涕零
A. 美国的健康保健大数据得到应用的只有百分之多少之多少
美国的健康保健大数据得到应用的只有百分之25左右。作为发达国家之首，美国在新冠疫情响应机制技术层面的“落后”表现招致本国公共卫生专家诟病。按照美联社的说法：看到美国公共卫生系统工作人员收集疫情重要数据的方法，很难想象这个国家发明了互联网。
因为难以从医疗系统内部获取完整信息，不少美国疾控工作人员不得不靠翻查社交媒体记录、电话簿和其他公共卫生数据库收集患者信息。疾控中心4月汇编的新冠病例数据中，75%的病例缺失族裔信息；一份儿童病例报告记录的已知患者年龄的确诊病例中，仅有9%记录了症状。
另一份报告中疾控中心仅仅掌握6%的上报病例基础疾病史；一个有关全美医护人员感染情况的研究无法完成感染人数统计，因为收上来的病例报告表只有16%的表格完成了所有该勾选的选项。
(1)美国医疗健康大数据扩展阅读：
2019年12月，国会批准拨款5000万美元支持这类项目。按照疾控中心的说法，公私合作创建系统迄今已产生25.2万份新冠病例报告。疾控中心还在考虑如何利用国会3月所批5亿美元抗疫经费，更新医疗系统信息技术设备。
穆斯塔沙里参与撰写、杜克大学5月1日发布的一份白皮书指出，目前上报给公共卫生部门作病例研究的实验室报告中，多达一半仍缺失患者的地址信息，当研究人员联系医院或医生核实时，对方表示“太忙了，没空帮你查”。
B. 四、医疗大数据目前所采取相关技术的调研和分析及优缺点
摘要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。
C. 大数据在医疗行业的应用有哪些
大数据专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。所以大数据在众多行业都有应用，下面说说其在医疗领域的应用。随着互联网规模不断的扩大，大数据正在改变着这个时代的绝大一部分的行业或者企业，医疗行业也不例外，医疗健康正在成为人们关注的重点问题，以智能化、数字化为特征的医疗信息化正在蓬勃兴起，医疗行业的数据类型也在向海量、复杂、多样的类型方式转变。1.就医数据进行电子化管理对电子医疗记录的收集，包括个人病史、家族病史、过敏症以及所有医疗检测结果等。在信息系统中进行分享，每一个医生都能够在系统中添加或变更记录，而无需再通过耗时的纸质工作来完成。这些记录同时也能帮助病人掌握自己的用药情况，同时也是医学研究的重要数据参考。2.健康预测通过智能手表等可穿戴设备的数据，建立健康预测模型，通过这些可穿戴设备持续不断地收集健康数据并存储在云端，实时汇报病人的健康状况。应用于数百万人及其各种疾病的预测和分析，并且在未来的临床试验将不再局限于小样本，而是包括所有人。3.医学影像以及临床诊断通过让大数据机器人来识别记住各类海量的医学影像，例如X射线、核磁共振成像、超声波……等各种的图像。对大量病历进行深度挖掘与学习，训练其对影片的诊断，最终实现辅助医生进行临床决策，规范诊疗路径，提高医生的工作效率。4.药品研发利用大数据进行数据建模并进行分析，预测药物的临床结果，可以为临床阶段的实验结果提供参考，节省临床阶段的时间并优化临床实验结果。制药公司也可以通过数据建模进行分析，从而生产出治疗成功率更高的药品并极大地缩短药品从研发到投入市场的时间。
D. 最近很火的医疗大数据分析到底是个什么鬼
这个是根据国家的政策来执行的
E. 医疗健康大数据有哪些来源
医疗健康领域的大数据主要有四个来源：1、制药企业/生命科学 2、临床专决策支持及属其他临床应用（包括诊断相关影像信息） 3、费用报销、利用率和欺诈监管 4、患者行为/社交网络也就是说，不管是来自制药企业的数据，还是来着临床、社保或是患者的数据都可被当作医疗健康大数据的来源。
F. 大数据给健康产业带来哪些变革
大数据给健康产业带来哪些变革_数据分析师考试
大数据能够更加科学地论证药物使用的效果，为医疗政策指导方向。
2012年，李兰娟曾经带领团队做了一个跟乙肝传染率相关的课题，采集了浙江1000人次的体检数据样本。通过分析发现：当年20岁(1992年出生)以上的样本，乙肝感染率在8%-10%;而20岁以下的样本中，乙肝感染率小于1.5%。
为什么只相差一岁，乙肝感染率就有那么大的差距?
