编者按： 作者： 陈漪伊，美国俄勒冈州，健康科技大学，公共卫生预防系，生物统计助理教授。 陈遵秋和陈漪伊夫妇是美籍华人，现在美国定居。其二人是目前研究医疗大数据及生物样本大数据真正的专家。 现将两位的文章进行公开发表，与大家一起探讨。 现在无论国内外均出现了移动医疗热，所有的创业团队和投资公司均把商业模式指向了最后的医疗大数据分析。 但是可以很负责任的说，90%以上的人都不知道医疗大数据分析是什么东西，因此这是一篇扫盲贴，但是仅供专业人士。文中分析了医疗大数据、它的维度、方法和成本，以及需要的专业人才。 不可否认，一旦理顺了多格式，多源头，呈爆炸性成长的大数据的整合和分析，医疗大数据将对提高医疗质量，强化患者安全，降低风险，降低医疗成本等方面发挥无与伦比的巨大作用。 此外，医疗大数据的分析还有利于以下几方面的发展 (W.Raghupathi & Raghupathi, 2014)： 循证医学：结合和分析各种结构化和非结构化数据，电子病历，财务和运营数据，临床资料和基因组数据用以寻找与病症信息相匹配的治疗
作者 | Jennifer Bresnick 翻译 | 孙璐畅 校对 | 任然 当前有许多方法来定义医疗大数据分析。 究其核心,“大数据分析“是指结合两组或多组早先不同的信息数据，通过对比和分析新的拓展数据库，以产生新的洞悉。 不过，这种形式倒是与医疗业的定义扯不上多大关系。 互操作性将为大数据医疗提供更多新机会。 问题来了，EHR仅有部分数据能产生可行性分析。 大数据分析产业日渐成熟，设备提供商和开发者需要带头创造出让咨询分析部门能有效利用、关联以及使用物联网数据的新产品及服务。 孙璐畅 英国华威大学数字媒体与文化专业硕士，信息饥渴症，社交媒体控，相信互联网和大数据会给我们带来更多机遇。
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经过几十年的技术落后，医学已经进入数据时代。移动通信技术、传感器、基因组测序以及分析软件的进步，现在有可能捕捉到关于我们的个体组成和周围环境的大量信息。 此信息的总和有可能改变医学，从旨在治疗一般患者转向治疗单独的患者，这样就能将控制权和责任更多地从医生转向患者。 问题是大数据真的能让医疗变得更好吗? “已经收集到大量数据。 这种商业机会已经驱使知名大公司投资智能手机应用程序数据采集到数亿美元分析系统技术，如苹果、高通和国际商用机器公司。 它同样激起了创业的热情。 我们将陆续推出一份商业报告关注在这次繁荣和重塑医疗过程中将面对的挑战中最有可能生存下来的技术和公司。 今天掌控大部分医疗数据的机构是保险公司和保健提供者，而他们的数据分析已经开始改变医疗保健。 他表示，机会在于医学可能越来越依赖分析和证据。 数据也改变着患者的角色，为他们提供机会在自己的医疗方面扮演更核心的部分。其中一种方法是利用移动技术来监测睡眠状况、心脏速率、活动水平及其他。
我们跟踪客户的一个具体统计指标是医院的产能利用不足。大多数医院系统刚开始时大约有百分之二十到百分之五十的产能利用不足。采用我们的系统调整后，每年会增加数以百万计的净新收益。 ? 随着基因芯片及DNA测序技术的发展，生物医疗大数据迅猛发展，既是大数据技术发展的原动力，也是大数据技术的受益者。 大数据文摘2013年7月成立，我们专注数据，每日坚持分享优质内容，从未间断，我们努力为读者和志愿者打造一个分享和交流平台。 作为大数据文摘的志愿者群，我们中有不少人从事医疗大数据相关工作，关心医疗大数据的发展，愿意通过这个专栏，和大家一起分享医疗大数据的点点滴滴。 HIV等Public Health的领域很感兴趣，毕业后希望在Pharmaceutical, Biotechnological Hospital 或者 Health-care Industries做数据分析
By 超神经 内容概要：医学图像分析是一个非常复杂的跨学科领域，近日上海交通大学发布了 MedMNIST 数据集，有望促进医学图像分析的发展。 关键词：医学图像分析 公开数据集 令人头秃的医学图像分析 医学图像分析是一个公认的「老大难」课题。 乐观估计，经过多年的学习和研究，你终于掌握了计算机视觉和临床医学的双向技能，那接下来的操作也能让你愁到头秃，因为这些数据来源五花八门，有 X 射线、CT、超声……分析处理这么多个不同模式的非标准数据集， MedMNIST 分类十项全能一览 医学图像分析困难重重，然而上海交通大学近期发布的 MedMNIST 数据集，则为终结这些老大难问题，带来了一大利器。 该实验对于探索在不同数据模式、任务类型和数据规模上，进行很好地泛化的 AutoML 算法，意义重大。 MedMNIST 分类十项全能基准测试，将促进未来医学图像分析 AutoML 的相关研究。
