一、健康医疗大数据的处理与挖掘？
1. 数据采集：通过各种手段收集和整理医疗健康领域的大数据，包括患者的病历、诊断报告、医药销售记录、医保数据等。
2. 数据清洗和预处理：对采集到的大数据进行处理和清洗，去除重复数据、异常数据和缺失数据，并进行结构优化和规范化，以便批量处理和挖掘。
3. 数据存储：将清洗后的数据存储到相应的数据仓库或云计算平台，以方便后续的数据分析和处理。
4. 数据分析和挖掘：运用数据挖掘技术，如关联分析、聚类分析、决策树等，对大数据进行深入分析和挖掘，从中发现潜在的信息和规律，并提供决策支持和策略指导。
5. 数据可视化和应用：将分析挖掘结果以可视化的方式呈现，如报表、图表、地图等，提供给医疗机构、患者、医保部门等相关方使用，用于优化医疗服务、预测疾病风险、制定政府政策等。
综上所述，健康医疗大数据的处理与挖掘是一项复杂而重要的工作，必须运用现代化技术和方法，将海量的数据转化为有用的信息和知识，进而为医疗卫生行业提供更加精准、高效和个性化的服务。
二、大健康智慧医疗
大健康智慧医疗是当今社会面临的重要问题之一。随着科技的发展和人们生活水平的提高，人们对于健康管理和医疗服务的需求也越来越高。因此，大健康智慧医疗应运而生，成为解决现代生活方式带来健康问题的重要途径。
什么是大健康智慧医疗？
大健康智慧医疗是指利用先进的信息技术手段和数据分析方法，通过对个人健康信息的收集、分析和管理，为个人提供全面、个性化的健康管理和医疗服务。它将互联网、移动通信、人工智能等技术与医疗行业相结合，通过智能设备、传感器、云计算等手段，实现对个人健康状况的实时监测、数据分析和预测，为人们提供科学、有效的健康管理方案。
大健康智慧医疗的特点
大健康智慧医疗具有以下几个显著特点：
- 个性化定制：大健康智慧医疗通过对个人健康数据的分析，能够为每个人量身定制出适合自己的健康管理方案。无论是饮食、运动、睡眠还是用药，都能够根据个人的健康状况和需求进行合理的调整。
- 时效性：大健康智慧医疗能够实时监测个人的健康状况，并即时传输数据到医疗机构或个人手机等设备上，为用户提供及时的健康管理建议和医疗服务。
- 多样化：大健康智慧医疗不仅仅是传统医疗模式的延伸，还包括了运动健康、心理健康、营养健康等多个方面。它能够全面关注人们的健康问题，提供综合性的健康管理服务。
- 全球化：大健康智慧医疗能够实现医疗资源的全球共享，通过互联网技术，将全球各地的医疗专家连接起来，为用户提供全球范围内的医疗服务。
大健康智慧医疗的应用领域
大健康智慧医疗可以应用于各个领域，包括但不限于：
- 个人健康管理：大健康智慧医疗可以帮助个人建立个人健康档案，实时监测健康状况，提供健康管理建议，并通过移动应用等方式提供便捷的健康管理服务。
- 慢性病管理：大健康智慧医疗可以通过对慢性病患者的生活习惯、用药情况等数据进行分析，提供个性化的管理方案，帮助患者控制病情。
- 健康教育：大健康智慧医疗可以通过信息化手段传播健康知识，提供健康教育服务，帮助人们更好地了解自己的健康状况，掌握健康管理的方法。
- 医疗服务优化：大健康智慧医疗可以通过数据分析和优化算法，提升医疗服务的效率和质量，减少医疗资源的浪费，为患者提供更好的医疗服务。
大健康智慧医疗的未来发展
大健康智慧医疗作为一个新兴的领域，将会在未来得到进一步的发展和应用。随着技术的不断创新和突破，大健康智慧医疗的应用范围将会越来越广泛，对人们的健康管理和医疗服务能力将会产生深远的影响。
