HIMSS：医疗数据发展带来的价值（范文）

第一篇：HIMSS：医疗数据发展带来的价值（范文）

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HIMSS：医疗数据发展带来的价值

在本届HIMSS大会上，医疗行业中大数据和商业智能的应用成为与会嘉宾讨论的两大重要议题。美国家庭医师协会（the American Academy of Family Physicians）正在研究大数据和商业智能给医疗行业带来的价值。该协会在本届HIMSS大会上提交的一份分析报告指出，要通过详细的基准数据提高医疗服务质量，改善医患之间的关系。值得一提的是，详实的公共卫生数据和患者个人的就诊信息可有效避免患者不必要的重复住院，并可成功预防医疗保险中的欺诈行为。

“借助临床数据，我们可以做很多有价值的分析。Steven Waldren们可以与电子病历数据整合到一起，从而满足电子病历有效使用）的要求。

美国家庭医师协会的此次研究是与美国医疗IT服务商医疗管理数据、实验室数据和临床数据整合起来，“现在，我们正在做一件非常有意义的研究，成功。”Waldren非常自豪地说。

Emdeon高级执行副总裁“现在我们公司的系统内已经累积了相当数量的患者数据，我们邀请到数据分析公司Atigeo加入到此项研究中。近期，详细讨论了如何借助这些”

Atigeo

指出：“随着医疗信息化的普及，医疗IT系统内存储了TB最终目标。”

原文标题：Analytics take on fraud, readmissions and population health

原文作者：Tom Sullivan

来源：中国数字医疗网

第二篇：【独家】HIMSS 202_：医疗IT技术未来十年发展

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【独家】HIMSS 202_：医疗IT技术未来十年发展

十年前，美国医疗IT迈开了大胆的一步。布什总统在他的202_年国情咨文演说中宣称，十年之内大部分的美国人将使用电子病历，并由此启动了健康信息技术十年规划。约翰.克里202_年总统竞选时也同意这一主张，而约翰.麦凯恩、希拉里.克林顿以及202_年竞选的奥巴马总统均一脉相承。的确，奥巴马总统对此更进一步，他大力支持通过HITECH法案，意在提供一个管理规范、财政扶持的框架来助力健康信息技术目标的实现。过去的十年我们跋山涉水，征程非常遥远。截至目前，几乎所有的医院都已经运用了电急症期后的过渡到责任医疗组织(ACO)存在。消费者们都明白，能提供更好的医疗服务。这是激动人心的十年。

然而，我们眼前还有很多事情尚未完成。又少。健康信息还是没有跟上这些患者。未来十年医疗IT

编者注：David Brailer深顾问。

原文标题：原文作者：

来源：中国数字医疗网

第三篇：大数据的价值

大数据给客户的价值

大数据时代，数据正在成为一种资源，一种生产要素，渗透至各个领域，从某种意义上说它代表着一种生产力。麦肯锡认为，“人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”。政府信息化经过十几年的建设，目前政府部门已掌握有海量数据，政府在大数据方面的能力提升，可将其掌握的数据信息资源最有效的加以开发利用，发挥政府数据的价值，为政府提升服务和管理带来层出不穷的创新。大数据价值具体分析如下：

一、大数据推进政府信息资源进一步开放，政府信息开发利用效率倍增，促进经济社会快速发展

其一，被割裂存储于不同部门的数据在统一的大数据平台上开放（勤智数码大数据平台+交换共享平台），数据创新应用将会不断涌现，充分挖掘政府信息的附加经济价值。政府信息开放带来的好处已显现，在上海我们可以看到公开金融信息，催生了一批金融信息服务企业，其中有5家公司上市，拉动了十几万人的就业。

其二，政府信息资源最大限度地开放是必然的发展趋势，正如许多年前，操作系统Linux打开了开源之们，给世界软件业乃至信息技术产业带来了飞速发展，因此也就有了今天的开放平台，有了维基，有了“众包”。随着数据能力的提升、政府沉积的巨量数据以及政府信息开放带来的积极效应，将会汇聚成一股巨大的洪流，推动政府信息资源的进一步开放，越来越成熟的分析和挖掘工具使公开信息得以有效利用和开发应用。