早在一月份，美国总统奥巴马在国情咨文中提出了个体化医疗或叫“精准医疗”，进入了拥有个体的大数据分析和基因组测序的快熟增长，并得到了研究和医疗保健机构的支持。 医疗保健正进入一个发现的新时代，成就了大数据分析的必不可少性，而这并不是一个未来的空想。 无论是在联邦一级或是学术机构和私营机构，侧重于个性化基因组研究的大数据分析都是一个针对老问题的新方法。这一问题就是：如何找到最有效的药品。 随着数据交换的进一步普遍，和数据分析能力的更加强大，医疗系统将面临着无数新的机会，从而为一些顽疾患者提供源于其独特基因的更有效和准确的治疗。 希望通过大数据这个平台，结交对数据医疗感兴趣的朋友！
本文内容选自加拿大约克大学数学统计系终身教授王晓刚于近期在清华大数据“技术·前沿”系列讲座所做的题为《统计学概论和医疗临床大数据分析》的演讲。 ? ? 如果你查字典，会看到统计是唯一一门能够科学地收集数据、处理数据和作为预测的一个学科。统计是唯一一个能够处理不确定性的科学，而在诊断的时候有大量的不确定性，所以统计才是医工结合的桥梁。 而维度不高的原因，大部分是在收集数据之前没有对问题进行透彻的分析，收集数据时也没有下太多功夫。 ? 现在深度学习在医学图像上取得了革命性突破，但依然存在很多问题，比如准确度衡量标准的问题。 这种乱的线点做统计分析的话，根本不会有任何显著性。 但如果按人群细分，会得到不一样的结果。 如果原始数据就有很大的问题，无论怎么做最后都是有问题。 我基本上就讲这么多，希望大家能对统计学有了一个初步的了解，谢谢大家。
缜密的思维，耳观六路，眼看八方，不放过任何细节，这就是我们平常所说的数据敏感度或数据分析直觉，具备这样直觉的人不一定是一个好的侦探，但却不妨碍他成为一个好的数据分析师。 高手在那里？高手在民间。 今天小编要推荐的是《新上任的县长到小吃摊吃早餐的故事》，希望大家在看小说的同时也能从小吃摊大爷那里学到一些数据分析知识。 哪料这件事还没弄明白，另一件事儿让县长脑袋里的问号更大了。一天，他照例到胡老头这儿吃油条。没想到，老头居然又在发布消息：“上面马上要来青天大老爷了！谁有什么冤假，就去县府宾馆等着吧！” 邢县长强压怒火，问胡老头：“你说要来大领导，到底有多大呢？” 胡老头儿头也不抬地回答：“反正比县长还大！” 邢县长又问：“你说要来的不止一个，能说个准数吗，到底来几个？” 我早上出摊儿，见县府宾馆的保安都戴上了白手套，一个个如临大敌，肯定是上面来人了。再看看停车场，书记、县长的车都停在了角落里，肯定是来了比他们大的官儿。
图表 2：2016年8月 大数据企业募资轮次分布 ? 数据猿制图 从投融资领域的分布看，2016年8月，大数据技术应用领域发生20起投融资事件，其中，数据分析方向是最热得投资方向，共发生9起，其次为精准营销4起，风险管控3起，大数据工具3起，基础架构1起 行业应用领域，医疗大数据为最大投资方向，投融资金额为4.34亿元，超过行业应用领域总规模的一半以上；技术应用领域以数据分析方向为主，投融资金额达到2.4亿元。 3、医疗大数据有效减少医疗事故 电子健康/医疗记录数据，能够促进服务供应商和医疗机构之间的数据全面分享。 通过电子健康档案，医疗机构和医生可以清晰了解病人信息的数量和细节，能够通过多种信息源组合、分析各种各样的数据将有助于提高诊断病人病状的准确性、根据病人症状匹配治疗方案，以及预测病人再患病的风险。
本文结合美国的金融环境，对ZestFinance进行简要介绍，分析大数据征信产生的背景，剖析大数据征信技术，并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。 ZestFinance目前也正在向信用风险管理的其他领域纵深扩展，2014年2月ZestFinance宣布推出基于大数据分析的收债评分（Collection Score），旨在为汽车金融、学生贷款、医疗贷款提供一种新的评分系统 ZestFinance对大数据技术的应用主要从大数据采集和大数据分析两个层面为缺乏信用记录的人挖掘出信用。 图5展示了ZestFinance的信用评估分析原理，融合多源信息，采用了先进机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。 其中，ZestFinance开发了10个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的超过1万条数据信息进行分析，并得出超过7万个可对其行为做出测量的指标，在5秒钟内就能全部完成。
