大数据在医疗方面的应用论文选题方向
在医疗方面，大数据有着广泛的应用天地，包括相对疗效研究、医疗资料的透明化、病人病历的进阶分析、药物副作用分析和远距离监测病患。相对疗效研究信息时代使得电子病历的普及成为可能。目前，电子病历结构化数据已逐渐成熟，通过大数据分析海量的医疗数据，比较分析不同的干预措施的有效性。这为临床治疗决策提供了非常有用的参考信息。在医疗护理系统中利用大数据实现相对疗效研究，将大大提高疾病诊疗的效率，减少过度治疗以及治疗不足。医疗资料的透明化大数据分析可以对不同医院的治疗费用、治疗质量与绩效进行评估和比对，并快速呈现出来，让患者一目了然。此外，大数据有望精简业务流程，从而降低成本，提高医疗护理质量并给患者带来更好的就诊体验。患者病历的进阶分析目前，电子病历系统包括三部分数据，即电子病例数据、医学检验数据和医学影像数据。电子病历是病人自述病症、医生记录产生的以文字标书为主体的数据，是一种非结构化的数据。医学检验数据来自于医学检验设备，主要包括各种数据，具有标准性和规范性的特点，是一种结构化数据。医学影像数据则包括X光片、B超影像等来自医学影像设备的数据，由于这些数据以图像为主，因此是一种非结构化数据。构建电子病历系统，可以全面掌握患者的病情演进情况。大数据可以对海量的患者病历和档案进行进阶分析，确定哪些人是某类疾病的高危感染人群，并按照不同患者的既往病史为其提供不同的治疗模式和不同的预防性保健方案，才能达到最佳治疗效果。药物副作用分析在临床用药的过程中，药物使用可能会引起患者的不良反应。这种不良反应会导致药物不能发挥原本的作用，治疗效果减弱，严重时甚至导致患者死亡，同时不合理的用药也可能大大集中患者的经济负担。来自美国的统计显示，每年美国有70度万人因为药物副作用受到伤害或者死亡。通过对产生药物副作用的患者病情进行分析，挖掘出不同药物的副作用可能产生的情况，从而提高患者疾病的治疗质量，指导临床用药，减少药物副作用或不当用药对患者的伤害，并指导新药研发。远距离监测病患随着传感器的进步和物联网的发展，大量可穿戴设备、各类App等出现，能够实时获取病人的健康信息。许多高血压、心脏病、糖尿病患者在家中测量的血压、心率、体重、血氧、吐气流量等健康指标和数据都可以传回医院或健康管理中心，给医疗人员提供诊断参考，便于给患者提供饮食和生活建议。
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
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）。
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！
大数据在医疗方面的应用论文选题
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。
大数据，对于疾病的，统计，研究，控制，是必不可少的，也是第一手材料
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学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考： 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 6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战 7、大数据背景下银行外汇业务管理分析 8、大数据在互联网金融领域应用 9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施 10、大数据公司内部控制构建问题 11、大数据征信机构运作模式监管 12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析 13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响 14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系 15、大数据助力普惠金融
大数据在医疗方面的应用论文题目
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。
