大数据导论 第3版 课件 杨尊琦 第7、8章 大数据与社交媒体的融合、健康大数据在公共卫生领域的实践

大数据导论第7章大数据与社交媒体的融合随着社会网络服务的发展，社交媒体作为人们传播信息和表达观点的重要渠道，包含大量丰富的有用信息，这些信息伴随社交媒体服务的兴起，形成了各种各样的社交媒体数据，比如微博类网站的文本信息流数据、媒体分享网站的多媒体数据、社交网站的用户交互数据、签到网站的地理位置数据、购物网站的消费数据等等，这些社交媒体数据已成为大数据最具代表性的数据来源之一。这些社交媒体多源数据从不同角度记录着人们的网络生活,并映射着物理世界。V1大数据导论案例导入在当代信息环境中，抖音已演变为重要的公共信息平台。它以算法推送机制，将新闻、科普、生活服务等内容以15—60秒的短视频形态持续呈现，日均活跃用户超7亿，成为多数用户获取即时资讯的主要渠道。思考：

1.你是如何看待“无穷小亮”利用新型社交媒体进行科普？2.你会通过使用抖音来观看类似的科普视频吗？目录7.1什么是社交媒体7.2社交媒体大数据的分析与挖掘7.3社交媒体大数据的未来挑战7.4社交媒体下大数据信息安全问题第7章

