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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[8]。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 医疗健康数据来源

医院信息系统（hospital information system，HIS）是医疗数据的重要来源。医院信息系统包括：电子病例系统（electronic medicalrecord system，EMRS）、实验室信息系统（laboratory information system，LIS）、医学影像存档与通信系统（picture archiving &communicationsystem，PACS）、放射信息管理系统（radiology information system，RIS）、临床决策支持系统（clinical decision support system，CDSS）等。根据中国医院信息化状况调查报告中对于医院信息系统的总体实施现状报告，截至2006年，电子病例系统、实验室信息系统、医学影像存档与通信系统、临床决策支持系统的已有或在建率分别为27.46%、37.70%、25.20%、12.30%[9]。

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[10]。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[11]。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[13,14]。参考文献[15]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[16,17]。参考文献[18]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。参考文献[19]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，并根据不同数据来源设计了一套收集数据、分析数据、验证数据、数据可视化的系统，用以直观表现流行病的情况。

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，参考文献[20]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[20]。参考文献[21]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。参考文献[22]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[23]，参考文献[23]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[23~25]。

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[27]。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[28]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（如图1所示）：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，如图2所示。

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来源包括结构化、半结构化、无结构化的医疗单位数据、个人健康数据和公共健康数据。例如医疗单位的电子病例数据、放射信息管理系统数据，传感器收集的体温、脉搏等个人数据，公共健康数据（包括政府发布的流感信息、社交媒体信息）等。为了实现良好的数据流，必须首先将平台所要收集的信息分类，分析每种数据的特点，包括：是否是结构化、无结构化或半结构化数据；是否需要预处理；包含何种有用信息。

（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

医疗健康大数据来源主要包含3个方面[6]：个人健康数据、医疗数据、人口健康数据。在个人健康数据方面，数据来源主要是传感器信息和在线信息。使用可视化技术处理个人健康数据、个人疾病数据可以帮助用户更容易地实现健康管理、疾病管理。处理个人饮食、运动数据可以帮助用户直观了解身体状况，有助于用户保持身体健康。在医疗数据方面，数据来源主要是医学研究数据、电子病例数据。医生无法跟上从这些数据中发现新的医学知识的速度并将其用到病人的治疗上，医疗可视化将为医生提供直观了解新知识的机会。人口健康数据以及疾病监控数据可以通过可视化技术帮助用户了解人口健康状况、疾病爆发状况。

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来源与特点，然后讨论了利用大数据技术应对医疗健康行业挑战的例子，最后介绍了医疗健康大数据系统与关键技术。目前医疗健康大数据还处于初期发展阶段，但是它已经展现了改变医疗服务的潜力。医疗健康服务提供商利用大数据分析技术可以从临床数据、研究数据、个人健康数据、公共健康数据中挖掘潜在的关系，为临床决策、公共卫生、个人健康提供帮助。将来，医疗健康大数据将会快速地发展。目前，医疗健康大数据还面临着诸多挑战，隐私问题关系到用户的数据不会被用作恶意用途，数据安全和标准化需要成立专门的机构来管理。然而，随着技术的发展，医疗技术和大数据技术的结合将更好地为人类健康提供服务。

中国大健康产业分析报告【顶级版】

中国大健康产业分析报告

（一）产业定义（二）产业分类二、2013年全球健康产业发展概况（一）产业环境 1、政策环境 2、经济环境 3、社会环境 4、科技环境（二）产业规模（三）产业结构及发展情况三、2013年中国大健康产业发展概况（一）产业环境 1、政策环境 2、经济环境 3、社会环境（二）产业规模 1、中国医疗总支出及人均医疗健康支出 2、中国医疗健康支出增长率与经济增长率 3、中国医疗健康支出增长率在全球的情况四、中国大健康产业未来发展重点分析（一）与互联网信息技术结合，健康产业发展升级（二）医疗健康资源的国际间流动加速（三）大健康产业前端化发展五、中国大健康产业重点企业分析（一）天士力制药（600535）（二）云南白药（000538）（三）江中药业（600750）（四）东阿阿胶（000423）（五）片仔癀（600436）（六）康美药业（600518）

