深度：大数据分析对于中国医疗保险管理的价值（N 多案例分析+附下载）作者： 张岚，总监，医疗保险及医院管理事业部引言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(value)
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
医疗领域大数据的类型● 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
● 个人及偏好数据 (Demographic/Preference Data)， 例如性别、年龄、职业等基本信息以及个人偏好、对产品和服务满意度等主观信息
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