CDAS 2017中国数据分析师行业峰会的上午大数据与生物医疗分论坛中，来自北京大学第三医院、微软等六位专家与教授，分享了大数据在生物医疗行业的实践和应用。 ? 人工智能在医疗数据中的应用 ? 峰瑞资本早期项目负责人 谭验 谭验谭总从各行业数据化程度入手，探讨了医疗大数据的来源与应用，讲述了AI在制药中的应用，以及数据分析驱动下的医保控费，谭总在分享中还提到如何制定个性化解决方案，通过分析大量数据 现在越来越多通过深度学习的方法对于医疗影像、医疗图象进行识别辅助诊断，帮助医生找到可能的病症部位，医生以前要花十分钟看影像数据，现在可以提高效率。 大数据助力临床医学研究应用 ? 北京大学第三医院骨科秘书长 吴云霞 医疗大数据在临床医学研究中的应用是政府、医院、社会、医师及患者共同关注的问题，吴云霞以实际案例为依托，系统论述作为医务工作者如何理解医疗大数据、收集整理规范标准大数据 慈铭奥亚健康管理医院运动医学中心主任 陈伟杰 陈伟杰在会中分析了大数据中的健康趋势、数字化健康管理服务升级以及检后康复介入，在员工健康服务平台上提出了自己的看法。
文章目录 分类 切入点 医学研究思路 研究适合的研究数据 模型选择 选择适合的预测分子 分类 分类模型 预后模型 切入点 寻找预后或诊断因子的研究 Predictors of xx | xx predicts Risk factors of xx 无外部验证的预测模型建立研究 随机拆分验证 交叉验证 重抽样 内部-外部验证 有外部验证的预测模型建立研究 时段验证：时间分割 空间验证： 时空验证 领域验证 预测模型的验证模型 预测模型的影响研究 医学研究思路 ? 建议将图片保存下来直接上传(img-idNsHcio-1593528242176)(https://i.loli.net/2020/06/29/qYM5bJIHcl128So.png)] 研究适合的研究数据 模型选择 分类变量：logistic回归 生存资料 Cox回归 计数资料：Poisson/负二项 回归连续变量：线性回归 选择适合的预测分子 阅读文献选择适当的预测因子 ?
在未来5年，我们可以预期，即使是初创企业，也会有某种形式的数据分析在发挥作用，并引发业务增长。 从事职业转型的专业人士往往对数据分析、大数据分析和数据科学领域普遍存在的差异感到困惑和不确定。 数据科学 Vs 大数据分析 Vs 数据分析 让我们先看看每个术语的准确含义，然后再看看它们的应用。 什么是数据科学? 在公用事业的网络性能中集成数以百万计的数据点，可以让工程师利用分析技术监控他们的网络。 2) 医疗:成本压力是医院面临的主要挑战，这也限制了医院有效治疗许多病人。 6) 虽然SQL编码不是工作的重要部分，但用SQL编写和执行复杂查询将是有益的。 成为大数据专业人士: 1) 所有大数据、数据科学和数据分析专业人员最需要的技能是数学和统计技能。 3) 数据分析师的平均年薪是60476美元。 可以确切地说，数据是原油，从数据中提取汽油是我们的事，这样它就会变得有利可图。数据科学、数据分析和大数据已经开始震撼世界。
对于企业而言，大数据相关人才的引进，有大数据开发，也有数据分析，今天我们就来讲讲大数据开发岗和分析岗两者的区别。 其中数据存储和数据计算的阶段，通常由大数据开发岗位完成；数据分析挖掘、数据可视化阶段，则主要由大数据分析来完成。 2.jpg 大数据分析 大数据分析，主要工作重点在数据建模与分析，更多注重的是数据指标的建立，数据的统计，数据之间的联系，数据的深度挖掘和机器学习，并利用探索性数据分析的方式得到更多的价值线索。 数据挖掘、机器学习、回归分析、聚类、分类、协同过滤等。 1.jpg 关于大数据与数据分析，大数据开发岗和分析岗，以上为大家做了一个简单的对比了。