未来，大健康智慧医疗将会更加个性化、精准化。通过对个人基因、生理指标、环境等数据的综合分析，可以为每个人提供更加精准、针对性的健康管理和医疗服务。同时，随着云计算、人工智能等技术的发展，大健康智慧医疗将能够实现更加智能化的健康管理，为人们提供更为便捷、高效的医疗服务。
总之，大健康智慧医疗将会成为未来医疗健康行业的重要发展趋势。它将改变人们传统的健康管理和医疗服务方式，为人们带来更加科学、有效的健康管理方案，提供更加便捷、高效的医疗服务。同时，大健康智慧医疗也将推动医疗健康行业的创新发展，为社会带来更多的福祉。
三、智慧医疗大健康
智慧医疗大健康市场正逐渐崛起，并迅速改变着医疗行业的面貌。随着科技的不断发展和医疗需求的日益增加，智慧医疗大健康正成为人们关注的热点话题。
什么是智慧医疗大健康？
智慧医疗大健康是指运用信息技术和互联网等先进技术手段，通过整合医疗资源和数据，改善医疗服务质量和效率，提升人们的健康水平和生活质量的一种创新型医疗模式。
智慧医疗大健康涉及多个领域，包括电子健康档案、远程医疗、智能医疗设备、健康管理平台等。通过运用先进的技术手段，智慧医疗大健康可以提供精准、高效、便捷的医疗服务。
智慧医疗大健康的出现，一方面是为了满足日益增长的人民健康需求，另一方面也是为了解决医疗资源不均衡、医疗服务不便利的问题。
智慧医疗大健康的发展现状
在当前科技迅猛发展的背景下，智慧医疗大健康市场正处于快速增长期。随着人们对健康的重视和对医疗服务的需求增加，智慧医疗大健康行业正逐渐形成规模。
在我国，政府对智慧医疗大健康的发展给予了重要支持和推动。一系列支持政策的出台，为智慧医疗大健康市场的蓬勃发展提供了有力保障。同时，越来越多的企业和科技公司也加入到智慧医疗大健康的研发和推广中。
据统计，目前中国智慧医疗大健康市场规模已经超过千亿元，未来还将继续保持高速增长的势头。智慧医疗大健康已经成为医疗行业发展的重要方向。
智慧医疗大健康的优势
智慧医疗大健康有着诸多优势，这些优势将对医疗行业的发展产生深远的影响。
- 提高医疗服务质量：智慧医疗大健康通过整合医疗资源和数据，实现了医疗信息的共享和无缝对接，可以提高医生的诊断水平和治疗效果，为患者提供更优质的医疗服务。
- 提升医疗服务效率：智慧医疗大健康利用信息技术实现了医疗过程的数字化和自动化，减少了繁琐的人工操作，大大提升了医疗服务的效率。
- 降低医疗成本：智慧医疗大健康可以通过远程医疗、云诊疗等方式，减少患者就医的时间和费用，降低了医疗成本。
- 改善健康管理：智慧医疗大健康可以通过电子健康档案和健康管理平台，为人们提供个性化的健康管理服务，帮助人们实现健康的生活方式。
智慧医疗大健康的发展前景
智慧医疗大健康市场的发展前景广阔。随着人们对健康的关注度越来越高，智慧医疗大健康行业将迎来更多的机遇和挑战。
首先，智慧医疗大健康市场规模将进一步扩大，并且将持续保持高速增长。随着技术的不断进步和应用的成熟，智慧医疗大健康将在更多领域得到应用。
其次，智慧医疗大健康将带来医疗模式的变革。传统的医疗模式将逐渐被智慧医疗大健康所取代，人们将享受到更智能化、便捷化的医疗服务。
最后，智慧医疗大健康将推动健康产业的发展。随着智慧医疗大健康行业的壮大和的普及，健康产业将迎来更广阔的市场空间。
智慧医疗大健康的挑战
虽然智慧医疗大健康市场前景广阔，但也面临着一些挑战。
首先，技术标准和数据安全问题是智慧医疗大健康发展的重要难题。由于技术标准的不统一和数据安全的问题，可能会影响到智慧医疗大健康的推广和应用。