大数据与社交媒体的融合>>>7.1什么是社交媒体大数据导论社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展大数据导论7.1.1社交媒体的定义社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展大数据导论7.1.1社交媒体的定义社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展大数据导论7.1.1社交媒体的定义微信，时下最热门的聊天通讯软件，腾讯移动互联网应用领域的看家产品，主打熟人圈的社交媒体，其朋友圈/微信红包/公众号等成为人们日常生活的焦点微信是腾讯公司于2011年1月21日推出的一个为智能终端提供即时通讯服务的免费应用程序，微信支持跨通信运营商、跨操作系统平台，通过网络发送免费（需消耗少量网络流量）语音短信、视频、图片和文字，同时，也可以使用通过共享流媒体内容的资料和基于位置的社交插件“摇一摇”、“漂流瓶”、“朋友圈”、”公众平台“、”语音记事本“、”小程序“等服务插件。微信提供公众平台、朋友圈、消息推送等功能，用户可以通过“摇一摇”、“搜索号码”、“附近的人”、扫二维码方式添加好友和关注公众平台，同时微信将内容分享给好友以及将用户看到的精彩内容分享到微信朋友圈。社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展大数据导论7.1.1社交媒体的定义QQ，民间昵称“企鹅”，中国大陆即时通讯市场的王者，国人维系人脉的必备软件，手机用户基本装有的交友软件，红色围巾的小企鹅为其典型标志腾讯QQ是深圳市腾讯计算机系统有限公司开发的一款基于Internet的即时通信（IM）软件。腾讯QQ支持在线聊天、视频电话、点对点断点续传文件、共享文件、网络硬盘、自定义面板、QQ邮箱等多种功能。并可与移动通讯终端等多种通讯方式相连。您可以使用QQ方便、实用、高效的和朋友联系，而这一切都是免费的。社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展大数据导论7.1.1社交媒体的定义抖音，是当下最热门的短视频平台，用户可以在抖音上上传、分享、评论短视频，成为大部分人生活中必不可少的一部分抖音，是由字节跳动孵化的一款音乐创意短视频社交软件。该软件于2016年9月20日上线，是一个面向全年龄的短视频社区平台。根据第48次《中国互联网络发展状况统计报告》，短视频用户规模达8.88亿，较2020年12月增长1440万，占网民整体的87.8%。截止到2021年1月，抖音活跃用户达到4.90亿人，用户在抖音上可以上传一分钟左右的视频，并带有视频的剪辑，配乐等功能，非常方便，成为记录和分享生活的可靠工具社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展社交媒体也称为社会化媒体、社会性媒体，指允许人们撰写、分享、评价、讨论、相互沟通的网站和技术社交媒体是人们彼此之间用来分享意见、见解、经验和观点的工具和平台，现阶段主要包括博客、论坛、播客等等大数据导论7.1.1社交媒体的定义社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展大数据导论7.1.1社交媒体的定义社交媒体(SocialMedia)指互联网上基于用户关系的内容生产与交换平台。社交媒体是人们彼此之间用来分享意见、见解、经验和观点的工具和平台，现阶段主要包括Fecebook、twitter、微博、微信、博客、论坛、等等。社交媒体在互联网的沃土上蓬勃发展，爆发出令人眩目的能量，其传播的信息已成为人们浏览互联网的重要内容，不仅制造了人们社交生活中争相讨论的一个又一个热门话题，还吸引传统媒体争相跟进。表1社交媒体的发展SOCIALMEDIA社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展时间发展历程社交媒体1971年ARPA（高级研究项目署）项目的科学家发出世界第一封电子邮件，使用“@”区分用户名与地址。1987年9月20日中国第一封电子邮件由“德国互联网之父”维纳·措恩与王运丰在北京的计算机应用技术研究所成功发送到德国卡尔斯鲁厄大学。1980年新闻组诞生，简单地说就是一个基于网络的计算机组合，这些计算机被称为新闻服务器，不同的用户通过一些软件可连接到新闻服务器上，阅读其他人的消息并可以参与讨论。Usenet是分布式互联网交流系统，数以千计的人在上面讨论科技、文学、音乐和体育赛事等。1991年伯纳斯·李经过多年实践和改进，提议采用一个新的信息发布协议，最终成就了以“超链接”为特征的万维网——WorldWideWeb。1994年世界上第一个个人博客：斯沃斯莫尔学院学生JustinHall建立自己的个人站点“Justin’sLinksfromtheUnderground”，与外部网络开始互联。JustinHall坚持更新自己的博客坚持了11年，现在被公认为“个人博客元勋”。1995年C成立，旨在帮助曾经的幼儿园同学、小学同学、初中同学、高中同学、大学同学重新取得联系。1996年早期搜索引擎A上线，它允许人们用自然语言提问，而非关键词（比如：“今天上映什么电影”，而不是“10月23日电影上映”）。大数据导论7.1.2社交媒体的发展表1社交媒体的发展社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展时间发展历程社交媒体1997年美国在线实时交流工具也称在线即时通讯软件AIM(AOLInstantMessenger)上线；1998年在线日记社区OpenDiary上线，它允许人们即使不懂HTML知识也可以发布公开或私密日记。更重要的是，它首次实现人们可以在别人的日志里进行评论回复。1999年博客工具Blogger出现；全球科技公司之间的专利站捧红的FOSSPatent就是用Blogger建的网站。2000年JimmyWales和LarrySanger共同成立Wikipedia，这是全球首个开源、在线、协作而成的百科全书，由来自世界各地的志愿者合作编辑而成，整个计划总共收录了超过2,200万篇条目，而其中又以英语维基百科以超过404万篇条目的数字排名第一。2001年M网站成立，专注于线下交友。网站的创建者是ScottHeiferman，2001年“9·11”事件以后，他成立了M是一个兴趣交友网站，鼓励人们走出各自孤立的家门，去与志趣相投者交友、聊天。1997年美国在线实时交流工具也称在线即时通讯软件AIM(AOLInstantMessenger)上线；大数据导论7.1.2社交媒体的发展表1社交媒体的发展社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展时间发展历程社交媒体2003年面向青少年和青年群体的MySpace上线，它再一次刷新了社交网络的成长速度：一个月注册量突破100万。还有WordPress，它由全球各地的几百名网友通过在线协作创建，目前在全球已经拥有数千万用户——截止2011年12月，发布一年的WordPress3.0获得了6500万次下载。2004年Facebook成立，根据7月Facebook上市后的首份财报Facebook目前每月有9.55亿用户活跃用户（MAU），每月移动平台活跃用户数有5.43亿。2005年YouTube成立，它在成立后迅速被Google相中，2006年从Google那里得到的收购价是16.5亿美元。2006年Twitter成立，由于它内容限制在140字以内，迅速成为方便的交流工具和强大的自媒体平台；成立的还有Spotify，现在是社交音乐分享型应用的典型，拥有1500万MAU和400万付费用户。2007年Tumblr成立于2007年，是目前全球最大的网站，也是轻博客网站的始祖。一种介于传统博客和微博之间的全新媒体形态，既注重表达，又注重社交，而且注重个性化设置，成为当前最受年轻人欢迎的新媒体之一。2008年Groupon上线，是国际上最大的团购网站，最早成立于2008年11月，以网友为经营卖点。其独特之处在于:每天只推一款折扣产品、每人每天限拍一次、折扣品一定是服务类型的、服务有地域性、线下销售团队规模远超线上团队。大数据导论7.1.2社交媒体的发展SOCIALMEDIA表1社交媒体的发展社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展时间发展历程社交媒体2009年Foursquare上线，以“签到”（check-in）组建基于地理位置的社交网络，Foursquare成立于纽约市，每年4月16日在纽约拥有一个独特的“4SQ日”。2010年——2011年Google最成功的产品Gmail推出微博客和沟通工具GoogleBuzz上线，但这是一个失败的产品，2011年12月15日彻底被Google终结。2011年，GoogleBuzz的继承者Google+上线。2012年Pinterest呈现爆发式增长，在2011年底被TechCrunch评为“年度最佳创业公司”，它是目前网站史上最快达到1000万独立访客的网站2013年腾讯微信发展速度惊人：用户数从0到1亿，历经14个月；从1亿到2亿，用了半年；从2亿到3亿，只花了大约4个月；截至2013年10月，微信全球用户数已经超过6亿。2014年VKontakte是俄罗斯及邻国的主要社交网络，2014年Pinterest功能更强大了，增加了诸如PlacePins(结合Foursquare和Mapbox的地理位置服务)和RichPins(提供更丰富的图片信息)，以促进Pinterest服务变现。2015年——2016年八大社交媒体：微信、微博、陌陌、知乎、Facebook、Twitter、Snapchat以及Instagram在用户增长和商业变现上进行了不断努力尝试大数据导论7.1.2社交媒体的发展社交媒体社交媒体的定义社交媒体的发展大数据导论讨论你常用的社交媒体有哪些？对你的生活有什么影响？社交媒体大数据的分析与挖掘>>>大数据导论7.2大数据导论甘肃“问题隧道”网络传播分析

围绕关键词“问题隧道|16亿扶贫路|考勒隧道|折达公路|((甘肃+(质量问题|整改|曝光|刷涂料|偷工减料)+隧道))”，对2018/04/0100:00~2018/04/0923:59期间，互联网上采集到的179457条信息进行了深入分析。全网声量最高峰出现在2018/04/0200:00:00，共产生108555篇相关讯息；事件源头于2018/04/0100:48分发布在微信上，题名为『：怒！钢筋双层变单层，“整改”只是刷涂料，...』。后续报道主要来源于新浪微博、微信、人民政协报、机电之家、搜狐网等几大站点。总体来说，整个事件的发展趋势较为突出。大数据导论事件走势大数据导论网站统计大数据导论数据统计大数据导论传播途径大数据导论关键词云大数据导论新闻观点分析大数据导论微博观点分析大数据导论论坛观点分析大数据导论舆情总结