二、大数据真正跨越政府内部协同的鸿沟，大大提高工作效率，降低政府运行成本

其一，政府内部业务协同本质上是应用和数据的协同共享，在传统的政务信息化建设中，除体制机制方面存在障碍外，在技术上也存在一定障碍。随着大数据技术发展，跨越系统、跨越平台、跨越数据结构的大数据平台将在技术上使政府内部纵向、横向部门得以流畅协同。其二，由于利用大数据技术，数据获取、处理及分析响应时间大幅减少，工作效率明显提高，同时降低了政府开支。

三、大数据提高政府决策的科学性和精准性，提高政府预测预警能力以及应急响应能力

越来越多的政府摒弃经验和直觉，依赖电子政务的数据和分析进行决策。现在大数据又超越了传统的数据分析方法，不但是对纯数据可以进行分析挖掘，对言论、图表等都可以进行深度挖掘分析。我们能够在百度的搜索，博客的文章以及微信的消息中对行为、情绪、主张等进行精细地衡量和趋势分析（勤智舆情大数据）。有一个经典案例，“Google”上监测到的流感爆发比医院的报告早2-3周，这种“Google流感趋势”为应急部门提供了一种强大的早期预警系统，它既能动态监测，又能及时预防流感的爆发。大数据的深入及广泛应用会给政府带来科学和精准的决策支持。

四、大数据成为智慧城市的重要支撑，催生一批智慧应用，极大惠及普通群众

智慧城市建设的一个重要目标就是提升公共服务效率和改善民生服务水平，建设和谐、宜居、富有活力和现代化的城市。这个目标离不开先进和创新技术的支撑，其中关键技术就是大数据技术，在通过大数据完成城市信息采集、处理、整合、共享、挖掘、分析和应用基础上，充分了解和掌握城市运行情况与发展态势，为各部门协同工作、领导决策提供支撑，进而服务于市民。

大数据技术的发展将把市政、警务、消防、交通、通信、商业、卫生、农业等各部门各类型的数据融合打通，汇集在统一的大数据平台上并催生一大批的智慧应用，例如智慧公共服务、智慧社区、智慧医疗、智慧交通、智慧司法、智慧旅游、智慧环保、智慧公安、智慧农业等，有效提升公共服务效率和改善民生服务水平，极大的惠及普通群众。

五、大数据技术促进地区创新创业，助力区域经济发展

随着经济的发展，旧的产业形势已不能做到支撑现代城市发展的任务，城市产业发展处于战略转型的关键时期，各个城市迫切需求引入战略性新兴产业。基于互联网大数据的创新创业平台蓬勃兴起，新模式、新业态不断涌现，党中央、国务院也在推动“互联网+”行动，大力推进大数据平台的大众创业万众创新模式。通过双创支撑平台，能够汇聚行业大数据信息，推动科技产业创新集聚区特色发展，进一步推动大众创业、万众创新，引导更多本地社会力量参与众创空间建设。

此外，采用大数据技术高效分析区域经济数据，呈现多方位动态的经济视角，给区域经济政策的制定、产业布局和资源的合理配置提供科学的参考依据，助力区域经济的高速发展。

第四篇：大数据将给百姓生活带来什么

大数据将给百姓生活带来什么？

摘要：汽车无人驾驶、挑选演员和剧本、计算机编辑新闻„„大数据将无孔不入，改变生活的方方面面。无人驾驶的汽车，提供符合学生个性化的教学辅导材料，计算机来编辑新闻„„日前，在北京召开的“首届大数据时代创新与媒介变革研讨会”上，专家们提出，大数据将给我们生活带来颠覆性的影响。

关键词：无人驾驶、通讯设备、个性化教学、观众心理、学生个性化 正文：

从“无人驾驶”到“移动办公”

