
让大数据给公众健康带来获得感
过度诊疗困扰病患、排队约号费时费力、医疗信息不共享导致重复诊断……未来,医疗领域的这些“短板”将有望逐步补齐。国务院办公厅日前印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》,提出2020年初步形成健康医疗大数据产业体系。
在公众看来,健康医疗大数据与百姓生活距离遥远,主要存在于有关部门的数据库当中,运用于宏观层面,难以让实惠变得可见和可及。不少医疗数据也的确如此,比如疾病谱、药品销量、诊疗人数及趋势、医疗筹资和使用数据等,这些宏观数据虽然极具利用价值,却远离百姓生活。
然而,不少健康医疗大数据其实与百姓生活联系十分紧密,广泛存在于普通诊疗活动当中。例如网上挂号、移动支付、远程会诊、可穿戴医疗设备、就诊“一卡通”等,都是数据信息在诊疗过程中的成功运用,不仅方便了患者,而且提高了医疗资源的利用率。但总体而言,与这方面存在的巨大潜力相比,“数据亲民”还做得远远不够,百姓所得到的实惠也远不及预期,还有很大的发展空间。
首先,大数据应加强知识普及,为患者提供更全面更准确的医疗信息。当前,医患双方信息不对称的现象突出,主要原因是患者获取信息的渠道不通畅。信息时代理应让患者获取更权威的医疗信息和医学知识,但当前网上信息鱼龙混杂,不仅参考价值不大,有时反而起反作用。大数据理应抢占知识和舆论高点,为提升全民健康素养、填平医患“信息鸿沟”作贡献。
其次,大数据要更好地匹配医疗供需,帮助化解“看病难”。在这方面,大数据可施展的空间巨大,譬如,可开发出更多便捷式医疗设备,建立更加通畅的医疗数据输送渠道,让医患不见面也能及时反映病情变化,给予精准诊疗。再如,诊疗流程应该得到进一步优化,让等待的时间更短、过程更舒适,使看病成为轻松事。数据可便民,只需让数据多“跑腿”,患者就能少折腾。
此外,大数据可成为“降费先锋”。当前,检查之所以要反复做,是因为数据没有相互利用,结果不能共享;医疗成本之所以居高不下,与医院重复建设和设备利用率不高有关;网售处方药之所以难实施,是因为规则还没有完善,等等。大数据本可大幅降低医疗费用,但当前在这方面做得还很不够。
可见,健康医疗大数据的巨大潜力有待挖掘,这既需要突破观念和技术束缚,也需要明确数据的应用模式,既要务虚,也要务实,除了要做好宏观利用外,还要用接地气的方式,提高大数据运用的可及性,增强实用性,让百姓感受到大数据带来的更大获得感。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13