大数据 (big data) 是指由于容量太大和过于复杂，无法在一定时间内用常规软件对其内容进行抓取、管理、存储、检索、共享、传输和分析的数据集。 数据挖掘的任务包括关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析等。大数据挖掘能够增加把握度和发现弱关联的能力。 3．生物医学相关的大数据计划：近年来国内外一些生物医学相关的大数据计划见表 2。 ? 生物医学领域数据特别庞大，产生和更新速度更快，其存储方式不仅影响数据分析效率，也影响数据存储的成本。 ④如何实现生物医学大数据的高效利用。 我国已积累了海量的生物医学数据，如何利用才是关键，这在一定程度上也依赖于大数据技术的发展。 ⑤生物医学大数据的分析、整合与挖掘。 特别是对半结构化和非结构化数据（如心电图、医学影像资料）和对流数据（实时视频、传感器数据、医疗设备监测数据）的处理，是生物医学大数据分析面临的重要挑战。 ⑥生物医学和信息科学的复合型人才缺乏。
从先进的BI工具到机器学习，人工智能，现代企业拥有着各式各样整理分析数据的方法和途径。 数据科学家和企业领导人都关注着这些新技术的巨大潜力，然而，当我们将焦点放在分析工具身上时，我们也可能忽略了数据本身的重要性。毕竟如果没有正确的数据，视觉化和预测分析也没有任何用处。 ? 现在或许看起来很微小，可是对数据深入的挖掘和分析将会给企业带来巨大的财富。 2016年美国总统大选的预测分析，很好地证明了数据质量的重要性。在当时的预测中，大多数数据是基于州级和国家级的电话投票进行的。 而机器依据大数据分析出来的预判，是否真的能符合事实情况，很大程度上决定于是否拥有坚实的数据基础：一个将数据驱动纳入到组织文化的企业，采集到的简介、完整和正确的数据。”
要知道，大数据已不再是数据大，最重要的现实就是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。 基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ? 大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断 统计 / 分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到 EMC 的 GreenPlum 比较典型算法有用于聚类的 K-Means 、用于统计学习的 SVM和用于分类的 Naive Bayes ，主要使用的工具有 Hadoop 的 Mahout 等。
越来越多的企业通过挖掘客户数据提升客户关系，了解客户需求。 今天的CRM数据分析能力已经不止局限于客户邮件、电话等数据，而是能够识别客户购买行为，了解客户情绪。 在某些情况下，数据能够揭示顾客的需求，以及接下来的购买计划。这正是CRM数据分析的卓越之处，通过把为外部数据，如社交媒体数据，购买历史，产品趋势和最新发布等，与内部数据结合起来以提升洞察力。 与外部数据集成。互联网包含大量的数据。客户信息就在互联网上。 随着大数据技术和分析技术的成熟，现在的系统可以根据现有数据预测顾客未来的需求。通过预测模型，销售人员可以更好地了解客户需求。CRM的预测模型还能够更深入地了解充分满足客户需求的产品。 大数据和云计算为销售和市场人员带来了福音。更多的数据挖掘和数据分析技术会融合进来，为企业提供洞察力。随着越来越多的系统走向云端，开放其他线上服务和数据，CRM会获得更多信息，提供更有意义的成果。
然而，在当今的商场上，还有另外一类企业不是通过简单粗暴的价格战，而是通过对数据的充分使用和挖掘而在商战中获胜的。 亚马逊在利润并不丰厚的图书行业竞争中取胜的根本原因在于对数据的战略性认识和使用，在大家还都不太明白什么是电子商务时，亚马逊已经通过传统门店无法比拟的互联网手段，空前地获取了极其丰富的用户行为信息，并且进行深度分析与挖掘 在电商领域中，用户行为信息量之大令人难以想象，据专注于电商行业用户行为分析的公司的不完全统计，一个用户在选择一个产品之前，平均要浏览 5 个网站、36 个页面，在社会化媒体和搜索引擎上的交互行为也多达数十次 纵观国内外成功的电商企业，对用户行为信息的分析和使用，无不在这个兵家必争之地做大量投入。他们对数据战略性的高度认识和使用，非常值得国内的电商学习和借鉴。 因此无论从什么角度来说，电子商务和团购都还有大量的优化空间，我相信以大数据为核心的个性化营销则是帮助电商在这场红海大战中赢得战役的利剑。
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