大数据Big data，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。人工智能Artificial Intelligence，英文缩写为AI。它的领域范畴是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。大数据技术主要是围绕数据本身进行一系列的价值化操作，包括数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用等。大数据技术与物联网、云计算都有密切的联系，物联网为大数据提供了主要的数据来源，而云计算则为大数据提供了支撑平台。人工智能目前还处在初级阶段，主要的研究方向集中在自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学等六个方面。人工智能是典型的交叉学科，涉及到哲学、数学、计算机、经济学、神经学、语言学等诸多领域。大数据与人工智能的关系大数据和人工智能虽然关注点不相同，但关系密切，可以这样说，大数据是人工智能的基石，动力。大数据和AI中的深度学习是密不可分的，有了大量数据，作为深度学习的“学习资料”，计算机可以从中找到规律，海量数据，加上算法的突破和计算力的支撑让人工智能获得突破、走向应用。一是人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，二是大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体(人工智能产品)。人工智能就是大数据应用的体现，是大数据、云计算的应用场景。没有大数据就没有人工智能，人工智能应用的数据越多，其获得的结果就越准确。关于大数据与人工智能之间有何联系，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
1、交通出行领域：共享单车、共享电车、共享汽车方便了出行，让出行成本降低。智能辅助驾驶系统帮助人们安全驾驶，减少驾驶事故，安全出行。 2、家庭家居领域：智能互联家居在现在生活中应用广泛，它能够帮助人们对生活环境进行智能调控，对房屋进行安全监测、危险预警等，减少了煤气泄露、房屋被盗的风险。一句话打开音乐，一句话打开空调，一句话让生活变得很简单。 3、公共安全领域：人脸、指纹、虹膜等生物特征的识别和大数据的结合，再进行实时监测，人工智能的应用能够加强公安系统的管理和安全预测。由大数据和人工智能构建起来的智慧城市工程，对城市公共安全领域进行从局部到整体的改造，让我们的生活更加安全舒适。 4、手机及互联网娱乐领域：我们接触最多的人工智能领域的应用来自于手机及互联网。手机的语音助手、实时翻译功能、图片文字智能识别提取、听歌识曲、刷脸解锁、拍照优化、相册分类、影像处理、AR特效、VR游戏等等，都不同程度的应用到了人工智能技术。5、医疗健康领域：人工智能在医疗健康领域能够帮助医院对医疗资源进行整合并合理分配，减少资源不必要的浪费。现今医院都会给每一位患者建立一份完整的电子医疗档案，让患者在就医过程中可以向医生提供一份完善清晰的检查报告，避免医生的重复性工作，而且通过人工智能技术对医疗影像的分析，帮助医生进行综合性的判断，增加确诊率。医疗机器人可以帮助医生提高手术精度，提高手术成功率。人们还可以通过人工智能进行身体健康管理，通过对健康状态进行全方位的监测，对身体健康实现全方位的管理。
人工智能和大数据比如阿里巴巴。京东。拼多多。支付宝。天眼，微信还有百度地图高德地图比如还有快手，抖音这些娱乐目也都是。人工智能和大数据能带来的更多的便利，让我们少走很多弯路，少花很多时间办事效率更高。足不出户，可以一览全球。
了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。1、大数据大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。2、人工智能人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。3、大数据与人工智能大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化操作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。