其次，智慧医疗大健康的推广和应用需要大量的投资和支持。在推动智慧医疗大健康发展的过程中，需要政府、企业以及其他机构的共同努力。
最后，智慧医疗大健康还需要解决医患信任问题。智慧医疗大健康将改变传统的医疗模式，需要医患双方都能接受和信任智慧医疗大健康的服务。
总结
智慧医疗大健康是医疗行业发展的重要方向，市场前景广阔，但也面临着一些困难和挑战。只有通过政府、企业和科技公司的共同努力，才能够推动智慧医疗大健康的快速发展。
未来，随着技术的不断进步和医疗需求的不断增加，智慧医疗大健康将为人们提供更优质、高效的医疗服务，促进人们的健康水平和生活质量的提升。
四、天津智慧医疗数据：助力健康管理与医疗服务革新
背景介绍
天津智慧医疗数据是指天津市利用大数据、人工智能等技术手段，整合和挖掘医疗领域的各类数据资源， 旨在提高医疗健康管理水平，推动医疗服务的智能化与优质化发展。天津作为中国的经济中心之一， 具备着优质的医疗资源和较高的科技水平，智慧医疗数据的应用将为天津市民的健康提供更多可能， 同时促进医疗行业的创新与进步。
数据整合与共享
天津智慧医疗数据平台致力于整合和共享医疗领域的各类数据资源，包括但不限于医疗机构的病历、 电子健康档案、医保信息等。通过搭建统一的数据平台，将分散的医疗数据进行整合，实现对数据的 高效管理和利用。同时，通过与相关基础设施的对接，实现医疗数据的共享，促进各医疗机构之间的 信息互通与协同治疗，提升医疗服务的整体水平。
数据分析与挖掘
天津智慧医疗数据平台利用人工智能、大数据分析等技术手段，对海量的医疗数据进行深度挖掘与分析。 在合法、安全的前提下，对医疗数据进行匿名化处理，研究医疗领域的疾病分布、疾病治疗效果、 医疗资源利用等重要指标，为医疗机构的科学决策提供参考依据。同时，对个体的健康数据进行分析， 为个性化健康管理提供有针对性的建议。
健康管理与医疗服务革新
天津智慧医疗数据的应用不仅可以提供精准的健康管理和医疗服务，还可以革新传统的医疗模式和管理方式。 通过对医疗数据的分析，在疾病预防、诊断和治疗等方面提供个性化的指导和方案。同时，结合互联网 技术，实现网上挂号、在线问诊、远程医疗等新模式，让医疗服务更加便捷高效。此外，智慧医疗数据的 应用还可以提高医院的工作效率和资源利用效率，推动医院管理的现代化和信息化发展。
结语
天津智慧医疗数据的应用将深刻影响医疗行业的发展，为人们的健康提供更多可能。借助大数据和人工智能等技术， 医疗机构可以更好地了解疾病的发展规律，提供更精准的诊断和治疗方案。同时，个人也可以通过智能设备和应用程序 实时了解自己的健康状况，并获得有针对性的预防和治疗建议。衷心感谢您阅读本文，相信智慧医疗数据的应用将 带来更加便捷和高效的医疗服务，为人们的身体健康保驾护航。
五、智慧医疗与大数据
在当今数字化时代，智慧医疗与大数据的结合正在引领医疗行业的变革。随着科技的不断进步，智能化医疗设备的出现以及大规模数据的产生，医疗领域正迎来一场革命。智慧医疗与大数据的融合，为医疗行业带来了无限的可能性。
什么是智慧医疗与大数据
智慧医疗是指通过应用先进的技术和智能化设备，利用医疗设备与信息系统之间的互联互通，实现医疗过程的智能化、便捷化和高效化。智慧医疗借助大数据技术，通过收集、分析和利用海量医疗数据，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