在医疗方面，大数据有着广泛的应用天地，包括相对疗效研究、医疗资料的透明化、病人病历的进阶分析、药物副作用分析和远距离监测病患。相对疗效研究信息时代使得电子病历的普及成为可能。目前，电子病历结构化数据已逐渐成熟，通过大数据分析海量的医疗数据，比较分析不同的干预措施的有效性。这为临床治疗决策提供了非常有用的参考信息。在医疗护理系统中利用大数据实现相对疗效研究，将大大提高疾病诊疗的效率，减少过度治疗以及治疗不足。医疗资料的透明化大数据分析可以对不同医院的治疗费用、治疗质量与绩效进行评估和比对，并快速呈现出来，让患者一目了然。此外，大数据有望精简业务流程，从而降低成本，提高医疗护理质量并给患者带来更好的就诊体验。患者病历的进阶分析目前，电子病历系统包括三部分数据，即电子病例数据、医学检验数据和医学影像数据。电子病历是病人自述病症、医生记录产生的以文字标书为主体的数据，是一种非结构化的数据。医学检验数据来自于医学检验设备，主要包括各种数据，具有标准性和规范性的特点，是一种结构化数据。医学影像数据则包括X光片、B超影像等来自医学影像设备的数据，由于这些数据以图像为主，因此是一种非结构化数据。构建电子病历系统，可以全面掌握患者的病情演进情况。大数据可以对海量的患者病历和档案进行进阶分析，确定哪些人是某类疾病的高危感染人群，并按照不同患者的既往病史为其提供不同的治疗模式和不同的预防性保健方案，才能达到最佳治疗效果。药物副作用分析在临床用药的过程中，药物使用可能会引起患者的不良反应。这种不良反应会导致药物不能发挥原本的作用，治疗效果减弱，严重时甚至导致患者死亡，同时不合理的用药也可能大大集中患者的经济负担。来自美国的统计显示，每年美国有70度万人因为药物副作用受到伤害或者死亡。通过对产生药物副作用的患者病情进行分析，挖掘出不同药物的副作用可能产生的情况，从而提高患者疾病的治疗质量，指导临床用药，减少药物副作用或不当用药对患者的伤害，并指导新药研发。远距离监测病患随着传感器的进步和物联网的发展，大量可穿戴设备、各类App等出现，能够实时获取病人的健康信息。许多高血压、心脏病、糖尿病患者在家中测量的血压、心率、体重、血氧、吐气流量等健康指标和数据都可以传回医院或健康管理中心，给医疗人员提供诊断参考，便于给患者提供饮食和生活建议。
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
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]
大数据在医疗方面的应用论文选题意义
大数据分析在疾病与健康研究方面的应用大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。一、疾病与健康研究在疾病与健康研究方面，我们可将其分为三个子方面：健康研究、亚健康研究和疾病研究。1、健康研究中国是地域辽阔的多民族国家，不同地区不同种群的人的基因和健康指标有所不同，同一地区同一种群的人在不同的性别和年龄上健康标准也有差异。深入研究和分析上述人群的健康规律，对卫生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的指导意义。例如：1 对体检数据分析和挖掘，得出不同地区、不同人群的健康差异，以确定精确的不同人群的健康标准，针对不同人群制定适宜的防病，治病方法以及预后标准，并量身打造个性化，地区化的健康评估模型。2 在制定不同地区不同人群的参考值时，可进一步分析健康指标在不同性别、年龄和季节的差别，以及权重比，从而完善适合于国人全面的系统化的更科学的健康参考值。3 人体存在的内在平衡，使得各个可观察数据间有其特有的规律，基于经验只能发现简单的规律如钙、磷常数等，使应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复杂的系统性的人体医学规律，大幅提升防病，治病以及预后推测的技术水平，并且也对亚健康有个更科学的判断依据，以及了解健康到亚健康的逐渐失衡的过程。4 对孕妇在孕产期、产后及新生儿的健康数据进行深入分析，研究孕产妇和新生儿的健康规律，开发对孕产妇和新生儿的健康评价和因素的评估模型，给出更科学的孕产妇和新生儿保健的指导。5 对儿童成长的体检数据分析和挖掘，研究儿童的健康规律，开发对儿童成长的评价和因素的评估模型，分别适应中国辽阔的地域和众多的人群，给出更科学的儿童成长发育指导。6 对老年人的健康数据分析和研究，研究老年人的健康特点，开发对老年人健康的评价和因素的评估模型，给出更科学的老年人养生的指导。7 对健康人的精神和心理数据进行深入分析，制定健康人的精神和心理参考标准，开发对健康精神和心理的评价和影响因素的评估模型，给出更科学的精神和心理卫生方面的保健指导。2、亚健康研究世界卫生组织将机体无器质性病变，但是有一些功能改变的状态称为“第三状态”，也称为“亚健康状态”，主要包括：功能性改变，而不是器质性病变；体征改变，但现有医学技术不能发现病理改变；生命质量差，长期处于低健康水平；慢性疾病伴随的病变部位之外的不健康体征。对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状态，预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和治疗都有十分重要的意义。