近日，一辆自动驾驶汽车刚刚完成横跨美国之旅。这辆蓝色的汽车从旧金山出发，花了9天时间，途经15个州，驶过3400英里，最终顺利抵达纽约。一路上，99%的驾驶都是由汽车自己完成，只有在城区道路上，才有人工干预。

保时捷汽车控股集团大众品牌总经理张久鹏对此并不感到惊讶。他在大数据时代研讨会上透露，保时捷在去年就成功实现了长距离的无人驾驶。现在汽车里装载了电脑、各种通讯设备，与联通合作，从“无人驾驶”到试验“移动办公”。

“未来办公不再局限于一地，而是移动一族了。”张久鹏说，从家出发到公司可能会堵车1小时或更久，很多司机因此非常烦躁。现在可设置预期目的地，然后让车无人驾驶。车里面放置各种可折叠的办公用品，人们就能在车里完成视频会议、文件审阅和会签等在办公室里做的事。

张久鹏表示，除“无人驾驶”和“移动办公”外，大数据还给汽车用户带来了其他便利。如给汽车做保养维修，需要把车开到4S店或维修场所，现在该方式已发生了质的改变。人们可在家里通过手机APP或电话，找人上门来给车做保养；还可通过APP，查看爱车行驶轨迹，包括驾驶员的相貌特征、车内使用环境以及汽车行驶过程中的耗时、油耗、功率、行驶时间、里程等相关数据。

从用户数据匹配到精准营销

“大数据正在成为未来媒体的最核心、最有价值的内容本身，它能帮助用户实现私人定制。”北京邮电大学教授王立新说，通过IT技术进步，使供需双方信息实现成本接近于零的精准智能化匹配，从而把人类带入“自经济”时代。

王立新举例说，“一台冰箱生产成本约1200元人民币，最后利润仅38元。如果用大数据赚钱，我的口号是‘冰箱不要钱白送’。然后在冰箱里加两个功能。一是增加信息扫描系统，二是把路由器装在冰箱里，将所有消费数据都发送到企业云数据库里。”消费者买东西不用去商场，直接给企业打电话，有人给消费者送货上门，而且其商品价钱会更便宜。关于冰箱里食品的保质期，还能提供免费预报。

“比如你在这里开会，手机响了，信息提示‘主人，别讲了，我是你家冰箱里第四号酸奶，再过两小时你不喝掉就过保质期了。’”王立新说，通过采集到的大数据，家里买了什么食品、冰箱里牛奶等消耗掉多少都清清楚楚，然后可根据这个需求来通知饮料、乳品等生产企业，并通过协商来降低从这些企业进货的价格。

“这样的话，假设一个家庭一个月放在冰箱里的食品等花费两千元，通过大数据只赚其10%就是200元，6个月就可收回冰箱的制造成本。你想赚卖冰箱的38元纯利润，还是在未来十年赚到一到两万元的纯利润呢？关键就是采集数据、精准匹配、拼公司、平台化反向收费，永远代表用户的利益，让他们免费！”王立新说。

个性化教学、“机器人新闻”等

中文在线副总经理李林认为，大数据有利于个性化的教学支持。“通过数据分析、积累、挖掘，有利于教学和学习个性化、精准化。另外，可根据学生学习过程中出现的问题，随时诊断反馈，给学生提供符合其个性的教学辅导材料。”

中国青年政治学院新闻传播学院执行院长罗自文提出了“机器人新闻”，即随着大数据的普及，新闻产业已变成由机器来完成大部分工作，机器甚至可担任编辑工作。“数据新闻和传统新闻生产方式不一样。传统新闻生产通过记者、编辑进行报道整合。而现在我们很多新闻线索的获取、数据的挖掘、整合都是由计算机来做。有的计算机里有记者写好的模板，只要放进相应关键字词，就能产生不同的新闻。”