（一）产业定义大健康产业，是经济系统中提供预防、诊断、治疗、康复和缓和性医疗商品和服务的部门的总称，通常包括医药工业、医药商业、医疗服务、保健品、健康保健服务等领域。大健康产业是世界上最大和增长最快的产业之一。大部分发达国家的医疗消费开支超过了其国内生产总值（GDP）的10%，由此可见，大健康产业是一个国家国民经济的重要组成部分。（二）产业分类作为定义大健康产业门类的框架，全球产业分类标准和产业分类参考依据进一步将该产业分为以下两个类别：（1）医疗设备和服务；（2）医药，生物技术和生命科学。医疗设备和服务包括公司实体，如医院、家庭护理提供者、护理之家和医疗设备、医疗用品、医药流通、健康保健服务等。医药、生物技术和生命科学则包括生物制药、中药、化学药、保健品等相关公司生产的生物技术、制药和其他科研服务。我国大健康产业由医疗性健康服务和非医疗性健康服务两大部分构成，已形成了四大基本产业群体：以医疗服务机构为主体的医疗产业，以药品、医疗器械以及其他医疗耗材产销为主体的医药产业，以保健食品、健康产品产销为主体的保健品产业，以个性化健康检测评估、咨询服务、调理康复、保障促进等为主体的健康管理服务产业。与此同时，我国大健康产业的产业链已经逐步完善，新兴业态正在不断涌现，健康领域新兴产业包括养老产业、医疗旅游、营养保健产品研发制造、高端医疗器械研发制造等。二、2013年全球健康产业发展概况（一）产业环境 1、政策环境各国医疗体系改革对健康产业影响深远。几乎全球所有国家都面临着医疗成本过高的问题，一部分国家认为，彻底的医疗体制改革是解决问题的良策，而其中一部分国家已经将这种决心体现在行动上。如美国新一轮的医改已经开始实施，方案规定：从2014年起，所有美国人都必须购买医保，雇主必须为雇员提供保险，否则将被罚款。医改法案把医保覆盖到全美国3200多万目前没有医保的人，从而实现全民医保的目标。这对相关产业来说机遇与挑战并存。中国的政策环境将在2013年中国健康产业发展概况部分分析。 2、经济环境跨太平洋伙伴关系协议（Trans -Pacific Partnership Agreement，TPP）降低了专利权的授予门槛，可能会导致化学药和化学仿制药通过获取和变相延长专利期限，提高药物售价，也会影响这些药物的流通和获取。跨大西洋贸易与投资伙伴协定(Trans-Atlantic Trade and Investment Partnership，TTIP）是指美国和欧盟双方通过削减关税、消除双方贸易壁垒等来发展经济、应对金融危机的贸易协定。该协定的谈判在2013年6月启动。这是有史以来最大的双边贸易协定谈判，该协议将创造数以十万计的就业机会。据预计，一旦TTIP交易全面实施，欧洲各国GDP也将提振0.5%左右，未来将对健康相关产业产生重大影响。 3、社会环境（1）人口老龄化为健康产业增长提供巨大空间。 ●21世纪初期，世界有接近6亿老年人，为50年前记录的数目的三倍； ●21世纪中叶，预计将有约20亿老年人；

(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

中国大健康产业分析报告文案

中国大健康产业分析报告申亚秋一、大健康产业概况（一）产业定义（二）产业分类二、2013年全球健康产业发展概况（一）产业环境 1、政策环境 2、经济环境 3、社会环境 4、科技环境（二）产业规模（三）产业结构及发展情况三、2013年中国大健康产业发展概况（一）产业环境 1、政策环境 2、经济环境 3、社会环境（二）产业规模 1、中国医疗总支出及人均医疗健康支出 2、中国医疗健康支出增长率与经济增长率 3、中国医疗健康支出增长率在全球的情况四、中国大健康产业未来发展重点分析（一）与互联网信息技术结合，健康产业发展升级（二）医疗健康资源的国际间流动加速（三）大健康产业前端化发展五、中国大健康产业重点企业分析（一）天士力制药（600535）（二）云南白药（000538）（三）江中药业（600750）（四）东阿阿胶（000423）（五）片仔癀（600436）（六）康美药业（600518）