综上所述，在『甘肃“问题隧道”』事件/话题中，

媒体主流报道为『国家投资近16亿的甘肃扶贫路』

网民主流意见为『我们村的公路是年年修年年坏啊』应深入挖掘网民意见和情感倾向，识别事件传播过程中的意见领袖和主要信息来源，预测或追踪舆论走向，以便对不良舆论进行疏导用户为中心的数据关系为中心的数据内容为中心的数据大数据导论7.2.1基于用户的大数据分析社交媒体大数据的分析与挖掘基于用户的大数据分析基于关系的大数据分析基于内容的大数据分析在线社交网络可看做异构信息网络，其中的信息通常包括时间、地点、人物、事件等，而用户往往同时存在于多个不同的社交网络中。由于异构的特点，导致同一个人在不同的网络中会呈现一定的差异，如何在此种情况下识别这个人的身份成为近年来异构社交网络研究的一个热点。用户识别大数据导论7.2.1基于用户的大数据分析社交媒体大数据的分析与挖掘基于用户的大数据分析基于关系的大数据分析基于内容的大数据分析社群是指用户在某段时间内互动形成的具有稳定群体结构、一致行为特征和统一意识形态的个体和社会关系的集合。社群内部用户关系强度强，聚合强度大，而社群之间用户关系强度弱，离散程度大。社群挖掘的目的在于从用户的行为、群体结构和关系模式中发现潜在的规律。社群结构按照用户社会关系和对文本内容的兴趣度划分为两种：社群发现1、以用户个体为中心的社群结构2、以话题为中心的社群结构大数据导论7.2.1基于用户的大数据分析社交媒体大数据的分析与挖掘基于用户的大数据分析基于关系的大数据分析基于内容的大数据分析表2用户关系强度计算度量方法度量指标网络结构相似度计算两节点的邻居重叠度依赖边介数经过当前边的最短路径的总和依赖影响力图弧的重数依赖隐含变量模型描述内容的相似度与用户间的交互关系依赖时间模型指数衰减模型依赖大数据导论7.2.2基于关系的大数据分析用户关系强度的计算源于实际数据的传播模型，它们采用信息本身特性、用户关系、微博网络外部因素等多方面对信息传播进程建模，预测信息传播动态以及用户个体的传播行为。从整体出发，预测信息的扩散速度、范围、广度和深度等；或是从个体出发，预测用户个体传播某条信息的概率，进而研究整个社会网络的信息传播情况。信息传播社交媒体大数据的分析与挖掘基于用户的大数据分析基于关系的大数据分析基于内容的大数据分析影响力最大化影响力计算是针对单个用户节点而言的，而影响力最大化问题涉及网络中的多个用户，考量集体的联合影响力，它利用信息传播模型聚集用户，使用户集合可以最大程度地影响其他用户，从而使信息最大程度地扩散。传统影响力最大化问题新型影响力最大化问题大数据导论7.2.2基于关系的大数据分析社交媒体大数据的分析与挖掘基于用户的大数据分析基于关系的大数据分析基于内容的大数据分析收集到的原始文本组织松散，直接用于文本分析会影响分析的准确性。预处理就是采用特征抽取和特征选择的方法将文档组织成固定数目的预定义类别。特征提取与选择大数据导论7.2.3基于内容的大数据分析社交媒体大数据的分析与挖掘基于用户的大数据分析基于关系的大数据分析基于内容的大数据分析

事件是指在特定的时间和地点下发生的有前因和后果的事情，而话题是指由所有直接相关事件构成的大事件。话题挖掘的主要任务是话题检测与跟踪，采用历史事件追溯检测和在线新事件自动识别方法，对此已有大量研究，尤其针对完整新闻报导和博客的话题检测已取得了一些成绩。然而，由于微博格式复杂，内容简短，用语不规范等特点，TDT技术不能简单应用到微博。话题事件挖掘话题模型话题摘要话题的检测与跟踪多媒体数据分析地理位置信息分析社交媒体的动态性和时效性分析社交媒体大数据中存在的深层语义挖掘大数据导论7.2.3基于内容的大数据分析社交媒体大数据的分析与挖掘基于用户的大数据分析基于关系的大数据分析基于内容的大数据分析

情感分析也叫意见挖掘，旨在依据意见目标从语料中识别和提取特定主题的属性、要素和隐含的主观信息。意见目标通常称作实体，可以是人物、事件或话题，与要素和子要素相关联，每个要素都有其自己的一套情感属性。微博情感分析可以提取不同领域的公众情绪和意见，可以确定民意调查的影响，有效解释和描述政治事件，预测股票趋势等。情感分析大数据导论7.2.3基于内容的大数据分析社交媒体大数据的未来挑战>>>大数据导论7.3社交媒体大数据的未来挑战大数据导论265173特征提取与选择影响力计算微博新闻挖掘信息传播效应刻画社会媒体大数据融合跨语言情感分析挑战84数据合理化使用信息茧房社交媒体大数据的未来挑战大数据导论1信息传播效应刻画社交媒体网络中信息传播效应的刻画是一个复杂的问题，它受到信息自身因素、社会因素和网络外部因素的综合影响，并且用户本身的属性与信息本身的属性也相互影响，准确全面地反映信息传播效应已成为关键。这一问题的解决还依赖于影响力、用户关系强度和传播规律。社交媒体大数据的未来挑战大数据导论2影响力计算基于关系分析的一个具有重要商业价值的研究方向是影响力计算和信息传播的最大化问题。其中信息传播的最大化问题的全局最优化被证明是NP难问题，对于大规模的社会网络，目前只能采用一些优化算法获取近似的较优解，并且对于影响力最大化问题目前的最佳解决算法也只处理了百万级规模的社会网络。而目前微博网络节点过亿，如何在微博网络中快速计算出固定数量的最有影响力的节点集合还有待进一步探究。社交媒体大数据的未来挑战大数据导论3特征提取与选择针对传统数据的特征提取与选择方法已有很多，但是不利于处理低频词和发现新特征，而这种情况在微博数据中大量存在。与词频模型相比，序列模式挖掘保持了词的顺序并可以捕捉潜在的语义，更能解释话题。但是采用模式挖掘的两大挑战是：大量冗余模式的产生和长模式的低支持度问题。社交媒体大数据的未来挑战大数据导论4微博新闻挖掘

