医学数据分析

第一部分EXCEL题：按下列要求完成（见表）

1.将标题行行高设置为25，将标题行设置为：跨列居中，垂直居中。将标题单元格名称

定义为“销售表”。（3分）

2.计算出各种商品的金额，并计算出单价、数量、金额的合计值，填入相应的单元格中。

（3分）

3.将此复制到新一张工作表上，并给新工作表命名为“分类汇总表”。（3分）

4.在原工作表上利用筛选选出出产地为“广州”，单价>1000的记录。（3分）

5.在新的工作表上对商品名进行单价、数量、金额分类汇总。（3分）

将结果分别存入A盘，文件名为：AA。

第二大题SPLM题

第一题：

观察依沙酰胺治疗皮肤真菌感染效果的临床试验，结果见下表，试分析该病的疗效是否与病程有关？

依沙酰胺治疗皮肤真菌感染效果

病程痊愈好转无效合计

<1月79 24 8 111

1月~ 30 13 1 44

3月~5月102 83 30 215

>5月29 26 10 65

合计240 145 49 435

将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：A1，A11。

第二题：

某单位研究饲料中维生素E缺乏对肝中维生素A含量的影响，将同种鼠、同年龄、同性别、同体重的大白鼠配成8对，并将每对动物随机分配到正常饲料组和缺乏维生素E的饲料组，定期将大白鼠杀死，测定其中维生素A含量，问饲料中维生素E缺乏对肝中维生素A 含量有无影响？

大白鼠对别正常饲料组维生素E缺乏组

1 3.55 2.45

2 2.00 2.40

3 3.00 1.80

4 3.9

5 3.20

5 3.80 3.25

6 3.75 2.70

7 3.45 2.50

8 3.05 1.75

将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：A2，A21。

第三题：

某地用某新药治疗血吸虫病患者，采用三天疗法，在治疗前及治疗后分别定期测定患者的血清谷丙转氨酶SGPT的变化，以观察该药对肝功能的影响，测定结果见下表，试分析不同阶段SGPT是否相同？

某新药治疗血吸虫病患者治疗前后SGPT（μm）变化

患者编号治疗前第三天第一周第二周第三周第四周163361881386354

290200238220188144

354363008310092

44572140213144100

5545417515010036

6726330016314490

7647720718512287

将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：A3，A31。

第四题：

某矿职工医院探讨矽肺不同期次患者的肺门密度变化关系，结果见下表，问矽肺患者肺门密度的增加与矽肺的期次有无关系？

不同期次矽肺患者的肺门密度级别比较

矽肺期次

肺门密度级别

++++++

Ⅰ4318814

Ⅱ19672

Ⅲ61755

将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：A4，A41。

第五题：

受试者5人，每人穿5种防护服，测得脉搏数（次/分）结果见下表，问5受试者穿5种防护服测得脉搏数有无差别？

5受试者穿5种防护服测得脉搏数（次/分）结果

编号

防护服A防护服B防护服C防护服D防护服E

脉搏脉搏脉搏脉搏脉搏1140103143133143 2101100119118111 3100137115113116 4104105120104133 5105104111110101

将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：A5，A51。

第六题：

某研究者用卡铂和平阳霉素两种化疗药物分别以80μg/ml和800g/ml两种不同浓度作用于肺癌细胞，48小时后，观察不同药物不同浓度对癌细胞的抑制率（%）。比较两种药物及两种浓度对癌细胞的抑制率有无差别及了解药物与浓度之间有无交互作用？

将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：A6，A61。

第七题：

某城市交通事故1994年、1995年每个月死亡人数分布，试分析两年死亡人数是否有差异？

城市交通事故1994年、1995年死亡人数分布

年度一月二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月合计199445711131412108675102 19956577151468755590

