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Fibro氣缸噴射器No:237.8.2500.800

  • 更新時(shí)間:  2020-04-20
  • 產(chǎn)品型號(hào):  軸承2081.44.032.10
  • 簡(jiǎn)單描述
  • Fibro氣缸噴射器No:237.8.2500.800
    惠言達(dá)歐洲進(jìn)口工控配件 原裝 極速報(bào)價(jià)
    公司歷史:惠言達(dá)于2019成立,9年備件銷售積累,勵(lì)志成為國(guó)內(nèi)“零出錯(cuò)率“歐洲工業(yè)備品備件供應(yīng)商。
    公司模式:德國(guó)*,為客戶節(jié)約了成本,提高了采購(gòu)效率。提供原裝。
    航班周期:每天有航班,保證貨物時(shí)效。
    售后服務(wù):客服,返修集中操作,完善的售后系統(tǒng)。
詳細(xì)介紹

南京惠言達(dá)電氣有限公司成立于2019年,座落在南京六合市商圈。9年備件銷售積累,公司主要經(jīng)營(yíng)歐、美等國(guó)的閥門、過濾設(shè)備、編碼器、傳感器、儀器儀表、及各種自動(dòng)化產(chǎn)品,公司全力貫徹“以質(zhì)優(yōu)價(jià)廉的產(chǎn)品和完善到位的技術(shù)服務(wù)客戶”的經(jīng)營(yíng)宗旨,服務(wù)于國(guó)內(nèi)的流體控制和自動(dòng)化控制領(lǐng)域。節(jié)省了中間環(huán)節(jié)的流轉(zhuǎn)費(fèi)用,能夠把更優(yōu)惠的價(jià)格提供給用戶。通過發(fā)展我司已經(jīng)自動(dòng)化設(shè)備和備件供應(yīng)商,主營(yíng)產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于冶金、造紙、礦山、石化、能源、集裝箱碼頭、汽車、水利、市政工程及環(huán)保以及各類軍事、航空航天、科研等領(lǐng)域。

Fibro氣缸噴射器No:237.8.2500.800

常用型號(hào):
Fibro 52.55.2.0180.000 Artikel Nr:1.694.50051
Fibro 55.51.2.0090.100 Artikel Nr.1.694.00667
Fibro 52.55.3.0180.104
Fibro G1/8 833-780 061 Artikel Nr. : 0719112
Fibro 52.55.3.0090.104Instead of 52.55.3.0090. 67511 50064
Fibro LZB42A 005-11
Fibro 55.51.3.0180.004
Fibro 55.51.3.0180.004
Fibro 55.51.2.0090.004
Fibro 55.51.2.0090.004(baugleich wie Serien Nr. 75896 / 00726)
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Fibro 55.51.3.0180.004
Fibro 52.55.3.0180.104 Art-Nr:1.694.00266
Fibro 52.55.3.0090.000 Art-Nr:1.694.00389
Fibro RP-35-DS-Sondergreifer Art-Nr:1.302.05017
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Fibro 2471.6.010
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Fibro X 346 591 711
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Fibro X 346 591 711
Fibro X 346 591 605
Fibro X 346 591 711
Fibro X 346 591 711
Fibro R 100 036 240
Fibro R 100 036 215
Fibro R 100 036 240
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Fibro R 100 036 240
Fibro R 100 036 239
Fibro R 100 288 384
Fibro R 100 038 628
Fibro X 346 591 605

