健康數據分析怎麼做

① 數據分析包括哪些方面

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

② 健康大數據分析技術有哪些

21世紀是以生命科學為主導、科學技術迅猛發展的世紀，科技競爭力已成為決定國家前途和命運的重要因素，是推動經濟發展、促進社會進步和維護國家安全的關鍵所在。醫學在生命科學中佔有極其重要的地位，衛生科技的創新和進步，將促進醫療衛生事業的發展，提高全民族的健康素質，增強中國的科技競爭力和綜合國力。世界最新醫學科研技術是包括醫學、葯學、分子生物學、數學、計算科學、以及大數據分析技術等多種學科和技術的綜合。
大數據分析技術主要包括是以最新應用數學、前沿計算科學和信息工程學為核心，以數據挖掘、數據倉庫、商務智能等智能化的信息科技技術為手段，它不僅能夠大幅提高傳統的醫學科研技術，而且在最新的分子生物技術的發展中也發揮著關鍵的作用。
一項新技術的採用，往往意味著全新的方向。如同倫琴射線在醫學上的應用，開創了全新的醫學視角一樣，隨後的CT,MRI,B-US,PETS等新技術的採用一次次的推動了醫學的發展，擴展了醫生的視野，如今，影像學已經是不可缺少的組成部分。信息學的重點是對一切可觀測的指標（如年齡，住址，性別，化驗，治療，影像等一切通過現有手段可以觀測的數據）整合後，結合應用數學，系統工程學，進行再分析、再處理。
少量的個案往往不足以揭示規律和知識，當數量足夠大時，規律才有可能顯現。所以整合成數據倉庫也是必要的。而規律並不僅僅浮在數據表面，所以統計學和數據挖掘成為必要的手段，而在線式的方法提高了速度，基於系統工程的向導式結構有利於穩定大數據分析質量。
當年倫琴射線引入醫學的時候，一定不會想到今日的局面。而將KDD引入醫學領域，在中國廣闊地域，巨大的人口基數下，基於這些特點形成的巨大的衛生信息數據，僅僅是用在線式的傳統方法就可以發現大量有價值的醫學知識，而結合數據挖掘，數據倉庫，系統工程，發現新知識的可能性更是大大增加了。
健康大數據分析技術
大數據分析技術主要包括：
以數據挖掘為核心的知識發現技術，
以數據倉庫為核心的數據整合技術，
以商務智能為核心的智能決策技術。
一、以數據挖掘為核心的知識發現技術
以數據挖掘為核心的知識發現技術可以直接挖掘醫學新知識，幫助科研人員加速取得科研成果，甚至重大科研發現。
運用多種數據挖掘技術探索數據規律，為科研人員的科研設計提供科學依據，為科研命題指明方向，保證了科研的成功率。
數據挖掘是一種突破傳統的分析手段，為各類科研技術提供新的技術方法，大大縮短科研和分析周期，深入揭示醫學潛在規律。
數據挖掘，又稱知識發現（KDD），是從大量的數據中，抽取潛在的、有價值的知識的過程。數據挖掘所探尋的模式是一種客觀存在的、但隱藏在數據中未被發現的知識。例如，KDD可直接挖掘疾病高發人群，疾病及症狀間的未知聯系，化驗指標間的影響關系及化驗指標與疾病間的潛在影響，對未知的檢驗項值進行預測等等。通過可觀測指標推斷不可觀測指標，或通過簡單易行的觀測指標推斷昂貴的或有創的指標。由簡而知繁，由易而知難。再如，在科研設計中利用聚類分析、因子權重分析，我們可以對數據進行科學分組、考察多因素的不同權重、幫助確定析因分析或嵌套分析等不同的科研設計。KDD在醫學中應用非常廣泛，為醫學研究提供傳統方法不能企及的前沿技術手段，例如：
聚類分析關聯規則分析因子權重分析回歸預測分析特性抽取分析
二、以數據倉庫為核心的數據整合技術
以數據倉庫技術為核心的醫學數據整合系統，獨立於已有的醫療機構業務系統，以全新的設計將分散的業務系統產生的不一致的數據進行整理、變換、集成，整合得到全面、高效、一致的信息。
數據倉庫技術還使得對歷史的全部海量數據進行在線的、實時的、深入的分析成為可能，並使其變得很輕松。
直接利用積累的現有醫學數據，使科研成本大大降低，相同的的科研經費取得更多科研成果。
應用數據倉庫的整合技術，使獲得大數據科研樣本數據易如反掌。
結合中國龐大的人口基數和橫跨寒帶溫帶熱帶的廣闊地域，可建成世界上最大的衛生信息數據倉庫，其全面的信息量是每個醫務人員夢寐以求的。如能與世界各國合作，共享，整合，將成為與人類基因組計劃齊名的壯舉。
三、以商務智能為核心的智能決策技術
應用成熟的專業分析系統提供一致的准確的實時的數據分析，為各級各方面衛生決策提供可靠依據，使資源和效率得到優化，還能從經營決策和管理上獲取經濟效益和社會效益。
將商務智能技術（BI）應用於衛生決策分析，使決策者擺脫傳統報表的束縛，以全新的先進的分析手段多維度地深入理解需要的數據，為廣泛而深入的分析提供了新的有力工具。
專業的分析報表如累計貢獻度分析，分攤百分比分析，嵌套排名分析等專業分析報表使決策者對歷史和現狀一目瞭然，對各種業務表現的因果關系能輕松的了如指掌。
健康大數據分析的應用
健康大數據分析技術在如下四個方面得到應用：
疾病與健康研究
環境與健康研究
醫葯生物技術研究
衛生宏觀決策支持
大數據分析技術將在以上方面發揮著特殊的作用。