合计10114182828181815111210192

将原始数据和统计结果分别存入D盘，文件名分别为：A7，A71。

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

临床医学数据分析报告

案例二 最近小编阅读的文献中很多都是与医学研究挂钩，比如肿瘤病人的数据分析、肿瘤亚型分类、肿瘤药物治疗与寿命关联研究等等。发现有趣的现象是，这些文章的分析思路用到很多专业的生物信息学的方法。小编本人是学生物信息学的，对医学专业不甚了解，但是看了这些医学研究文章，顿时豁然明了，原来还可以从生物信息学角度分析疾病。那么，作为专业医生，小编认为也没必要努力学习专业的生物信息学，能够看懂和阐述分析结果就可以。至于如何分析，可以自学使用免费生物学软件，没时间也可花钱请专业公司分析下。医生若能有效将医学和生物信息结合利用起来，那么发表一篇文章完全不是问题。必须提的是，云生信平台多个生物信息分析模块就可以帮你完成专业医学相关数据分析。虽然，打广告不可少，但这是货真价实的数据分析平台，现在还是可以免费使用。 现在向大家介绍一篇研究肾细胞癌亚型分类的文章，该文章2010年发表在Genes & cancer上，截止目前引用率达到106次，该文章是很有研究和学习价值的。 文献引用： Brannon A R, Reddy A, Seiler M, et al. Molecular stratification of clear cell renal cell carcinoma by consensus clustering reveals distinct subtypes and survival patterns[J]. Genes & cancer, 2010, 1(2): 152-163. 该文章使用的数据是基因癌症样本中表达值，但是癌症样本未区分开。研究目的是将癌症样本分为2个亚型，即ccA和ccB，以及比较ccA和ccB样本中基因的不同。文献提供的流程图如下。该流程分为两个模块：首先将癌症样本分类、然后比较不同类别的基因表达水平差异。这个流程思路很有参考价值，有样本数据的可以尝试下哦。此外，这个思路可以利用云生信模块做一下，现在来看看云生信是如何实现的，将其分为4步。

医学设计研究的数据管理和分析选择题

1. 医学统计学研究的对象是 A. 医学中的小概率事件 B. 各种类型的数据 C. 动物和人的本质 D. 疾病的预防与治疗 E．有变异的医学事件 2. 用样本推论总体，具有代表性的样本指的是 A．总体中最容易获得的部分个体 B．在总体中随意抽取任意个体 C．挑选总体中的有代表性的部分个体 D．用配对方法抽取的部分个体 E．依照随机原则抽取总体中的部分个体 3. 下列观测结果属于等级资料的是 A．收缩压测量值 B．脉搏数 C．住院天数 D．病情程度 E．四种血型 4. 随机误差指的是 A. 测量不准引起的误差 B. 由操作失误引起的误差 C. 选择样本不当引起的误差 D. 选择总体不当引起的误差 E. 由偶然因素引起的误差 5. 收集资料不可避免的误差是 A. 随机误差 B. 系统误差 C. 过失误差 D. 记录误差 E．仪器故障误差 答案: E E D E A 1. 某医学资料数据大的一端没有确定数值，描述其集中趋势适用的统计指标是 A. 中位数 B. 几何均数 C. 均数 D. P百分位数 95 E. 频数分布 2. 算术均数与中位数相比，其特点是 A．不易受极端值的影响 B．能充分利用数据的信息 C．抽样误差较大 D．更适用于偏态分布资料 E．更适用于分布不明确资料 3. 一组原始数据呈正偏态分布，其数据的特点是 A. 数值离散度较小 B. 数值离散度较大 C. 数值分布偏向较大一侧 D. 数值分布偏向较小一侧 E. 数值分布不均匀 4. 将一组计量资料整理成频数表的主要目的是