大数据还可帮助预测电影票房，以此为据来挑选剧本、演员等。清华大学媒介调查实验室研究员李兆鹏说，“去年年终我们成立了一个新媒体事业部，主要针对即将上映或正在上映电影进行票房预测，帮助片方进行电影口碑和观众心理的细分。我们通过搜集数据进行分析对比，对电影制片方、发行方提供数据支持。”

小马奔腾董事、君舍文化总裁钟丽芳说，以前选一个电影题材的方式“特别简单粗暴”，就是导演、制片公司老板喜欢什么就拍什么。现在随着大数据时代的到来，更多是根据受众的偏好和需求，再结合创作者擅长，找出一平衡点来选出题材。“以前在组合影视作品时，包括创意团队、演员，是凭经验来判断选择，所有影视公司抢的都是几个一线大腕。但真正抢到的不一定是市场效果最好的，只有对观众偏好更清楚才行。通过大数据分析，我们现在演员搭配会比以前更科学。”

第五篇：医疗大数据及精准医疗

医疗大数据及精准医疗

谢邦昌

台北医学大学管理学院及大数据研究中心院长/主任

大数据的趋势以及价值是现在最热门的话题，也改变了许多企业经营的方式，对于各行各业来说是势必是一个大挑战，能否将大数据的力量从危机到转机就要看现代经营者有没有转变传统型态的思维？

首先什么是大数据？传统数据一年的数据量大概为3TB左右，以现今数据来说一天的资料量为50TB，由这简单的数据量差就可以得知传统数据跟现今数据的差异多么庞大，也就是现在俗称的大数据时代。数据庞大之下，不管是银行业、传统零售业、社会建设公共方面甚至是医疗保健产业对数据处理、分析方式以及经营企业的模式将会有所改变。

在过往的医疗诊断历史，到医院看病时必须耗费许多时间等待看诊，而医生看诊又要再花费时间。当医生要求病患拍摄X光片或检验时，又要再花额外许多时间诊断。而在现今医疗信息高度发展的台湾，看诊程序从网络挂号、候诊顺序、诊间病历调阅、医师医令、处方开立、放射影像存取、检查检验数据储存等，无数的数据信息便在医院中传递、交换、储存。同时大多数的生理检验信息在你回诊时得以从电子病历中检索，这些我们认为理所当然的信息处理，在台湾我们只要花费少许的时间如一个早上便完成了，而这一切正是仰赖医学信息分析与医疗大数据的交换处理。

医学大数据的产生，主要归功于医疗设备数字化及电子化病历发展两大领域的突破，透过仪器数字化，医院得以获得更多病人疾病与健康信息纪录。而在病人医疗诊断方面，为了完善纪录病患个人资料、诊断数据与过往医疗纪录等，即促成了电子病历系统发展。医学大数据发展由过去纸张记录、纸本信息数字化、医学纪录储存到现今多信息整合，其数据量有着爆炸性的成长，不仅由过去个人社经信息、诊断信息等文字媒介，更拓展到多媒体影像信息，如X光影像，动态视讯影像信息，如核磁共振MRI以及电讯号信息，如心电图等等，这些庞大医学数据的汇集与高度整合技术能力，正是台湾医学信息领域发展领先的原因，同时更显得医学数据发展的多元应用及其重要性。

而由医疗健保产业来说，个人医疗信息终端的产生给医疗产业带来革命性的变化，连结了传统医院、政府（社会保障）、保险公司、药物生产公司等相关产业，形成新的行业生态圈。将互联网＋医疗保健去建构一个智能的健康系统，在整个健康系统下会有智能的合作伙伴，包含医院、医生、诊所、学术中心、保险公司、药厂、医疗设备制造商、政府等相关人员等，接着产生出个人化的护理体系，其中包含个人健康、成本节约、提高效率、病人教育、增强通信、绩效度量、预防等相关内容，使得人们有着更健康的社会。