醫(yī)療數(shù)據(jù)是持續(xù)、大量增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)。根據(jù)估算,中國(guó)一個(gè)中等城市50年所積累的醫(yī)療數(shù)據(jù)量就會(huì)達(dá)到10PB級(jí)。并且,隨著時(shí)間的推移和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不斷升級(jí)換代,醫(yī)療數(shù)據(jù)模式的一致性也無法保證。因此,每天都會(huì)有大量的數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地導(dǎo)入?yún)^(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)中心,并且每當(dāng)有數(shù)據(jù)模式的更改,相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)也需要做相應(yīng)的調(diào)整。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)是多種數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的匯總,醫(yī)療數(shù)據(jù)是關(guān)系復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的多維度多粒度為各種信息服務(wù)的多角度多層次分析提供了可能,但同時(shí)也為大數(shù)據(jù)分析帶來了挑戰(zhàn)。Hadoop基于開源分布式數(shù)據(jù)處理平臺(tái),通過特殊的方式組織網(wǎng)絡(luò)級(jí)數(shù)據(jù),可以解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)水平擴(kuò)展的挑戰(zhàn)。利用MapReduce并行處理批量事務(wù)的能力,從多個(gè)數(shù)據(jù)源(主要是醫(yī)療機(jī)構(gòu)的各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng))抽取數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換格式、并導(dǎo)入基于HBase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型。使用Hadoop進(jìn)行多維分析,利用數(shù)據(jù)平臺(tái)中多維數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化的特征,將大量冗余的維度信息整合到事實(shí)表中,可以在冗余維度下靈活地改變問題分析的角度。并結(jié)合Hadoop,MapReduce強(qiáng)大的并行化處理能力,無論分析中的維度增加多少,開銷并不顯著增長(zhǎng),不會(huì)顯著影響分析的性能。

2大數(shù)據(jù)應(yīng)用

2.1構(gòu)建臨床決策支持系統(tǒng)

臨床決策支持系統(tǒng)可以提高工作效率和診療質(zhì)量。通過分析疾病的模式和趨勢(shì),臨床決策支持系統(tǒng)分析醫(yī)生輸入的條目,比較其與醫(yī)學(xué)指引不同的地方,從而提醒醫(yī)生防止?jié)撛诘腻e(cuò)誤,如藥物不良反應(yīng)。通過部署這些系統(tǒng),醫(yī)療服務(wù)提供方可以降低醫(yī)療事故率和索賠數(shù),尤其是那些臨床錯(cuò)誤引起的醫(yī)療事故。共享的醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將使臨床決策支持系統(tǒng)更智能,先,大數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)的海量、高維和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠被檢索,由于對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力的日益加強(qiáng),從而獲取更多的決策支持信息。比如可以使用圖像分析和識(shí)別技術(shù),識(shí)別醫(yī)療影像(X光、CT、MRI)數(shù)據(jù),結(jié)合患者的電子病歷信息,得到輔助的治療信息?;蛘咄诰蜥t(yī)療文獻(xiàn)數(shù)據(jù)建立醫(yī)療專家數(shù)據(jù)庫和醫(yī)學(xué)知識(shí)倉庫,為醫(yī)生提供一個(gè)決策和清單,在錄入癥狀和檢驗(yàn)結(jié)果后,做是非判斷等集合算法,根據(jù)不同病種,建立決策樹算法,逐漸得出診斷結(jié)果和治療方案,為醫(yī)生的臨床操作提供建議,防止醫(yī)生忽略可能存在的罕見疾病,防止誤診。此外,臨床決策支持系統(tǒng)還可以使醫(yī)療流程中大部分的工作流流向護(hù)理人員和助理醫(yī)生,將常規(guī)的醫(yī)生問診程序化和模式化,結(jié)合檢驗(yàn)化驗(yàn)等技術(shù)手段,醫(yī)生只需參與后的決策和治療環(huán)節(jié)。使醫(yī)生從耗時(shí)過長(zhǎng)的簡(jiǎn)單咨詢工作中解脫出來,從而提高治療效率。