酶在药物中的作用这题目有点大啊，很容易就写成综述了。建议缩小范围，专攻一点。
四大类: 脂肪酶、蛋白酶、纤维酶、淀粉酶。摄氏46度以上的温度就会将酶杀死，让它们变得毫无用处。以48"C长时间加热，或以65°C加热一下子，就会杀死酵素。想要预防疾病并得到长寿，就要舍弃过热的饮食，采取以生食 ( 尤其是生鲜蔬果 ) 为主的钦食生活，不要浪费一生只有一定量的酵素。所有的食物要分解成人体可吸收的养分，非得经由酵素不可。据估计，80%的疾病是因为食物消化不完全人体再次吸收有毒物质而引起。大自然将酵素放进食物里，用意是帮助人体消化食物，而不是硬要人体分泌酵素来完成消化工作。酵素宛如人体内的清道夫，会附着外来物质上，并将之分解，借此防止动脉阻塞，维持关节灵活度。高蛋白质饮食令人亢奋，却会对人体造成严重的伤害。没有完全被消化分解的蛋白质分子，就会引起狼疮、癌症、关节炎、过敏等慢性病或自体免疫疾病等许多病症。人的胰脏要消化缺乏酵素的熟食而负荷过度，不得不扩大扩大的器官经常是一种病症，是退化的前兆缺乏生鲜蔬菜、水果及海藻造成多种疾病。摄取酵素或吃大量的生食，不仅会替胰脏减轻负担，甚至可为人体分忧解劳。生食中的酵素不需藉助体内酵素，就可以自行消化5%~75%的食物，这正是所谓的“节省能源”。人可以吃熟食存活多年，然而终究会导致细胞酵素枯竭，免疫力减弱以及接踵而来的疾病。酵素存量愈大，人就越健康、越长寿，相反缺乏酵素人体就越容易生病。胃液并不会杀死所有的酵素，酵素只是失去活性，到了小肠后又恢复活性。镁是酵素最好的辅剂，与酵素合为一体忙碌地工作，对人体而言，镁比钙更重要。酵素不仅可以维持健康，还可以排毒。酵素会滋养白血球，直接改善免疫系统。当体内缺乏酵素会导致低血糖症，低血糖会使所有器官都消受响。酵素贮存量随年龄递增而减少。
举例说明一下，没在营销上有哪些应用是举例说明在营销商品进行比较的，而且可以促进消化出行嗯。个治疗。
酶在医药领域主要有两个方面的用途，一是作为药物用于治疗疾病，二是作为科研工具促进科学研究，酶同时也是新药发现的重要靶标治病药物：比如胰蛋白酶可以用来治疗消化不良，链激酶可以作为溶栓药治疗冠心病和肺栓塞科研工具：在使用pcr扩增基因过程中需要使用耐高温的dna聚合酶促进已扩增的基因聚合。药物靶标：阿司匹林是环氧合酶抑制剂，洛伐他汀是胆固醇还原酶抑制剂
核医学在精准医疗的作用是非常大的，一定要及时的进行应用。
对于尝试医学在精准医疗的作用和应用，我觉得是非常必要。
医学的精准医疗的作用，其应用正是起到很大作用的
精准医疗作为下一代诊疗技术，较传统诊疗方法有很大的技术优势。相比传统诊疗手段，精准医疗具有精准性和便捷性，一方面通过基因测序可以找出癌症的突变基因，从而迅速确定对症药物，省去患者尝试各种治疗方法的时间，提升治疗效果；另一方面，基因测序只需要患者的血液甚至唾液，无需传统的病理切片，可以减少诊断过程中对患者身体的损伤。可以预见，精准医疗技术的出现，将显著改善癌症患者的诊疗体验和诊疗效果，发展潜力大。
“兴趣是学习之母”，没有兴趣是学不好的。因为有兴趣，学生就会产生积极的情绪；为满足好奇心，学生就要看、要听、要想、要问，思维也被激活。教师精心设计教学，就是要激发学生学习的兴趣，并在成功的体验中使学生的兴趣收到保护和激励。教师要善于通过各种手段，找准教学的切入口，诱发学生的求知欲。
目前学计算机 还是挺不错的好就业，计算机分很多专业如平面设计，UI设计，互联网营销，电竞，动漫，都是非常好就业的专业哦，选择自己喜欢的专业