经常听到的医疗云、照护云以及健康云都是运用云端技术结合大数据去提供健康咨询的服务。在网络普及下，人手一台智能型手机让这些云更能够去发挥，客户只需要使用健康感知的终端，其中包含穿戴型装置、爱睡宝、电视机以及相关的智能型测量装置，就能够让亲人、医生以及相关的护理人员得知目前的身体状态，不仅如此，还可以远程监护以及远程门诊，一切都透过远程医疗平台让人们有着安全、方便、快速及健康舒适的生活环境。

大数据在生技医疗卫生发展状况及应用,大数据已深耕于经济领域且创造了巨大的经济价值

美国的大数据产业已经创造了巨大的价值，具体表现在:大数据使美国医疗服务质量得到提高。

对于医疗服务的提供方和支付方来说，在减少医疗成本的同时不断提高医疗质量和效率仍然是一个难以实现的目标，而这也是改善民生的重大机遇。202_年，全美医疗支出占国内生产总值的17.9%，比202_年增长13.8%。而且，某些慢性疾病如糖尿病的患病率正在增加，正在消耗更多的医疗资源。

对这些疾病和其他相关健康服务的管理将深刻地影响国家的福祉。在这方面大数据可以发挥作用。为在广大人群中取得最有效的医疗效果，更多地使用电子健康记录（电子健康档案），并与新的分析工具相结合，将提供挖掘信息的机会。研究人员可以利用信息寻找有效的统计趋势，并依据真实的医疗服务质量开展医疗评估。

大数据在医疗及生技业之应用

医疗及生技业大数据应用的当前需求来自疫情和健康趋势分析、电子病例、医学研发、临床试验等领域。

疫情和健康分析趋势

利用大数据进行疫情分析，说明这个地方可能处于某种疾病蔓延，实时掌握病情。

Google和疾管局一样能够掌握流感疫情

202_年又冒出了一种新的流感病毒，称为H1N1。这种新菌株结合了禽流感和猪流感病毒，迅速蔓延。短短几星期内，全球的公共卫生机构都忧心忡忡，担心即将爆发流感大流行。有些人发出警讯，认为这次爆发可能与1918年的西班牙流感不相上下，当时感染人数达到五亿人，最后夺走数千万人的性命。雪上加霜的是，面对流感可能爆发，却还没有能派上用场的疫苗，公共卫生当局唯一能努力的，就是减缓其蔓延的速度。为了达到这项目的，必须先知道当前流行感染的范围及程度。在美国，疾病管制局（CDC）要求医生一碰到新流感病例，就必须立刻通报。即使如此，通报的速度仍然总是慢了病毒一步，大约是慢上一到两星期。毕竟，民众觉得身体不舒服之后，通常还是会过个几天才就医，而层层通报回到疾管局也需要时间，更别提疾管局要每星期才整理一次通报来的数据。但是面对迅速蔓延的疫情，拖个两星期简直就像是拖了一个世纪，会在最关键的时刻，让公共卫生当局完全无法掌握真实情况。

说巧不巧，就在H1N1跃上新闻头条的几星期前，网络巨擘Google旗下的几位工程师，在著名的《自然》科学期刊发表了一篇重要的论文，当时并未引起一般人的注意，只在卫生当局和计算机科学圈里引起讨论。该篇论文解释了Google能如何「预测」美国在冬天即将爆发流感，甚至还能精准定位到是哪些州。谷歌的秘诀，就是看看民众在网络上搜寻些什么。由于Google每天会接收到超过三十亿笔的搜寻，而且会把它们全部储存起来，那就会有大量的数据得以运用。

Google先挑出美国人最常使用的前五千万个搜寻字眼，再与美国疾病管制局在202_年到202_年之间的流感传播数据，加以比对。Google的想法，是想靠着民众在网络上搜寻什么关键词，找出那些感染了流感的人。虽然也曾有人就网络搜寻字眼做过类似的努力，但是从来没人能像Google一样掌握巨量数据（big data，直译为大数据），并具备强大的处理能力和在统计上的专业技能。

