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树妈妈生了一些可爱的嫩芽弟弟妹妹许多叶儿宝宝都穿着绿色的礼服去凑热闹,从远处看,像一块无暇的翡翠,给大树妈妈增添了许多生机 忽然,从远处传来了一阵扑鼻的芳香原来是美人蕉妹妹为春天姐姐的到来,穿上了华丽的礼服,以表示欢迎咦,那边怎么那么多花朵,红的、白的、紫的、黄的等,五彩缤纷走近一看,哦,原来花儿们正在比美比艺花儿们有的显示着自己有的在唱歌,声音是那么好听,所有的演员都被吸引住了有的在表演优美的舞蹈《天鹅湖》、《白雪公主》等真是太精彩了
我们所说的大数据应该是包含很多方面的，当然也可以用到我们医学领域，可以应用在一些药物的开发和临床研究的也！
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。 数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。 而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。 大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。 数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。 不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。临床决策支持系统临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan儿科重症病房的研究中，两个月内，临床决策支持系统就削减了40%的药品不良反应事件数量。
帮你写，就这样。这样的记叙文通过一件较为完整的事情来表现一个人，要求事情具体、生动，因此我们要选择能够表现人物的最典型的事件，选择自己印象最深、最能使自己感动的事情来写，要求这个事件表现的是这个人物最典型的特征，或者这个人的多个特征在这个事件中慢慢呈现出来。
医院数据资源目录体系根据国家卫计委、省市相关医院信息化建设标准规范，梳理医院各生产业务系统元数据标准、数据交换标准等。主要包括数据分类和归类管理、数据质量标准制订和修订、数据资源目录的管理、数据与业务应用之间的映射关系管理、业务变更和新增业务需求时数据的整合与设计、医院数据总体规划、数据全生命周期的管理、数据管理规范的制订和修订等。医院数据整合交换平台建设医院数据整合交换平台，将HIS、CIS、LIS、医院运营绩效、人力资源等业务系统数据按照统一数据交换标准，整合到医院数据整合平台，打断各业务系统消息壁垒、解决数据分散存储不能进行综合分析利用的问题。为建设医院综合信息应用数据仓库，全面、深层次进行数据分析利用打下坚实基础。医院数据质量控制系统为医院决策支持系统提供良好的数据分析和数据挖掘环境，通过建设医院数据质量控制平台，解决在医院数据整合中会牵涉到医院各方面的信息系统如HIS\RIS\PASC\HR\物流等，医院的信息系统建设时间阔度较长，各业务系统建设标准规范不一致等问题造成的数据质量问题。医院综合信息应用数据仓库医院决策支持系统应用应建立面向主题的卫生统计数据仓库，并在此基础上实现统计数据的综合分析利用。医院数据仓库应采用星型模式或雪花型模式建模，在满足目前业务需求的基础上，设计高效灵活的数据模型。在分析技术上，由于医院数据指标较多，维度复杂，基于RDBMS的ROLAP技术相比MOLAP技术，更适合于医院数据仓库的建设。同时，医院数据的分析还应结合信息技术和数理统计理论，对海量统计数据进行挖掘，提升业务数据价值。医院决策支持系统医院决策支持系统通过采用规范的多形式业务视图聚合不同的业务信息，基于不同的业务访问维度和信息抽取形成主题化表述，结合前端的多样展现格式和BI工具，利用多维分析、在线自主分析、数据挖掘、预警预测、智能文档、多媒体终端展示等技术，实现灵活、快捷、易操作的业务信息访问及展示。 以上信息来自亿信华辰-医疗行业解决方案
回答 内容如下： 1、大数据对商业模式影响 2、大数据下地质项目资金内部控制风险 3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进 4、大数据时代下线上餐饮变革 5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花] 更多5条