A．化为计数资料 B. 便于计算 C. 形象描述数据的特点 D. 为了能够更精确地检验 E. 提供数据和描述数据的分布特征 5. 6人接种流感疫苗一个月后测定抗体滴度为 1：20、1：40、1：80、1： 80、1：160、1：320，求平均滴度应选用的指标是 A. 均数 B. 几何均数 C. 中位数 D. 百分位数 E. 倒数的均数 答案: A B D E B 1. 变异系数主要用于 A．比较不同计量指标的变异程度 B. 衡量正态分布的变异程度 C. 衡量测量的准确度 D. 衡量偏态分布的变异程度 E. 衡量样本抽样误差的大小 2. 对于近似正态分布的资料，描述其变异程度应选用的指标是 A. 变异系数 B. 离均差平方和 C. 极差 D. 四分位数间距 E. 标准差 3. 某项指标95%医学参考值范围表示的是 A. 检测指标在此范围，判断“异常”正确的概率大于或等于95% B. 检测指标在此范围，判断“正常”正确的概率大于或等于95% C. 在“异常”总体中有95%的人在此范围之外 D. 在“正常”总体中有95%的人在此范围 E. 检测指标若超出此范围，则有95%的把握说明诊断对象为“异常” 4．应用百分位数法估计参考值范围的条件是 A．数据服从正态分布 B．数据服从偏态分布 C．有大样本数据 D．数据服从对称分布 E．数据变异不能太大 5．已知动脉硬化患者载脂蛋白B的含量()呈明显偏态分布，描述其个体差异的统计指标应使用 A．全距 B．标准差 C．变异系数 D．方差 E．四分位数间距 答案：A E D B E 1. 样本均数的标准误越小说明 A. 观察个体的变异越小 B. 观察个体的变异越大 C. 抽样误差越大 D. 由样本均数估计总体均数的可 靠性越小 E. 由样本均数估计总体均数的可靠性越大

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

浅谈医学大数据复习过程

浅谈医学大数据 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。但是可以很负责任的说，90% 以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东西，因此这是一篇扫盲贴，但是仅供专业人士。文中分析了医疗大数据、它的维度、方法和成本，以及需要的专业人才。本文无论是对创业团队还是投资机构都是非常有指导意义的。 大数据定义及其特征 大数据顾名思义就是数量极其庞大的数据资料。从上世纪80 年代开始，每隔40 个月世界上储存的人均科技信息量就会翻倍(Hibert & Lopez, 2011)。2012 年，每天会有2.5EB 量的数据产生(Andrew & Erik, 2012)。现在，2014 年，每天会有2.3ZB 量的数据产生(IBM, 2015)。这是一个什么概念？现在一般我们电脑的硬盘大小都以GB，或者TB 为单位了。1GB 的容量可以储存约5.4 亿的汉字，或者170 张普通数码相机拍摄的高精度照片，或者 300-350 首长度为5-6 分钟的MP3 歌曲。那GB 和TB, EB，ZB 的关系又是怎样？ 1ZB=1024EB=10242PB=10243TB=10244GB。如果你有一台1TB 硬盘容量的电脑，那1ZB 就是大致等于10 亿台电脑的容量, 远远超出了我们一般的想象。

早期，IBM 定义了大数据的特性有3 个：大量性（Volume）, 多样性（Variety）, 快速性（Velocity）(Zikopoulos, Eaton, deRooos, Deutsch, & Lapis, 2012)。后来又有学者把价值（Value）加到大数据的特性里。随着时间的推移和人们思考的进一步完善，又有三个大数据的特性被提出：易变性（Variability），准确性(Veracity) 和复杂性(Complexity)。 作者认为价值本质上是数据被分析后体现出来的有用信息知识的程度，和其他几个特性有根本区别。其他几个特性可以说是数据工作者具体实践中面临的挑战，而价值则是征服这些挑战后获得的回报。 大数据的6个特性描述如下： 大量性：一般在大数据里，单个文件大量性的级别至少为几十，几百GB 以上，一调查(Russom, 2013) 显示相当多的机构拥有的数据总量在10 到99TB 之间。用我们传统的数据库软件，1GB 已经可以储存千万条有着几百个变量的数据记录了。 多样性：泛指数据类型及其来源的多样化(Troester, 2012)，进一步可以把数据结构归纳为结构化(structured)，半结构化(semi-structured)，和非结构化(unstructured) (SAS, 2014) 。 快速性：反映在数据的快速产生及数据变更的频率上。比如一份哈佛商学院的研究报告称在2012 年时，谷歌每天就需要要处理20PB 的数据(Harvard Business Review, 2012)。 易变性：伴随数据快速性的特征，数据流还呈现一种波动的特征。不稳定的数据流会随着日，季节，特定事件的触发出现周期性峰值(Troester, 2012)。