大数据则指的是海量的、复杂的、高增长的结构化和非结构化数据。这些数据通过特定的处理和分析技术，可以揭示隐藏的模式、关联和趋势，为决策者提供全新的洞察和机会。
智慧医疗与大数据的重要性
智慧医疗与大数据的结合可以带来许多重要的好处。首先，通过智慧医疗与大数据的应用，可以实现医疗资源的优化分配。通过对患者的数据进行分析，可以根据患者的需求和病情，合理安排医疗资源，提高医疗服务的效率和质量。
其次，智慧医疗与大数据可以帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。通过分析大量的医疗数据，可以发现不同病例之间的规律和关联，辅助医生进行诊断和治疗。同时，智能化医疗设备的出现也为医生提供了更多的辅助工具，帮助他们做出更好的决策。
此外，智慧医疗与大数据对于研究和创新也具有重要意义。通过分析大量的医疗数据，可以发现新的治疗方法和疾病机制，为医学研究和创新提供新的思路和方法。
智慧医疗与大数据的应用领域
智慧医疗与大数据的应用可以涵盖医疗领域的各个方面。以下是几个智慧医疗与大数据的应用领域的例子：
- 临床决策支持：通过分析大量的患者数据和医学数据库，为医生提供诊断和治疗的决策支持。
- 个体化医疗：通过分析个体的基因信息、病历资料和生活习惯等数据，为患者提供个性化的诊断和治疗方案。
- 医疗资源管理：通过分析医疗资源的使用情况和患者需求，优化医疗资源的分配和调度。
- 疾病预防与控制：通过分析大量的流行病学数据和环境数据，预测疾病的发生和传播趋势，制定相应的预防和控制策略。
智慧医疗与大数据的挑战与展望
尽管智慧医疗与大数据的结合带来了许多好处，但也面临着一些挑战。首先，数据隐私和安全问题是智慧医疗与大数据面临的重要问题。医疗数据属于敏感信息，如果泄露或被不当使用，将对患者造成严重的影响。
其次，数据质量和标准化也是智慧医疗与大数据面临的挑战之一。医疗数据的质量和标准化程度对于数据分析和应用的准确性和可靠性有着重要影响。
然而，尽管面临挑战，智慧医疗与大数据的未来依然充满了希望。随着技术的进步和应用的不断深化，智慧医疗与大数据将带来更多的创新和突破，为医疗行业带来更多的福祉。
结论
智慧医疗与大数据的结合是医疗行业发展的趋势，也是未来的方向。通过应用智慧医疗与大数据的技术和方法，可以提高医疗服务的效率和质量，推动医学研究和创新，为患者提供更好的医疗体验。
然而，智慧医疗与大数据的应用也需要解决一些挑战，如数据隐私和安全问题以及数据质量和标准化的问题。只有克服这些挑战，才能更好地发挥智慧医疗与大数据的优势。
六、智慧医疗与健康
智慧医疗与健康：改变医疗行业的未来
智慧医疗是指利用先进的信息技术，将医疗与健康服务进行数字化、网络化和智能化的创新方式。这个新兴领域正在引领医疗行业迈向全新的未来。
在过去的几年里，智慧医疗发展迅猛，给传统的医疗模式带来巨大的改变。利用互联网、云计算、大数据、人工智能等技术，智慧医疗实现了医患间的信息共享、医疗资源的优化配置以及医疗服务的个性化定制。这些创新不仅提高了医疗效率和质量，还为患者带来了更好的就医体验。
智慧医疗的优势和应用
智慧医疗的优势在于提供了全新的医疗服务模式。通过智能化的技术手段，患者可以实现远程医疗、健康管理、在线问诊等服务，无论时间和地点都能够获得及时的医疗帮助。同时，智慧医疗还可以将医疗资源进行优化配置，减少资源的浪费。这对于医患双方来说，都是一种巨大的福音。