无论你是在千禧年出生，还是在婴儿潮时期降临这个世界，今日的课堂与我们儿时的课堂相比，已经非常不同。今日的小孩一上学就有平板电脑或者笔记本电脑，很多小孩拿到电脑时甚至还不能识字。一些国家为了让学生适应基于电脑的标准化测试，要求二年级的学生必须具备每分钟输入60个单词的能力。现在的小孩上学前就已经有姓名、住址、出生日期、医学和行为记录等数字记录。在课堂上应用技术和大数据的设想已经成为现实，并且正以非常快的速度在发展，快到我们都无法预测未来几年内孩子们接受的规范教育将会变成怎样。这是我们的生活已经离不开大数据的又一证据。但当这个事情发生在我们孩子的教育上时，到底是好事还是坏事呢？形成反馈闭环和大数据在教育中的益处就教育而言，最重要的地方一直都是形成反馈闭环。教师提出一个问题，然后学生尝试去解决问题。从学生尝试解决问题的行为中，教师可以发现学生理解了哪些内容，以及哪些内容是不理解的,然后再基于此对教学行为作出相应的调整。同样的，学生在尝试解决问题的过程中，也能加深对问题的理解。这个闭环在一对一或者是师生人数比率较低的情况下，非常有效，但是当学生数量过多，同时不同学生之间的水平存在差异之时，要想创建这种有效的闭环就变得异常困难。这时大数据和技术就可以发挥作用了。任何一名教师都可以带着学生学一门课程，但是要做到对每个学生具体的问题进行精准定位，就没有那么容易了，尤其是在班级学生数量较大的情况下。一家名为Knewton的大数据公司开发了一个数字平台，该平台分析了几百万学生（从幼儿园到大学）的学习过程，并基于这一分析来设计更加合理的测试题目和更加个性化课程目标。最近，该公司与Houghton Mifflin Harcourt建立了合作关系，开发出了K-12阶段的个性化数学课程，同时还与法国创业公司Gutenberg Technology一道，开发了智能数字教科书。简单来说，这些课程和教科书能够适应每个学生的差异。该程序可以根据学生的表现，判断当前的题目的难度是否过大，是否太容易，还是刚刚好？然后，基于判断实时的改变题目的难度。学生可以按照自己的节奏来控制学习进度，而不会受到周围其他学生的行为的影响。然后，系统会给教师一个反馈，告知哪个学生在哪个方面有困难，同时给出全班学生的表现的整体分析数据。那么，这种教学方法有什么缺点吗？大数据教育的阻碍与其它所有使用大数据的应用一样，在教育中使用大数据也有人表示出不理解和担忧。人们最常担心的问题就是数据泄露，而且这种事情已经发生过了。2009年的时候，美国田纳西州的一个学区由于疏忽，将18000名K-12阶段学生的姓名、住址、出生日期和完整的社保号码暴露在了一个不安全的服务器上，而且整个过程持续了数月。人们的另一个担忧是，这些数据会像以前学校曾经使用的神秘的“永久性档案”一样，一直伴随学生的整个教育生涯。毕竟，一个学生在小学时被标记为“捣蛋鬼”，并不代表他上了中学之后还是“捣蛋鬼”，反而可能会变成另外一个完全不一样的人。但是，由于他的数字档案里依然标记其为“捣蛋鬼”，学校当局和老师可能会基于这个过去的评价来对待已经改变的学生，这显然不合适。另外一些团体还担心，这些学生的数据将被用于商业营销。理论上讲，学校和大数据软件开发商确实可以在特定的领域，向学生精准投放个性化广告。或许，学生写了一篇关于棒球的论文，然后就会收到关于当地棒球比赛的门票广告。教师角色的转变所有涉及数据的领域，从财经到零售业都会遇到这些担忧和阻碍，但是在教育领域使用大数据还有另外一个问题——教师角色的转变。随着越来越多的技术和数据应用投入的教学中，教师的角色也应该随之发生转变，即由教学角色向数据驱动的管理角色转变。然而，这是一个非常困难的过程。优秀的教师选择成为教师，主要是因为他们热衷于教育学生。他们喜欢看到学生理解了一个问题之后，两眼放光的样子。他们也喜欢学生沉浸在一个知识点的时候，释放出的热情。不幸的是，这些优秀的教师对于让算法接管这一切感到不乐意，他们也不愿意做一些数据输入和管理工作，虽然这一切或许最终都能帮助学生走向卓越。因此，大数据和技术或许并不是解决教育问题的灵丹妙药。我相信，我们应该开发出一些应用来辅助优秀的教师进行教学，而不是用大数据和数据分析替代他们。最终，理解和应用数据及其分析过程，将像在其他行业一样，让学生和教师都从中获得益处。不知道各位如何看待这个问题，我们应该用数据记录和分析学生在课堂上的一切表现吗？还是我们应该保持传统教学方式，让大数据靠边站？
