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中国居民营养与慢性疾病状况报告 (2015年)
全国31个省(市 区)全人群慢性病死亡率分布图
大数据医疗据的意义
医疗现状问题:
持续增长地老龄人群、慢病人群等造成医疗需求
攀升,需提升医疗服务效率缓解
过度医疗和医疗资源配置不合理造成医疗资源严
重浪费,医疗资源利用效率亟待提高
这些问题用大数据怎么解决?
医疗大数据提升医疗服务效率
例如:
基于医疗大数据的临床智能决策系统可提高医生诊疗速度和准确度、移动慢病及健康管理可降低慢病发病率和提升病人依从性从而提高疗效。
医疗大数据可减少医疗资源浪费,提高其利用率。
例如:
基于医疗大数据的药品监管系统可减少药品浪费、临床决策支持系统减少无效诊疗、医保控费系统减少医保欺诈等
医疗大数据的来源
医疗检测
居住环境
药物监测
医疗消费
医疗护理
数据中心
到2020年, 医疗数据将急剧增长到35 Zetabytes, 相当于2009年数据量的44倍增长
数据体量
量:由小而巨
速:由慢而快
大数据在医疗方面应用
数据中心
人
医生
穿戴设备
环境数据
检测设备
终端
护士
医疗数据分析平台
症状
医嘱
监测
体征数据 异常警报
诊断数据
决策支持
深度回馈
整体分析
采集原始数据
域外互通
实时回传
诊疗情况
情况回馈
综合建议
环境评估
理疗数据
检测分析
实时传输
操作
初步诊断
上传调取
调度中心
联系
调度
大数据在治疗中的优点
与大量原始数据进行比对,快速发现异常,小病早治,未病先治。
同类数据甄别,辅助医生精准发现病源。
个性化用药,安全系数高,疗效好。
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