2.2提高醫(yī)藥產(chǎn)品研發(fā)效率

2.2.1預(yù)測(cè)建模

醫(yī)藥公司在新藥物的研發(fā)階段,可以通過數(shù)據(jù)建模和分析,確定有效率的投入產(chǎn)出比,從而配備佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗(yàn)階段之前的數(shù)據(jù)集及早期臨床階段的數(shù)據(jù)集,盡可能及時(shí)地預(yù)測(cè)臨床結(jié)果。評(píng)價(jià)因素包括產(chǎn)品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗(yàn)結(jié)果。通過預(yù)測(cè)建模可以降低醫(yī)藥產(chǎn)品公司的研發(fā)成本,在通過數(shù)據(jù)建模和分析預(yù)測(cè)藥物臨床結(jié)果后,可以暫緩研究次優(yōu)的藥物,或者停止在次優(yōu)藥物上的昂貴的臨床試驗(yàn)。除了研發(fā)成本,醫(yī)藥公司還可以更快地得到回報(bào)。通過數(shù)據(jù)建模和分析,醫(yī)藥公司可以將藥物更快推向市場(chǎng),生產(chǎn)更有針對(duì)性的藥物,有更高潛在市場(chǎng)回報(bào)和治療成功率的藥物。

2.2.2提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法

使用統(tǒng)計(jì)工具和算法,可以提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)水平,并在臨床試驗(yàn)階段更容易地招募到患者。通過挖掘病人數(shù)據(jù),評(píng)估招募患者是否符合試驗(yàn)條件,從而加快臨床試驗(yàn)進(jìn)程,提出更有效的臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)建議,并能找出合適的臨床試驗(yàn)基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗(yàn)患者的試驗(yàn)基地可能是更理想的,或者在試驗(yàn)患者群體的規(guī)模和特征二者之間找到平衡。

2.2.3臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析

分析臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄可以確定藥品更多的適應(yīng)癥和發(fā)現(xiàn)副作用。在對(duì)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄進(jìn)行分析后,可以對(duì)藥物進(jìn)行重新定位,或者實(shí)現(xiàn)針對(duì)其他適應(yīng)癥的營(yíng)銷。實(shí)時(shí)或者近乎實(shí)時(shí)地收集不良反應(yīng)報(bào)告可以促進(jìn)藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系,對(duì)藥物不良反應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、評(píng)價(jià)和預(yù)防)?;蛘咴谝恍┣闆r下,臨床實(shí)驗(yàn)暗示出了一些情況但沒有足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)去證明,現(xiàn)在基于臨床試驗(yàn)大數(shù)據(jù)的分析可以給出證據(jù)。

2.3基于大數(shù)據(jù)的疾病監(jiān)控防治

大數(shù)據(jù)的使用可以改善公眾健康監(jiān)控。先,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在的不斷發(fā)展,越來越多的用戶開始選擇把業(yè)務(wù)和使用習(xí)慣都轉(zhuǎn)移到了移動(dòng)端,那么,在基于海量數(shù)據(jù)用戶搜索的社交APP以及LBS等技術(shù)層面,可以建立結(jié)合原有疾病監(jiān)控系統(tǒng)中的流行疾病法定報(bào)告數(shù)據(jù)、流行疾病病例,結(jié)合疾病、環(huán)境數(shù)據(jù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)并繪制出流行病風(fēng)險(xiǎn)地圖。在基于搜索數(shù)據(jù)和LBS數(shù)據(jù)方面,分析不同時(shí)空尺度人口流動(dòng)性、移動(dòng)模式和參數(shù)進(jìn)一步結(jié)合病原學(xué)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、地理、氣象和人群移動(dòng)遷徙、地域之間等因素和信息,建立流行病時(shí)空傳播模型,確定流感等流行病在各流行區(qū)域間傳播的時(shí)空路線和規(guī)律,得到更加準(zhǔn)確的態(tài)勢(shì)評(píng)估、預(yù)測(cè)。并且,通過醫(yī)療云和大數(shù)據(jù)中心,公共衛(wèi)生部門可以通過覆蓋的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫,分析疾病的模式和趨勢(shì)快速檢測(cè)大規(guī)模傳染性疾病進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測(cè),并通過集成疾病監(jiān)測(cè)和響應(yīng)程序,快速采取措施進(jìn)行響應(yīng)。這基于大數(shù)據(jù)的疾病監(jiān)控防治能使傳染病感染率降低,衛(wèi)生部門可以更快地檢測(cè)出新的傳染病和疫情。通過提供準(zhǔn)確和及時(shí)的公眾健康咨詢,將會(huì)大幅提高公眾健康風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),同時(shí)也將降低傳染病感染風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)共享在疾病監(jiān)控防治中可以做到以下幾點(diǎn):

