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关系数据库理论存在很多很严重的问题，例如，用关系数据库系统所设计出的信息系统都是孤岛型系统，难以实现系统之间的互联互通；在大数据时代，人们发现，对全国97.8万家医疗机构所产生的医疗数据进行挖掘非常困难，当前的大多数医疗信息系统都是用关系数据库系统而设计的。 用关系数据库系统所设计出的信息系统之所以难以互联互通，孤岛问题严重，根本原因在于“异构数据”。《医学信息的结构化存贮方法》中的“万能数据结构表”可以存贮各种各样的数据，也可说用《医学信息的结构化存贮方法》所设计出的信息系统所产生的数据都是“同构”的，不存在“异构数据”的问题。关系数据库理论先天不足，不可能解决“异构数据”问题。 医院信息系统所处理的数据只是某家医院所产生的某些特定的数据（可称作小数据）。医疗大数据所要处理的数据是全国97.8万家医疗机构所拥有的数十万个医疗信息系统所产生的数据，这些数据存贮在数千万张表中，这些系统由不同的开发商所开发，各系统的数据结构各不相同。每家医院的信息化工作都涉及几十个厂家，每个厂家的数据、标准、采集、存储都不一样。因此，即便是在一家医院，都会出现很多孤岛，整个医疗行业的信息孤岛问题更严重。各家医院信息系统的标准、接口都不同，这成为利用率低、共享难的原因之一。不仅如此，数据种类的多样化也为数据标准的制定和应用带来了挑战。

从整个医疗领域来看,大数据的应用比比皆是，●在医药产品研发上,制药公司可以通过大数据分析有效判包括临床治疗、公共卫生监控、产品研发及市场断研发项目成功的可能型，以供支持投资决策。此外结合推广、医疗保险管理等各个方面。基因组及蛋白组学信息还可帮助企业优化研发方案及临床试验设计，根据在研产品选择特定患者群体有针对性的进●在临床治疗中,大数据分析可以应用于“比较效果研究”行临床开发，从而大大降低研发中的风险。(Comparative Effectiveness Research, CER)。通过深入分析包括患者体征、治疗方案、费用和疗效在内的大数据，●在产品的市场推广中,大数据可以用于药物经济学或卫生帮助医生评估在实际临床应用中最有效或成本效益最高的经济学分析，以治疗结果及其相应社会及经济效益作为定治疗方法。大数据还可以应用于临床决策支持系统，分析价基础，从而帮助监管部门及医疗支付方科学制定新药的医生输入的医嘱，比较其与医学指南的差异，提醒医生防.上市及报销政策。止潜在的错误(如药物间相互作用等)，从而降低医疗事●在医疗保险领域,大数据分析可有多方面的应用，包括保故率。障设计及精算定价、理赔运营管理、对医疗机构的管理、●在公共卫生领域,大数据的应用可以改善公众健康监控。市场和销售推广、及对跨多个领域的决策支持。本文将聚公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者病历数据库更快地焦于中国医疗保险业务，重点阐述大数据分析在此领域可检测出传染病疫情，进行全面的疫情监测并且及时采取响发挥的作用。应措施尽早控制疫情。

（1） 症状监测 能根据知识图谱管理重点疾病的症状监测范围，能从临床主诉数据中自动提取关键 症状数据。 能对本院提取的症状数据进行汇总分析并提供可视化展示。 （2） 药品监测 能根据知识图谱管理重点疾病的药品监测范围，并从医院处方信息中提取用药信息。 能对本院提取的用药信息进行汇总分析并提供可视化展示。 （3） 实验室数据监测 能根据知识图谱管理重点疾病的检验数据监测范围，监测应包括相关检验的数量和 结果。 实验室监测数据需同时覆盖医疗机构和疾控实验室。 能对本院提取的实验室监测数据进行汇总分析并提供可视化展示。 （4） 影像检查结果监测 对重点影像检查结果进行监测，支持必要时调阅相应原始影像数据。

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