点话题。此次大会为持续服务移动医疗、智慧医疗产业，促进行业合作与交流，推动产业健康快速发展发挥了重要作用。 移动互联网的迅猛发展昭示着一个全新时代的到来，越来越多的数据走上云端，大数据技术为全行业带来了巨大的影响。有业内专家认为，在当下“无处不数据”的时代，大数据将首先为健康和医疗领域带来深刻变革，因为该领域已经走过了思想革命的概念阶段，逐步迈入商业模式创新时期。这其中的重要表现就在于互联网巨头的强势涉足。 进入2014年后，互联网公司扎堆儿投身于健康大数据应用，服务新模式呼之欲出，无形当中成了医疗信息化变革的背后推手，移动医疗的软硬件产品在此基础上不断推陈出

新，使整个产业走向更加集约化、可持续的良性创新发展阶段。移动医疗的市场规模究竟有多大？有行业专家预测，2017年中国的移动医疗市场将达到125.3亿，2020年将达到1986.9亿，大概将增长15.8倍，可以预见移动医疗将是医疗信息化建设的主导趋势，健康大数据风头势不可挡。 移动医疗发展，大数据先行 随着国家“信息消费”、“健康服务业”、“人口健康信息化”等系列相关政策的制定与实施，云计算、物联网、大数据、移动互联等技术的深入应用，移动智能终端与可穿戴设备应用也逐步成熟，致力于医疗健康服务的移动医疗产业定将大放异彩。 在12月22日下午的会议中，中国通信学会副秘书长、工信部原领导秘建虎为大会致辞：在医疗健康领域，大数据的发展更加具有广阔的前景。随着全社会对健康的重视，人们享受优质医疗健康服务的需求更加迫切。在全民健康发展的目标当中，大数据将成为重要的支撑与决定性的因素。如今移动通信发展非常迅猛，移动互联网与智能终端已经非常成熟，这些都为医疗健康大数据、移动健康、移动医疗服务提供了很好的支持与保障。 国家卫计委统计信息中心副主任王才有在大会上发表 了关于“如何进行数据采集、分享，以及如何保证数据安全”的讲话。他指出，2014年是中国移动医疗年，健康大数据场

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目录 1. 背景介绍 (1) 2. 产品愿景 (6) 3. 产品定位 (7) 3.1 解决的问题 (7) 3.2 达到的效果 (8) 4. 产品理念 (9) 5. 总体思路 (10) 5.1 对接数据源，获取医疗卫生大数据 (10) 5.2 对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (11) 5.3 建立医疗卫生大数据的存储机制 (12) 5.4 医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (13) 5.5 开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (15) 5.6 开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (16) 5.7 建立平台应用实施推广组织机制 (16) 5.8 建立平台产品优化升级服务组织机制 (16) 6. 医疗健康大数据分析应用云平台建模描述和分析 (16) 6.1 我们给出的相关数据模型 (17) 6.2 卫计委给出的相关数据模型 (18) 6.3 相关数据特征对比分析 (22) 7. 大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (23) 7.1 医疗卫生服务机构应用 (26)

7.1.1 各级医院自身应用 (26) 7.1.2 基层医疗机构自身应用 (30) 7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (30) 7.1.4 医疗卫生机构的合规应用 (35) 7.2 患者医疗治疗应用 (38) 7.2.1 患者就医过程提示服务 (38) 7.2.2 患者服药提示服务 (38) 7.2.3 患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (39) 7.2.4 患者体征和治疗效果服务 (39) 7.2.5 患者交流交往服务 (39) 7.3 个性化医疗服务应用 (39) 7.3.1 基因测序分析应用 (40) 7.3.2 个性化药物应用 (40) 7.3.3 个人健康管理应用 (41) 7.4 慢性病预防治疗应用（疾控中心） (42) 7.4.1 慢性病检测、发现、预警服务 (42) 7.4.2 慢性病诊断服务 (44) 7.4.3 慢性病防控治疗服务 (44) 7.5 居民健康保健应用（疾控中心） (45) 7.5.1 居民自我健康保健应用 (45) 7.5.2 政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (46) 7.5.3 政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用 (46)