(1)提前確定一定規(guī)模的未知疾病,為疫情控制爭(zhēng)取時(shí)間。傳統(tǒng)檢測(cè)無法監(jiān)測(cè)到任何沒有臨床癥狀的病例的,這些經(jīng)驗(yàn)在醫(yī)院的臨床經(jīng)驗(yàn)中都是空白。但大數(shù)據(jù)可以通過醫(yī)院的共享信息以及搜索監(jiān)控地區(qū)的用戶的頻繁搜索關(guān)鍵詞,可以檢測(cè)到某個(gè)地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)的疫情。比如不明原因的肺炎,某地餐館讓多少人出現(xiàn)嘔吐腹瀉等異常狀況等,然后再通過與疾病控制中心的病毒庫中的病毒分析,尋找吻合的病毒,進(jìn)行比對(duì)分析將其找出,為判斷疾病贏取時(shí)間。建立大數(shù)據(jù)中心后,疾病預(yù)防可以真正在一時(shí)間內(nèi)去判斷出疫情的病毒源,進(jìn)而為控制爭(zhēng)取時(shí)間。疾病監(jiān)控防治的目的是及時(shí)制止其傳播的范圍,而大數(shù)據(jù)則是目前一的也是佳的途徑。

(2)判斷人員流向,控制疫情。在疫情發(fā)生后,雖然國(guó)家可以一時(shí)間控制住當(dāng)?shù)匾咔椋侨藛T流動(dòng)則是無法控制的。利用大數(shù)據(jù)的監(jiān)控分析就能監(jiān)測(cè)到傳染源區(qū)人員的主要流向目的地,疾控中心可以拿出對(duì)應(yīng)的醫(yī)療技術(shù)和對(duì)應(yīng)的治療藥品以及疫苗來防治,一時(shí)間趕到相應(yīng)地點(diǎn),實(shí)施接種疫苗,這樣一來就減少了盲目的廣撒網(wǎng)式的全面布局情況,通過大數(shù)據(jù)分析的提供人員流動(dòng)數(shù)據(jù),讓控制疫情在效率上大幅度提升。

(3)傳播動(dòng)力學(xué)模型建立。擁有了大數(shù)據(jù)的全面監(jiān)控后,疾控中心也就有了更多的實(shí)踐支持,就可以開始真正從實(shí)踐中建立有關(guān)疫情的復(fù)雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的傳播動(dòng)力學(xué)。
Fibro X 346 591 607
Fibro R 100 038 630
Fibro R 100 038 628
Fibro X 346 591 605
Fibro X 346 591 710
Fibro 2443.10.120
Fibro R 100 036 206
Fibro R 100 036 228
Fibro R 100 036 226
Fibro R 100 036 214
Fibro R 100 036 206
Fibro 2484.13.03000.080
Fibro 2480.055.03000
Fibro 2480.022.00500
Fibro 2480.12.00500.080
Fibro 246.6.080.100
Fibro 201.01.160.040 Nr.: 82073010
Fibro 201.01.125.040 Nr.: 82073010
Fibro 51.81.1.800 61473 00566
Fibro 206.71.050.140
Fibro 54.57.3.0360.860 , 1.694.01005
Fibro 54.57.4.0360.860 , 1.694.01008
Fibro 52.55.3.0090.000 Nr: 67516 00466
Fibro ASS/A28 Bohrung d=32H7/d=32H7
Fibro 32008X
Fibro 32016X
Fibro 32011X
Fibro 4659-A-70.7
Fibro Nr-814988 Gtr.Wellenstummel D=32/50lang