有了大数据，自然就要有大数据技术，即从各种各样类型的巨量数据中，快速获取有价值信息的技术，强调快，这是大数据技术与传统数据挖掘技术的重要区别。从巨量数据中提取的有价值信息，即是大数据在各个领域的具体运用，比如基于大数据进行客群的细分，进而提供定制化服务；基于大数据模拟现实环境，进而进行精准评估和预测；基于大数据进行产品和模式创新，降低业务成本、提升经营效率等等。
大数据技术在金融行业中的典型应用近年来，我国金融科技快速发展，在多个领域已经走在世界前列。大数据、人工智能、云计算、移动互联网等技术与金融业务深度融合，大大推动了我国金融业转型升级，助力金融更好地服务实体经济，有效促进了金融业整体发展。在这一发展过程中，又以大数据技术发展最为成熟、应用最为广泛。从发展特点和趋势来看，“金融云”快速建设落地奠定了金融大数据的应用基础，金融数据与其他跨领域数据的融合应用不断强化，人工智能正在成为金融大数据应用的新方向，金融行业数据的整合、共享和开放正在成为趋势，给金融行业带来了新的发展机遇和巨大的发展动力。大数据在金融行业的典型应用场景大数据涉及的行业过于广泛，除金融外，还包括政治、教育、传媒、医学、商业、工农业、互联网等多个方面，各行业对大数据的定义目前尚未统一。大数据的特点可归纳为“4V”。第一，数据体量大（Volume），海量性也许是与大数据最相关的特征。第二，数据类型繁多（Variety），大数据既包括以事务为代表的传统结构化数据，还包括以网页为代表的半结构化数据和以视频、语音信息为代表的非结构化数据。第三，价值密度低（Value），大数据的体量巨大，但数据中的价值密度却很低。比如几个小时甚至几天的监控视频中，有价值的线索或许只有几秒钟。第四，处理速度快（Velocity），大数据要求快速处理，时效性强，要进行实时或准实时的处理。金融行业一直较为重视大数据技术的发展。相比常规商业分析手段，大数据可以使业务决策具有前瞻性，让企业战略的制定过程更加理性化，实现生产资源优化分配，依据市场变化迅速调整业务策略，提高用户体验以及资金周转率，降低库存积压的风险，从而获取更高的利润。当前，大数据在金融行业典型的应用场景有以下几个方面：在银行业的应用主要表现在两个方面：一是信贷风险评估。以往银行对企业客户的违约风险评估多基于过往的信贷数据和交易数据等静态数据，内外部数据资源整合后的大数据可提供前瞻性预测。二是供应链金融。利用大数据技术，银行可以根据企业之间的投资、控股、借贷、担保及股东和法人之间的关系，形成企业之间的关系图谱，利于企业分析及风险控制。在证券行业的应用主要表现为：一是股市行情预测。大数据可以有效拓宽证券企业量化投资数据维度，帮助企业更精准地了解市场行情，通过构建更多元的量化因子，投研模型会更加完善。二是股价预测。大数据技术通过收集并分析社交网络如微博、朋友圈、专业论坛等渠道上的结构化和非结构化数据，形成市场主观判断因素和投资者情绪打分，从而量化股价中人为因素的变化预期。三是智能投资顾问。智能投资顾问业务提供线上投资顾问服务，其基于客户的风险偏好、交易行为等个性化数据，依靠大数据量化模型，为客户提供低门槛、低费率的个性化财富管理方案。在互联网金融行业的应用，一是精准营销。大数据通过用户多维度画像，对客户偏好进行分类筛选，从而达到精准营销的目的。二是消费信贷。基于大数据的自动评分模型、自动审批系统和催收系统可降低消费信贷业务违约风险。金融大数据的典型案例分析为实时接收电子渠道交易数据，整合银行内系统业务数据。中国交通银行通过规则欲实现快速建模、实时告警与在线智能监控报表等功能，以达到实时接收官网业务数据，整合客户信息、设备画像、位置信息、官网交易日志、浏览记录等数据的目的。该系统通过为交通银行卡中心构建反作弊模型、实时计算、实时决策系统，帮助拥有海量历史数据，日均增长超过两千万条日志流水的银行卡中心，形成电子渠道实时反欺诈交易监控能力。利用分布式实时数据采集技术和实时决策引擎，帮助信用卡中心高效整合多系统业务数据，处理海量高并发线上行为数据，识别恶意用户和欺诈行为，并实时预警和处置；通过引入机器学习框架，对少量数据进行分析、挖掘构建并周期性更新反欺诈规则和反欺诈模型。系统上线后，该银行迅速监控电子渠道产生的虚假账号、伪装账号、异常登录、频繁登录等新型风险和欺诈行为；系统稳定运行，日均处理逾两千万条日志流水、实时识别出近万笔风险行为并进行预警。