虽然Google已经猜到，民众的搜寻字眼可能与流感有关，像是「止咳退烧」，但相不相关其实不是真正的重点，他们设计的系统也不是从这个角度出发。Google这套系统真正做的，是要针对搜寻字眼的搜寻频率，找出和流感传播的时间、地区，有没有统计上的相关性。他们总共用上了高达4亿5千万种不同的数学模型，测试各种搜寻字眼，再与疾管局在202_年与202_年的实际流感病例加以比较。这套软件找出了一组共四十五个搜寻字眼，放进数学模型之后，预测结果会与官方公布的全美真实数据十分符合，有强烈的相关性。

于是，他们就像疾管局一样能够掌握流感疫情，但可不是

一、两星期之后的事，而是几近实时同步的掌握！因此，在202_年发生H1N1危机的时候，比起政府手中的数据（以及无可避免的通报延迟），Google系统能提供更有用、更及时的信息。公卫当局有了这种宝贵的信息，控制疫情如虎添翼。

最惊人的是，Google的这套方法并不需要去采集检体、也不用登门造访各家医院诊所，而只是好好利用了巨量数据，也就是用全新的方式来使用信息，以取得实用且价值非凡的见解、商机或服务。有了Google这套系统，下次爆发流感的时候，全球就有了更佳的工具能够加以预测、并防止疫情蔓延。

电子病例

将分散在医院中的各个部门、各式各样的病例集中在云端，医生们可透过语意搜查找出任何病例中的相关讯息，进而为医学诊断提供更加丰富的数据。可提供以病患为中心的个人化疗程建议，或帮助对医疗问题及其患病率进行自动诊断。台湾的医疗黑金：健保数据库 Google台湾董事总经理简立峰曾表示：「我认为最有价值的宝藏，就是台湾的全民健保数据库。」，台湾医疗产业贯穿上下游的数据，全在健保数据库里面，而且几乎所有人都要加入，全世界只有台湾拥有如此完整的数据库。美国麻省理工学院电机与计算机科学院教授约John Guttag也说，相较于美国，台湾的健保是由政府买单，这让医疗数据取得变得容易，「这是台湾的机会，未来也很有机会从中获利。」

累积15年来、2千3百万人民的健保数据库，正等待着识货的伯乐来挖宝。台中荣总医生、阳明大学教授吴俊颖以亲身经验说明，过去医学界只知道，幽门螺旋杆菌跟胃癌有关，但是却没有规模够大、时间够长的临床实验可以证实，他与研究团队藉由探勘台湾的健保数据库，发现服药根除幽门螺旋杆菌，可以降低胃癌的发生率。

这篇论文不只发表在肠胃科排名第一的杂志《肠胃病学》上，更震撼了日本医学界。日本是全球胃癌罹患率最高的国家，当地医生特别把这篇论文翻译成日文，并且说服日本厚生省，对幽门螺旋杆菌感染患者全面给付杀菌疗程，不仅影响医师的临床运作、政府决策，甚至有可能改变国际性医疗行为准则。

吴俊颖认为，台湾的健保数据库内容巨细靡遗，所有医疗项目都记录得一清二楚，「它像是永不干涸的黑金，当数据越来越多串联和使用，就会越来越有价值。」然而，吴俊颖也提到，健保数据库有个缺点，就是缺乏诊断和检测结果。麻省理工学院教授Peter Szolovits也曾举例说明过，如果有一位病患发现关节肿起来，医生跟他说这「疑似」是风湿性关节炎，因此记录风湿性关节炎的费用，可能后来病人发现根本不是这个病，如果把这笔数据用在风湿性关节炎的医疗研究上，那就会变成糟糕的数据，影响研究结果。

「如果能够把健保数据库与医院病历的数据库做结合，那它就会变成最完美的医疗数据库！」吴俊颖提到，病历数据包含检测和治疗的结果，不只对于台湾医疗产业来说非常有价值，国内外的生技和医药大厂，也都会抢着要跟台湾合作。想象一个情境，有天当你到南部度假，突然感到身体不适，就近到当地的诊所就医。第一次跟你见面的医生，登入全台湾共享的医疗数据库，调出你在其他医院的病历数据，花几分钟就能对你的身体了如指掌，还能透过临床决策辅助系统，显示出跟你有相同症状的病友群体、使用各种药物的治疗状况，透过大数据分析可以协助医生在最短时间内，找出最适合的治疗方式。