Fibro氣缸噴射器No:237.8.2500.800

 醫(yī)療數(shù)據(jù)是持續(xù)、大量增長(zhǎng)的大數(shù)據(jù)。根據(jù)估算,中國(guó)一個(gè)中等城市50年所積累的醫(yī)療數(shù)據(jù)量就會(huì)達(dá)到10PB級(jí)。并且,隨著時(shí)間的推移和業(yè)務(wù)系統(tǒng)的不斷升級(jí)換代,醫(yī)療數(shù)據(jù)模式的一致性也無法保證。因此,每天都會(huì)有大量的數(shù)據(jù)持續(xù)不斷地導(dǎo)入?yún)^(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)中心,并且每當(dāng)有數(shù)據(jù)模式的更改,相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)也需要做相應(yīng)的調(diào)整。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)是多種數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的匯總,醫(yī)療數(shù)據(jù)是關(guān)系復(fù)雜的多維數(shù)據(jù)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的多維度多粒度為各種信息服務(wù)的多角度多層次分析提供了可能,但同時(shí)也為大數(shù)據(jù)分析帶來了挑戰(zhàn)。Hadoop基于開源分布式數(shù)據(jù)處理平臺(tái),通過特殊的方式組織網(wǎng)絡(luò)級(jí)數(shù)據(jù),可以解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)水平擴(kuò)展的挑戰(zhàn)。利用MapReduce并行處理批量事務(wù)的能力,從多個(gè)數(shù)據(jù)源(主要是醫(yī)療機(jī)構(gòu)的各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng))抽取數(shù)據(jù)、轉(zhuǎn)換格式、并導(dǎo)入基于HBase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型。使用Hadoop進(jìn)行多維分析,利用數(shù)據(jù)平臺(tái)中多維數(shù)據(jù)非結(jié)構(gòu)化的特征,將大量冗余的維度信息整合到事實(shí)表中,可以在冗余維度下靈活地改變問題分析的角度。并結(jié)合Hadoop,MapReduce強(qiáng)大的并行化處理能力,無論分析中的維度增加多少,開銷并不顯著增長(zhǎng),不會(huì)顯著影響分析的性能。

2大數(shù)據(jù)應(yīng)用

2.1構(gòu)建臨床決策支持系統(tǒng)

臨床決策支持系統(tǒng)可以提高工作效率和診療質(zhì)量。通過分析疾病的模式和趨勢(shì),臨床決策支持系統(tǒng)分析醫(yī)生輸入的條目,比較其與醫(yī)學(xué)指引不同的地方,從而提醒醫(yī)生防止?jié)撛诘腻e(cuò)誤,如藥物不良反應(yīng)。通過部署這些系統(tǒng),醫(yī)療服務(wù)提供方可以降低醫(yī)療事故率和索賠數(shù),尤其是那些臨床錯(cuò)誤引起的醫(yī)療事故。共享的醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析技術(shù)將使臨床決策支持系統(tǒng)更智能,先,大數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)的海量、高維和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)能夠被檢索,由于對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的分析能力的日益加強(qiáng),從而獲取更多的決策支持信息。比如可以使用圖像分析和識(shí)別技術(shù),識(shí)別醫(yī)療影像(X光、CT、MRI)數(shù)據(jù),結(jié)合患者的電子病歷信息,得到輔助的治療信息。或者挖掘醫(yī)療文獻(xiàn)數(shù)據(jù)建立醫(yī)療專家數(shù)據(jù)庫和醫(yī)學(xué)知識(shí)倉庫,為醫(yī)生提供一個(gè)決策和清單,在錄入癥狀和檢驗(yàn)結(jié)果后,做是非判斷等集合算法,根據(jù)不同病種,建立決策樹算法,逐漸得出診斷結(jié)果和治療方案,為醫(yī)生的臨床操作提供建議,防止醫(yī)生忽略可能存在的罕見疾病,防止誤診。此外,臨床決策支持系統(tǒng)還可以使醫(yī)療流程中大部分的工作流流向護(hù)理人員和助理醫(yī)生,將常規(guī)的醫(yī)生問診程序化和模式化,結(jié)合檢驗(yàn)化驗(yàn)等技術(shù)手段,醫(yī)生只需參與后的決策和治療環(huán)節(jié)。使醫(yī)生從耗時(shí)過長(zhǎng)的簡(jiǎn)單咨詢工作中解脫出來,從而提高治療效率。

