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时间:2018-06-07  浏览次数:

  【2018慢性病与信息大会】黄河:基于国家卫生与健康管理大数据平台的慢病防控

  黄河认为,我国的慢病防控形势主要表现为医疗费用居高不下,慢病威胁与日俱增,医疗资源分配失衡,预防意识有待提升。他表示,大数据在健康的医疗领域的应用将带来革命性的变革。 他介绍到,基于大数据平台慢病防控主要分为四个部分,主要包括健康监测、监测、健康评估和健康干预四部分。

  2018年4月27日-28日,由中国疾控中心、中国信息通信研究院主办,中国疾控中心慢病中心、中国信息通信研究院云计算大数据云研究所、中国通信标准化协会慢性病防控信息技术委员会承办的“第四届中国慢性病与信息大会”在北京国宾酒店盛大召开。

  27日主场上,国际生物医学工程杂志副编审、天津市生命联合体协会秘书处秘书黄河发表了题为《基于国家卫生与健康管理大数据平台的慢病防控》的精彩演讲。

  黄河:各位专家、各位同仁下午好,很高兴有一次机会在这里跟大家分享关于慢病防控最新的相关信息,谢谢大家。

  总的说来,我国的慢病防控形势就是医疗费用居高不下,慢病威胁与日俱增,医疗资源分配失衡,预防意识有待提升。

  新时期的一个慢病防控的途径是什么样的呢?因为我们要针对慢病防控制定一些新时期的中国或者我国的一些医疗领域必须要面对的、要发展的要做的一些事情。基本上慢病的成因分为三个主要的部分:主要的遗传因素和老龄化这方面我们不太好用一些方法或者是手段来解决。慢病防控主要针对的就是环境因素,生活环境、饮食习惯、生活方式还有一些用药和治疗方面的改变。

  而这幅图大家见的很多了,这是通过一些药物治疗或者是一些非药物的治疗,还有一些就是个人生活习惯的改变,我们是可以改变我们的一些健康的状态,可以由大病变成小病,或者由小病变成不得病。

  现在新时期已经到来了,我们有新的一些技术可以为我们的慢病防控提供一些新的助力。吉姆。格雷(计算机科学家)他把一个科学的发展分为四个范式,第一范式是实验范式,第二个范式是理论范式,第三个范式是模拟范式,现在到了第四个范式,举个简单的例子,前些天我们听到爆炸性的消息,朝鲜取消核试验了,为什么我们听不到中国、美国或者俄国有核试验的消息呢?因为我们经历过那些范式,我们已经集中做完了核试验,我们有我们的理论基础和我们的模拟,所有的核试验都可以在计算机上进行,所以我们不需要,北京赛车pk这就是范式的提升。

  所以说大数据也就是第四范式对我们以后的工作或者是处理数据的方式或者是利用数据的方式带来了全新的变化,尤其是在健康的医疗领域,数据的应用是最可能带来革命性的变革领域。

  因为有预测,从09年到2020年健康医疗数据将增长44倍,现在数据量的增长,因为现在医疗设备不断地提升,各种影像数据、各种可穿戴的医疗设备的数据不断地增加,但是这些数据利用好了是金矿是宝库,但是利用不好就是负担。

  健康医疗大数据分为一部分是传统的医疗数据,另一方面就是新型的医疗数据,比如说互联网数据、健康设备的数据还有地理信息的数据,比如说互联网的数据,刚才说到京东也好、Google也好,Google现在已经能够用人们检索到的一些信息,通过这个来预测流感的发生和发展,而且取得了非常准确的结果。

  通过文献的检索,现在我们认为健康医疗大数据能够主要在五个方面提供一些帮助,尤其是公共卫生管理方面,就是慢病防控,这件事情来讲大数据来说或者大数据技术来说是能够提供帮助的,因为我们知道公共卫生管理或者说公共卫生管理项目的慢病防控不是一个简单的事情,尤其是在我国是一个幅员辽阔、人口众多、各个地区的发展不均衡、医疗条件也不均衡,慢病防控其实是一件非常难的事情。

  我们认为一个国家层面的能够覆盖所有的医疗卫生数据的、卫生与健康管理大数据平台,先把数据收集起来,然后通过一些方式利用起来,不仅对慢病管理还有对其他方面也能起到非常大的作用,比如说科研机构可以利用这些数据发现更多的有价值的成果,保险机构也可以利用这些数据,个人、企业、社区医疗包括管理部门、医疗机构都可以通过这个平台能够获取到自己相关的、有用的这些东西。但是我认为、个人认为这件事情来说或者这个平台或者这些数据的收集来说不是技术上的问题而是政策的问题和一些理念上的问题。

  现在技术上我们有很多算法,各种算法,预测算法、机器学习、相似度计算、分类聚类算法、推荐算法等等,只要我们把架构和体系打好规划好,从上到下从顶层设计搞好,我认为以后未来肯定是能够实现的。