1992年这一年，是个关键词。1992年，卫生部将乙肝疫苗纳入计划免疫管理。通过大数据技术分析，李兰娟团队验证了药物的有效性，这样的分析结果，将给国家制定公共卫生政策，带来科学的指导。
“如果我国继续保持对新生儿进行乙肝疫苗的全面接种，同时成年人也尽快接种乙肝疫苗，那么在十年后，中国将摆脱肝炎大国的帽子。”李兰娟说。
开发大数据预测疾病
有了大数据的分析，“看医生”模式正在转变为“被医生看着”——你的可穿戴设备能够做到24小时给你“做体检”，这种全数据模式成本低，效率却很高，几乎所有人都可以用。
“精准医疗的长期目标，是每个人的健康管理。” 接下去，李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列，他们愿意共享他们的基因数据、生物样本、生活信息以及所有的电子健康信息。
这是一个融合参与者、有责任的数据共享以及隐私保护的新型研究模型。基于这份健康大数据，浙大一院团队将能够做一系列新研究，比如药物基因组学研究，医生可以更准确地为每个病人开出合适的药物和合适的剂量;比如为病人设定新的治疗和预防目标。
世界医疗产业最发达的美国，在医疗创业领域冒出了许多基于大数据，做疾病预防方面的高科技产品——
美国人Anmol Madan和团队创立了一个公司，专注研究通过手机的数据分析，预测机主的疾病。
他们对实验参与者手机超过32万小时的数据进行收集分析后，最终能够对人们的手机建模，来预测感冒、精神疾病等等。比如，当人抑郁时，通常就能够在与人交流中被看出变化，日常数据分析就能够捕捉这些变化。在测试中，这个应用能够正确判断60%~90%人们日常的生理症状和普通呼吸情况，同时把这些变化发通知给机主本人，未来还能发送给朋友或家人。
深度开发大数据，预测疾病，还可能大幅降低医疗保健的费用。麦肯锡全球研究院报告，如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用，就能把成本降低8%左右，从而每年创造出3000亿美元的价值。
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G. 数字不会说谎 大数据崛起
数字不会说谎 大数据崛起 如此重要的技术，却起了这么可爱的一个名字——Big Data。大数据能够处理企业无法储存的庞大信息，它们的体积庞大到一般企业连储存都做不到，更不要提分析了。 据IBM统计，世界上每天产生的数据量达到250万字节再乘以三次方，足够填满5.31亿张DVD光盘。在世界上所有的信息数据中，90%产生于过去两年。IBM大数据处理软件集团市场营销总监Graeme Noseworthy表示：“很长时间以来，我们专注于以人力资源为依托的业务生意，而现在逐渐向以数据驱动的组织架构转变，这种形式将让我们以客户为中心的水平达到前所未有的高度。” 这仅仅是信息爆炸的起步阶段。据弗吉尼亚州Falls Church的CSC预测，到2020年，世界上每年产生的数据信息将比现在激增4300倍，达到35ZB，能够填满7.35万亿张DVD。 随着商业的发展，它所产生的每一点数据和信息都将被记录下来，并被无数企业进行分析处理。据路透社报道，2011年VC在大数据领域的投资达到了24.7亿美元，几乎占总投资额的10%。而在2009年～2010年，其对大数据的投资额分别是11亿美元和15.3亿美元。 位于旧金山的Data Collective投资机构联合创始人Matt Ocko表示：“大数据代表着整个IT行业的转型，并且对于创业者来说，它能够带来价值3千亿美元到5千亿美元之间的市场。