Miseq数据分析

MiSeq System Highlights ? Exceptional Data Quality Highest-quality data demonstrated through peer-reviewed, scientific comparison ? Simple and Intuitive Instrument Workflow Highly automated system features a simple, easy-to-use instrument interface ? Fastest Turnaround Time Most rapid sequencing and variant detection for time-critical studies ? Extensive Suite of Applications Adjustable read length and flow cell options provide ultimate flexibility across a broad range of applications Introduction The MiSeq System offers the first end-to-end sequencing solution, integrating cluster generation, amplification, sequencing, and data analysis into a single instrument. Its small footprint—approximately 2 square feet—fits easily into virtually any laboratory environment (Figure 1). The MiSeq System leverages Illumina sequencing by synthesis technology (SBS), the most widely used, next-generation sequencing chemistry. With over 750 publications to date, the MiSeq System is the ideal platform for rapid and cost-effective genetic analysis. Exceptional Data Quality Illumina SBS chemistry is the most widely adopted next-generation sequencing technology. Exceptional data quality is achieved by SBS chemistry: a proprietary, reversible terminator-based method that detects single bases as they are incorporated into massively parallel DNA strands. Fluorescent terminator dyes are imaged as each dNTP is added and then cleaved to allow incorporation of the next base. With all 4 reversible, terminator-bound dNTPs present during each cycle, natural competition minimizes incorporation bias. Base calls are made directly from signal intensity measurements during each cycle, greatly reducing raw error rates compared to other technologies.1–5 The result is highly accurate base-by-base sequencing that virtually eliminates sequence context-specific errors, even within repetitive sequence regions or homopolymers. Illumina sequencing delivers the highest yield of error-free data for the most sensitive or complex sequencing samples (Figure 3).Simple and Intuitive Instrument Workflow The MiSeq System offers straightforward, easy-to-follow instrument control software. Perform simple instrument operations with an intuitive touch screen interface, use plug-and-play reagent cartridges with RFID tracking, consult on-screen video tutorials, and enjoy step-by-step guides throughout each sequencing workflow. All MiSeq Systems include onboard data analyis and access to BaseSpace?— the Illumina genomic analysis platform. BaseSpace provides real-time data uploading, simple data analysis tools, internet-based run monitoring, and a secure, scalable storage solution. A suite of data analysis tools, and a growing list of third-party BaseSpace Apps, empowers researchers to perform their own informatics. BaseSpace also enables fast and easy data sharing with colleagues or customers. To learn more, visit https://www.sodocs.net/doc/4816916548.html,/basespace. Fast Turnaround Time For results in hours rather than days, the combination of rapid library preparation and the MiSeq System delivers a simple, accelerated turnaround time (Figure 2). Prepare your sequencing library in just 90 minutes with Nextera? library prep reagents, then move to automated clonal amplification, sequencing, and quality-scored base calling in as little as 4 hours on the MiSeq instrument. Sequence alignment can be completed directly on the onboard instrument computer with MiSeq Reporter software or through the BaseSpace platform within 3 hours. MiSeq? System Focused power. Speed and simplicity for targeted resequencing and small-genome sequencing. Figure 1: MiSeq System The compact MiSeq System is well suited for rapid, cost-effective next- generation sequencing.

医学临床试验数据分析要点(GCP)