智慧医疗的应用范围广泛且多样化。它可以应用于医院、社区医疗、家庭医疗等各个环节，提供从预防、诊断、治疗到康复的全方位医疗服务。除了传统的医疗服务，智慧医疗还可以应用于健康管理、疾病监测、健康教育等方面，帮助人们更好地管理自己的健康。
智慧医疗的挑战和前景
尽管智慧医疗有着巨大的优势和潜力，但它也面临着一些挑战。首先，隐私和安全问题是智慧医疗需要解决的重要问题。在信息共享的过程中，如何保护患者的隐私和个人信息安全是一个亟待解决的难题。其次，智慧医疗需要建立起完善的技术体系和标准，以确保各方的协同操作和信息互通。
然而，尽管存在一些挑战，智慧医疗的前景依然充满希望。根据专家预测，智慧医疗市场的规模将在未来几年内持续增长，并且有望在2025年达到1.6万亿美元。这一预测表明，智慧医疗将成为医疗行业的重要发展方向，并为医疗行业带来巨大的机遇。
智慧医疗与健康产业的融合
智慧医疗与健康产业之间存在着紧密的联系和互动。智慧医疗的发展不仅可以提升医疗行业的效率和服务质量，也能够推动健康产业的发展。智慧医疗技术可以用于健康管理、健身运动、饮食营养等方面，帮助人们更好地保持身体健康。
智慧医疗与健康产业的融合，将为人们提供更多更好的健康服务。未来，随着技术的进一步发展，人们可以通过智能设备实时监测身体数据，预防疾病的发生。同时，智慧医疗还可以为健康产业带来更多的商机和创新。
结论
智慧医疗与健康是当今医疗行业的热门话题，它正在改变人们的生活和医疗方式。通过利用先进的信息技术，智慧医疗为医患双方带来了巨大的便利和福祉。虽然智慧医疗面临一些挑战，但其前景依然充满希望。我们有理由相信，智慧医疗将为人类的健康事业做出更大的贡献。
七、杭州健康卡如何注册智慧医疗？
没有杭州市民卡的患者，可在自助机上申请健康卡和病历本。申请健康卡时，须在机器的感应区放上本人身份证，按提示操作。拿到健康卡后，再插入健康卡打印病历本。想要使用“智慧医疗”自助挂号、自助结算等功能，前提是确保市民卡账户中余额充足。
八、健康数据驱动智慧医疗的未来
随着科技的不断进步，健康数据的收集和利用正在成为推动智慧医疗发展的重要因素。健康数据包括个人的医疗记录、生理参数、基因信息等，通过对这些数据的分析和应用，可以为医疗行业带来重大的变革。
1. 健康数据的来源
健康数据的来源主要有两个方面：医疗机构和个人设备。医疗机构通过电子病历、检查报告、药物处方等记录患者的医疗信息，这些信息经过分析可以得出多项指标，如患病率、疾病时序、医疗效果等。个人设备如智能手环、健康监测器等可以将个人的生理参数进行实时监测，并产生大量的数据，如心率、血压、睡眠质量等。
2. 健康数据的应用
健康数据的应用主要体现在以下几个方面：
- 2.1 疾病预测和早期诊断：通过分析大规模的健康数据，可以建立疾病预测模型，利用这些模型可以对患者的疾病风险进行评估，早期诊断并采取相应措施。
- 2.2 治疗方案个性化：根据患者的健康数据，医生可以更加精确地制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。
- 2.3 疾病管理和控制：通过健康数据的分析，可以发现疾病的传播规律和潜在风险，并制定相应策略进行疾病管理和控制。
- 2.4 健康生活指导：通过对个人的健康数据进行分析，可以为个体提供健康生活的指导，如合理的饮食、适当的运动等。
3. 智慧医疗的推动者