如何在线实时处理这种社会化的短文本流？

如何识别新闻话题？

如何实时检测新闻事件？

如何判断事件的连续性？

如何挖掘这种动态的关联演化性？

如何从海量博文中提取有意义且易理解的微博话题？

挖掘到的新闻以什么形式呈现？

如何设计针对微博的动态新闻集成系统？社交媒体大数据的未来挑战大数据导论5社会媒体大数据融合随着社会网络服务的发展，用户在社交互动中加入了多种服务，并收集了大量的信息。因此，如何整合分布式社会网络，进而对各种社会媒体数据源进行融合，为知识的挖掘提供更好的数据资源已经成为亟待解决的问题。社交媒体大数据的未来挑战大数据导论6跨语言情感分析挖掘情感是为了体现商业价值，目前大数据向跨语言融合迈进，相应的情感分析也向跨语言情感分析发展。但是，语言的不同体现在语言特征、要素分布的不同，语言间关联的障碍使得跨语言情感分析成为更大的挑战，这是目前亟待解决的问题。社交媒体大数据的未来挑战大数据导论7信息茧房信息茧房是指人们关注的信息领域会习惯性地被自己的兴趣所引导，从而将自己的生活桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中的现象。随着各个社交媒体的推荐算法的作用之下，用户们关注和接受的信息领域逐渐趋近于自己所偏好的，看到的信息大多是自己所认同的，信息茧房问题逐渐出现，如何解决用户面临的信息茧房问题也逐渐成为必须要解决的问题社交媒体大数据的未来挑战大数据导论8数据合理化应用社交媒体商家会获取大量用户的基本信息，商家在获取这些信息后，很可能会涉及到用户的个人隐私问题，该如何合理利用这些数据，在保证用户基本信息不会被滥用的同时，依然保持对用户的有效推荐，保证社交平台的正常盈利成为必须要解决的问题社交媒体下大数据信息安全问题>>>大数据导论7.4社交媒体下大数据信息安全问题社交媒体导致的信息风险类型和形成原因社交媒体的信息风险治理方案社交媒体平台运营商引发的信息风险社交媒体侵犯个人隐私造成的信息风险社交媒体中用户的位置信息泄露造成的信息风险社交媒体导致的信息风险类型和形成原因大数据导论7.4.1社交媒体导致的信息风险类型和形成原因社交媒体下大数据信息安全问题社交媒体导致的信息风险类型和形成原因社交媒体的信息风险治理方案大数据导论7.4.1社交媒体导致的信息风险类型和形成原因流行的“我的小学生证件照”、“未来的宝宝长啥样”、“结婚证生成器”等等，都是通过上传正面照片生成结果，然后分享到朋友圈大肆传播。殊不知，简单的上传照片也会造成个人信息泄露，为个人财产安全带来潜在风险。社交媒体下大数据信息安全问题社交媒体导致的信息风险类型和形成原因社交媒体的信息风险治理方案社交媒体导致的信息风险类型和形成原因大数据导论7.4.1社交媒体导致的信息风险类型和形成原因美国社交媒体facebook被舆论推上了风口浪尖。一家数据分析企业未经授权获取了facebook多达5000万用户的信息，用于设计软件，以预测并影响选民投票，这是facebook创建以来最大的用户数据泄露事件之一。事件一出，多名facebook高管大举抛售股份，用户对facebook的信任也降到了冰点。Facebook作为全球最大的网络社交平台，此次事件牵涉范围甚广，已经引起了社会各界的关注。也因此Facebook收到多方的指责。有媒体谴责，Facebook虽然察觉此事之后有所动作，但并没有及时向用戶发出警告；用户谴责Facebook在用户信息保护方面管理松懈。而美国和英国立法者要求Facebook解释，如何在没有提醒用户的情况下，搜集5000多万用户的私人信息。加强立法和行业规章提升社交媒体用户的信息风险意识提高社交媒体运营商的信息安全管理水平社交媒体的信息风险治理方案大数据导论社交媒体下大数据信息安全问题社交媒体导致的信息风险类型和形成原因社交媒体的信息风险治理方案7.4.2社交媒体的信息风险治理方案谢谢欣赏大数据导论第8章健康大数据在公共卫生领域的实践

BIGDATA导论目录第8章健康大数据在公共卫生领域的实践8.1什么是健康大数据8.2健康大数据发展历程8.3健康大数据在公共卫生领域的应用8.4健康大数据在公共卫生领域的挑战

至本医疗科技有限公司创建于2016年，是一家专注于几百个癌症基因全面检测和基因数据库的创新公司，拥有中国人群NTRK(NeuroTrophinReceptorKinase，神经营养因子受体络氨酸激酶）融合分布的NGS(NextGenerationSequencing，高通量测序技术)数据，同时拥有NGS的融合检测专利技术。