临床试验数据分析要点 5．3．1分析对象的数据集 5．3．1．1 全样本分析（Full analysis set） 计划治疗原则（intention-to-treat）是指主要分析应当包括所有进入随机化的遵循这一原则需要对所有随机受试者完成随访得到试验结果。由于各种理由，这在实际上是难以达到的，因此，全样本分析是尽可能接近于包括所有随机受试者，在分析中保留最初的随机化对于防止偏差和提供安全的统计检验基础很重要。在许多场合，它提供的对治疗效果的估算很可能反映了以后的实际观察结果。 从分析中剔除已随机受试者的情况不多：包括不符合重要入选标准，一次也没有用药，随机化后没有任何数据。从分析中剔除不符合入选条件受试者必须不致引起偏差：入选标准的测定是在随机化之后；违反合格标准的检测是完全客观的；所有受试者都受到同样的合格性调查；各组实行同样的入选标准，凡违反者均被排除。 5．3．1．2 遵循研究设计对象（Per Protocol Set） "Per Protocol"对象组，有时称之为"有效病例"、"有效样本"或"可评价受试者样本；定义为全部分析样本中较好遵循设计书的一个受试者亚组： ·完成预先说明的确定治疗方案暴露。 ·得到主要变量的测定数据。 ·没有违反包括入选标准在内的重要试验设计。 从"有效受试者"组中剔除受试者的精确理由应当在揭盲前就充分限定并有文件记载。 为得到"有效受试者"而排除对象的原因和其他一些违反研究设计的问题，包括对象分配错误、试验中使用了试验方案规定不能用的药物、依从性差、出组和数据缺失等，应当在不同治疗组之间对其类型、发生频率和发生时间进行评价。 5．3．1．3不同的分析（受试者）组的作用 在验证性试验中，通常进行全样本和"有效受试者"两种分析。这样可以对两者之间的任何差别进行明白的讨论和解释。有时候可能需要计划进一步探究结论对于选择分析受试者组的敏感程度。两种分析得到基本一致的结论时，治疗结果的可信度增加。但是要记住，需要?quot;有效受试者"中排除相当数量受试者会对试验的总有效性留下疑点。 在优越性（Superiority trial，证明新药比标准对照药物优越）试验、等效性试验或不差于（non－inferiority trial，确证新产品与对照药物相当）试验中，这两种分析有不同的作用。在优越性试验中，全样本分析用于主要的分析可以避免"有效受试者"分析对疗效的过于乐观的估算；全样本分析所包括的不依从受试者一般会缩小所估算的治疗作用。但是，在等效性或不差于试验中使用全样本分析通常是不谨慎的，对其意义应当非常仔细考虑。 5．3．2缺失值和线外值（包括异常值） 缺失值代表临床试验中一个潜在的偏差来源。因此，在实施临床试验时应当尽最大努力符合试验方案对于数据收集和数据管理的要求。对于缺失值并没有通用的处理办法，但只要处理方法合理，特别是如果处理缺失值方法在试验方案中预先写明，则不会影响试验的有效性。当缺失值数目较大时，要考虑分析结果对于处理缺失值方法的敏感程度。线外值（包括异常值）的统计学定义在某种程度上带有随意性。除了统计学判断之外加上医学判断以鉴别一个线外值（包括异常值）是最可信的方法。同样，处理线外值（包括异常值）的程序应当在方案中列出，且不可事先就有利于某一个治疗组。 5．3．3数据的类型、显著性检验和可信限 在临床试验中，对每个受试者可收集3种数据：所接受的治疗、对治疗的反应（Re-sponse）和进入试验时影响预后因子的基线值。接受同样治疗的受试者构成统计分疗组。对治疗的反应基本上有3类。 ①定性反应。根据预定的评价标准将受试者分为若干类别，如高血压治疗的"有效"。"无效"；淋巴细胞瘤化疗的"完全缓解"、"部分缓解"、"无变化"。 ②定量反应。当存在一种可靠测定方法时，受试者的治疗结果最好采用实际数值，如舒张压。但最好同时记录其基线值，以便评价治疗前后的变化量值。 ③到某事件发生的时间。如使用避孕药受试者从开始治疗到意外妊娠的时间。 5．3．3．1数据的描述性统计