健康数据作为智慧医疗的基础，成为推动智慧医疗发展的重要推动者。智慧医疗通过整合医疗信息系统、人工智能技术等，实现医疗资源的优化配置和医疗过程的智能化，提高医疗效率和医疗质量。通过对健康数据的大规模分析，可以为医疗机构提供决策支持，并推动医疗技术的创新。
4. 面临的挑战和问题
然而，健康数据的应用也面临一些挑战和问题：
- 4.1 隐私和安全问题：健康数据涉及个人隐私，如何保护好个人信息的安全和隐私成为重要的问题。
- 4.2 数据质量和可信度：健康数据的质量和可信度对于数据分析和应用的准确性有着重要影响。
- 4.3 法律和伦理问题：如何在数据分析和应用过程中合理使用健康数据，遵守法律和伦理规范，是一个亟待解决的问题。
5. 未来的发展趋势
随着健康数据和智慧医疗的不断发展，未来的发展趋势可以预见：
- 5.1 数据共享和整合：健康数据的共享和整合将成为推动医疗数据应用的关键，不同医疗机构和个人设备之间的数据互通将会更加便捷。
- 5.2 人工智能技术的应用：人工智能技术的快速发展将推动健康数据的利用更加智能化，如自动分析和诊断。
- 5.3 个人健康管理的重要性：个人健康管理将成为未来的重要发展方向，个人设备和健康数据的应用将更加普及。
总的来说，健康数据驱动智慧医疗的未来，通过对大规模健康数据的分析与应用，可以为医疗行业带来更多的机遇与挑战，实现更高效、个性化、科学化的医疗服务。
感谢您阅读本文，希望能够对您对于健康数据和智慧医疗有所帮助。
九、智慧医疗大数据专业就业前景？
很好。
该专业是一门将人工智能、传感技术等高科技手段综合运用于医学领域的新兴交叉学科专业，其研究内容包括智能药物研发、医疗机器人、智能诊疗、智能影像识别、智能健康数据管理等。
在医疗体制改革的大背景下，医疗下乡与精准治疗在逐步的进行市场布局，智能医学工程的核心是用智能替代人力，提高诊断的疗效，减少人力的消耗;借助大数据的分析工具，及时完善并快速预测相关的疾病趋势，为卫生健康事业保驾护航。
就业前景主要是针对大中型医疗设备制造厂家的研发人员、互联网背景下的医疗医药资源公司分析人员、国家卫生体系的公务员以及各业务单元的大区经理等等。
十、如何评价健康医疗大数据行业？
随着互联网信息技术的迅猛发展和深入应用，数据的数量、规模不断扩大，一个新概念——“大数据”迅速风靡各行各业。来自互联网、人工智能领域大鳄回头一瞅医疗，咋还这么落后呢。于是，“大数据赋能医疗”狂潮席卷三界。实际情况并不如他们期望的那般美好，甚至还有点儿一地鸡毛。他们往往痛苦于那些从医院得来的的数据质控之糟糕、“数据垃圾”之堆积。这些都需要花费很大力气去做“数据治理”、“数据标准化”云云，然而谁也无法放弃，因为生怕错过好！多！亿！
各种医疗数据宛如“鸡肋”这些所谓的“大数据”，往往是“一大堆数据”。这些医疗数据大多数来自院内信息系统（如HIS,LIS,PACS等），这些系统是服务于诊疗流程的，采集的目的是基于管理的需要，而非科研。很多情况下这些资料不够完全，缺乏一些必要数据或数据质量不够。举个例子，医院数据库通常记录的是处方药物的信息，不能反映患者是取药并服药。 这些病历包括患者既往史、现病史、吸烟饮酒史、门诊记录（症状、体征和诊断）、门诊手术、入院记录、出院总结等等。你听，是住院医师疯狂码字的声音。这些都是非结构化数据，如何把他们转变可以用于科研的结构化数据，每家医疗大数据公司都有自己的神技，机器学习、深度学习、自然语言、知识图谱云云。结构化的准确度，咳咳，此处不表。 图表炫酷完美“TO领导“那么真的可以说这些数据没有一点点儿用吗？好像还真有。必须说大数据行业的BI可视化页面都受了海尔空调感染，科技蓝呀！各种维度展示：这样的：