(仅供参考)卫健委明确健康医疗大数据需境内存储

卫健委明确：健康医疗大数据需境内存储 ——简评《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》 安杰律师事务所杨洪泉陈扬 2018年9月15日，国家卫生健康委员会（“卫健委”）在其官网发布了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》（“《管理办法》”）。《管理办法》已于2018年7月12日生效并施行。《管理办法》将对医疗卫生行业数据和网络安全实践产生深远的影响。本文对《管理办法》的立法背景和重要内容进行解读，并对医疗卫生单位和相关企事业单位可能面临的监管趋势进行预判。 一、立法背景 2016年颁布的《中华人民共和国网络安全法》（“《网络安全法》”）第三十七条规定：“关键信息基础设施的运营者在中华人民共和国境内运营中收集和产生的个人信息和重要数据应当在境内存储。因业务需要，确需向境外提供的，应当按照国家网信部门会同国务院有关部门制定的办法进行安全评估；法律、行政法规另有规定的，依照其规定。”本条虽然只有寥寥数语，却涵盖了“关键信息基础设施”、“重要数据”、“境内存储”、“数据出境安全评估”几个重要概念，而由此而引起的数据本地化存储和数据出境问题已成为企业数据和网络安全合规中最为关注的风险点。 2017年4月11日，国家互联网信息办公室（网信办）公布《个人信息和重要数据出境安全评估办法（征求意见稿）》（“《评估办法》”），将数据出境安全评估的责任主体由关键信息基础设施运营者扩展至所有网络运营者，并规定了安全评估的适用范围、评估程序、监管机构、评估内容等基本规则。2017年5月27日，全国信息安全标准化技术委员会（信安标委）发布《信息安全技术数据出境安全评估指南（草案）》（“《评估指南》”），并于同年8月又发布了《评估指南》第二稿。该《评估指南》对境内运营、数据出境、重要数据等概念进行了明确，对安全评估予以细化。 2018年7月，网信办公布《关键信息基础设施安全保护条例（征求意见稿）》（“CII 条例”），其中规定：“下列单位运行、管理的网络设施和信息系统，一旦遭到破坏、丧失功能或者数据泄露，可能严重危害国家安全、国计民生、公共利益的，应当纳入关键信息基础设施保护范围：政府机关和能源、金融、交通、水利、卫生医疗、教育、社保、环境保护、公用事业等行业领域的单位……”

大数据与健康医疗

大数据与健康医疗 1.德国于2011年提出（）新理念，旨在整合、联网一个地区的医疗资源，可善医疗服务。（5.0分） A.“科学时 代” B.“模式转 变” C.“联网健 康” D.“健康监 测” 我的答案：C答对 2.2016年10月份，“健康中国（）规划”得以发布，在这个规划里面也把医疗健康大数据应用创新与发展列入了国家一项重要任务。（5.0分） A. 2023 B. 2030 C. 2020 D. 2010 我的答案：B答对 3.我国各地市区域医疗信息化平台招投标正在快速展开，预计未来几年公共卫生信息化将保持在（）的高速增长。（5.0分） A.20% -30% B.20% -35% C.20% -40% D.30% -50% 我的答案：A答对 4.下列选项不属于健康医疗大数据应用发展中的要点的是（）。（ 5.0分） A.互联 互通

B.标准 规范 C.政策 支撑 D.应用 创新 我的答案：D答对 1.1970年哈佛大学在关于资源三角形的论述中指出( )是推动社会发展的三种基本资源。（10.0分）） A. 材料 B. 能源 C. 信息 D. 数据 我的答案：ABC答对 2.下列选项属于健康大数据的背景是（）（10.0分）） A.行业复杂，极难标准化 B.医院资源有限，利用有 限 C.个人信息缺乏，信息不 对称 D.真正的健康医疗大数据 我的答案：ABCD答对 3.下列选项属于健康医疗大数据特征的包括（）。（10.0分）） A.数据规模 大 B.数据结构 多样 C.数据增长 快 D.数据价值 高 我的答案：ABCD答对 4.下列选项属于健康医疗大数据来源的是（）。（10.0分）） A.医疗领域内数据