至本医疗科技员工针对2221例的临床肿瘤患者进行300多个基因的超深度测序，发现大部分肿瘤特异性变异在肿瘤患者中所占的比例在5%甚至更低，呈现“长尾效应”，并且同一个基因存在多种变异形式。该结果已成为高通量测序推动精准医疗的重要实际依据之一。拓展连接：/p/355406123案例8-1基因大数据研究助力癌症精准治疗

癌症疗法的演变正从“基于癌症在体内的起源部位”转向“基于癌症的分子特征”。肿瘤治疗不再局限于肿瘤类型，而是根据NTRK,

（NeuroTrophinReceptorKinase，NTRK）神经营养因子受体络氨酸激酶,基因靶向来指导用药。“随着基因检测技术越来越精准，癌症精准治疗将越来越细分，不同的突变可以使用不同的精准药物，真正实现个体化治疗。”本医疗科技首席运营官秦莹说。拓展连接：/p/355406123案例8-1基因大数据研究助力癌症精准治疗通过基因组数据预测肿瘤类型什么是健康大数据>>>8.1什么是健康大数据8.1.1健康大数据的定义健康大数据的定义健康大数据的特点健康大数据的分类1、健康大数据的定义

健康大数据（HealthyBigData）又称为医疗健康大数据，是医疗卫生领域中的宝贵资源，数据范围广泛，包括生活医疗环境、个人健康管理、医疗服务、生物医学、疾病检测、医药研发等多方面的数据。总之，健康大数据的范围相当之广泛，数据量极大。1.环境数据：个人生活环境、医疗环境2.医药研发数据：制药过程的药物基本信息、研究方法3.疾病检测数据：在治疗过程中产生的各种检测数据4.生物医学数据：个性化遗传信息、药物基因组、人类基因组、疾病基因组5.医疗服务数据：治疗期间所产生的各种客观治疗数据和主观判断数据6.个人健康数据：个人身体的各项生物指标2、健康大数据的范围8.1.2健康大数据的特点健康大数据的定义健康大数据的特点健康大数据的分类1、时效性时效性是指数据的新旧程度、最新动态和发展情况。一旦数据过时，医护工作者对病人的诊断会产生偏差，进而影响医疗效果甚至产生医疗事故。2、多态性多态性是指数据的表现方式多种多样。医护工作者对病情的诊断分析掺杂主观性，对病情的描述缺乏规范性，甚至可能造成数据缺失。健康大数据的规范化问题，是健康大数据的重中之重。3、隐私性隐私性是指健康大数据具有高度的隐私性，一旦泄露会造成严重后果。健康大数据不仅包括病人的一些基础信息，还包括病人的各种身体指标、健康程度、生活习惯等。什么是健康大数据8.1.3健康大数据的分类健康大数据的分类对数据采集、数据整合和挖掘等方面具有重要意义，因此可以将健康大数据分为客观检验数据、客观治疗数据和主观判断数据三大类。1、健康大数据的分类标准健康大数据的定义健康大数据的特点健康大数据的分类什么是健康大数据2、健康大数据的分类客观检验数据不受主观认知影响，客观发生并客观观测到的数据；数据来自生化检验、医疗影像、监护测量等数据格式、范围、单位相对统一客观治疗数据不受主观认知影响，客观发生的患者接受的各种治疗产生的数据；数据来自服药记录、治疗方案记录、手术操作记录等数据分散程度高，数据格式不规范主观判断数据受主观认知影响，是医护人员对患者病情的主观诊断和分析；数据来自电子病历、诊断记录等数据非结构化、非标准化健康大数据的研究现状>>>8.28.2健康大数据的研究现状1、国外健康大数据的研究现状较为成熟、具有丰富的经验2008年谷歌公司启动的“谷歌流感趋势”(GoogleFluTrends，GFT)项目，预测了美国某地区的流感发病率。《Science》杂志于2014年底刊登了《Bigdatameetspublichealth》预示着公共卫生大数据研究的前景广阔。《Science》杂志于2015刊登了《Convertingbigdataintopublichealth》再次将大数据与公共卫生相结合进行研究。2、中国健康大数据的研究现状2015年《促进大数据发展行动纲要》，构建健康大数据，开展健康大数据创新应用研究。2016年4月健康医疗大数据成为“十三五”人口健康信息化建设的核心工作。2016年6月《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》部署了14项健康大数据重点任务。《“健康中国2030”规划纲要》明确提出“推进健康大数据应用”。飞速发展中案例收集及分析1）请在互联网上找出一例健康大数据研究的案例。2）编辑并在平台上讲解此案例。健康大数据在公共卫生领域的应用>>>8.3健康大数据在公共卫生领域的应用疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应8.3.1疾病预测与预防将已知与疾病有关的数据、每个人身体上发现的不同影响因素等整合到数据库中并加以分析，并且把一些人类尚未知晓的健康因素考虑进去，就能够有利于医务工作者评估人体产生疾病的原因，分析疾病的发展趋势以及观察发病的过程等，从而降低疾病发生的概率，减少治疗疾病的成本，促进人类健康事业的发展。已知疾病相关因素整、合分析尚未知晓因素加以考虑低成本治疗、降低发病率、有效预防疾病1、大数据如何助力疾病预测预防？健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.1疾病预测与预防京东健康依托电商消费大数据开展慢性病风险预测研究，其探索研究院构建涵盖13354个商品类目的“类目指数”，结合用户年龄、性别等信息，通过行为学大模型分析购买、浏览、加购行为，对超重/肥胖、高血压等8类慢性病进行风险预判。该模型预测的高风险人群，真实患病风险是低风险人群的4倍以上，还能挖掘出消费行为与患病风险的关联特征。惊恐健康未来医疗解决方案如图：2、京东健康疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.1疾病预测与预防2017-2021年中国城市居民主要疾病死亡率如图所示。卫健委和各大医院针对恶性肿瘤、心脏病等高死亡率疾病，一方面加强科研投入，如深入开展癌症治疗研究、探索心脏病新型疗法；另一方面优化就医流程，如开通癌症等重症的绿色就医通道、构建多学科联合诊疗体系，以此降低病人死亡率。3、健康大数据分析呼吁关注健康问题疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.1疾病预测与预防2015-2023年国家投入的卫生总费用如图所示。3、健康大数据分析呼吁关注健康问题疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.2医疗救治与医药研发在2019年爆发的新冠肺炎事件中，达摩院联合阿里云等机构，他们基于5000多个病例的CT影像样本数据，研发了AI诊断技术，可以在20秒内对新冠肺炎疑似案例CT影像做出判断，减轻了医疗工作者的工作压力，为我国疫情防控做出了贡献。在CT影像识别算法之外，达摩院还与阿里云研发了辅助诊断算法，该算法可以根据患者基本信息、症状、实验室检查结果、流行病学史、影像报告等多维信息，进一步帮助辅助医生制定科学的治疗方案。1、大数据应用提高诊断效率疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.2医疗救治与医药研发2、新药研发流程临床前研究阶段临床研究阶段物理化学性质研究成药性研究原料药与制剂工艺研究质量标准及稳定性研究药理作用与机理研究安全性试验药物代谢研究申请临床试验I----III期临床试验申请新药证书IV期临床试验新药发现阶段发现新药候选物质大数据助推科研信息甄别，加速发现新药物质大数据助推药物病理学研究、新药物适应性整合分析临床数据，降低药物不良反应疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.2医疗救治与医药研发1.为患者提供更加适合的药物，提高药物有效率，优化医药服