、大健康产业概况（一）产业定义大健康产业，是经济系统中提供预防、诊断、治疗、康复和缓和性医疗商品和服务的部门的总称，通常包括医药工业、医药商业、医疗服务、保健品、健康保健服务等领域。大健康产业是世界上最大和增长最快的产业之一。大部分发达国家的医疗消费开支超过了其国内生产总值（GDP的10%由此可见，大健康产业是一个国家国民经济的重要组成部分。（二）产业分类作为定义大健康产业门类的框架，全球产业分类标准和产业分类参考依据进一步将该产业分为以下两个类别：（1）医疗设备和服务；（2）医药，生物技术和生命科学。医疗设备和服务包括公司实体，如医院、家庭护理提供者、护理之家和医疗设备、医疗用品、医药流通、健康保健服务等。医药、生物技术和生命科学则包括生物制药、中药、化学药、保健品等相关公司生产的生物技术、制药和其他科研服务。我国大健康产业由医疗性健康服务和非医疗性健康服务两大部分构成，已形成了四大基本产业群体：以医疗服务机构为主体的医疗产业，以药品、医疗器械以及其他医疗耗材产销为主体的医药产业，以保健食品、健康产品产销为主体的保健品产业，以个性化健康检测评估、咨询服务、调理康复、保障促进等为主体的健康管理服务产业。与此同时，我国大健康产业的产业链已经逐步完善，新兴业态正在不断涌现，健康领域新兴产业包括养老产业、医疗旅游、营养保健产品研发制造、高端医疗器械研发制造等。、2013年全球健康产业发展概况（一）产业环境 1、政策环境各国医疗体系改革对健康产业影响深远。几乎全球所有国家都面临着医疗成本过高的问题，一部分国家认为，彻底的医疗体制改革是解决问题的良策，而其中一部分国家已经将这种决心体现在行动上。如美国新一轮的医改已经开始实施，方案规定：从2014年起，所有美国人都必须购买医保，雇主必须为雇员提供保险，否则将被罚款。医改法案把医保覆盖到全美国3200多万目前没有医保的人，从而实现全民医保的目标。这对相关产业来说机遇与挑战并存。中国的政策环境将在 2013年中国健康产业发展概况部分分析。 2、经济环境跨太平洋伙伴关系协议（Trans -Pacific Partnership Agreement ，TPp 降低了专利权的授予门槛，可能会导致化学药和化学仿制药通过获取和变相延长专利期限，提高药物售价，也会影响这些药物的流通和获取。跨大西洋贸易与投资伙伴协定（Trans-Atlantic Trade and Investment Partnership ，TTIP）是指美国和欧盟双方通过削减关税、消除双方贸易壁垒等来发展经济、应对金融危机的贸易协定。该协定的谈判在2013年6月启动。这是有史以来最大的双边贸易协定谈判，该协议将创造数以十万计的就业机会。据预计，一旦TTIP交易全面实施，欧洲各国GDP也将提振0.5%左右，未来将对健康相关产业产生重大影响。 3、社会环境（1）人口老龄化为健康产业增长提供巨大空间。 21世纪初期，世界有接近6亿老年人，为50年前记录的数目的三倍； 21世纪中叶，预计将有约20亿老年人；