医疗大数据分析深入浅出

医疗大数据分析深入浅出 导读：医疗大数据是相对于一般数据而言，指的是人们从大数据软件分析、管理、捕捉大容量数据，以达到对大数据分析获得新的认知，从而创造新的价值的来源。医疗大数据呈现这互相矛盾的两个特征，个人信息更加模糊也更加明晰。因为医疗大数据几乎包含公民所有的个人信息，包括医疗、饮食、住所，旅行登记等，对此我们有必要对个人权利做到隐私保护，同时对除了个人权利信息以外的大数据合理利用，降低个人隐私安全风险，以医疗法律规范医疗大数据使用。 医疗大数据的概念和特征 医疗大数据是大数据之一种。大数据系相对一般数据而言，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。通过大数据分析，医学家可以更便捷地预测一种新的诊疗手段的疗效;交易员能及时解读看似杂乱无章的交易数据，作出交易决策;政府能够同步分析长江各流域的堤坝数据，指导抗洪救灾，等等。因此，通过分析大数据可以获得新知识，实现新决策，创造新价值。 医疗大数据在大数据中处于极其重要的地位，一方面，现代社会，人的健康在世界各国的民生中越来越处于举足轻重的地位;另一方面，移动/互联网医疗、自动化分析检测仪、可穿戴设备的普及等等，使得患者、医生、企业、政府各方都成了数据的直接创造者，每天产生海量的医疗数据。 与一般的医疗数据相比，在法律上，医疗大数据呈现两个相互关联的基本特征，一是个人信息的特征更模糊。可识别性是个人信息最本质的特征，比如单份病历，只要拿到原始病历，有关个人的可识别性特征如姓名、住所、年龄、婚姻、疾病等一览无余，但是对于一份打包的医疗大数据，如经可穿戴设备而采集的大量人群的大数据，如非专业的分析软件，单凭普通手段很难从原始数据中发现可识别的个人信息;二是个人信息更容易被分析。这与第一个特征似乎矛盾，但事实如此，比如即使所有病历都隐藏了姓名、年龄、住所等隐

临床医学数据的分析方法与利用

临床医学数据的分析方法与利用 [摘要] 本文使用循证医学方法，对“临床医学数据的分析方法与利用”主题进行取词检索，检索中国生物医学文献、万方、维普、中国知网四大主流中文数据库，纳入相关文献进行分析。从临床数据的分析流程、临床数据的分析方法、数据在医疗领域的利用以及面临的挑战等几个方面展开讨论并加以归纳，为医疗大数据时代的临床数据管理提供参考。 [关键词] 临床数据；数据分析；数据利用 [中图分类号] R19 [文献标识码] A [文章编号] 1673-7210（2017）12（b）-0163-05 [Abstract] Based on the theory of the evidence-based medicine， the relevant information of the topic “analysis and utilization of clinical data”was searched. Sinomed， Wanfang Data， VIP and Chinese National Knowledge Infrastructure databases were searched to comprehensively collect related articles. The paper elaborates the following aspects： the data processing， the statistical analysis and utilization of the clinical data in the medical field as well as

医疗行业大数据分析的应用及意义

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/4816916548.html, 医疗行业大数据分析的应用及意义 作者：许喆 来源：《电子技术与软件工程》2017年第19期 摘要当前，医疗行业面临着海量数据的挑战，对实时数据分析处理、多样化数据存储、 医疗数据价值利用等方面提出了更高的要求。基于此点，本文对医疗行业大数据分析的应用及意义进行探讨，期望对推动医疗行业发展步入大数据时代有所帮助。 【关键词】医疗行业大数据分析意义 1 医疗行业大数据分析的应用 现阶段，医疗数据呈现出诸多新特点（如图1所示），这也促进了大数据分析在医疗行业中的应用日益广泛，具体体现在以下方面： 1.1 医疗监管方对大数据分析的应用 医疗监管部门应用大数据分析可实现对国内疾病趋势和公共卫生状况的全面分析，为优化配置医疗资源提供可靠依据。在医疗政策制定方面，利用大数据分析可评估现行医疗政策的执行效果，根据执行效果对医疗政策进行修订。同时，医疗监管方还可利用大数据分析对各个医疗机构的医疗服务质量进行监控，对比分析医疗手段的有效性，督促医疗机构不断提高医疗水平。 1.2 医疗服务提供方对大数据分析的应用 对于医疗服务提供方而言，其对大数据分析的应用主要体现在如下几个方面：临床决策支持、用药与医嘱自动报错、医疗服务水平评估、异地病患监控等等，由此大幅度提升了医院的运营效率。随着电子病历不断完善，借助大数据分析相关的医疗数据，以此来对各种干预措施进行比较，可为临床决策提供信息支撑，这样能有效解决过渡治疗或治疗不足的情况；用药与医嘱自动报错能够减少处方误开的可能性，可以降低医疗纠纷的发生几率；通过对病历等数据的分析，可给出相应的治疗路径，从而为医疗人员提供参考；利用大数据分析，能够找出医院服务质量、费用支出以及绩效等方面存在的差异，为医疗机构精简业务流程提供参考，除能够使成本降低之外，还能使医疗服务质量有所提升；在家中的病患，可通过传感器将测得的心率、血压等数据传给医院，为医疗人员的诊断提供参考；对病人档案进行大数据分析，可确定出某类疾病的易感染人群，从而制定有针对性的预防方案和治疗模式，由此可使治疗效果获得提升。 1.3 医药医疗产品研发方对大数据分析的应用