最新健康医疗大数据研究分析报告

健康医疗大数据研 究 分 析 报 告

目录 第一章大数据背景与动态 (3) 1.1 大数据的宏观价值与背景 (3) 1.1.1国家——保障数据安全，促进数据开放 (3) 1.1.2政府——转变理念，集成信息，抓住机遇 (5) 1.1.3学术——科学的研究数据，用数据来研究科学 (6) 1.1.4产业——产业需要变革，行业需要互融互通 (7) 1.1.5公司——平台化竞争，特色应用化生存 (8) 1.1.6投资——大数据将提供价值分析新视角 (9) 1.2 国内外大数据发展动态 (10) 1.2.1国外大数据发展动态 (10) 1.2.2我国大数据发展动态 (15) 1.2.3大数据相关社区 (18) 1.2.4我国大数据行业协会 (22) 第二章健康医疗大数据分析 (24) 2.1 健康医疗大数据应用现状 (24) 2.2 国外健康医疗大数据分析的应用 (26) 2.3 大数据技术提升传统医疗信息系统效率 (27) 2.4 大数据在区域化医疗卫生管理分析应用 (29) 2.5 基于互联网大数据的疾病指数预测应用 (32) 2.6 健康医疗大数据发展趋势 (35)

第一章大数据背景与动态 1.1 大数据的宏观价值与背景 从大历史观来看，“大数据”的内涵远远超越物联网、云计算等信息技术的 概念，它的意义可以比肩“活字印刷术”的发明，大范围的消除信息不对称的现象，释放巨大的生产力，深刻改变社会的面貌，提升国家治理，革新科学研究的 思想，促进产业间的跨界、融合和颠覆，并将极大的促进文明的传播、凝聚、和 升华。 数据自古存在。乌龟壳、树皮、绸缎都曾经是记录数据的媒介，现在都已经 退出了舞台；留声机、磁带机也曾经风靡一时，也已难觅踪影；现在当红的信息 技术，像个人电脑、智能手机、IPad 在不远的将来也将被陈列在博物馆。唯有 数据，虽然不断的变换表现形态，将一直伴随人类走向未来。 物联网本质上是器物层面的技术，从大数据的视角而言，是采集数据的终端。云计算本质上是IT 服务交付手段的变革，并由此引发一系列技术基础架构的更新。物联网和云计算都是信息技术发展的一定阶段的自然延伸，依然属于信息技术范畴。而大数据可以看成是数据积累到一定规模后，引发的质变。大数据超越信息技术，使人们重新界定国家竞争的主战场，重新审视政府治理水平，重新认识科学研究的新范式，重新审视产业变迁的驱动因素，重新理解投资的决策依据，重新思考公司的战略和组织。 综上所述，大数据将是保障国家安全、社会治理和推动经济发展的恒久主题！ 1.1.1 国家——保障数据安全，促进数据开放 2012 年3 月份，奥巴马发布了美国版的《大数据发展计划》，通过这个计划，可以看出：国家层面大数据技术领域的竞争事关一国的安全和未来。国家数字主权体现为对数据的占有和控制。数字主权将是继边防、海防、空防之后，另一个 大国博弈的空间。大数据必须上升为国家意志，落实为国家战略。欧盟、日本、 新加坡等国家已经开始纷纷行动。

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和 医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗 设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康 状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套 检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库 5.降低再入院率：看病费用之所以上涨，原因之一是因为患者离开医院30天内，再入院率居高不 下。利用大数据分析，按照过往记录、图表信息和患者特点，医院能识别高风险病人，并提供必要的护理，从而降低再入院率。 关键词：记录、分析患者特点、识别高风险病人、特殊护理