简单数据库设计实例

数据库设计实例数据库设计是数据库应用系统设计的一个组成部分，其核心是针对于特定的应用环境，设计合理的数据模型，创建数据库及其应用系统，使之能够有效地存储和处理数据，以满足用户的应用需求。从实用角度出发，数据库设计可分为如下几个步骤：第一步：创建概念数据模型 ◆确定实体和关系 ◆确定属性 ◆规化数据第二步：生成物理数据模型第三步：验证设计为便于学习者理解和掌握，下面结合具体的实例来讲解和展示数据库设计的详细过程。假定我们要开发一个小型的ERP系统，以管理公司部资源，其应用业务场景描述如下： v512工作室由IT业界专业人士组成，在提供高端IT培训业务的同时，还自主制作并免费发布大量公益性学习资源，工作室以公司形式运营，目前共拥有18名员工，这些员工分属于4个部门，且员工之间存在上下级管理关系。计划将来根据业务的发展设立更多的部门，聘用更多的员工。为保证质量，工作室对其成员的各项专业技能进行了级别评定。 8.5.1 确定实体和关系 1. 确定高级别的活动要确定本ERP系统数据库设计中的实体和实体间关系，首先应明确要基于该数据库执行的高级别活动，这里所谓的高级别活动是指从用户的视角出发，确定本数据库设计中系统所涉及到的业务活动。比如，存储和维护员工的个人信息等。在前述的应用业务场景中，v512工作室需要考虑的高级别活动包括： -聘用新员工 -解雇现有员工 -维护员工的个人信息 -增设新部门 -裁撤现有部门 -维护部门信息 -维护工作室业务相关的技能信息 -维护各员工的业务技能掌握情况 2. 确定实体接下来要确定的是，针对上述的高级别活动需要记录和维护有关哪些事物的信息，这些事物将被转换为实体。其中，员工相关信息可抽象为“Employee”实体、部门相关信息可抽象为“Department”实体、技能相关信息抽象为“Skill”实体，为规和方便起见，这些实体均采用英文命名，并尽量在名称中体现其含义。 3. 确定关系进一步对上述高级活动进行分析，以确定实体间存在何种关系。具体包括： -Employee-Department实体之间存在隶属关系员工必须且只能隶属于某一个特定的部门，一个部门可以包含0～多名员工，此为一对多关系。这种从两个方向上对同一个关系的细化描述被称为关系的角色，每个关系都对应两种角色。

大健康产业分析报告

大健康（医疗）行业现状与分析一、行业概述大健康产业是提供预防、诊断、治疗、康复和缓和性医疗商品和服务的总称，通常包括医药工业、医药商业、医疗服务、保健品、健康保健服务等领域。党的十八大明确提出了2020年全面建成小康社会的目标，健康是促进人民群众全面发展的必然条件，并坚持为人民健康服务的方向，坚持预防疾病为主，完善国民健康的政策。2012年8月公布的《“健康中国2020”战略研究报告》提出，到2020年为止，主要健康及其相关指标基本达到中等发达国家水平，其中包括“国民主要健康指标进一步改善，人均预期寿命达到77岁”等目标。同时，该文件还强调，要以“预防为主”，实现医学模式的根本转变，以公共政策、科技进步，着力解决长期威胁我国人民身体健康的重大疾病及相关健康问题。二、行业发展现状分析 1、全球健康产业发展现状健康产业已成为全球最大的新兴产业之一，健康产业大约占全球GWP 的1/10，成为全球经济发展的新引擎。2014 年全球在

大健康产业的消费高达74 681 亿美元，表现为，发达的高收入国家在大健康产业的支出最高，中等发达国家次之，发展中国家最少。2014 年，北美地区大健康产业规模为32 232 亿美元，占全球市场总量的41.7%；欧盟地区大健康产业规模为17 830 亿美元，占比为23.1%；拉美及加勒比海地区大健康产业规模为4 813 亿美元，占比为6.2%。 2009—2014年全球大健康产业市场规模统计表（单位：亿美元） 2014年全球大健康产业分布格局作为全球最大的产业之一，全球医疗健康年支出总额占 GDP 总额的 9%左右，是全球经济发展的新引擎。在目前全球股票市值中，健康产业相关股票市值约占总市值的 13%。全球医疗健康支出总额从 1995 年的 2.20 万亿增长到 2013 年的 6.62 万

