15、医疗领域大数据分析与管理：现状、挑战与机遇

医疗领域大数据分析与管理：现状、挑战与机遇

1. 医疗数据收集与标准

在全球范围内，电子化健康数据正改变着我们看待医疗保健的方式。以下是一些常见的健康数据标准：
| 标准名称 | 定义 |
| — | — |
| 国际疾病分类 (ICD) | 用于所有一般、流行病学、许多健康管理目的和临床使用的国际标准诊断分类 |
| LONIC - 逻辑观察标识符名称和代码 | 用于识别实验室和临床观察的通用代码系统，具有标准化术语，可实现电子健康数据的交换和聚合 |
| HL7 - 健康级别七 | 一个国际社区，为电子医疗信息的交换、集成、共享和检索提供框架，是两个系统之间基于消息的协调连接，可实现应用程序之间的可靠信息交换，包括患者人口统计信息 |
| SNOMED - 医学系统化命名法 | 旨在准确存储和/或检索人类和兽医临床护理记录的全面医学命名法，为电子健康记录 (EHR) 提供核心通用术语，具有基于形式逻辑的定义和层次结构，支持多种临床功能 |
| SDMX - 统计数据和元数据交换 | 提供数据和元数据的标准格式、内容指南以及 IT 架构，用于数据和元数据的交换。SDMX - HD（健康领域）是世界卫生组织 (WHO) 对 SDMX 标准的实施，允许医疗机构在医疗组织之间共享和交换医疗指标和元数据 |

2. 大数据分析与管理对医疗的影响

当前，医疗领域的变革不仅局限于药物的发展，我们与医生的互动方式以及医生之间的协作方式正在重新定义患者护理的模式。
- 总体健康机遇 ：医疗领域的可访问性提高，使更多人能够获取更多信息。现在比以往任何时候都更容易跟踪疾病爆发、分