  我认为基于大数据平台的慢病管理,这是一个简要的路径,是一个这样的功能,首先是数据的来源,包括医疗机构的数据,物联网的数据,物联网包括可穿戴医疗设备还有一些智能医疗设备的数据,还有医疗保险的数据,比如说对个人医保的使用情况和一些基本的情况,另外还有一些科研的数据,包括基因科学的研究数据还有一些其他的疾病的研究数据,还有一些个人的基本信息,把这些信息提取出来放在我们的一个数据云平台上,通过各种数据处理算法、数据分析、数据查询以及隐私保护的一些技术能够实现这个健康管理或者是一些慢病防控的作用,这些数据产生了一些结果可以对个人产生就医指导或者是医疗保健的指导、运动量的一些推荐和饮食推荐。这些数据还可以反馈给医疗机构,让它们实现或者主动找到病人。

  有了这些方法、有了这样算法或者有了这样技术我们就可以形成一个从疾病预防到医疗保健再到健康管理一个闭环的控制,因为也在提全周期、全时空的健康管理模式,所以把所有的数据针对个人的,每一个个人得数据提取出来放在一起才能体现出来这方面的功能。

  纵隔来说,基于大数据平台慢病防控主要分为四个部分,四个部分体现了它的关键,首先是健康监测,我们首先要知道哪些人需要慢病防控、哪些人需要健康管理,另外就是监测,只有监测才能实现实时控制,我们发现了病去医院,这不叫健康管理也不叫慢病防控,这是一个有病就医的过程,也不可能每个人都定期地去医疗机构检查和提供一些数据,所以说健康监测还是非常有必要的,利用一些可穿戴的医疗设备或者走入家庭或者社区的医疗设备。

  另外一方面就是健康评估,我们要把健康评估的算法融入到这个大数据平台,然后准确地发现这些人达到了一个什么状态,哪些人继续进行健康的管理,进行一个身体的控制,哪些人需要服药,哪些人不需要服药,哪些人需要就医。

  最后还需要健康干预的措施,健康干预的措施不仅包括对一些个人的饮食建议、医疗建议,还应该有一些主动的健康的干预措施,比如说服药或者一些非药物的治疗,比如说一些医疗保健的设备,这些对于慢病防控或者健康管理来说都是非常重要的。

  关于健康监测,现在已经有很多的一些各种设备都已经发展出来了,比如说移动式的B超,移动式的心电监护,移动式的血氧和血压都可以实时跟踪身体的指标,未来这些设备的准确性还会进一步提升,它的体积可能会更小更省电。

  另外一个随着大数据模型的一些算法或者是预测模型的准确度的不断提升,我们能够确定目标人群从一个大的目标人群中找出哪些人需要一些慢病管理方法的一些帮助。通过一些健康评估算法和一些大数据分析的技术,我们就可以识别这些人群需要哪些帮助和控制。

  举个简单的例子,基因预测,乔布斯在发病以后利用了基因检测技术他希望自己是利用这个技术第一个击败癌症的人或者说如果这样不行,他希望自己是利用这项技术之后最后一个死于癌症的人。

  下面说一下简单的慢病防控的案例,首先是医疗保险方面的,这是一个国外的保险公司根据一个个人的评分,比如说高血压没有得就是0分,糖尿病是2.89分,然后算出来,这个对保险领域是非常有必要的,保险的定价和精算都是非常有必要的。

  另外就是美国基于电子健康管理系统的健康管理方案,1985年开始研发第一代的电子健康管理系统,到90年代的时候慢病死亡率就出现了一个拐点,左侧的图有一个尖峰,那个不是这个系统导致的,因为有一个政策开始了癌症的早期筛查所以有一个发病率的上升,但是死亡率是总体下降的。

  另外一个就是美国的一个公司,这是一个哮喘的东西,里面集成了GPS芯片,能够准确地定位每个人的使用情况和呼吸器或者治疗器的位置、使用频度,可以分析,结合天气的数据、环境的数据分析出来哮喘的发生预测哮喘的发作。

  下一步谈谈大数据平台建设的发展,国家现在开始了大数据的发展规划所谓1+7+X,一个是国家级的数据中心,7个地方级数据中心,还有X的发展中心。

  我们的目标是什么呢?我们有我们的优势、目标和途径,我们的优势在医疗设备的研发,一些针对重大慢病早期诊断设备,还有跟中医向相关的干预设备,我们认为健康管理慢病防控没有干预设备光靠药物治疗或者是光靠身体的自己的运动和生活规律的调整也是难以实现的。所以我们主要的目标就是研发一些,一方面是疾病的早诊,另外一方面是健康干预。重点说一下最后一个光生物调节技术,李迎新老师多年以来一直从事激光医疗设备的研发,大家从各个地方应该已经见过,包括各种形式的照头部、照血液也好,很多人说这是骗人的没有用,但是现实实际上的实验数据跟我们统计到的数据和我们一些自己做的实验表明这项技术,如果你是按照科学的方法来实施是有作用的,对高血压也好等等是有作用的。但是这项技术不被很多人认可怎么办?我们就建立了个卫生健康管理平台,通过中国食药局认可的血压计,这个血压计必须通过扫身份证或者健康卡的方式才可以工作,自动把血压提交到这个平台上,基于这个平台我们启动了高血压联盟的百万血压筛查工程,承担了卫计委的50万血压筛查工程,我们把数据整理出来,形成了循证医学的研究结果,为这项医疗设备提供一些证据,然后就是大样本量的效果评估。

  这是李老师针对慢病防控发表的针对大数据平台发表的相关的论文,有兴趣大家可以在网上搜索一下,谢谢大家。

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