大健康产业报告：产业链分析

大健康产业报告：产业链分析大健康产业概念界定所谓大健康，就是围绕人的衣食住行、生老病死，对生命实施全程、全面、全要素呵护，既追求个体生理、身体健康，也追求心理、精神以及社会、环境、家庭、人群等各方面健康。作为一种具有巨大市场潜力的新兴产业，大健康产业是指维护健康、修复健康、促进健康的产品生产、服务提供及信息传播等活动的总和。包括医疗服务、医药保健产品、营养保健食品、医疗保健器械、休闲保健服务、健康咨询管理等多个与人类健康紧密相关的生产和服务领域。与传统的健康产业相比，大健康产业出售的不单是一种或一类产品，而是为人们提供健康生活解决方案，进而创造更大的商机，这已经成为越来越多企业的共识。中投顾问在《2016-2020年中国大健康产业深度调研及投资前景预测报告》中将大健康产业与传统医疗行业进行对比。图表大健康产业与传统医疗行业的区别资料来源：中投顾问产业研究中心大健康产业的产业链分析（一）产业链构成内涵：现代健康产业包括两项产业活动，一项是健康生产（制造经营），一项是健康服务（服务活动）。外延：根据产业链分析，涵盖医疗保健、健身休闲、居住办公等三大健康服务功能。构成（3个层次）核心层：医药、保健品、医疗器械。

紧密层：康复疗养、健身休闲、旅游度假、咨询培训。支撑层：餐饮酒店、房地产、商务办公、批发零售、文化创意、现代物流。图表大健康产业的产业链构成资料来源：中投顾问产业研究中心（二）产业间内在关系中投顾问在《2016-2020年中国大健康产业深度调研及投资前景预测报告》认为：大健康产业的产业链主要是指与人的健康具有内在联系的产业集合，这种产业集合是由围绕服务于健康需求进行健康产品生产（及提供服务）所涉及到的一系列互为基础、相互依存的产业所构成。根据健康产业的分类，医药、医疗仪器设备及器械、制药专用设备、体育用品、营养保健品等制造业由于前向关联关系，将会带动工业原材料、药材及其他农产品种植等有关产业的发展，同时自身存在大量研发活动；而在产品流通环节，随着现代物流的发展，仓储、加工、包装、配送、信息处理等活动频繁，是整个产业链有序运转的重要支撑，同时也带动了本地就业的发展；在最终的健康消费环节，医疗卫生、休闲健身等相关服务业行业分别满足人们的不同健康消费需求，如医院、疗养院、休闲健身娱乐中心等，将在有形产品形态的基础上附加其他服务内容提供给人们，而营养保健品直接以产品形态供人们健康消费。总之，整个健康产业的大产业链体现了一种研发、生产、流通、消费的紧密关系。

(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……”

数据库应用系统实例

淮海工学院计算机工程学院实验报告书课程名：数据库原理及应用题目：实验七数据库应用系统实例班级：D计算机081 学号：姓名：

一、实验目的开发学生学籍管理系统小型数据库应用系统数据库连接、数据操程作序编写，熟练使用Microsoft Visual Studio 2005开发平台。二、实验内容和要求 1．后台为SQL server2000, 2．前台为面向对象编程语言（可选择） 3．完成数据库连接 4．完成对前面实验所建立的studb109学籍数据库中的数据通过应用系统界面进行更新和查询等操作。三、实验步骤和实验结果 1．连接SQL Server的数据库访问编程实例。编写一个应用程序来连接数据库名为studb109的SQL Sever数据库，并根据连接结果输出一些信息。（1）.运行Microsoft V isual Studio 2005 （2）.新建网站

（3）.设计网站 using System; using System.Collections; using System.Configuration; using System.Data; using System.Linq; using System.Web; using System.Web.Security; using System.Web.UI; using System.Web.UI.HtmlControls; using System.Web.UI.WebControls; using System.Web.UI.WebControls.WebParts; using System.Xml.Linq; using System.Data.SqlClient; namespace web { public partial class_Default : System.Web.UI.Page { protected void Page_Load(object sender, EventArgs e){} protected void Button1_Click(object sender, EventArgs e) {try {SqlConnection coon = new SqlConnection(); coon .ConnectionString =" Server =localhost; uid = sa;pwd=; database=studb109"; coon .Open (); Label1 .Text ="连接成功"; } catch { Label1 .Text ="连接失败"; }}}}

