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医疗健康大数据分析能发挥区域卫生信息平台上汇聚采集的数据价值。针对目前医疗健康大数据分析存在的一些关键问题,结合在上海市卫计委医疗健康大数据分析的项目案例,探讨了医疗健康大数据关键问题的对策。研究成果表明解决医疗健康大数据关键问题非常重要,包括确定医疗健康大数据业务主题、医疗健康大数据技术架构、医疗健康数据的数据分类、医疗健康数据标准制定策略、医疗健康数据治理策略和医疗健康大数据分析关键技术。案例研究表明,解决医疗健康大数据的关键问题对已有医疗健康数据做科研分析、临床指导、医学经济研究等具有重要意义。

作者:黄晓琴

来源:中国数字医学 2016 年 11卷 5期

知识库介绍

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黄晓琴
来源:
中国数字医学 2016 年 11卷 5期
标签:
医疗健康 大数据 数据标准 数据挖掘 medical health big data data standard data mining
医疗健康大数据分析能发挥区域卫生信息平台上汇聚采集的数据价值。针对目前医疗健康大数据分析存在的一些关键问题,结合在上海市卫计委医疗健康大数据分析的项目案例,探讨了医疗健康大数据关键问题的对策。研究成果表明解决医疗健康大数据关键问题非常重要,包括确定医疗健康大数据业务主题、医疗健康大数据技术架构、医疗健康数据的数据分类、医疗健康数据标准制定策略、医疗健康数据治理策略和医疗健康大数据分析关键技术。案例研究表明,解决医疗健康大数据的关键问题对已有医疗健康数据做科研分析、临床指导、医学经济研究等具有重要意义。