我国医疗保险的发展前景相关数据报告_免费下载-镝数聚dydata,相关行业数据财产保险,保险业,人寿保险,财务风险详细分析,管理水平,薪酬水平大数据分析对于中国医疗保险管理的价值 随着大数据在各行各业的应用和扩展,医疗领域大数据及其分析技术也正日益赢得人们的关注。那么大数据在医疗领域指的是什么?又有什么样的特点?我们知道,广义上的大数据指的是所涉及的信息量规模巨大,无法通过目前主流软件工具在合理时间内撷取、管理、处理、并分析成能有效支持决策制定的数据资讯,通常具有4个v的特征–数据量大(Volume),速度快(velocity)。多样性(Variety),价值高(valuel。在医疗领域,大数据包括的数据和信息类型非常广泛,可以大致分为以下四种。 行政数据(AdministrativeData),主要包括从医疗支付方:(医疗保险机构)或者医疗机构获得的理赔信息等,通常涉及病人所使用的医疗服务、相关诊断信息、提供服务的医疗机构及时间地点、以及费用明细与支付情况。 临床数据(ClinicalData),包括从医疗机构获得的电子病历(EMR)、医疗影像数据、处方信息等。体征数据(BiometricData),例如由检测仪器测量所得的体重、血压、血糖水平等信,以及饮食、运动、睡眠等自我跟踪信息。随着可穿戴设备及相关手机软件的广泛应用,此类数据量越来越大也越来越多元化. 由于数据量大、种类繁杂,不同类型的数据之间会有交叉或者交集。例如处方数据,既可以从医疗机构的信息系统中获得——即临床数据的一种,也可以从医疗保险机构的理赔数据库中找到——即理赔信息的一部分;又如血压等信息既可以从随身携带的便携血压计测量得到(体征数据?,也可以在医疗机构的电子病历中发现(临床数据)。大数据分析应用关键的一点在于将不同类型不同来源的。 【更多详情,请下载:大数据分析对于中国医疗保险管理的价值】
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    更新时间:2024-05-30
    大数据分析对于中国医疗保险管理的价值 随着大数据在各行各业的应用和扩展,医疗领域大数据及其分析技术也正日益赢得人们的关注。那么大数据在医疗领域指的是什么?又有什么样的特点?我们知道,广义上的大数据指的是所涉及的信息量规模巨大,无法通过目前主流软件工具在合理时间内撷取、管理、处理、并分析成能有效支持决策制定的数据资讯,通常具有4个v的特征–数据量大( Volume),速度快(velocity)。多样性(Variety),价值高(valuel。在医疗领域,大数据包括的数据和信息类型非常广泛,可以大致分为以下四种。 行政数据(Administrative Data),主要包括从医疗支付方:(医疗保险机构)或者医疗机构获得的理赔信息等,通常涉及病人所使用的医疗服务、相关诊断信息、提供服务的医疗机构及时间地点、以及费用明细与支付情况。 临床数据(Clinical Data),包括从医疗机构获得的电子病历(EMR)、医疗影像数据、处方信息等。体征数据(Biometric Data),例如由检测仪器测量所得的体重、血压、血糖水平等信,以及饮食、运动、睡眠等自我跟踪信息。随着可穿戴设备及相关手机软件的广泛应用,此类数据量越来越大也越来越多元化. 由于数据量大、种类繁杂,不同类型的数据之间会有交叉或者交集。例如处方数据,既可以从医疗机构的信息系统中获得——即临床数据的一种,也可以从医疗保险机构的理赔数据库中找到——即理赔信息的一部分;又如血压等信息既可以从随身携带的便携血压计测量得到(体征数据?,也可以在医疗机构的电子病历中发现(临床数据)。大数据分析应用关键的一点在于将不同类型不同来源的。 【更多详情,请下载:大数据分析对于中国医疗保险管理的价值】
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