「很多人以为这样的愿景，离现实生活非常遥远，其实台湾已经走在半路上了。」台大医院竹东分院院长王明巨如此说道。的确，台湾医疗机构的病历电子化程度很高，很有可能成为全球第一个全国医院流通电子病历的国家。医学研发

运用实时监测及分析大量的仪器数据，建构预测模型，并利用统计工具改善临床试验设计，分析临床试验数据。发展个人化医学及疾病发作模式等医疗研发。利用大数据解决多发性硬化症的算法运算复杂度

位于水牛城的纽约州立大学(SUNY)是一个领先全球的多发性硬化症(MS)研 究中心。MS是一种具破坏性的、面性的神经系统疾病，影养全球近百人。这种疾病会使人的大脑和骨随发炎并产生神经病，导致患者可能出现行动不便、视力受损、疼痛等症状。

MS的病因是很复杂的，没有一个单一基因是可能的致病源。因此自202_年以来，SUNY就一直希望透过扫描MS患者的基因组的变化来开发新的治疗方式，透过从原本成千上万的基因序列的变异SNP，SNP指的是单核桃多型性，来获得单一样品，研究基因产物和其他基因产物及环境因素进行的交互作用。

研究人员的想法是以多个SNP变异点结合不同的环境变因，并使用一种被称之为「AMBIENCE」的算法，来检测县性和非线性两种数据数据中的相关性，以识别这些交互作用之间的关系。但是这个想法就如同大海捞针，因为环境变因包括像是实验对象曝晒太阳的时间长短、维生素D产生的量、吸烟的情况等皆有可能影响研究结果。况且人类的基因由23对染色体所组成，其中包含约30亿个DNA碱基对，这些因变量和应变量数量多到吓人，必须靠建构一套计算量高达1018的高等分析模型才能解决。

因此SUNY与IBM合作，建构一套搭配软硬件的数据分析系统，以往平均需要27.2小时的工作，缩短到现在只要11.7分钟即可完成。而且这套系统不仅大大简化和加速了复杂的分析过程，还提供了不同类型的变量值，如：分类变量、分配卜瓦松变量或连续常态变量等。过去，只要研究中增加一个新的变量值，研究团队就必须重新编写整个算法，而现在只需按几个键即可完成。

大数据系统分析的应用除了MS的研究以外，全球估计超过3300万人感染，至今没有方法可以完全治愈的艾滋病，以及罕见疾病等，都已开始利用大数据进行大型的医学研究。

临床实验

临床试验藉由大数据而有了重大的改变，可利用临床验数据、仪器读数等，进行比较效果研究、临床决策支持系统、远距病人监测及加强医学数据透明度等方面。

拥有数据数据保护的早产儿

所谓的早产儿是指怀孕不到37周就提早出世的宝宝。这些提早降临人世的小仙子，如果出生后体重不到1500公克，很可能会因为免疫系统尚未发育完全而受到感染，一旦感染之后就很容易引起呼吸衰竭、肺出血及败血症。

不过，加拿大多伦多市立儿童医院里的早产儿，却可以睡得特别安详，因为他们是有数据数据保护的「data baby」。随着医疗设备的发展，利用医疗监测仪器监测病患的生命征象，如血压、心跳和体温等，已经是非常普遍的事了。通常这些仪器还具有警报功能，一旦生理的数据数值超出正常范围时就会发出警示，医疗人员就会采取因应行动。但是即使医术再精湛、经验再丰富的医护人员，可能也无法准确地察觉这些异常的发生时间和严重性，尤其当发生在脆弱的早产儿生身上。根据美国弗吉尼亚大学追踪以往的数据显示，新生儿受到感染初期的12到24小时，因为脉搏和心跳几乎都可在接受的范围内，因此医护人员很难从生命征象数据的改变中察觉，等到警示灯响起，常常为时已晚。