大健康(医疗)行业现状与分析

大健康（医疗）行业现状与分析

一、行业概述大健康产业是提供预防、诊断、治疗、康复和缓和性医疗商品和服务的总称，通常包括医药工业、医药商业、医疗服务、保健品、健康保健服务等领域。党的十八大明确提出了2020年全面建成小康社会的目标，健康是促进人民群众全面发展的必然条件，并坚持为人民健康服务的方向，坚持预防疾病为主，完善国民健康的政策。2012年8月公布的《“健康中国2020”战略研究报告》提出，到2020年为止，主要健康及其相关指标基本达到中等发达国家水平，其中包括“国民主要健康指标进一步改善，人均预期寿命达到77岁”等目标。同时，该文件还强调，要以“预防为主”，实现医学模式的根本转变，以公共政策、科技进步，着力解决长期威胁我国人民身体健康的重大疾病及相关健康问题。二、行业发展现状分析 1、全球健康产业发展现状健康产业已成为全球最大的新兴产业之一，健康产业大约占全球GWP 的1/10，成为全球经济发展的新引擎。2014 年全球在大健康产业的消费高达74 681 亿美元，表现为，发达的高收入国家在大健康产业的支出最高，中等发达国家次之，发展中国家最少。2014 年，北美地区大健康产业规模为32 232 亿美元，占全球市场总量的41.7%；欧盟地区大健康产业规模为17 830 亿

美元，占比为23.1%；拉美及加勒比海地区大健康产业规模为4 813 亿美元，占比为6.2%。 2009—2014年全球大健康产业市场规模统计表（单位：亿美元） 2014年全球大健康产业分布格局作为全球最大的产业之一，全球医疗健康年支出总额占 GDP 总额的 9%左右，是全球经济发展的新引擎。在目前全球股票市值中，健康产业相关股票市值约占总市值的 13%。全球医疗健康支出总额从 1995 年的 2.20 万亿增长到 2013 年的 6.62 万亿，年复合增长率为 6.3%。进入 21 世纪后，医疗健康开始进入快速增长阶段，新一轮增长主要来自于中低收入国家和中高收

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

大健康产业分析报告

占全球市场总量的41.7%；欧盟地区大健康产业规模为17 830 亿美元，占比为23.1%；拉美及加勒比海地区大健康产业规模为4 813 亿美元，占比为6.2%。 2009—2014年全球大健康产业市场规模统计表（单位：亿美元） 2014年全球大健康产业分布格局作为全球最大的产业之一，全球医疗健康年支出总额占 GDP 总额的 9%左右，是全球经济发展的新引擎。在目前全球股票市值中，健康产业相关股票市值约占总市值的 13%。全球医疗健康支出总额从 1995 年的 2.20 万亿增长到 2013 年的 6.62 万亿，年复合增长率为 6.3%。进入 21 世纪后，医疗健康开始进入快速增长阶段，新一轮增长主要来自于中低收入国家和中高收入国家人口增长，人均健康需求的持续释放，以及科技进步带来的新一轮产业升级为发达国家的健康产业发展带来的增长动力。全球健康支出总额及其增长率

数据库应用系统案例库

数据库系统概论应用案例集案例1. 上海世博会志愿者信息管理系统需求简述： 1、实现对志愿者信息的管理； 2、实现对国家场馆的管理； 3、实现每个场馆与对应不同志愿者的分配管理； 4、实现志愿者和场馆信息的快速查询统计功能；案例2. 图书馆图书检索系统需求简述： 1、实现图书的基本信息管理； 2、实现书架信息的基本管理； 3、实现图书在图书馆中对应书架的存放位置管理； 4、实现对图书的快速检索功能；案例3. 车票查询系统需求简述： 1、实现车票基本信息的管理； 2、实现车票购买功能； 3、实现车票信息的检索功能； 4、实现车票销售的统计功能；

案例4. 公交线路查询系统需求简述： 1、实现公交信息的基本管理； 2、实现公交站点的管理功能； 3、实现公交线路的快速查询功能；案例5．和谐班级综合评定系统需求简述： 1、班级信息的基本管理； 2、各类奖项信息的基本管理； 3、和谐班级奖惩管理； 4、和谐班级最终得分的查询和统计功能；案例6. 快递公司收发货信息管理系统需求简述： 1、地址信息的基本管理； 2、发货管理； 3、收货管理； 4、货单检索功能； 5、收发货统计功能；案例7. 奥运会售票系统需求简述： 1、实现比赛场馆信息（如位置信息）的管理；