医疗健康大数据应用实例与系统资料

医疗健康大数据：应用实例与系统分析 1 、概述 随着信息技术和物联网技术的发展、个人电脑和智能手机的普及以及社交网络的兴起，人类活动产生的数据正以惊人的速度增长。根据国际数据公司（International DataCorporation，IDC）的报告，仅2011年，全世界产生的数据就有1.8 ZB（1 ZB≈1 021 byte），并且平均每5年增长9倍[1]。大数据一词由此而生。 大数据是指难以被传统数据管理系统有效且经济地存储、管理、处理的复杂数据集。大数据一般以PB为单位计量，并包含结构化、半结构化、无结构化的数据，大数据给数据的采集、运输、加密、存储、分析和可视化带来了严峻的挑战[2]。与传统数据相比，大数据包含5个V特性：Volume（数据规模巨大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（数据产生的数据非常快）、Veracity（分析结果取决于数据准确性）、Value（大数据一般包含非常重要的价值）[3]。大数据带来了存储、管理、处理数据的挑战，也带来了发掘数据中新的价值的机遇。多个行业已经利用大数据改善业务，例如金融业、零售业、生命科学、环境研究。大数据市场估计每年会增长50亿美元的价值，到2020年将达到600亿美元的价值[4]。 医疗健康行业目前面临着巨大的挑战，其中，最主要的挑战包括：急剧升高的医疗支出、人口老龄化带来的慢性疾病问题、医疗人员短缺、医疗欺诈[5]等。国家统计局的数据显示，我国2013年医疗卫生总支出为31 668亿元，较2012年上升12.6%，并且已经连续8年每年增长超过10%。医疗支出已经占据了社会总支出很大的比例，在可以预见的将来，医疗支出将会持续增长。然而，根据美国医学研究院（Institute of Medicine，IOM）的一篇报告，如今医疗健康支出的1/3被浪费而没有用于改善医疗。这些浪费包括不必要的服务、行政浪费、昂贵的医疗费用、医疗欺诈和错失预防的机会[6]。为了保持竞争力，医疗机构必须把数据作为一种战略资产，分析数据以达到提高诊断准确度、提高疗效、降低费用、减少浪费的目的。 医疗健康机构采用大数据可以有效地帮助医生进行更准确的临床诊断；更精确地预测治疗方案的成本与疗效；整合病人基因信息进行个性化治疗；分析人口健康数据预测疾病爆发等。利用大数据技术还能有效减少医疗成本，麦肯锡全球研究院预计使用大数据分析技术将每年为美国节省3 000亿美元开支。其中，最有节省开支潜力的两个方面包括临床操作和研发[7]。利用大数据技术帮助医疗企业实现其业务的例子正在快速增多。比如，ActiveHealthManagement收集用户健康方面的数据以帮助用户实现健康管理；CancerIQ整合临床数据和基因数据帮助实现癌症的风险评估、预防和治疗；CliniCast利用大数据预测治疗效果以及降低花费。 本文首先介绍医疗健康行业的大数据特点以及大数据技术背景，然后举例说明目前大数据在医疗健康行业的应用，最后分析目前的医疗健康大数据系统及其相关技术。 2、背景知识 2.1 大数据处理方法 根据麦肯锡全球研究院2011年的报告，适合大数据的处理技术包括：关联规则学习、分类、聚类分析、数据融合、机器学习、自然语言处理、回归、信号处理、仿真、可视化[8]等。其中，关联规则学习是挖掘各个变量间有趣的关系，比如在零售中发现经常被一起买的商品，便于促销；分类是通过训练已有的数据集来有效识别新的数据，比如预测用户的购买行为；聚类分析是按数据相似程度将整个数据集分为多个小规模的数据集；数据融合是将多个数据源的信息整合分析以产生新的更加精确、连续、有价值的信息；机器学习是一类算法的总称，关注设计算法自动识别数据中的复杂模式；自然语言处理关注计算机与自然语言的联系，帮助计算机识别人类语言；回归是一组统计算法，用来判断因变量与自变量的关系，以帮助预

2017年中国医疗健康行业大数据报告

2017年中国医疗健康行业大数据报告

目录 一、基本概念 (3) 二、应用环境 (7) 三、应用现状 (10) 四、实践路径 (14) 五、应用趋势 (18)

一、基本概念 大数据正在与医疗、金融、新闻等各行业不断融合，备受资本市场的青睐。随着技术的发展，医疗大数据的数量也在呈指数增长，但如此海量的数据为医疗产业带来了哪些改变？大数据逐渐深入医疗行业，对于投资人和医疗行业有怎样的影响？医疗行业未来发展趋势如何？今天的报告，将带你一探究竟。 随着医疗信息化和生物技术数十年的高速发展，医疗数据的类型和规模正以前所未有的速度快速增长，数据爆炸已让医疗真正进入大数据时代，在对传统的数据处理技术形成巨大挑战的同时，亦为相关大数据服务的发展创造了条件。各个行业的数据化发展程度，因其行业特点而不同。相较于传统零售、农业和制造业，医疗行业在数据积累上有领先优势，但是在数据的应用水平上，医疗行业远远落后于互联网、金融和电信等信息化程度更好的行业。同时，国家政策和资本纷纷加码医疗大数据，“国家队”主导筹建三大健康医疗大数据集团，成就史上最确定的大风口，未来发展潜力无可限量。 大数据是指使用常规软件难以捕捉、管理、分析的大容量数据。美国学者维克托·迈尔·舍恩伯格将大数据解释为是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。 其他大数据的定义： 从全球大数据的规模来看，国内大数据市场前途无量