2.2提高醫(yī)藥產(chǎn)品研發(fā)效率

2.2.1預(yù)測(cè)建模

醫(yī)藥公司在新藥物的研發(fā)階段,可以通過數(shù)據(jù)建模和分析,確定有效率的投入產(chǎn)出比,從而配備佳資源組合。模型基于藥物臨床試驗(yàn)階段之前的數(shù)據(jù)集及早期臨床階段的數(shù)據(jù)集,盡可能及時(shí)地預(yù)測(cè)臨床結(jié)果。評(píng)價(jià)因素包括產(chǎn)品的安全性、有效性、潛在的副作用和整體的試驗(yàn)結(jié)果。通過預(yù)測(cè)建模可以降低醫(yī)藥產(chǎn)品公司的研發(fā)成本,在通過數(shù)據(jù)建模和分析預(yù)測(cè)藥物臨床結(jié)果后,可以暫緩研究次優(yōu)的藥物,或者停止在次優(yōu)藥物上的昂貴的臨床試驗(yàn)。除了研發(fā)成本,醫(yī)藥公司還可以更快地得到回報(bào)。通過數(shù)據(jù)建模和分析,醫(yī)藥公司可以將藥物更快推向市場(chǎng),生產(chǎn)更有針對(duì)性的藥物,有更高潛在市場(chǎng)回報(bào)和治療成功率的藥物。

2.2.2提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)工具和算法

使用統(tǒng)計(jì)工具和算法,可以提高臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)水平,并在臨床試驗(yàn)階段更容易地招募到患者。通過挖掘病人數(shù)據(jù),評(píng)估招募患者是否符合試驗(yàn)條件,從而加快臨床試驗(yàn)進(jìn)程,提出更有效的臨床試驗(yàn)設(shè)計(jì)建議,并能找出合適的臨床試驗(yàn)基地。比如那些擁有大量潛在符合條件的臨床試驗(yàn)患者的試驗(yàn)基地可能是更理想的,或者在試驗(yàn)患者群體的規(guī)模和特征二者之間找到平衡。

2.2.3臨床實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析

分析臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄可以確定藥品更多的適應(yīng)癥和發(fā)現(xiàn)副作用。在對(duì)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和病人記錄進(jìn)行分析后,可以對(duì)藥物進(jìn)行重新定位,或者實(shí)現(xiàn)針對(duì)其他適應(yīng)癥的營(yíng)銷。實(shí)時(shí)或者近乎實(shí)時(shí)地收集不良反應(yīng)報(bào)告可以促進(jìn)藥物警戒(藥物警戒是上市藥品的安全保障體系,對(duì)藥物不良反應(yīng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、評(píng)價(jià)和預(yù)防)。或者在一些情況下,臨床實(shí)驗(yàn)暗示出了一些情況但沒有足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)去證明,現(xiàn)在基于臨床試驗(yàn)大數(shù)據(jù)的分析可以給出證據(jù)。