就像在1981年投资PC相关技术和在1994年投资互联网技术一样，都是在下一场巨大的赌注。” 已经有很多VC像Data Collective一样跳进了大数据领域，并且开始对使用这种技术的初创企业进行投资，例如位于加利福尼亚州帕洛阿尔托的Continuuity，提供基于大数据的云服务应用；以及位于波特兰的Cloudability，提供在线经费监控服务。在VC看来，如今投资这种企业反而更加保险。据McKinsey Global Institute的一份报告显示，大数据的潜在价值十分惊人。仅从医疗健康产业来看，如果使用得当，大数据能够使美国医疗健康产业的规模每年增加3亿美元之多。目前在医疗健康产业，90%的数据都没有得到利用。 而这只是大数据能够影响到的众多产业之一。今年6月，福特汽车公司在硅谷创立实验室，处理了400万辆汽车的数据。Twitter最近也与12个合作伙伴一起对大数据的作用进行了实验，分析了Twitter上每天产生的3亿4000万条信息。 无论你如何看待大数据，数字都不会说谎。大数据不仅正在改变商业，它正在改变世界。
H. 美国的健康保健大数据得到应用的只有百分之多少
答案是10％到20%。
I. 大数据,给健康产业带来哪些变革
大数据,给健康产业带来哪些变革_数据分析师考试
你发的每一条微信，打的每一通电话，也许就能预警你是否有感染流行病的风险……这不是科幻，这是全世界已经起步开展的大数据精准医疗。
日前，浙大一院正式成立“精准医疗中心”，中国工程院院士、浙大一院传染病诊治国家重点实验室主任、感染性疾病诊治协同创新中心主任李兰娟教授作了“医疗健康大数据与精准医学”的专题报告。
“精准医疗大数据的普及化，正带来中国乃至全球健康产业的变革。”在接受钱报记者专访时，李兰娟表示，不远的将来，大数据支持下的精准医疗将为每一个病人定制治疗方案，它也将改变国家的医疗投入的格局。
精准医疗
提供个性化治疗
大数据技术，能够分析大量繁杂的数据集，发现疾病和治疗手段之间的有效联系，它将改变传统的治疗方案。
美国提出精准医疗的计划，利用大数据的分析，找出个性化的缺陷，真正对症下药，因人而异。这个办法帮助乔布斯延长了几年的生命。
我们国家的精准医疗研究，也在积极跟进。2014年7月，李兰娟和团队在《自然》杂志发表了科研成果论著，揭示肠道菌群与肝硬化的秘密，给全球医学科技研究提供了新思路。
一直以来，很多肝硬化患者，都接受过抗生素的治疗，但是李兰娟和她的团队发现，这样做并不能带来很好的效果，因为抗生素不仅杀死了肠道内的有害细菌，有益细菌同样也被杀死了。
肠道微生物是提供人体营养、调控肠道上皮发育和先天性免疫的不可缺少的“器官”，她把注意力聚焦在“肠道菌群”上，经过近3年时间的研究，他们收集了181个中国人肠道菌群的样本，其中98个是肝硬化患者的粪便样本，83个来自健康志愿者。
团队采用了新一代测序技术、以及大数据分析技术，产出了近860GB的序列数据，通过研究发现了28种与肝硬化病人密切相关的“坏细菌”；数据比对还显示，有38种与健康人密切相关的“好细菌”，在肝硬化病人肠道菌群中的量却非常少。
这就意味着，今后针对肝硬化病人的治疗，可以做到更加精准，“我们会给肝硬化病人补充更多的‘好细菌’，杀死过高的‘坏细菌’。”李兰娟说，在药物基因组学的基础上，这个工作还能够做得非常精准，“针对不同病人，运用合适的药物，合适的剂量。”
“精打细算”的
外科手术
大数据技术已经开始在外科手术中，帮助病人得到更加高效的手术疗效。