这样的：
和这样的：
（感觉美学也需要加强...）加上“患者病历360度全景视图”、“患者就诊事件时间轴”、“近n年就诊患者的三间分布”等高端大气上档次的词汇不绝于耳，非常适合向领导汇报和产品宣讲等场合。但是，这些真的是临床研究中的需求吗？是行业的痛点吗？ 看来可能目前还不全是。比如现在各大科研平台都有的统计分析功能模块，通过点选统计方法，秒级返回统计结果（probably not）、三线图，感觉离科研文章result section差得就是一根灵活手指。但为什么别的统计分析软件像SAS、SPSS、Stata、R studio等都各有复杂之处。有coding有逻辑，有对数据格式、质量的要求，因为确实很复杂，有各种参数需要调整。所以产品经理、工程师在开发过程中还是要回归临床科研，多聆听市场痛点，没准需要解决的并不是统计软件，而是业务流程呢。 一大波RWS正赶来救场2019年，“真实世界研究”极速蹿红。这源于当年4月，辉瑞的爱博新获FDA批准男性乳腺癌新适应症，成为第一例仅基于真实世界证据（RWE）获批的新药物适应症；5月，CDE发布《真实世界证据支持药物研发的基本考虑（征求意见稿）》。这一新概念又给医疗大数据淘金者打了一剂强心针，增强了”这海量医疗数据里一定有金子“的信念感。脏乱差=垃圾？？？不，脏乱差=真实！！！ 谁是真正的“救场王”数据永远是根据观察、观点、立场和理论而来的。如果没有理论，没有观察的角度，就不存在数据。我拿出一个苹果，要你写下关于这个苹果的数据，把这个苹果给记录下来，你马上就会问：薛老师，你要记录什么呢？是它的形状、色泽、甜味、重量、硬度，还是别的什么维度呢？你必须先有一个维度，才可能有记录下来的数据。 所以不存在什么纯粹的、没有立场的、不从任何理论角度出发的数据。也就是说，我们在进行大数据收集的时候，本身就需要理论的创新、角度的创新、维度的创新。你得先有想法、先有角度，才会有数据。（此处致敬薛兆丰老师）
临床研究数据同理，首先得是基于临床研究的。关于临床研究的设计本身就有一套方法论，那就是流行病学，而且发展多年才成为今天的模样（得从1840s末期的伦敦霍乱说起。。。）
因此，“以数据分析研究医学”“以研究结果促进健康”这件事情，并不是在大数据火了一把之后，才开始出现。可能互联网人士对医疗领域的业务细分没有太多了解，他们眼里的医学只是临床医学，对循证医学等其他不太了解，对临床数据如何最终变为医疗决策证据的套路一无所知，才会觉得把“数据”和“医学”结合在一起，这件事情很创新很有搞头，一片市场空白。 而对于临床数据的问题，流行病学提供了解决思路：那是一整套的花式控制混杂因素、最大化减少偏倚从而尽量避免错误结论的措施。 另外，RWS和传统临床研究的区别不是研究设计和研究方法，而是研究实施场景。“真实世界研究”是对药物监管过程而言，监管部门接受了新的临床研究实施场景，或为一些特殊情况的药品审评提供了新的思路。而对于真正的研究者，请大家抛开所谓定义的桎梏，回归初心。只要我们科学的制定研究方案，尽可能全面的收集样本，用尽可能完善的统计学方法校正混杂和偏倚，得到尽可能客观的数据，那我们就是在进行高质量的研究，产生真正有益于行业的证据。韩梅梅冬日有感2020-11一群热爱临床研究的年轻人欢迎咨询科研客服Wechat:medatalkEmail:medatalk@163.com