数据接入、计算报警、案件调查的整体处理时间从数小时降低至秒级，监测时效提升近3000倍，上线3个月已帮助卡中心挽回数百万元的风险损失。百度的搜索技术正在全面注入百度金融。百度金融使用的梯度增强决策树算法可以分析大数据高维特点，在知识分析、汇总、聚合、提炼等多个方面有其独到之处，其深度学习能力利用数据挖掘算法能够较好地解决大数据价值密度低等问题。百度“磐石”系统基于每日100亿次搜索行为，通过200多个维度为6亿账号精确画像，高效划分人群，能够为银行、互联网金融机构提供身份识别、反欺诈、信息检验、信用分级等服务。该系统累计为百度内部信贷业务拦截数十万欺诈用户，拦截数十亿不良资产、减少数百万人力成本，累计合作近500家社会金融机构，帮助其提升了整体风险防控水平。金融大数据应用面临的挑战及对策大数据技术为金融行业带来了裂变式的创新活力，其应用潜力有目共睹，但在数据应用管理、业务场景融合、标准统一、顶层设计等方面存在的瓶颈也有待突破。一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单一、数据系统分散等方面。二是应用技术和业务探索仍需突破。主要体现在金融机构原有的数据系统架构相对复杂，涉及的系统平台和供应商较多，实现大数据应用的技术改造难度很大。同时，金融行业的大数据分析应用模型仍处于起步阶段，成熟案例和解决方案仍相对较少，需要投入大量的时间和成本进行调研和试错。系统误判率相对较高。三是行业标准和安全规范仍待完善。金融大数据缺乏统一的存储管理标准和互通共享平台，对个人隐私的保护上还未形成可信的安全机制。四是顶层设计和扶持政策还需强化。体现在金融机构间的数据壁垒较为明显，各自为战问题突出，缺乏有效的整合协同。同时，行业应用缺乏整体性规划，分散、临时、应激等特点突出，信息价值开发仍有较大潜力。以上问题，一方面需要国家出台促进金融大数据发展的产业规划和扶持政策，同时，也需要行业分阶段推动金融数据开放、共享和统一平台建设，强化行业标准和安全规范。只有这样，大数据技术才能在金融行业中稳步应用发展，不断推动金融行业的发展提升。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
未来，人工智能只有你想象不到的，所有新事物的可能性都是非常大的，所以我们不必惊讶。你不知道，我们每天接到的一些推销电话，有多少是AI呼叫的。你以为对面给你打电话的是一个甜美的小姐姐，其实是算法和模型。前一段时间杨幂换脸朱茵的视频成为热点，但是这并不是个例。在国外不可言说的视频网站上，什么刘亦菲，杨幂，佟丽娅都被换脸换成了不可描述的视频里面，那个活色生香的场景，你想象一下都觉得可怕。
人工智能将会是人类历史上第四次工业革命，智能社会的到来，是历史的必然。万物感知，万物互联，万物智能将是人工智能的典型特征。人工智能可以使人们在享受医疗服务时，摆脱时间和空间的束缚，实现看病便捷、自由，并让我们获得更长寿的生命自由。。人工智能将会在以下几个方面对服务医疗行业带来影响：1）智能诊疗系统；2）医疗机器人；3）基于人工智能的药物研发。
人工智能进入医疗领域后，未来大有可为，原因令人赞叹！
进行自动无害的手术
邬贺铨：大数据首要应用是智慧医疗邬贺铨介绍，所谓大数据是指在允许的时间里，无法用常规软件对数据进行抓取、管理和处理而产生的数据集合。而在医疗数字化的过程中，医院成了大数据产生的重要来源，病历、影像、远程医疗等都会产生大量的数据。 “大数据的应用首当其冲的就是智慧医疗。”邬贺铨表示，“具体可应用在临床诊断、远程监控、药品研发、防止医疗等方面。” 在他看来，大数据的应用可产生很高的经济价值。“按照世界经济论坛的说法，大数据是新财富，价值堪比石油。麦肯锡曾说，大数据就是生产资料。一份报告显示，医疗大数据的分析会为美国产生3000亿美元的价值，减少8%的美国国家医疗保健的支出。” 不过，邬贺铨也提醒，要把医疗大数据转换为经济价值，最难的是医疗数据的挖掘。“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。” 帮助医生临床诊断 邬贺铨介绍，大数据的第一个应用是临床诊断。“这首先体现在对病人的数据分析。”他说。精准地分析病人的体征、治疗费用和疗效数据，可避免过度治疗、避免副作用较为明显的治疗。