健康医疗大数据质量管理方法研究

作为重要医疗行业资源,健康医疗大数据对医疗卫生事业健康发展具有至关重要的科研价值,其质量直接关系到信息的精准度和产出的正确性,但由于技术原因和自身特点等原因,健康医疗大数据无法达到准确的分析要求,未能被充分地挖掘和利用。本文从健康医疗大数据的特点及现阶段我国健康医疗大数据存在的问题和难点出发,在全面数据质量管理理论的基础上,提出健康医疗大数据质量全生命周期管理方案,包括数据传输控制、数据处理控制、数据利用评价、综合分析评价、数据安全和人才团队建设等,并逐条进行阐述,以期优化我国健康医疗大数据质量,提升其利用价值。     

论健康医疗大数据保护的相对安全观

在我国大力实施大数据战略的背景下,健康医疗是国家大数据战略重点推进的领域之一。但随着健康医疗大数据业的迅猛发展,健康医疗大数据的安全风险日益凸显,而互联网+医疗使健康医疗大数据安全保护形势更趋严峻。本文通过分析健康医疗大数据安全保护的现状,提出了健康医疗大数据保护的相对安全观,基于我国健康医疗大数据的保护策略和保护重点,尝试从法律监管、人才培养、宣传教育、关键数据保护等方面构建健康医疗大数据安全风险防控体系,在最大限度促进数据应用的同时尽力降低安全风险,在相对安全的背景下达到数据利用和数据安全的均衡状态。     

健康医疗大数据云平台研究综述

通过健康医疗大数据云平台技术,能实现更加高效、便捷的医疗服务,更大地满足人们个性化的医疗需求,也能进一步促进医学知识与技术的进步。本文主要对健康医疗大数据的来源和特点进行了概述,对健康医疗大数据云平台的发展和特点进行介绍与分析,总结了健康医疗大数据的相关开发与研究案例,提出了目前健康医疗大数据云平台面临的一些问题与对应策略。而保障健康医疗大数据云平台的规范与安全,有利于有效促进临床决策、远程医疗、电子档案分析与公共健康等各个方面的医疗行业的发展。     

糖尿病管理中健康医疗数据的开放与集成进展

在介绍健康医疗大数据及其存在问题的基础上,就与糖尿病管理中健康医疗数据开放与集成有关的有效性使用、互操作性、开发框架以及安全伦理等几方面进行系统综述,表明个人健康医疗数据的开放与集成可以帮助患者更好地管理自己的健康档案,提高医疗护理质量。     

区域健康医疗大数据应用发展政策文本计量分析

对区域健康医疗大数据应用发展政策进行词频分析与文本编码处理,分析不同区域在政策制定和实施过程中的重点、共同点和特色之处,为政府健康医疗大数据政策制定、修订与实践提供参考。     

利用Cloud P2P构建健康医疗大数据平台

分析健康医疗行业集成研究现状和健康医疗大数据平台建设存在的难点,采用Cloud P2P网络构建健康医疗大数据平台,提出包含资源层、感知/接入层、传输层、服务层和应用层5个层次的平台框架。     

健康医疗大数据驱动下的精准医疗实施进展

梳理健康医疗大数据和精准医疗有关概念与特征,探讨健康医疗大数据与精准医疗关系与作用,简要阐述当前存在的问题与挑战并提出发展建议,为推动健康医疗大数据在精准医疗领域的转化应用提供借鉴和参考。     

基于国家临床医学研究中心的临床研究大数据平台建设思考

健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,建立国家健康医疗大数据平台是深入实施创新驱动发展"健康中国"战略的重要环节.临床研究产生的数据是健康医疗大数据的重要组成部分,依托国家临床医学研究中心开展基于临床研究的国家级健康医疗大数据平台建设是目前较为成熟和可行的一种模式,在实施过程中要统一数据标准,使用高效的数据采集技术并严格控制数据质量,重点保障数据安全,最终实现数据的挖掘共享和经营管理,产生巨大社会价值.     

健康医疗大数据发展应用的思考

随着计算机科学和信息技术的快速发展,健康医疗信息化得到广泛应用,在医疗服务、健康保健和卫生管理过程中产生海量数据集,形成健康医疗大数据.健康医疗大数据的发展与应用对提升医药卫生服务水平、促进健康产业发展等方面发挥着重要作用,许多国家对此已经形成共识,一些发达国家已将其作为国家重大战略并付诸实践.本文在简要介绍大数据概况的基础上,重点阐述健康医疗大数据的主要内容、应用领域、面临挑战和发展趋势等内容.     