连续监测和记录这些生理性数据，可以观察出新生儿是否遭受感染的早期征兆，但数据量实在太过庞大了。估计这些监测设备每一秒钟就会产生1000个读数。以往是30到60分钟由医护人员归纳出一个数据做为纪录，然后储存72小时。如果要把这些读数统统记录起来，根本是不可能的事。

但这项不可能的任务，并没有吓跑安大略省理工学院和IBM。他们使用来自怀生研究中心的最新技术，利用江河运算平台支持大量数据的收集和分析，一天24小时不间断地收集和记录着包括早产儿的体温、心跳、血氧饱和浓度和血压等电子监测仪器产生的大量数据，以及周遭环境如温度、湿度等相关数据。在保护病人的隐私安全考虑下，这些数据会直接传到安大略省理工学院研究中心和IBM华生研究中心；系统会分析和研究哪些因素的交互作用会造成感染，甚至哪几床的新生儿因为符合条件较多，可能出现疾病或感染的风险较大。之后，系统再将分析结果提供给医护人员比较判读。这些动作都在数秒内完成。藉由这项计划，儿童病房里的医护人员已经可以提前18到24小时，预防新生儿败血症的发生。

由于大数据在规模（Volume）、增加速度（Velocity），以及价值性（Value）上正呈现几何上升，而其数据所表现的多样性变化（Variety）与数据的有效性（Validation），更容易成为企业的风险源头。面对排山倒海而来的大数据，企业需运用大数据，迅速将数据转化成商业智能，运用分析信息，提升市场的洞察能力，做出更准确的营运决策。例如：电信业者可以分析手机在基地台漫游的特性，提供更好的在地费率；信用卡业者可以每天定期分析各种信用贷款所产生的风险，动态调整信贷利率；便利超商可以分析消费者的购买习惯，动态调整架上存货数量等；制造业者可透过现场制造系统所记录的大量在线实时生产数据进行分析，以协助制造业改善制程、提升良率，并减少物料浪费。因此大数据将是企业未来所面临的关键挑战。鉴于目前信息以超乎想象的速度产生、累积、消逝，而企业所面临的商机亦有相同的循环表现。透过海量信息的实时性分析与运用，将可对不同信息的需求者，产生不一样的价值与意义。若能持续在既有的数据中发掘价值，同时考虑动态信息所带动的巨大冲击，并藉此掌握瞬息万变的市场契机，则大数据的分析与应用，将有助于各类型企业在相关营运领域中，引领下一阶段的企业永续发展。基于以上的发展潮流与态势，麦肯锡（Mckinsey）管理顾问公司于202_年已指出未来引领企业发展趋势的十大科技，其中即包含了大数据的获取与分析、云端运算服务的公共价值，以及企业多层面的参与互动及服务。在这些技术与行动通讯网络的整合应用下，企业未来所产生的数据量将呈现倍数成长，并导致过去传统的储存技术即将遇到瓶颈，因此，虚拟化的云端运算分析技术，以及大数据的管理，将成为各方面所即将面临处理的新课题。从目前的技术发展 来看，未来各项实体化设施，将可能在未来藉由虚拟化的技术，得以降低各项成本的支出，然而云端运算与大数据的应用，绝非仅为建置一个大型数据中心即可，对于后续所产生大量数据下的数量管控、数据的质量与分析结果，以及这些数据所衍生之相关应用与服务，才是现阶段所应关心的重点。计算设施(Computer)网络设施(Network)储存设施(Storage)数据数量管控数据应用服务数据质量分析虚拟化(Virtualization)为了结合技术、数据，以及应用分析与服务等三项议题的探讨，本演讲大数据主要阐述BIG DATA 在生技医疗卫生上之应用与研究;抛砖引玉系望能激起大家投入医疗大数据的研究!