有大数据做基础，医疗领域如何变革(4)
(3)数据增长快速(velocity)。一方面，医疗信息服务中包含大量在线或实时数据分析处理，例如，临床决策支持中的诊断和用药建议、流行病分析报表生成、健康指标预警等；另一方面，得益于信息技术的发展，越来越多的医疗信息被数字化，因此在很长一段时间里，医疗卫生领域数据的增长速度将依然会很快。
(4)数据价值巨大(value)。毋庸置疑，数据是石油，是资源，是资产，医疗大数据不仅与每个人的个人生活息息相关，对这些数据的有效利用更关系到国家乃至全球的疾病防控、新药品研发和顽疾攻克的能力。
而除了大数据所具有的特征(即volume，variety，value，velocity)外，医疗大数据还具有多态性、不完整性、时间性及冗余性等医疗领域特有的一些特征。
(1)多态性医疗大数据包括纯数据(如体检、化验结果)、信号(如脑电信号、心电信号等)、图像(如B超、X线等)、文字(如主诉、现／往病史、过敏史、检测报告等)，以及用以科普、咨询的动画、语音盒视频信息等多种形态的数据，是区别于其他领域数据的最显著特征。
(2)不完整性医疗数据的搜集和处理过程经常相互脱节，这使得医疗数据库不可能对任何疾病信息都能全面反映。大量数据来源于人工记录，导致数据记录的偏差和残缺，许多数据的表达、记录本身也具有不确定性，病例和病案尤为突出，这些都造成了医疗大数据的不完整性。
(3)时间性患者的就诊、疾病的发病过程在时间上有一个进度，医学检测的波形、图像都是时间函数，这些都具有一定的时序性。
(4)冗余性医学数据量大，每天都会产生大量信息，其中可能会包含重复、无关紧要甚至是相互矛盾的记录。
医疗大数据的应用及案例
经过数据的原始积累，并逐步走向成熟的医疗大数据，将给我们带来怎样的效用呢？根据全球管理咨询公司麦肯锡的一份最新报告显示，医疗保健领域如果能够充分有效地利用大数据资源，医疗机构和消费者便可节省高达4500亿美元的费用。
大数据在医疗行业的应用可在以下几个方面发挥积极作用：
(1)服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教(保健方案订阅、推送)；同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。(责任编辑：方向)
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