2、实现对应赛场票务数据的管理； 3、实现系统售票功能； 4、实现票务查询统计功能；案例8.简单新闻管理系统需求简介 1、实现新闻类别的管理； 2、实现新闻内容的管理； 3、实现新闻查询功能；案例9.员工管理系统需求简介 1、实现部门管理功能； 2、实现员工基本信息的添加、删除、修改； 3、实现员工检索功能；案例10.供应商管理系统需求简介 1、实现供应商类别管理； 2、实现供应商信息管理； 3、实现供应商查询功能；案例11.商品信息管理系统需求简介

中国健康产业现状分析

中国健康产业现状分析一、国内外健康产业的现状不管是在中国，还是在全球，健康产业是个越来越热门的产业了。随着社会发展和人们生活水平的普遍提高，以及人类生活方式的改变，健康产品的总需求急剧增加。以生物技术和生命科学为先导，涵盖医疗卫生、营养保健、健身休闲等健康服务功能的健康产业成为21世纪引导全球经济发展和社会进步的重要产业。据统计，目前全球股票市值中，健康产业相关股票的市值约占总市值的13%左右。特别是在发达国家，健康产业已经成为带动整个国民经济增长的强大动力，美国的医疗服务、医药生产、健康管理等健康行业增加值占GDP比重超过15%，加拿大、日本等国健康产业增加值占GDP比重也超过10%。在我国，健康产业仅占中国国民生产总值的4%～5%，低于许多发展中国家。而在发达国家，这一比例普遍超过15%，健康产业成为带动整国民经济发展的巨大动力。例如，美国的健康产业约为1.5万亿美元，而中国只有400亿美元。中国拥有的生物制药企业达6000家，但规模小，研发力量薄弱，生产的药品97.4%为仿制类药物。那么，到底什么是健康产业，有没有个范围界定？我们在对时下国内外对健康产业最流行的说法，总结出以下的理解。健康产业的定义有狭义与广义之分。狭义的健康产业仅指与人身体健康有关的，与医药产销及医疗服务直接相关的产业活动。广义的健康产业有两层含义：第一层含义是它不仅包括与人身体健康有关的医药、医疗产业活动，还包括除人之外的畜牧医药、医疗产业活动；另一层含义是它不仅包括医药、医疗直接相关的产业活动，还包括围绕医药、医疗活动有关的边缘性产业，如制药设备、包装资料、人才服务等产业活动。

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

数据库应用系统设计实例

第八章数据库应用系统设计实例前面章节主要介绍数据库系统的有关理论和方法，开发应用系统是多方面知识和技能的综合运用，本章将以一个高校教学管理系统的设计过程，来说明数据库系统设计的有关理论与实际开发过程的对应关系，使读者更深入地理解理论如何指导实践，从而提高灵活、综合运用知识的系统开发能力。本章偏重于数据库应用系统的设计，没有涉及应用程序的设计。对此，读者可参考有关开发工具和软件工程方面的相关资料。本章学习目的和要求：系统总体需求描述与设计；利用DFD及DD描述系统需求；利用ERM设计系统概念模型； ERM向关系模型转换；表结构设计；数据库、表、视图、索引等的创建。 8．1系统总体需求简介高校教学管理，在不同的高校有其自身的特殊性，业务关系复杂程度各有不同。本章的主要目的，是为了说明应用系统开发过程。由于篇幅有限，将对实际的教学管理系统进行简化，如教师综合业绩的考评和考核、学生综合能力的评价等，都没有考虑。8．1．1用户总体业务结构高校教学管理业务，包括4个主要部分：学生的学籍及成绩管理、制定教学计划、学生选课管理以及执行教学调度安排。各业务包括的主要内容为： ①学籍及成绩管理包括：各院系的教务员完成学生学籍注册、毕业、学籍异动处理，各授课教师完成所讲授课程成绩的录人，然后由教务员进行学生成绩的审核认可。 ②制定教学计划包括：由教务部门完成学生指导性教学计划、培养方案的制定，开设课程的注册以及调整。 ③学生选课管理包括：学生根据开设课程和培养计划选择本学期所修课程，教务员对学生所选课程确认处理。 ④执行教学调度安排包括：教务员根据本学期所开课程、教师上课情况以及学生选课情况完成排课、调课、考试安排、教室管理。 8．1．2总体安全要求系统安全的主要目标，是保护系统资源免受毁坏、替换、盗窃和丢失。系统资源包括：设备、存储介质、软件、数据等。具体来说，应达到以下安全要求： (1)保密性机密或敏感数据在存储、处理、传输过程中要保密，并确保用户在授权后才能访问。 (2)完整性保证系统中的信息处于一种完整和未受损害的状态，防止因非授权访问、部件故障或其他错误而引起的信息篡改、破坏或丢失。学校的教学管理系统的信息，对不同的用户应有不同的访问权限，每个学生只能选修培养计划中的课程，学生只能查询自己的成绩，成绩只能由讲授该门课程的老师录入，经教务人员核实后则不能修改。 (3)可靠性保障系统在复杂的网络环境下提供持续、可靠的服务。

