医疗产业已经沉淀海量数据,且数据类型及数据量还将持续增加,但医疗数据在过去并未得到有效处理;另一方面,我国面临着慢病发病率提升、临床决策失准及医疗资源配置不均衡、重复诊疗等问题。 医疗大数据治理可以在“海量数据”与“医疗问题”之间架起一条通路。大数据与机器学习、深度学习等技术和循证医学、影像组学等学科的结合,可以为健康管理、辅助诊疗等场景提供解决方案;打通底层数据,构建互联互通的数据平台,可以优化诊疗流程、提升医疗行为的效率。数据互通可以优化各应用场景的体验,各应用场景产生的数据又可以进一步丰富数据——由此形成一个价值闭环。 从政策角度出发,医疗是关系国计民生的高监管行业,政策对于大数据赋能这一行业的态度尤为谨慎。从企业角度出发,与以往一呼百应的“大数据+产业”不同,企业对于这一领域的动作显得有些保守,此时谈论“应用场景”似乎操之过急。 本报告主要采用桌面研究和专家访谈的研究方法,深入分析中国医疗大数据顶层设计思路,并对医疗大数据治理的技术环节及未来可能的主要应用场景进行了梳理,最后对医疗大数据未来的发展趋势做出了预判。 【更多详情,请下载:2019中国医疗大数据研究报告】 镝数聚dydata,pdf报告,小数据,可视数据,表格数据
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    2019中国医疗大数据研究报告

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    价格免费
    年份2019
    来源亿欧智库
    数据类型数据报告
    关键字医疗大数据, 治理, 政策, 顶层设计
    店铺亿欧EqualOcean进入店铺
    发布时间2019-12-23
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    详情描述

    医疗产业已经沉淀海量数据,且数据类型及数据量还将持续增加,但医疗数据在过去并未得到有效处理;另一方面,我国面临着慢病发病率提升、临床决策失准及医疗资源配置不均衡、重复诊疗等问题。
    
    医疗大数据治理可以在“海量数据”与“医疗问题”之间架起一条通路。大数据与机器学习、深度学习等技术和循证医学、影像组学等学科的结合,可以为健康管理、辅助诊疗等场景提供解决方案;打通底层数据,构建互联互通的数据平台,可以优化诊疗流程、提升医疗行为的效率。数据互通可以优化各应用场景的体验,各应用场景产生的数据又可以进一步丰富数据——由此形成一个价值闭环。
    
    从政策角度出发,医疗是关系国计民生的高监管行业,政策对于大数据赋能这一行业的态度尤为谨慎。从企业角度出发,与以往一呼百应的“大数据+产业”不同,企业对于这一领域的动作显得有些保守,此时谈论“应用场景”似乎操之过急。
    
    本报告主要采用桌面研究和专家访谈的研究方法,深入分析中国医疗大数据顶层设计思路,并对医疗大数据治理的技术环节及未来可能的主要应用场景进行了梳理,最后对医疗大数据未来的发展趋势做出了预判。
    
    【更多详情,请下载:2019中国医疗大数据研究报告】
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