通过进一步比较各种治疗措施的效果，医生可更好地确定临床最有效、效益最好的治疗方法。 其次体现在临床决策系统。通过将医生处方和医疗专家库医学指导比较，系统可提醒医生避免出错，如药品不良反应、过度使用抗生素等，帮助医生降低医疗风险。“美国的一个儿科医院通过使用临床决策支持系统，两个月内减少了40%的药品不良反应。”他举例说。 最后是可以让临床医疗数据更加透明。邬贺铨表示，美国疾控中心公布了医疗数据，帮助病人作出更明智的决定，从而选择性价比更高的治疗方案。“通过告诉病人多种不同的医疗方案，病人可以自己选择治疗方案。美国还公开发布不同医院的医疗质量和绩效数据，这有助于督促医院改进医疗服务质量。”邬贺铨评价道，“仅仅这个医疗临床决策系统，对美国来讲，一年就能减少1650亿美元医疗支出。” 实现远程监护医疗 “大数据的第二个应用是计算机远程监护。”邬贺铨说。 首先，通过收集数据，医生可以更好地判断病人病情。他举例说，“比如，充血性心脏衰竭的治疗检查费用非常高。但是通过大数据分析发现，凡是充血性心脏衰竭的病人，他的颈静脉会扩张。所以根据颈静脉扩张的检查，就能判断他是不是充血性心脏衰竭。而颈静脉的检查，根本就不要成本，摸一下就够了。而这也是通过大量数据的搜集而总结出来的。” 其次，通过对数据的收集和分析，可实现计算机远程监护，对慢性病进行管理。比如，充血性心脏的标志之一是由于保水而增加体重，因此通过远程监控体重可发现相关疾病，提醒医生及时采取治疗措施，防止急性状况发生。 “计算机远程监护还可以减少病人住院时间、减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。”邬贺铨表示。 加快药品研发入市 “大数据的第三个应用是医疗研发。”邬贺铨介绍，“这首先体现在预测建模。”通过收集临床实验前期和结果的数据，可以评价新药的安全性、有效性以及潜在的副作用，提高研发效率。“原来，一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用预测模型至少可以提早3-5年。” 其次是临床实验设计的统计工具和算法。通过挖掘病人数据，可以评估和招募患者是否符合试验条件，并进一步找出最合适的临床实验基地，从而加快临床试验进程。
医疗数据主要来源，包括患者档案、医疗机构、制药企业等等，所以医患和药，就是围绕这样一个体系架构去做的。它本身数据要求周期比较长，一般按要求时间很长，这里面各种各样一些数据。解决方案，本身基础是什么？这是数据架构。利用大数据架构，分析临床、操作、定价问题、付款问题、支付问题、研发以及新的商业模式、体系架构、制药行业，临床决策，费用报销等等，这样一个体系架构，医疗行业应用面非常广。关于如何用大数据实现智慧医疗？用一个案例解释探码智慧医疗平台通过为患者提供一种前所未有的智慧体验，其应用涉及到统一通信、视频、无线网络、传感技术和RFID等当前最新的和最热门的技术领域，从而打造了一个整合各种应用高新科技信息化平台。于此同时，探码科技利用自身大数据收集能力的优势，通过广泛的数据源访问大量结构化和非结构化的患者数据，预测分析可以帮助诊断患者状况，将治疗与最佳结果相匹配，并预测患有疾病或医院重新接种风险的患者。运用互联网共享数据的智能互联设备和传感器数量的迅速增长。在医疗保健方面，利用各种物联网新技术的导入，智慧医疗将改变目前医疗服务的现状、医院内外以及医患关系都将发生新的变化，医疗服务将会更加弹性与开放，可以为不断持续提升医疗服务品质，例如电子病历与疾病信息平台的建立，都将有助医院无纸化并进一步打通病患信息的共享机制。从而使患者用较短的治疗时间、支付基本的医疗费用，就可以享受安全、便利、优质的诊疗服务。智慧医疗与传统的医疗服务模式相比，主要有以下一些优点： 利用多种传感器设备和适合家庭使用的医疗仪器，自动的或自助的采集各类人体生 命体征数据，在减轻医务人员负担的同时，能够更频繁的获取更丰富的数据。 采集的数据通过无线网络自动传输至医院数据中心，医务人员利用数据提供远程医 疗服务，能够提高服务效率，缓解医院排队问题，并减少交通成本。 数据集中存放管理，实现数据广泛共享和深度利用，从而能够对大量医疗数据进行 分析和挖掘，有助于解决关键病历和疑难杂症。 能够以较低的成本对亚健康人群、老年人和慢性病患者提供长期、快速、稳定的健康监控和诊疗服务，降低发病风险，间接减少对稀缺医疗资源（床位等）的需求