务的提供。2.利用大数据分析社会对药物的供求信息，结合患者临床药物

需求、疗效，药物生产成本等，保证研发人力、物力、财力的有效投入。3.根据患者用药剂量、药效等数据分析，优化药物的成分和比

例，增加医药研发的效益并缩短制药的时间周期。4.利用临床医学产生的大数据，从数以万计的临床患者数据中挖掘与某种药物的不良反应信息，整合分析，获得药物不良反应信息，减少临床不良反应和患者经济负担。3、大数据在医疗救治方面的贡献疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.3可穿戴的个人健康设备利用各种传感器收集监测数据，数据累计到一定程度时，建立个人初级模型，利用大数据技术对其分析可以汇总得到健康风险指数。同时，如果数据产生异常，传感器会加大检测密度，并产生疾病风险预警。1、对生物传感器数据的大数据分析各种传感器生物传感器的应用流程此项技术对于老龄化社会的应用疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.3可穿戴的个人健康设备2、可穿戴健康设备功能及分类疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.3可穿戴的个人健康设备

可穿戴个人健康设备是个性化医疗服务的核心数据入口和实现基础。个性化医疗又称精准医疗，是指以个人基因组信息为基础，为病人量身设计出最佳治疗方案，以达到治疗效果最大化和副作用最小化的一门定制医疗模式。

3、个性化医疗服务绿色通道健康管理疾病筛查环境舒适海外就医社保报销一对一服务个性化医疗服务的作用：关联多种诊断信息，制定个性化方案帮助揭晓癌症的复杂性，为患者找到个性化靶向药能够做出非主观的理性医疗决定对组织切片和基因组信息进行系统分析个性化医疗服务的范围疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.3可穿戴的个人健康设备