例如：1 研究亚健康与疾病间的相互关系。研究各种可观察指标（体检数据）在亚健康中的权重，以及在不同地区、人群中的分布。应用时间序列，线性/非线性回归研究亚健康观察指标之间的关联性。通过亚健康体检数据挖掘，分析导致疾病的影响因素，建立评估模型来预测危险度，并进一步建立疾病的预测模型。2 研究亚健康与健康间的相互关系。通过对体检人群的地区、职业、年龄等因素的分析，研究最新的健康和亚健康的人群分布。不同的人群地区环境不同，生活习惯不同，加入亚健康医学指标以外的相关外部数据（如职业、饮食、习惯、性格、爱好等）后，可发现综合因素对亚健康的影响，以及这些因素的各自权重，及相关关系，从而探究出亚健康的原因，对预防和治疗亚健康起着指导作用。3 研究亚健康治疗和预后的研究。通过对亚健康治疗和预后的数据分析，评价治疗效果，评估最佳治疗方案，进一步开展对专科亚健康治疗和预后的研究，同时研究其与疾病的关系。4 对精神和心理亚健康的研究。如对常见的精神亚健康状态：如神经衰弱、抑郁、焦虑和强迫等症状，进行数据归纳整理、分析挖掘，从而导出精神和心理亚健康的新知识发现，探究出精神疾病的原因，对预防和治疗精神疾病起着指导作用。5 将住院和社区健康管理数据相结合，进行因素权重分析和多因素的特性抽取，最后形成模型指导治疗。最理想的情况是个体化评估模型，为每个病人建立专用预测模型。3、疾病研究中国面临的严重危害人民健康的疾病包括：传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等；精神和心理疾病；小儿出生缺陷。对患有各种疾病的病人的医学数据及相关数据的研究分析，对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。例如：1 对传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。应用数据挖掘技术对传染性疾病的数据进行分析，找出传染性疾病的发病规律，揭示传染性疾病的病因，进一步摸索出传染性疾病的变异规律，建立传染性疾病的预测模型。2 对慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等疾病的研究。应用数据仓库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行分析，找出慢性常见病的发病规律，探索慢性常见病的病因，进一步摸索出慢性常见病的并发症规律，科学评估各种治疗方案的疗效，建立慢性常见病的预测模型。3 对精神和心理疾病的研究。应用数据仓库技术、数据挖掘技术和数理统计技术对精神和心理疾病的数据进行分析，从广泛的多变量集中找出影响精神和心理疾病的主要因素，在遗传学、后天影响和病理学等多方面探索精神和心理疾病的病因，科学评估各种治疗方案的疗效，建立精神和心理疾病的预测模型。4 对小儿出生缺陷的研究。应用大数据分析技术对儿童出生缺陷的数据进行分析，从广泛的大变量集中找出影响儿童出生缺陷的主要因素，在环境、遗传学、病理学等多方面探索儿童出生缺陷的病因，建立儿童出生缺陷的预测模型。5 针对门诊和住院病人数据在线分析统计学差异，寻找阳性案例，为研究提供素材，并为科研的预实验提供思路和准备。对住院数据进行多维度分析和挖掘，横向达到单病种的水平，纵向包括所有可观测数据，所收集来的知识有很大可能会启发医学专家有新发现。6不同 治疗手段和治疗效果的在线分析。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解治疗的临床效果。7 药品治疗效果在线分析，治疗效果、副作用、对其他疾病的效果评估。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解新药和老药。目前的药品不良反应主要靠医生的通报，对医生的职业素养和敏感有很大的依赖，而使用数据挖掘及数据库中的知识发现，可以极大限度地改进这项工作。二、环境与健康研究环境因素对健康造成的损害较其他健康损害复杂，是微量、慢性、长期和不可逆转的。环境健康影响与公众利益息息相关，环境健康损害如得不到妥善处理还将转化为社会、经济问题。环境与公共健康研究以人类生态系统可持续发展研究为基础，关怀人类现在和未来的健康与安全，从环境研究途径关注社会、经济活动对人类生理和心理的健康影响，探索环境变迁对人民健康造成危害的预防和治理措施。应用大数据分析技术对环境健康的研究，主要包括发现案例、发病机理和临床治疗研究，预防和治理各类环境流行病在污染源以及污染途径控制的研究等。例如： 应用大数据分析技术研究环境因素对健康的影响，实行 一体化的环境和健康监测，并在全国实现数据共享。 