③ 怎麼用SPSS分析心理健康問題數據

從問卷形式上來看，是想對心理健康教育課程實施的現狀進行描述，因此數據輸入後作個頻數分析就可以了，能說明問題了。
數據輸入後 在工具攔點Anaiyze下拉菜單里的descriptive anaiyze 第一個frequencies 在選擇所有變數就OK了 ．不過EXCLL也能弄。

④ 怎麼做能實現健康數據分析

你這個題有點大，做數據分析一定要有比較具體的目標，要跟業務結合在一起，有興趣的話可以深入交流下。

⑤ 老年人健康管理怎麼做數據分析

應該是從幾個大的版塊做入手吧。
如年齡段、基礎病、慢性病等病情、身體狀況，身體素質，身體機能，飲食習慣等等。
而且要有很多的數據，這樣才可以分析等等。

⑥ 學生體質健康測試數據分析報告

近年來，我國的學生體質監測結果不容樂觀，學生的體質一直在下降，這是一個值得關注和研究的問題。下面是我為你精心整理的學生體質健康測試數據分析 報告 ，希望對你有幫助!

本次我校測試學生共有1305人，其中男生654人，女生651人。總體上看學生大多處在良好和及格檔上，從樣本數的綜合評定等級人數比例來看，我校被測學生中，優秀人數36人，優秀率為20.76%，良好人數553人，良好率為42.38%，及格人數532人，及格率為40.77%，不及格率為14.10%。詳細的數據評定(祥見後表)，並根據學生的生理、心理的特點，從體育保健課、課外活動和體育課程的延伸等方面提出了相應的對策，旨在通過這幾方面的努力，切實提高我校學生的體質健康水平，促進學生的健康成長。

今年我校學生的體質狀況呈現下降的趨勢。學生的許多身體素質指標明顯下降，主要表現在耐力素質小學(50米*8往反跑)，中學男1000米，女800米呈下降趨勢，肺活量指標大幅下降(具體數據見《七、八、九六年級各測試項目評價等級的人數比例統計表》)，這一情況值得人們深思和研究。為此，針對我校學生的體質狀況分析其中的原因，並提出相應的對策，對改進我們的體育 教育 ，提高學生的身體素質具有十分重要的現實意義。

2 學生體質下降的原因探索

所謂體質就是人們的有機體在遺傳變異和後天獲得性基礎上所表現出來的機能和形態上相對穩定的特徵。它包括體格、體能和適應能力三方面，而當前我校學生的體質測試的結果看，學生的生理、心理健康狀況令人擔憂。通過分析，主要原因有以下幾個方面：

2.1營養過剩，胖墩增加

據測試的數據顯示，我校學生肥胖率以達(233人)17.85%，肥胖成為威脅青少年健康的主要問題之一。學校里有那麼多的"小胖墩"，究其原因，主要是物質生活有了很大的轉變，加上遺傳及營養過剩等綜合性的因素，使學生中肥胖者的數量日趨漸增。數據表中可以看到低段學生的肥胖率要高與高段的學生。因為自身機能的限制，使這些小胖墩在運動中比常人承受了更大的負荷量，稍微活動一下就氣喘吁吁，滿頭大汗，使胖墩們對運動產生了畏懼心理，減少了活動量，也導致了身體素質的下降。

2.2 勞動減少，體能下降

造成我校學生體能下降的原因中，現代生活方式對人們的影響佔了不容忽視的地位，過去騎自行車，現在坐汽車;人類的勞動活動大大減少，造成體能下降。再則，生在"飯來張口，衣來伸手"的"小皇帝"時代的相當一部分學生，仗著祖父輩及父母的寵愛，連家務的邊都摸不到，缺乏了最基本的活動內容，久而久之，形成了一種惰性心理，而且長期的溺愛造成了不少學生嬌氣的性格，一遇到運動量比較大的活動或者不好的天氣(炎熱或寒冷)，潛意識使其產生了懼怕及抵制心理，如上種種，使之學生體質下降。