大数据在教学管理中的运用随着大数据时代的崛起，云数据时代的来临，大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战，教育行业同样不可避免。大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。 一、对“大数据”的理解《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里?金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯，同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。“大数据”具有数据体量巨大，数据类型繁多，价值密度低，处理速度快的特点。二、“大数据”对教学的影响 法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异，事异则备变”的观点，足见教育是需要根据现实变化的。 在教育领域中，“大数据”除体现传统数据的所有宏观功能外，还能收集分析详尽的微观个性化数据，大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况；大数据用于调整教育行为与实现个性化教育；传统数据来源于阶段性的，针对性的评估，其采样过程可能有系统误差；大数据来源于过程性的，以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通，易获得；大数据挖掘需要的人才，专业技能以及设施设备要求较高，并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。 大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者，唯有掌握良好的“大数据”技术，转变教育思想，及时利用“大数据”服务学校管理、改革教育教学，提高办学质量。 三、大数据教学管理模式 随着时代的发展，科技的日新月异，以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑，“大数据”为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分利用，促进了工作效率的提升，转变了工作效能，让工作更加具有时效性，科学性，及时性。1、大数据管理的模型 正如2014年全国教育工作会议提出的，今后一个时期我国教育管理的目标是“加快推进教育治理体系和治理能力现代化”，我国的教育管理模式将发生质的变革，大数据管理模型应运而生。 大数据支撑的教育管理模型：以“主体、对象、资源、目标”为核心要素，建立多级连通共享的教育云，构建教育管理复杂系统，利用云技术处理教育云端大数据，为教育公共服务机构、教师和学生提供全天候多终端个性化需求的教育资源服务、专业发展服务和综合素质发展服务，提升教育资源配置的合理性和公平性，提升教育决策科学化水平。 在教育管理中，人的因素是重要的教育数据，是一切教育数据的来源。教育资源的配置，首先要进行科学合理的资源基本分类：人才资源、财物资源、知识资源；教育内容、教育理论、教育方法、教育经验等，是教育资源配置中的隐性资源，却是根本资源；技术资源是大数据教育管理的生产力资源，教育技术尤其是教育信息技术、大数据、云技术的应用，是管理主体满足教育服务需要，合理配置教育资源的应用型资源。 2、大数据管理的运行策略 教育大数据管理是一个长远的伟大工程，从当前的教育信息化建设水平和面临的挑战综合考虑，还有相当长的路程要走。我们需要在思想上、理论上和实践上全面推进，迫切需要制订正确而长远的行动路线图如又图所示。 这是三个层级的运行策略：底层是大数据教育管理的基础建设教育云的建设，各区域应遵循国家教育数据标准，建设分布式教育数据中心（云）资源库+数据库+数据关系逻辑的建构，为云端教育教学资源配置提供基础硬件支撑，进而建设三层智慧平台智慧校园、智慧学堂（课堂）和智慧终端（尤其是移动终端）应用平台建设，同样作为基础层级的是教育资源的大数据挖掘对教育过程所产生的数据进行统计、分析、建模等处理，为教育管理决策提供数据应用；位于高层的是教育大数据管理的操作系统，从公共服务到学生个体发展，利用大数据进行教育资源的公平配置和个性化供给，推进教育发展与改革，使人人享有优质恰当的教育资源，促进教育的优质可持续发展，推进教育品牌建设和创新提升，形成高效绿色的教育文化。 