工作原理基于“感知-传输-分析-反馈”的流程。

4、可穿戴健康设备工作流程疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.4医疗信息数字化1、电子病历电子病历是基于一个特定系统的电子化病人记录，该系统提供用户访问完整准确的数据、警示、提示和临床决策支持系统的能力；电子病历是医院信息系统向医疗业务工作的延伸，是整个医院信息系统的组成部分。电子健康档案是在医疗机构内部电子病历的基础上，形成以人为中心、覆盖整个生命周期的健康和医疗信息共享系统，它与医疗机构的电子病历信息共享后，构成完整的电子健康记录。2、电子健康档案疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.4医疗信息数字化3、医疗信息数字化的优势健康档案存储容量大，内容全面充分实现在任何时间任何地点对患者的临床信息进行全面浏览共享性好应用更加广泛实现信息共享，促进了医疗资源的高效利用传送速度快有利于远程会诊医生可以通过Internet快速获取患者的病历，可以远程进行会诊健康档案书写更标准、规范和高效健康档案的格式化输入模式，建立统一的规则，达到标准化、规范化便于查阅、统计、分析和医学科研方便存储、查阅和数据统计，也能够帮助医疗科研更快更准确地获取、分析和处理数据疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.4医疗信息数字化4、医疗信息数字化常见几种名称电子病历、电子健康记录、EPR（ElectronicPatientRecord）、EHR（ElectronicHealthRecord）、EMR（ElectronicMedicalRecord）、EHCR（ElectronicHealthCareRecord）、CMR（Computer-basedMedicalRecord）。某医院电子病历疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.4医疗信息数字化5、基于云计算的电子健康档案基于云计算的电子健康档案系统一共包括四个层面：接入层，包含各个医疗单位，是最主要的基础数据来源；管理层，负责对信息资源进行日常的管理与维护，包括对硬件设备的维护管理、数据资源的安全访问、运行环境的监测等；资源层，管理平台所有的数据资源，负责存储并备份所有病案信息、对数据资源进行分类挖掘。接口层，保障用户层次的安全认证和管理；提供使用云计算相关资源的对外接口。各层工作流程疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.5公共卫生应急响应1、大公共卫生应急响应的关键意义疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应阻断风险扩散在突发公共卫生事件发生初期，快速启动防控机制、精准切断传播链条，有效遏制疫情蔓延扩散，从源头守护公众健康与生命安全。降低健康损失通过及时、科学、高效的应急处置与医疗救治，最大限度减轻疾病对群众健康的危害，降低重症率、病死率与致残率，稳固社会整体公共卫生安全底线。维护社会秩序在突发卫生事件冲击下，规范有力的应急响应可稳定社会情绪、保障物资供应、畅通民生保障渠道，避免社会恐慌与运行失序，保障社会大局稳定。健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.5公共卫生应急响应2、精准防空与预测疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应通过整合电子病历、医保购药、互联网搜索等多源数据，构建个体风险指数，实现高危人群动态名单输出。多源数据融合精准定位高风险人群后，可制定差异化防控策略，如针对性核酸、社区干预等，避免“一刀切”模式。差异化防控策略高风险人群精准定位健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.5公共卫生应急响应2、精准防空与预测疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应医疗资源动态掌握与配置依托医院信息系统、物流平台、财政支付数据，建立资源数字孪生地图，实时呈现库存、在途、需求三曲线。资源数字孪生地图通过模拟算法预测未来三日资源缺口，自动生成调配方案，支持跨省联动，确保资源合理分配。模拟算法预测缺口精准掌握医疗资源动态，可减少盲目调运与二次浪费，提高资源利用效率，保障应急需求。减少资源浪费健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.5公共卫生应急响应3、应用实践疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应传染病监测预警平台构建平台每日汇聚医院诊疗记录、药店退热药销售、社交平台舆情、学校缺勤等多源数据，实现24小时不间断扫描。多源数据整合一旦风险评分超阈值，系统自动生成可视化报告，推送给疾控、教育、交通等部门，助力及早防控。可视化报告生成健康大数据在公共卫生领域的应用8.3.5公共卫生应急响应3、应用实践疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应应急物资精准管理与调配运用区块链溯源技术，把捐赠、库存、需求、物流四流合一，实现防护物资全程可追踪。区块链溯源技术通过实践案例，输出可复制推广的技术白皮书，为其他地区应急物资管理提供参考。技术白皮书输出平台智能合约自动匹配供需，减少人工对账时间80%，确保捐赠物资公开透明、精准对接。智能合约匹配供需远程会诊和智能医疗扩充：远程会诊和智能医疗1、远程会诊的定义远程会诊，就是利用现代化通讯工具，为患者完成病历分析、病情诊断，进一步确定治疗方案的治疗方式。使用电脑或智能移动终端，实现乡（街道）、村（社区）两级医疗机构与上级医疗机构实时远程会诊。跨地域远程会诊解决了偏远地区就医难、治病难的问题，同时解决了由医疗水平不均衡导致的治疗效率低下的问题。医共享人共享数据共享知识共享补充：远程会诊和智能医疗2、远程会诊流程互联网基层医院远程会诊服务器会诊专家1会诊专家2会诊预约、病历整理上传会诊结果报告分析、跟踪随访远程会诊和智能医疗健康大数据在公共卫生领域的应用疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应案例

案例8-2伊莎贝尔（Isabel）诊断决策支持软件1.伊莎贝尔的诞生三岁女童的误诊惊魂1999年，伦敦3岁女孩伊莎贝尔因高烧入院，被误诊为水痘后回家，次日器官衰竭，确诊为食肉菌感染。这次误诊几乎夺走她的生命。误诊经过这次误诊事件让伊莎贝尔的父亲詹森·莫德深感后怕，他辞去金融领域的工作，决心用科技改变医疗误诊现状。事件影响健康大数据在公共卫生领域的应用疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应案例

案例8-2伊莎贝尔（Isabel）诊断决策支持软件1.伊莎贝尔的诞生从愤怒到行动：父亲的转身父亲的决定詹森·莫德辞去金融高管职位，与主治医生约瑟夫·布里托合作，创立IsabelHealthcare公司。公司使命公司以减少误诊、改善医疗保健状况为使命，启动伊莎贝尔诊断决策支持软件项目。项目启动时间1999年，伊莎贝尔诊断决策支持软件项目正式启动，开启了AI辅助诊断的新篇章。健康大数据在公共卫生领域的应用疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应案例

案例8-2伊莎贝尔（Isabel）诊断决策支持软件2.技术内核：AI如何思考诊断11000种疾病的记忆库伊莎贝尔系统内置超过11000种疾病诊断与4000多种药物信息，覆盖全球主流医学知识体系。知识储备规模01其核心逻辑是“电脑比人脑记得更多更好”，突破人类记忆极限，实现症状与疾病的快速匹配。核心逻辑02健康大数据在公共卫生领域的应用疾病预测与预防医疗救治与医药研发可穿戴的个人健康设备医疗信息数字化公共卫生应急响应案例

案例8-2伊莎贝尔（Isabel）诊断决策支持软件2.技术内核：AI如何思考诊断谷歌式诊断：从症状到清单用户输入患者症状后，系统即刻生成10-30个可能的疾病清单，类似谷歌搜索的“相关结果”。输入与输出01这种设计旨在拓展医生鉴别诊断思路，避免遗漏罕见或复杂病症。适用于急诊、儿科、罕见病等场景，显著提升诊断覆盖率，减少漏诊风险。设计目的02应用场景03单选题1、在下列选项中，哪项是健康大数据独有的特点？A.时效性、多态性、隐私性B.数据容量大C.数据种类繁多D.真实性2、在下列选项中，哪些属于客观检验数据？A.化验结果B.服药记录C.手术操作记录D.患者口述病情健康大数据在公共卫生领域的挑战与机遇>>>8.4健康大数据在公共卫生领域的挑战与机遇安全隐私问题标准化困境信息孤岛问题缺少复合型人才和专业化队伍