而规模巨大的医疗大数据涉及临床实验数据、疾病诊断数据、居民行为健康数据、基因组数据、医学管理数据等多种层面，同时涉及大量非标数据，为医院的数据存储、集成、调用等带来巨大压力，充分呈现出大数据的主要特性（4V）和自身的独特特征。 常规的大数据4V特征 医疗大数据有别于常规大数据的特点

医疗大数据分析报告

医疗大数据分析报告 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生 和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。 关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医 疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。 关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健 康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。 关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一 套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。 关键词：循证、患者数据库

健康医疗大数据发展现状与应用

Data Base Technique ? 数据库技术 Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 209 【关键词】健康医疗 大数据 发展现状 1 引言 随着大数据时代的到来众多领域与大数据结合，在党的十九大报告中习近平总书记提出“实施健康中国战略”，为深入贯彻落实党的十九大精神，推进实施健康中国战略和提升 健康医疗大数据发展现状与应用 文/汪冬1 秦利1 魏洪河2 邵泽国1 医疗卫生现代化管理水平、优化资源配置、创 新服务模式、提高服务效率、降低服务成本，满足人民群众日益增长的医疗卫生健康需求，国务院办公厅提出《促进“互联网+医疗健康”发展的意见》；医疗健康医疗大数据的增长速度快、运用范围广、贡献价值大,是国家重要的基础性战略资源，健康医疗大数据的应用发展将推动健康医疗模式的革命性变化，有利于控制医疗成本、扩大资源供给，提高医疗服务的运行率和质量，以便更好的实现医疗资源共享，带来更好的医疗健康服务，增进医疗健康 行业的发展。 2 健康医疗大数据 2.1 大数据 2015年国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中指出：“大数据是以容量大、类型多、存取速度快以及应用价值高为主要特征 的数据集合，正快速发展为对来源分散、数量巨大、格式多样的数据进行采集、存储的关联分析，从中发现新知识、创造新价值、解决以往存在的“信息孤岛”问题，提升人们的洞察力和统筹规划能力”。 《推进“互联网+”行动的指导意见》指出：“到2018年社会服务将更加便捷惠民，医疗健康、交通、教育等民生领域互联网应用更加丰富，线上线下结合更加紧密，公共服务更加多元社会服务资源配置不断优化，公众享受到更加公平、高效、优质、便捷的服务”。2.2 健康医疗大数据 不同的学者对健康医疗大数据的定义有所不同，刘宁等学者认为医疗健康大数据是指所有与医疗、生命健康有关的数据以及患者在 受到医院照护期间所产生数据的集合；学者代涛认为，在医疗服务、健康保健和卫生管理过程中产生海量数据集，形成健康医疗大数据。 表1 产品名称：FY-2G 总云量产品 文件名约定：FY2G_CTA_MLT_NOM_YYYYMMDD_HHMM.HDF 栏目值备注卫星名FY-2G 数据级别L2数据名称CTA 通道名称MLT 投影方式NOM 分辨率数据格式名称HDF 更新频率 1 次/小时数据量19.98MB 以站点位置为中心，取半径10km 以内的所有格点，取平均值作为站点总云量，记为a 。对a 采取系数订正的方法，通过误差分析和检验测试，现采用的订正系数为1.7，将订正过的总云量记为A （即A=a×1.7）。为保证总云量值的值域与MICAPS 第一类格式定义一致，将A 乘以8，得到适用于MICAPS 显示的总云量A ’，图2为用距离平方反比获取某站点的云覆盖值核心算法。 4 结论 大数据时代的气象数据的精确与全面有着重大的意义，多元与精确的气象数据对于提升气象预报的及时准确有着事半功倍的效果，云综合观测产品是通过算法解算FY2G 卫星观测的云量产品生成的地面站点云量数据产品。该产品是MICAPS 第一类格式地面填图数据，数据中融合了卫星产品解算的云量和地面观测资料。该产品有效填补了夜间云量观测数据的空白。 参考文献 [1]https://www.elastic.co/. [2]国家气象信息中心通讯台编写组.表格驱 动码编写手册[M].气象出版社,2014.[3]Fang Z Y,Xu J M,Zhao F S.2004.Progress and prospect of China meteorological s a t e l l i t e a n d s a t e l l i t e meteorology.Acta Meteorologica Sinica,2004,62(05):550-560. [4]G u a n M ,G u S Y ,Y a n g Z D.2008. G e o l o c a t i o n m e t h o d f o r F Y -3 MWHS'remote sensing image.Remote Sensing Technology and Applicati on,2014,23(06):712-716. 作者单位 内蒙古自治区气象信息中心 内蒙古自治区呼和浩特市 010010 <<上接208页