中国工程院院士、浙大一院院长郑树森教授，是我国著名的器官移植专家。到目前为止，他带领团队已经成功进行了200余例活体肝移植手术。
肝脏是人的造血器官，“统帅”了成千上万根血管，对肝脏动手术，是有高难度的。
在先进的数字技术支持下，郑树森团队能够在活体肝移植在术前和术中，利用虚拟现实软件，查看病人肝脏中的各种构造。大数据分析还能够精准计算出需要移植的肝脏部分，一方面确保提供给受捐者充足的供血，能够存活；同时评估受捐者剩下的肝脏，能否在半年内长出新的肝脏，保证恢复正常的肝功能。
在世界各地，具有大数据处理功能的手术器械已经成为外科医生强有力的助手。比如，在摘除肿瘤组织的外科手术中，外科医生遇到的最大挑战是：一次手术是否能够把癌变组织切干净。像乳腺癌肿瘤的手术中，有将近三分之一都无法做到完全抹除肿瘤的痕迹。
前不久，伦敦大学帝国学院Zoltan Takats 探索了一场“精准手术”，手术使用的先进武器iknife，在传统手术刀前安装传感器和质谱分析仪，刀起落下iknife能在第一时间告知病灶的边界和性质。
大数据
指导医疗政策
大数据能够更加科学地论证药物使用的效果，为医疗政策指导方向。
2012年，李兰娟曾经带领团队做了一个跟乙肝传染率相关的课题，采集了浙江1000人次的体检数据样本。通过分析发现：当年20岁（1992年出生）以上的样本，乙肝感染率在8%-10%；而20岁以下的样本中，乙肝感染率小于1.5%。
为什么只相差一岁，乙肝感染率就有那么大的差距？
1992年这一年，是个关键词。1992年，卫生部将乙肝疫苗纳入计划免疫管理。通过大数据技术分析，李兰娟团队验证了药物的有效性，这样的分析结果，将给国家制定公共卫生政策，带来科学的指导。
“如果我国继续保持对新生儿进行乙肝疫苗的全面接种，同时成年人也尽快接种乙肝疫苗，那么在十年后，中国将摆脱肝炎大国的帽子。”李兰娟说。
开发大数据
预测疾病
有了大数据的分析，“看医生”模式正在转变为“被医生看着”——你的可穿戴设备能够做到24小时给你“做体检”，这种全数据模式成本低，效率却很高，几乎所有人都可以用。
“精准医疗的长期目标，是每个人的健康管理。” 接下去，李兰娟团队将在浙江创建一个人数规模超过100万的志愿者队列，他们愿意共享他们的基因数据、生物样本、生活信息以及所有的电子健康信息。
这是一个融合参与者、有责任的数据共享以及隐私保护的新型研究模型。基于这份健康大数据，浙大一院团队将能够做一系列新研究，比如药物基因组学研究，医生可以更准确地为每个病人开出合适的药物和合适的剂量；比如为病人设定新的治疗和预防目标。
世界医疗产业最发达的美国，在医疗创业领域冒出了许多基于大数据，做疾病预防方面的高科技产品——
美国人Anmol Madan和团队创立了一个公司，专注研究通过手机的数据分析，预测机主的疾病。
他们对实验参与者手机超过32万小时的数据进行收集分析后，最终能够对人们的手机建模，来预测感冒、精神疾病等等。比如，当人抑郁时，通常就能够在与人交流中被看出变化，日常数据分析就能够捕捉这些变化。在测试中，这个应用能够正确判断60%~90%人们日常的生理症状和普通呼吸情况，同时把这些变化发通知给机主本人，未来还能发送给朋友或家人。
深度开发大数据，预测疾病，还可能大幅降低医疗保健的费用。麦肯锡全球研究院报告，如果美国医疗保健行业对大数据进行有效利用，就能把成本降低8%左右，从而每年创造出3000亿美元的价值。
“在中国，大数据也将影响医改的具体政策，比如医保的投入。
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