医疗健康行业分析报告

医疗健康行业分析报告2020年5月

时代之迁，医药产业发展格局平台化传统链条式发展格局，工业越接近C 端越“痛” 传统医药产业格局下，“工业（药品生产）——流通（药品流通）——医疗机构/零售（药品销售）——消费者（药品使用）”呈现链条型发展，受物理空间束缚，区域间诸多信息存在不对称现象，且物流水平欠发达导致产品触达力不足，因此全国性且集中度高的工业企业少、全国性且集中度高的零售终端少，制造端和零售终端都较为分散。在此背景下，工业企业痛点诸多： ? 终端覆盖率与控制力难以兼备：传统时代，药品销售依赖于终端F2F （face to face ）场景，产品覆盖 C 端的能力由终端覆盖率决定，然而终端数量多、地域分散，工业在不消耗大量人力资源的前提下，难以既要求终端覆盖率高，又要求终端控制力强； ? C 端交互缺失：受地域隔离及物流体系不健全影响，经销代理体系臃肿，传统医药产业链条长，工业与C 端距离远，产品销售形成C 端流量，但难以实现数据留存，有“流量”没“留量”；此外，品牌OTC 在实体终端进一步遭遇拦截，被动丢失流量； ? 越接近C 端越“痛”：药品流向难以追溯，可能出现药品倒买倒卖、二次转手等现象，患者用药安全无法得到切实保障，问题产品召回、药品应急处置无法得到及时响应；受区域隔离、价格信息不透明等影响，不同区域产品窜货；渠道与终端数据滞后，越接近C 端，终端越分散，数据滞后性越强； ? 角色单一：链条式发展模式下，工业、流通、医疗机构、零售等诸多参与方的战略制定基于自身在产业链条中的角色定位，其中工业企业角色定位为“生产制造”、更多以产品为中心，角色较为单一。图表1: 传统链条式发展格局，工业越接近C 端越“痛” 医药产业传统链条式发展格局下：工业企业距离消费者越近，痛点越“痛” 消费者触达运营效率全国范围内触达力不足，且与消费者“距离”远，难以有效互动，存在有流量没留量的困境，无法获得千人千面用户数据画像。研发、生产、营销、流通、终端动销等环节均存改善空间。工业流通终端消费者产品变现产品流向医疗终端：等级医院需要大量药代长期维护；基层医疗机构多而散，覆盖难度较大；在患者离院后，难以对患者用药紧密跟踪等，患者依从性管理具有一定难度。受物理空间隔离、信息不对称等因素影响，流通环节长、产品流向难追溯；价格信息不透明，不同区域窜货；渠道库存难以实时更新，生产计划滞后。零售终端：分布广、数量多、集中度低，受物理空间束缚，服务半径有限，需大范围铺货增加产品覆盖力，但价格不统一、终端拦截等问题随之而来。资料来源：市场部

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