8.4.1健康大数据安全隐私问题1、国家法律层面（美国）1996年，美国通过《健康保险携带与责任法》(HealthInsurancePortabilityandAccountabilityAct，HIPAA)，主要目的是修订公共健康服务法案的部分规则，提高健康保险的可携带性和连续性。

2000年，美国健康和人力服务部（DepartmentofHealthandHumanServices，HHS）发布了HIPAA的隐私规则，针对个人健康医疗数据缺乏隐私保护的情况，设定了健康数据的隐私保护标准。2009年，健康信息技术促进经济和临床健康法案（HealthInformationTechnologyforEconomicandClinicalHealthAct，HITECH）顺应医疗数据逐步电子化的趋势，扩展了HIPAA的适用范围。2020年，在新冠疫情的背景下，HHS发布了修订HIPAA隐私规则的提案：强化病人权利；增强信息共享；提升家人和医生的参与度；在以新冠疫情为代表的公共医疗卫生事件等情况下，增强数据披露的灵活性。2024年，美国国会提出了“加强医疗保健网络安全法案”，要求HHS监察长通过渗透测试和其他措施，定期调查医疗保健IT系统的网络防御。健康大数据在公共卫生领域的挑战与机遇安全隐私问题标准化困境信息孤岛问题缺少复合型人才和专业化队伍

8.4.1健康大数据安全隐私问题2、国家法律层面（中国）2017年6月颁布并实施的《中华人民共和国网络安全法》中明确规定网络运营者不得泄露获得的个人信息，但该法律并没有提供详细规定和可实施的方案。2018年5月国家颁布的《信息安全技术个人信息安全规范》对个人信息的收集与使用环节提出了要求，但没有针对健康医疗大数据的处理准则提出规定。2021年8月20日，十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》。自2021年11月1日起施行。2021年11月1日，《中华人民共和国个人信息保护法》正式施行。2023年9月，国家卫生健康委制定《患者安全专项行动方案（2023—2025年）》，专门对患者诊疗信息作出严禁外泄的硬性规定，健康大数据在公共卫生领域的挑战与机遇安全隐私问题标准化困境信息孤岛问题缺少复合型人才和专业化队伍

8.4.1健康大数据安全隐私问题3、患者个人信息层面（1）诊疗过程诊断前，挂号单信息泄露待诊时，诊室叫号显示屏个人信息泄露诊断中，其他患者的围观治疗中，医院床位前的患者的个人信息表治疗结束，病历分享（未经患者同意）（2）病历保管对于纸质病历，易丢失，传阅过程中易损坏。对于电子病历，电子病历在查验、共享环节纰漏最为严重，

住院部计算机工作人员、管理人员以及收费人员、无关医务人员往往通过系统维护、核查账目、结账清算、信息共享等理由轻易获得患者诊疗记录、手术情况、检查结果。健康大数据在公共卫生领域的挑战与机遇安全隐私问题标准化困境信息孤岛问题缺少复合型人才和专业化队伍

8.4.1健康大数据安全隐私问题4、医院信息管理系统层面——数据的脱敏处理1、数据脱敏处理的定义

数据脱敏是数据库安全技术之一，指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。如将患者的身份证号、手机号、病历、服药记录等个人信息，在不违反系统规则的条件下，对真实数据进行变形改造。名称描述示例Hiding将数据替换成一个常量，常用作不需要该敏感字段时。男—M

Hashing将数据映射为一个hash值，常用作将不定长数据映射成定长的hash值Tom—5601

Permutation将数据映射为唯一值，允许根据映射值找回原始值，支持正确的聚合或连接操作。Mary—abd

Shift为数量值增加一个固定的偏移量，隐藏数值部分特征。163——1637

Enumeration将数据映射为新值，同时保持数据顺序。500—25000

Truncation将数据尾部截断，只保留前半部分。001-23456—001

Mask数据长度不变，但只保留部分数据信息。123456—12---6

Floor数据或是日期取整94—902、数据脱敏处理的方法健康大数据在公共卫生领域的挑战与机遇安全隐私问题标准化困境信息孤岛问题缺少复合型人才和专业化队伍

8.4.1健康大数据安全隐私问题5、医院信息管理系统层面——医疗影像文件的脱敏处理流程

诊断过程中，医疗影像设备产生dcm格式的图片，图片中包含患者姓名、年龄、设备型号、病情、诊断结果等一系列信息，此时对该dcm格式的图片做脱敏处理，将患者姓名用字符串进行替换，病情及诊断结果进行加密等，避免患者个人信息泄露。加载并解析医疗影像文件,获取医疗影像文件中所有标签的源数据分别将每个标签的源数据与预设的信息敏感类型库进行匹配,若匹配成功,则将该标签的源数据确定为敏感数据遍历所有标签的源数据,以确定医疗影像文件中的所有敏感数据对医疗影像文件中的所有敏感数据进行数据脱敏处理,以得到数据脱敏后的医疗影像文件健康大数据在公共卫生领域的挑战与机遇安全隐私问题标准化困境信息孤岛问题缺少复合型人才和专业化队伍

8.4.1健康大数据安全隐私问题6、医院信息管理系统层面——如何加强访问