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

健康大数据

1.定义和概述 健康大数据（Healthy big data）是随着近几年数字浪潮和信息现代化而出现的新名词，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的健康数据的集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。健康大数据的意义不在于这些庞大的信息，而在于对这些健康数据进行专业化处理和再利用，健康大数据的整合再利用对于身体状况监测，疾病预防和健康趋势分析都具有积极的意义。 健康大数据的整理方式，目前看有EHR(EleCTRonic Health Records，电子健康档案)和EMR(Electronic Medical Records，电子病历)两种，未来将会有更多的方式为我们所用，也会有更多的独立机构和公司加入到健康大数据的产业中来。 2.健康大数据的特点 第一体量巨大。截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB)，而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB(1EB=210PB)，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。 第二种类繁多。 第三价数据真实性。 第四处理速度快。这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。 第五数据长期的持续性。可以称为“慢数据”，是一种通过一种简单的方法，在三个月、半年甚至更长的时间内，持续不断地监测你的某些健康指标，通过长时间的健康数据积累，准确预测你未来患上的某种疾病的可能性，以达到中医所讲的“治未病”的效果。 3.健康大数据背景 行业复杂，极难标准化 个体差异大、医疗疾病种类繁多；复合疾病常见，关系复杂；很难标准化、自动化；医学检查、治疗、诊断不断发展；新的疾病不断产生和变化；医疗发展水平还有很多未知领域；医疗利益分割。 医院资源有限，利用有限 大病小病都找三甲医院，而医院这里优质医疗资源有限，医生这里经验与精力有限，医生的价值反而没有得到充分的发挥。 个人信息缺乏，信息不对称 医学信息的不对称导致，患者这里缺乏主动参与，大众的医学健康、预防、康复知识匮乏。 4.真正的健康大数据 健康大数据勾勒出一个理想化的状态：由“可穿戴设备”或其它终端持续收集到人体健康数据，自动传入云端，进行数据分析与处理，云端数据库定期将结果发给专业人员，后者给出诊断或康复建议。由于这种模式可以使健康需求者足不出户获得健康管理服务，从而真正缩减了医疗服务的人力和物力成本，而目前这种模式已经成为可能，而且做的更专业更到位。 健康大数据这种能够实现降低人力物力成本的新型大数据应用模式为国内的健康管理服务商提供了新思路。比如恩福公司开发的恩福健康管理云平台利用云计算打造健康大数据平台可以通过家庭健康管理和居家体检系统收集到数据量大、数据种类多、实时性强的个人健康大数据，同时通过医生端工作站共享健康数据，依据健康科学理论，开展专业的健康数据分析，还可以实现科学而系统的健康分析，通过对健康数据进行处理、分析、归纳、总结其深层次的规律，得出专业而精准的个人健康指导方案，其特点是涵盖人群广，涉及的健康数据全面，形成了实时动态的健康数据，可以说是我国目前真正意义上的健康大数据。

医疗大数据分析报告

医疗大数据分析报告 Prepared on 22 November 2020

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