2.3基于大數(shù)據(jù)的疾病監(jiān)控防治

大數(shù)據(jù)的使用可以改善公眾健康監(jiān)控。先,隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在的不斷發(fā)展,越來越多的用戶開始選擇把業(yè)務(wù)和使用習(xí)慣都轉(zhuǎn)移到了移動(dòng)端,那么,在基于海量數(shù)據(jù)用戶搜索的社交APP以及LBS等技術(shù)層面,可以建立結(jié)合原有疾病監(jiān)控系統(tǒng)中的流行疾病法定報(bào)告數(shù)據(jù)、流行疾病病例,結(jié)合疾病、環(huán)境數(shù)據(jù),及時(shí)發(fā)現(xiàn)并繪制出流行病風(fēng)險(xiǎn)地圖。在基于搜索數(shù)據(jù)和LBS數(shù)據(jù)方面,分析不同時(shí)空尺度人口流動(dòng)性、移動(dòng)模式和參數(shù)進(jìn)一步結(jié)合病原學(xué)、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、地理、氣象和人群移動(dòng)遷徙、地域之間等因素和信息,建立流行病時(shí)空傳播模型,確定流感等流行病在各流行區(qū)域間傳播的時(shí)空路線和規(guī)律,得到更加準(zhǔn)確的態(tài)勢(shì)評(píng)估、預(yù)測(cè)。并且,通過醫(yī)療云和大數(shù)據(jù)中心,公共衛(wèi)生部門可以通過覆蓋的患者電子病歷數(shù)據(jù)庫,分析疾病的模式和趨勢(shì)快速檢測(cè)大規(guī)模傳染性疾病進(jìn)行全面的疫情監(jiān)測(cè),并通過集成疾病監(jiān)測(cè)和響應(yīng)程序,快速采取措施進(jìn)行響應(yīng)。這基于大數(shù)據(jù)的疾病監(jiān)控防治能使傳染病感染率降低,衛(wèi)生部門可以更快地檢測(cè)出新的傳染病和疫情。通過提供準(zhǔn)確和及時(shí)的公眾健康咨詢,將會(huì)大幅提高公眾健康風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),同時(shí)也將降低傳染病感染風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)共享在疾病監(jiān)控防治中可以做到以下幾點(diǎn):

(1)提前確定一定規(guī)模的未知疾病,為疫情控制爭(zhēng)取時(shí)間。傳統(tǒng)檢測(cè)無法監(jiān)測(cè)到任何沒有臨床癥狀的病例的,這些經(jīng)驗(yàn)在醫(yī)院的臨床經(jīng)驗(yàn)中都是空白。但大數(shù)據(jù)可以通過醫(yī)院的共享信息以及搜索監(jiān)控地區(qū)的用戶的頻繁搜索關(guān)鍵詞,可以檢測(cè)到某個(gè)地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)的疫情。比如不明原因的肺炎,某地餐館讓多少人出現(xiàn)嘔吐腹瀉等異常狀況等,然后再通過與疾病控制中心的病毒庫中的病毒分析,尋找吻合的病毒,進(jìn)行比對(duì)分析將其找出,為判斷疾病贏取時(shí)間。建立大數(shù)據(jù)中心后,疾病預(yù)防可以真正在一時(shí)間內(nèi)去判斷出疫情的病毒源,進(jìn)而為控制爭(zhēng)取時(shí)間。疾病監(jiān)控防治的目的是及時(shí)制止其傳播的范圍,而大數(shù)據(jù)則是目前一的也是佳的途徑。

(2)判斷人員流向,控制疫情。在疫情發(fā)生后,雖然國(guó)家可以一時(shí)間控制住當(dāng)?shù)匾咔椋侨藛T流動(dòng)則是無法控制的。利用大數(shù)據(jù)的監(jiān)控分析就能監(jiān)測(cè)到傳染源區(qū)人員的主要流向目的地,疾控中心可以拿出對(duì)應(yīng)的醫(yī)療技術(shù)和對(duì)應(yīng)的治療藥品以及疫苗來防治,一時(shí)間趕到相應(yīng)地點(diǎn),實(shí)施接種疫苗,這樣一來就減少了盲目的廣撒網(wǎng)式的全面布局情況,通過大數(shù)據(jù)分析的提供人員流動(dòng)數(shù)據(jù),讓控制疫情在效率上大幅度提升。

(3)傳播動(dòng)力學(xué)模型建立。擁有了大數(shù)據(jù)的全面監(jiān)控后,疾控中心也就有了更多的實(shí)踐支持,就可以開始真正從實(shí)踐中建立有關(guān)疫情的復(fù)雜動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的傳播動(dòng)力學(xué)。


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