医疗行业数据分析的作用和难点

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。近年来，大数据解决方案与大数据分析工具开始被广泛运用于医疗卫生领域。通过数据，可以把医学专家积累的宝贵经验，转化成标准化的知识基础，做到数据驱动医疗服务，因此从而大大提高服务能力和效率，解决中国医疗领域存在的诸多需求。

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。近年来，大数据解决方案与大数据分析工具开始被广泛运用于医疗卫生领域。通过数据，可以把医学专家积累的宝贵经验，转化成标准化的知识基础，做到数据驱动医疗服务，因此从而大大提高服务能力和效率，解决中国医疗领域存在的诸多需求。

医疗数据

医生对患者诊疗和治疗过程中产生的数据，包括患者的基本数据、电子病历、诊疗数据、医学影像数据、医学管理、经济数据、医疗设备和仪器数据等，以患者为中心，成为医疗数据的主要来源。
医疗数据来源
首先来讲，“医疗数据”的主要来源有四个方面，第一种是患者就医，第二种是临床研究和科研，第三种是生命制药，第四种是可穿戴设备。
第一种“患者就医”，源于患者，患者的体征数据、患者的化验数据、患者的描述，患者的住院数据、医生对患者的问诊数据、医生对患者的临床诊治、用药、手术等数据。
第二种“临床研究和科研”主要是实验中产生的数据，也包含患者产生的数据。
第三种“生命制药”主要是实验产生的数据，与用药相关的用药量，用药时间，用药成分，实验对象反应时间，症状改善表象等数据，与生命等基因组学相关的数据。
第四种“可穿戴设备”主要通过各种穿戴设备（手环、起搏器、眼镜等）收集人体的各种体征数据。

医疗行业大数据分析的作用

1、疾病早期预警
通过采集体征数据，分析和判断相应的波动规律，预测健康变化趋势，发现潜在风险，事前给予改善建议，降低风险形成的可能性。
2、辅助临床决策
通过查询、分析过往病例，提高诊断疾病的准确性，选择最佳疾病治疗方案,抓住疾病治疗的最佳时机，降低临床用药失误的发生率。
3、推进医改深化
医疗大数据为医疗深化改革解决深层次的、制约医药卫生事业科学健康发展的体制、机制以及结构性的问题，提供了方法论和实践思路。

医疗行业大数据分析的难点
1、数据体量大，类型复杂
医疗行业数字化进程不一，数据纸质化现象较为严重，同时数据类型复杂，数据量庞大，医疗大数据挖掘和分析受制因素较多。
2、数据采集不畅
医疗大数据涉及病患的个人信息和使用药物信息，隐私性强，此外制药企业不愿向医疗机构分享药物信息，数据分析交换共享存在阻力。
3、数据安全性不足
目前健康医疗领域对大数据的保护不够，保密性不足，计算机网络技术的发展让黑客更加容易获取医疗领域的相关数据。

一站式大数据分析解决方案
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