2. 医疗机构优化服务方面
大数据技术对医疗机构最大的贡献在于有利于提高临床决策的准确性 。 传统服务场景下 ， 医疗服务的质量基本同医务人员的病理知识和临床经验强相关 ， 基本功扎实、经验丰富的医生所提供的医疗服务普遍比年轻医生和偏远地区医务工作者提供的服务更为精准、优质 ， 而这也正是造成传统医疗服务体系下医疗资源不均衡的主因 。 但是在医疗大数据的支持下 ， 可以汇整、拆分、关联更多名医专家的诊疗经验和过往病历 ， 从而为使用者提供更多的临床病例分析和治疗路径 ， 为其进行临床决策提供可靠依据 ， 从而实现临床路径的优化 。
例如在今年5月获国务院办公厅关于2020年重大政策措施真抓实干、成效明显地方通报表扬的河南省郏县 ， 就在各级基层医疗机构引入了辅助诊疗系统 ， 大大提升了基层医务人员的服务能力 。 此外 ， 大数据技术的完善也有利于实现个性化医疗 ， 即在大数据技术的支持下 ， 将更多的用户数据纳入到数据集合中进行全面分析 ， 根据患者全面、完善的个体情况进行针对性的治疗服务 。
3. 医药器械产品研发销售方面
医药器械生产企业对大数据的需求主要集中在研发和销售两方面 。 前者是通过医疗大数据对对药物的研发、测试以及临床实验过程予以支撑 ， 例如阿里云曾与华山医院合作 ， 在数字平台上基于华山医院提供的基因组学、临床医学等数据进行临床试验模拟 ， 模拟新研药在人体的代谢情况 ， 以辅助药品的研发 。 理论上来说 ， 通过模型可对新产品的安全性和潜在副作用有一个更安全、更经济、更迅速的认识 ， 从而大幅缩短新产品研发时间 ， 降低研究成本 。 而对于医药器械的销售环节 ， 大数据则可以帮助销售流通企业准确掌握药品、耗材的使用及定价情况 ， 并有效缩短交易周期 。
4. 保险产品研发和营销方面
基于对医疗大数据的掌握 ， 保险公司在设计商业保险时可以依据保险覆盖地区的具体疾病发病情况、区域内医疗机构的诊疗水平、本地区群众的消费能力 ， 更为精准地确定商业保险产品方案中所涉及的参保对象、保险责任、保费费率等重要信息；同时还可以根据大数据分析、预测参保客户的个性化参保需求 ， 从而据此制定营销策略、给客户提供优质的服务 ， 在节约营销成本的同时促成交易；此外 ， 基于成熟的医疗大数据技术 ， 医保、商保机构还可以轻松地发现骗保行为 ， 并通过相关数据的反馈和算法迭代 ， 从而不断优化算法 ， 持续提高对异常申报行为预警的准确性和时效性 。
5. 新型健康产品创新方面
随着医疗大数据的不断积累和医疗数据库的不断完善 ， 相关机构和企业可以对脱敏的患者统计数据进行汇总和高级分析 ， 从而逐步诞生出各类全新的商业模式和服务产品 ， 从而大大提升组织对于医疗服务的精确性、专业性和经济性 。
【大数据|浅谈大数据技术在医疗领域的应用】例如微医与浙江大学合作建设的浙大睿医人工智能研究中心 ， 通过医学大数据计算与人工智能 ， 实现辅助诊疗、医患精准匹配等功能 ， 在肺小结节、糖尿病、视网膜病、宫颈癌筛查、骨龄检测、全科辅助诊疗等领域取得了较好的成效；其中眼底病变辅助诊断系统对糖尿病视网膜病变二分类的特异性达98.8% ， 敏感度达85.3% ， 2019年11月底 ， 哈尔滨市南岗区新春社区卫生服务中心凭借该系统的落地 ， 作为唯一基层机构获得了“2019全国医疗人工智能创新奖之临床应用创新奖” 。
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