医疗大数据在中医药研究领域的应用与思考

信息革命使现代社会进入大数据时代,医院信息系统（HIS）数据、临床医学研究数据、生物信息数据、医疗卫生服务平台数据、居民健康管理数据、公共卫生普查数据等各类医疗大数据成为近年来的研究热点,通过分析医疗大数据可以为临床决策与医学发展提供重要的信息,促进人类健康事业的发展。在中医药研究中采用医疗大数据分析与挖掘不仅可以发现中医药使用的特征与规律,也有利于中医药的现代化与创新,加速中医药国际化进程,使中医药造福于全人类。     

大数据及其对医学图书馆的启示

大数据时代的来临给传统图书馆带来了强烈冲击。国内外已有不少学者对大数据时代下的图书馆进行了研究,但医学专业图书馆如何应对大数据挑战的报道较少。在理性认识“大数据”概念和特点的基础上,分析了医学图书馆可以利用的大数据理论与技术,探讨了大数据给医学图书馆带来的机遇及需要解决的问题与对策,最后设计了大数据在医学图书馆的应用架构。     

基于云计算的医疗大数据挖掘平台

介绍大数据时代医疗行业数据挖掘面临的挑战,结合云计算提出一种基于Hadoop生态环境搭建的医疗云数据挖掘平台架构,详细阐述其各层功能,包括基础层、平台层、功能层以及业务层,以期为医疗行业的大数据分析及挖掘提供新思路.     

大数据时代医学专业图书馆面临的挑战与对策

介绍了大数据的概念与涵义,调研了大数据在生物医学领域中的应用,分析了医学专业图书馆的职能变化,指出了医学专业图书馆在数据、硬件设施、软件技术、人才和服务范式等方面面临的挑战,从发展对外合作联盟、共建云计算中心和对内加强机构、人才建设和转变服务模式等方面提出了医学专业图书馆应对大数据的策略。     

医疗大数据网格化清洗策略

以上海医疗大数据中心为依托，以质量控制之后、数据利用之前的医疗大数据为研究对象，建立数据清洗框架，给出数据可用性评估方法，根据数据特性聚类分析找出对应的清洗策略，反复推演策略的准确性、可靠性等，为医疗大数据分析利用提供有力支撑。     

需求驱动的医疗健康大数据挖掘模型构建

将跨行业数据挖掘标准流程模型（简称“CRISP-DM模型”）和需求、数据、数据挖掘方法三者的对应关系相结合构建需求驱动的数据挖掘模型。该模型主要包括需求、数据和数据挖掘方法3个核心概念与需求理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署6个过程步骤，分为需求层、数据层、算法层和部署层4个层次。需求驱动的医疗健康大数据挖掘模型可打破“数据先入为主”的习惯性思维，降低盲目进行数据挖掘研究引发的失败风险。整理需求、数据和数据挖掘方法之间的对应关系，可优化医疗健康大数据挖掘路径，降低数据挖掘新手的学习成本，对临床医疗和健康管理实践都具有现实意义，可用于未来的医疗健康大数据开发策略研究。     

基于中台技术的医学大数据研发生态系统构建

针对当前医学领域大数据开发和利用过程中由于“烟囱式”开发所导致的应用平台不成体系、数据分散割裂等弊端，提出了构建以共享意识为指导、以分布式全功能的数据中心为基础、以融合关联的数据池和组件池为支撑、以数据中台和业务中台为核心、以用户服务平台为出口的医学大数据技术研发生态系统，为有效解决此类问题提供借鉴和参考。     

生物医疗大数据隐私与安全保护的应对策略与技术

阐述了生物医疗大数据隐私与安全保护中的关键性问题和挑战,分析了国内外生物医学数据隐私保护问题的各类法律法规,讨论了现有的各类生物医疗数据隐私保护的算法、计算模型、技术手段等,评估了其适用性、优势以及不足。基于现有的技术手段和策略,展望了适用于现阶段医疗数据的隐私保护。     

大数据环境下的医学科研服务架构

基于数据驱动科研的新态势,从医学科研云、资源仓储、科研服务3方面构建了医学科研服务体系,将其用于医学大数据云数据中心建设实践后可提升大数据环境下的医学信息服务能力和效率。通过有效整合医学信息资源并规范服务流程,为医学科研服务提供支撑,可促进大数据环境下的医学科技创新。     

我国医疗保险信息化发展

从医疗保险信息系统结构发展沿革、医疗保险信息系统功能、医疗保险数据利用3个角度探究医疗保险信息化在我国的发展。针对信息化过程中的不足提出利用云技术开发医疗保险云系统,逐步统一标准,构建“三保合一”,确保功能使用强大,运用大数据技术促进医疗保险数据的利用,进而为促进我国医疗保险信息化发展提供借鉴。