医疗健康大数据分析的关键技术

医疗健康大数据分析的关键技术 大数据分析结构源于信息生命周期管理的概念:收集、储存、处理、传播。 经过多种领域长期的运用和在不断尝试、总结错误的基础上，SAS系统提供了包括以下几个大数据分析的技术过程和生命周期: ①识别和构造问题;②准备数据、定位和数据清 洗;③数据探索(摘要统计、图形分析等);④数据转换和选择(挑选范围和数据分组);⑤开发、校正和运行统计模型;⑥评价和监控模型结果，呈现和提炼分析模型。 这些步骤需求四个主要角色，即数据管理者、系统管理者、分析者和数据挖掘者。虽然以上是大数据分析的一般过程，但它高度适用于医疗健康大数据分析领域，见图1。

医疗健康大数据分析的 新技术 医疗健康大数据增长快速、半结构和非结构化，以及 这些系统首先存储能力不够，且一般都是独立的，不能分享与合并数据，而任何集中式的数据库系统仍然要面对如单一的控制点、瓶颈问题等，但这些问题可以通过使用分布式系统的设想来解决。云计算(一种分布式计算模式)、Hadoop、MapＲeduce和MongoDB等分布式系统在一些医疗健康研究单位对于存储和计算大量数据的使用已经变得很常见。 (1) 云计算

医疗健康实践者为了诊断患者在实时时间分享信息是必要的，但通过集中式的系统不能满足，因为在这样的系统中交互操作和观点分享很慢。云计算和服务技术对于解决“数据碎片化以致不能分享信息”这个问题可能有效，它能够提供使用者以共同的程序使用资源。 在技术上，云有能力储存大量的数据，并且它的计算部分提供一个IT平台来削减电子医疗系统记录的成本。 另外，云环境使得患者、医疗健康计划服务和实践者容易进入数据记录。Kuo报道云计算在信息交流技术(ICT)领域逐步发展，已经获得医疗健康组织持续的关注来克服许多互联网医疗障碍。 在数据信息的安全问题上，医疗健康信息系统(HIS)中分布式云计算结构的使用可能会造成信息的泄露，因为云掌握着患者的信息并能提供不同的服务给授权的使用者。所以患者的数据(特别是敏感的数据)应当通过采用综合的物理

医疗健康大数据分析平台与智能服务项目可行性研究报告

医疗健康大数据分析平台与智能服务项目可行性研究报告

第一章项目概述 1.1.项目名称 项目名称：医疗健康大数据分析平台与智能服务项目。 1.2.项目建设单位及负责人、项目责任人 1.3.可行性研究报告编制单位 编制单位：##设计有限公司 单位负责人： 项目负责人： 1.4.可行性研究报告编制依据 1.4.1.国家和省、市政府相关规划和文件 国务院《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号） 国务院《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》（国发〔2015〕40号） 国务院办公厅《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》（国办发〔2015〕70号） 国务院办公厅《关于城市公立医院综合改革试点的指导意见》（国办发〔2015〕38号） 国务院办公厅《深化医药卫生体制改革2014年工作总结和2015年重点工作任务》（国办发〔2015〕34号）

国务院《关于促进健康服务业发展的若干意见》（国发〔2013〕40号）中共中央、国务院《关于深化医药卫生体制改革的意见》（中发〔2009〕6号）。 建设单位提供的基础资料。 1.4. 2.国家、省及行业法律法规和政策性文件 《中华人民共和国合同法》 《中华人民共和国计算机信息网络国际连网管理暂行规定》 《中华人民共和国著作权法》 《国家信息化领导小组关于我国电子政务建设指导意见》 《电子政务网络技术和使用管理规范》 《计算机软件保护条例》 《##省信息化条例》 1.4.3.现行的行业技术质量标准规范 GB 4793.1-2007 《测量、控制和试验室用电气设备的安全要求》 GB 4943.1-2011《信息技术设备的安全》 GB 50348-2004《安全防范工程技术规范》 GBT 17626.1-2006《电磁兼容试验和测量技术抗扰度试验总论》 GB/T 19668.1－2005《信息化工程监理规范》 GB/T 8566-2007 信息技术软件生存周期过程 GB/T 9385-2008 计算机软件需求规格说明规范 GB/T 9386-2008 计算机软件测试文档编制规范