四、大数据教学管理的优越性 用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新的数据文化正在成形，大数据时代已经来临。顺应大数据时代的发展，教育变革已经进入了一个新的阶段，教育领域将迎来一场前所未有的大变革。 大数据的发展给困境中的教育变革提出了新的挑战。进入大数据时代，依靠言传身教的古代精英式教学和注重快速实效的现代大众式教学正在有效结合，基于数据分析的共享式精准教学不再遥远，按需学习、因材施教将真正成为可能。大数据带来的一系列变革，对新型创新人才的培养提出了更为迫切和现实的要求：日益强大的互联网、多媒体及概念软件、开源软件等为师生提供了更加自由、灵活的学习和探索空间，求知的视野被极大拓宽；日益频繁的师生活动及社会互动被大数据予以记录、分析和共享，教育环境的时空界限和信息隔阂得以打破，长期以来潜伏于数据之下的教育理论和规律将日益凸显和明朗，人才培养将更具灵活性和多样性；学习与生活、教育与社会不再被孤立，学生、学校与现实生活的体验更为接近，学生学习兴趣、学校办学动力将被大大激发
我国智慧医疗与大数据在发展过程中，存在诸多问题。报告归纳为六个方面的问题： 一、 数据标准不统一、归属权不明确; 二、 数据共享面临多重阻碍; 三、 尚无完善的利益激励机制打破旧利益格局，难以进入核心医疗应用领域; 四、 整体缺乏有效的运营机制，线上线下医疗闭环难形成，缺乏可行的盈利模式; 五、 产业的可持续发展战略规划和体系不健全，缺少顶层设计，行业监管缺位; 六、 医疗与信息技术复合型人才缺口明显。 智慧医疗与大数据的共识摘自：
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。
(一)发展条件日趋成熟个人医疗健康服务需求快速增长。我国卫生总费用和人均卫生费用迅速增长，卫生总费用从2004年的29亿元，到2014年的40亿元，10年内增长近4倍，但与发达国家相比仍较低。老龄化日趋严重和亚健康问题，健康医疗服务供不应求的矛盾加剧。截至2014年底，中国60周岁以上人口达到12亿，占总人口的5%，亚健康人群占比已超过70%。企业对医疗大数据的应用需求强劲迸发。药企、险企、医疗硬件厂商、互联网平台等企业亟需借助大数据应用降低成本并提升经营利润。医患矛盾日益突出。医疗资源分布不均、过度医疗等问题，导致医患矛盾日益突出，医疗机构亟需以医疗大数据重构医患关系，效解决医患双方信息不对称及挂号、候诊、收费队伍长，看病时间短的“三长一短”问题。医疗卫生体制改革。2014年、2015年医改政策频出，国务院医改办以及卫计委积极推进分级诊疗、远程诊疗、社会办医、医药电商的进程。破除以药养医，解除看病难、看病贵的难题。医院信息化水平不断提升。近几年我国医院信息化发展迅猛，2014年我国医疗机构IT支出达2亿元，为智慧医疗发展奠定一定基础。(二)医疗云平台建设步伐加快我国各地各类医疗云平台布局全面、层次丰富，在建设主体和运营模式上也形成了政企合建、市场运营的良好局面。我国智慧医疗云平台的构建主要是以人口信息数据库、电子病历数据库和电子健康档案数据库等三大数据库为支撑，并通过平台支持公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品供应和综合管理等六大类业务应用，正逐步形成国家、省、地市和县的四级区域人口健康信息平台。(三)医疗大数据来源多样化且快速增长我国医疗大数据主要由医院临床数据、公共卫生数据和移动医疗健康数据三大部分组成，各数据端口呈现出多样化且快速增长的发展趋势。(四)智慧医疗与大数据产业链条初步形成各类企业以医院、医生、患者、医药、医险、医检等入口，纷纷布局智慧医疗与大数据，在医院信息化、可穿戴设备、在线医疗咨询服务、医药电商等行业蓬勃发展，产业链条初步形成。(五)智慧医疗与大数据商业模式创新加快医药电商助推医药分开;在线问诊导诊重构传统医患关系;远程医疗助力分级诊疗;智慧医疗与保险融合创新发展。(六)各地智慧医疗与大数据建设呈现多层次阶梯式发展格局初步形成了应用先行区、特色应用区、初步应用区、发展起步区等四大类。金鹏信息智慧城市解决方案
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