医疗大数据的分析和挖掘发展现状以及未来的应用前景
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大数据的分析和挖掘在医疗领域的应用包含很多的方向，比如临床操作的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析；临床试验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析等；还有患者临床记录和医疗保险数据集等。
大数据的分析和挖掘技术的运用可以在一定程度上帮助医疗行业提高生产力，改进护理水平，增强竞争力。比如有大数据参与的比较效果研究可以提高医务人员的效率，降低病人的看病成本和身体损害；另外，利用大数据对远程病人的监控也可以减少病人的住院时间，实现医疗资源的最优化配置，在使用远程监护系统实现疾病预防的过程中，不仅能够降低病人出现意外的风险，同时也可以节约医疗资源，创造社会和经济价值。
医疗保健也已经开始慢慢转向利用大数据。例如Dignity Health（尊严健康）是美国最大的医疗健康系统之一，致力于开发基于云的大数据平台，带有临床数据库、社交和行为分析等功能。该平台将连接系统中39家医院和超过9000家相关机构并共享数据，通过他们的大数据应用可以看到一些机会：诸如，个人和群体医疗规划，包括预防性疾病管理；定义和应用最佳病例，减少再入院率；预测败血症或肾衰竭风险，提早进行干预减少负面结果；更好的管理医药成本和阐述；创建工具来改进每个患者的就医体验。
还有Express Scripts（快捷药方）每年通过家庭出诊和药物零售，处理数以百万计的处方。Express Scripts拥有一个专业的团队，对大数据进行高性能精细化分析，有效地分析每个病人。这样他们就能够在开处方之前，提醒医疗工作者哪些药物具有严重副作用，以及通过购药行为、社会心理信息和其它医疗数据揭示慢性疾病或者某些还未检查出来的疾病的进展，同时，出院后的药物治疗情况可用于预测90天内再入院的可能性，医疗工作者可以采取行动避免病患再入院的发生。
United Healthcare（联合医疗），美国最大的健康保险公司，正在处理Hadoop大数据框架（应用大数据和高级分析技术）中的数据，他们使用大数据和高级分析技术，改善临床医疗，进行财务分析，监控欺诈和滥用行为。
从国内来看，17年4月14日，中国健康医疗大数据大会在北京召开。中国科学院专家从基因组、大数据与精准医学三个方面全面阐述了大数据在医疗行业的应用，并指出精准医学是组学大数据与医学的结合，是目前我国医疗大数据发展的重点方向之一。
此前，科技部公布“精准医学研究”国家重点研发项目，东方国信在与众多国内知名企业和科研单位的竞争中脱颖而出，作为唯一一家企业，与多家科研院所共同打造国家级“精准医学大数据管理和共享技术平台”建设支撑我国精准医学研究和临床应用的国际一流的精准医学数据中心。
精准医学大数据管理和共享技术平台将实现跨机构、跨部门的医学大数据的汇聚和整合，进而实现对大规模精准医学数据全生命周期的统一管理，解决我国精准医学最关键的中国人组学等数据缺失问题，为我国精准医学在重大疾病、生物医学、中国人组学等领域的建立扎实的数据基础，推动我国医学的进步。17年6月，国务院办公厅发布了关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见，首次把生物学资源和医疗大数据作为国家的基础战略资源，并将其纳入国家大数据战略的布局。医学大数据领域迎来了前所未有的发展机遇。
随着政府、企业、科研机构加大对精准医疗的资源投入，大数据将持续发挥精准医疗发展助推器作用，推动精准医疗产业发展。人工智能和大数据一直是比较热的话题，大数据和人工智能目前在医学类的应用也是层出不穷。
相对于诊断驾驶和搜索引擎来说，医疗诊断的门槛更高一些，对人工智能的要求也更严格。但是在2017年底举行的英特尔人工智能大会上，我们却听见了AI模型对影像的检测准确率已超过临床经验10年以上的医生的观点。
前不久，百度宣布对医疗事业部进行重大改组，对医疗业务进行组织架构调整和优化，集中优势资源，将医疗业务的重点布局在人工智能领域。
也是前不久，腾讯发布了一款AI医学影像产品——腾讯觅影。腾讯觅影是首款AI食管癌筛查系统，准确率超过90%；在肺结节方面，觅影可以检测出3毫米及以上的微小结节，检测准确率超过95%。未来腾讯觅影将与医学院和医疗结构合作助力更多病种检测。
谷歌正在押注未来医疗会变得数据结构化和人工智能化，它已经把AI 运用到了疾病监测，新型数据基础设施和有潜力的保险等领域。
目前人工智能赋能医疗领域的场景主要表现在：虚拟助理、医学影像、辅助诊疗、疾病风险预测、药物挖掘、健康管理、医院管理、辅助医学研究报告等模块。其中的医学影像和疾病风险管理是当前最热门的两大应用场景。
随着智能医疗技术的进步，我们相信人工智能不仅能为医生提供更直接更精准的诊断和治疗建议，而且可以为我们每个人提供健康建议和疾病风险预警，从而让我们生活得更加健康。大数据分析的应用也会更加快速、广泛的涌现在整个医疗保健机构和医疗保健行业。
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