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医疗健康数据的基本情况包括
一般认为，具有大数据基本特征，与医疗健康服务过程、结果相关的大数据，称之为医疗健康大数据。
而大数据的定义的定义现在普遍比较认同的是IBM的“4V”。
即数据体量巨大（Volume）、数据类型繁多（Variety）、数据生成速度快（Velocity）、数据具有真实性（Veracity）。
前三者都较容易理解，而真实性则强调数据质量与可靠性，真实的数据才有分析的价值。
可见大数据的意义不仅仅在于数据量有多少，还在于通过这些数据的处理而获得的更深层次的价值。
医疗健康大数据的长远目标也是希望能以数据驱动，获得最优决策与方案。
眼下，医疗健康大数据确实迎来了很好的发展机遇，具有很多利好：比如，医疗信息化建设的不断完善；互联网与医疗的融合；资本市场的高度关注；商保健康险市场的飞速发展；细分领域尚未出现巨头等。
基于这些发展机遇，人们对医疗健康大数据的创业整体保持乐观态度。
从实践上看，目前医疗健康大数据的主要付费方分是六个：消费者、企业、保险公司、政府、医院及药企（包括医械），短期来看，保险公司和药企的付费意愿最强，医院、政府与企业需求也是比较明显的，但现阶段还比较保守。
医疗健康大数据确实充满了机会，但当前其发展也面临着不少的挑战，有人主要归结了以下几：安全与隐私缺少保障；数据共享与互联互通存在障碍；高质量的数据来源仍然有限；医疗领域自身的复杂性带来的门槛；商业模式难落地。
总的来看，医疗健康大数据的发展还处于相当早期的阶段，无论是在中国还是国外都尚在摸索中。
简而言之一句话，医疗健康大数据：机遇与挑战共存。
健康医疗大数据的广义和狭义概念哪一个更贴合大数据关注 全数据的内涵角度?
狭义。
狭义上的医疗健康大数据指的是医院的医疗机构产生的大数据，这是最主要的医疗健康大数据，产生于医院常规临床诊治、科研和管理过程，包括各种门急诊记录、住院记录、影像记录、实验室记录、用药记录、手术记录、随访记录和医保数据等。
大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
对于“大数据”研究机构给出了这样的定义。
“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
健康大数据与大数据区别
健康大数据和大数据都是数据库技术的一种，但它们之间存在着显著的差异。
首先，它们的定义不同。
健康大数据通常指的是以健康相关的数据，包括来自医学研究和医疗机构的数据，以及来自社会网络、设备和其他源的数据。
大数据指的是使用现代计算机技术，如云计算和分布式计算，处理大量数据的方法。
其次，它们的用途也不同。
健康大数据被用来支持健康研究，以及改善健康结局和支持健康决策。
大数据则被用来支持商业、社会和技术研究，支持企业决策，并帮助企业更好地了解客户。
此外，它们也有不同的安全要求。
健康大数据需要严格的安全性和隐私保护，以保护个人健康信息和其他敏感信息。
而大数据则需要严格的安全性和数据保护，以保护企业机密信息和客户个人信息。
总而言之，健康大数据和大数据都是数据库技术，但它们在定义、用途和安全性上存在着显著的差异。
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