应用大数据分析技术研究环境污染对儿童的影响，以解决环境对儿童所造成的不健康和疾病迅速增长的问题，从而给予儿童特殊注意的环境和健康指导。 应用大数据分析技术开展职业病和职业多发病的预防预测。对于各种职业的发病分布和严重程度，以及对职业病的深入分析。不仅包括传统意义的职业病，也包括不同职业的不同的疾病分布和在病因中的权重。另外，还可以分析不同职业的暴露特点进而对病因进行研究。 应用大数据分析技术开展对空气污染显著提高城市人群呼吸道和过敏性疾病的发生 率的研究。 应用大数据分析技术开展噪声污染损害儿童的听力和干扰他们的学习能力的研究。 应用大数据分析技术开展快餐业的发展使肥胖病发病率不断增长的研究，尤其是不合理的营养对儿童健康的影响。 应用大数据分析技术开展对转基因生物技术的应用对自然界生物和人类基因的潜在影响的研究。三、医药生物技术与健康生物技术涵盖生命科学的所有领域，医药生物技术是生物技术的重要组成部分。当今人类面临的人口、食物、健康、环境和资源问题，无不与之紧密相关。医药生物技术最鲜明的特点是大量新思想、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健之中，如全新的医学成像技术、基因工程技术、微电子技术、干细胞工程技术、组织工程技术、纳米技术、生物芯片技术、克隆技术、酶工程技术、细胞工程技术、发酵工程技术、蛋白质工程技术、生物医学工程技术、基因组与蛋白质组技术、生物信息技术和中医药技术等及其产品，将大大提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计研制水平，以及对突发事件（如传染病和生物恐怖等）的检测、预防与治疗水平。以大数据分析技术为核心的生物信息技术在由众多新技术构成的医药生物技术中发挥有独特的作用。例如： 利用生物信息技术进行生物信息的存储与获取。 利用生物信息技术开展基因的序列对比、测序和拼接。 利用生物信息技术进开展基因预测。 利用生物信息技术进行生物进化与系统发育分析。 利用生物信息技术进行蛋白质结构预测和RAN结构预测。 利用生物信息技术进行分子设计和药物设计。 利用生物信息技术进行肿瘤分类及遗传学分析。 利用生物信息技术开展在生物分子层面对精神病的研究及遗传学分析。 利用生物信息技术开展在生物分子层面对如H1N1等传染病的研究。四、卫生宏观决策支持卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心、以数据挖掘为技术核心、以商务智能为展现工具的综合卫生信息平台。它可以建立在各级别卫生系统上，如医院、地区卫生系统、全国卫生系统，为各级卫生部门提供智能决策系统，深入了解卫生系统的历史和现在，把握卫生系统业务发展的未来，评估卫生系统内部各部门的业务效绩，帮助各级决策者提供最佳实施方案，给决策者一双慧眼，清晰认知系统内各方面变化趋势和业务得失，使对系统各部门的评价、考核、奖励更加科学、公正、客观，使系统内各级关系更加和谐，积极发挥各部门的潜能，提高系统的整体业务水平和经济效益。使用商务智能辅助决策，可以提供各种有价值的信息，各种事件的关联，以及不同于微观的角度分析各种卫生信息，如预防接种基本数据，传染病报告等等。以上是小编为大家分享的关于 大数据分析在疾病与健康研究方面的应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
前景看好，据《全球健康医疗大数据行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》的分析，当下我国健康产业的市场规模已经达到超过4万亿元
这个应用他其实是有很多的，不过是在医学方面，他其实是任何方面都可以的。
大数据，对于疾病的，统计，研究，控制，是必不可少的，也是第一手材料
大数据在医疗方面的应用论文选题背景
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]
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
亿信华辰作为数据分析软件领导厂商，紧跟医疗卫生领域发展趋势，面向国家卫健委及各级医疗卫生单位、机构，提供灵活、可适配的解决方案。提供集数据采集、数据治理（含元数据、数据标准、数据质量、数据生命周期管理、数据安全）、数据分析与挖掘、可视化展示一体化的解决方案。协助国家卫健委及各级医疗卫生单位、机构建立长效灵活的数据采集机制（如面对突发公共卫生事件或流行性传染病等情况），数据治理体系等，提升医疗卫生数据质量，辅助决策，提升管理水平。
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。