2.3 學習負擔過重，缺乏充足的活動時間

這類問題，主要出現在中高段學生身上。由於課業負擔的增加，使這些學生把更多的精力投入到了 文化 課的學習中，很少顧及自己的活動及休息時間，有時候，甚至連課間十分鍾的時間也難以保證。為了在每次考試中取得好的名次，許多班主任不顧學生的身體健康，一再要求學生多做題目，少玩耍，他們認為學生上了體育課後就沒心情再上下一節課了。也為了不被老師批評，不少學生上體育課只坐一邊看看，其他時間運動就更少了。

2.4 學生對體育的重視程度不夠，出現"重主輕體"的現象

學生對體育課的偏愛往往是出於個人興趣，相當一部分同學對體育還缺乏足夠的認識，認為體育課是單純的游戲課，為了活動而活動，不像語數等主課那樣，測驗獲得好成績就歡呼雀躍，而對體育課成績高分及滿分的追求欲不是很高，進取心不強，學生家長也看重學習成績，而對體育成績普遍不重視，導致了重視主課，輕視體育的現象。

3 增強我校學生身體素質的對策

針對我校學生身體健康存在的問題，我想教育教學中可以從這么幾個方面著手予以改進，以提高學生的身體素質。

3.1利用網路資源，多 渠道 地滲透營養保健學

在課余時間，從書上或網路上查閱及收集一些關於學生營養保健學的資料，針對小胖墩的現象，有目的地查閱幾種有益於身心健康的食譜，列印成資料，在保健課的時候，發放到學生手中，而且在這堂課中，採取師生互動的形式來探討食物與營養的關系，通過學習，使他們了解不良的飲食習慣對身體的危害，並在日常生活中逐步養成科學的飲食習慣。

3.2充分利用大課間活動的時間，開展豐富多彩的體育活動

大課間(操)活動是關於課間操改革的一項重要成果之一。受到學校場地設備的影響，我校是本學期才開展大課間的，今年創編了一套旗語操操，使學生對課間操充滿了新鮮感，避免了做操時拖沓、疲軟，從一定程度上促進了學生的身心健康。

3.3改進體育 教學 方法 ，提高學生對體育的興趣

游戲是小學體育課中的一大重頭戲，讓中高年級的學生參與一些游戲規則和游戲方法的改造，不失為增強學生創造能力的一個好辦法。如讓學生參與設計"鑽山洞"這個游戲，在教師的點撥下，學生學會了從橫向、背向等角度出發來設計這個游戲，改變了傳統意義上的"兩路縱隊相對站，手牽手兒把洞鑽，鑽過洞口把洞開，最後兩人再上來"的玩法，使游戲由單一化向多樣化轉變。另外，教師也可以從 逆向思維 的角度出發來訓練學生思考問題的能動性。如把50M跑改為8秒鍾跑(即8秒鍾能跑幾米);一分鍾跳繩改為看誰先跳到120次……久而久之學生也學會了用反面的角度來看待問題。

體育教學面對的學生的個體差異性比較大，而且非常明顯，學生之間的表現評價也較直接，因此學生容易被激勵或被傷害。因此可見，學生的感情因素對體育教學的影響非常明顯，體育課中的厭學現象是一個困擾我們的問題。所以，面對千差萬別的學生，要面面俱到，使其都學有所得，學有所感，都能在自己原有的基礎上得到發展，就必須貫徹因材施教、區別對待的原則。根據學生不同的身體素質及運動能力進行分層。針對學生的不同層次設計各自相應的教學目標、教學要求、教學內容、教學方法及教學評價，有效地解決學生中"吃不飽"和"吃不了"的現象，使每個學生的特長和能力都得到充分的發展。

目前，在體育教學中流行一種新的教學模式，即"快樂體育"模式，但是，我們不能膚淺地認為，只要學生在嘻嘻哈哈中上好體育課，那樣就是快樂的精髓所在了，真正地快樂還應該體現在學生在 體育運動 中克服困難、戰勝自我所獲得的成功體驗。因而，讓學生在活動中體驗挫折，鍛煉其意志也是至關重要的。全面素質鍛煉是很重要的一環，在體育課中適當地安排素質訓練，可以鍛煉學生的意志，克服其嬌氣思想。另外，在活動過程中可以刻意地設置一些小障礙，使學生通過努力，在活動中不斷增強自尊與自信。這些活動使學生在特定的環境中通過自身的努力，學友的鼓勵，最終取得成功，獲得特殊的心理體驗。 體育器材、體育設施是達成體育運動必要手段，開展體育活動離不開體育器材和設施。因此要提高學生的身體素質，體育器材和設施的開發也非常重要。要充分發揮已有器材的多種功能，盡量做到一材多用，這樣使體育課豐富多彩，提高了學生參加體育活動的興趣，有利於學生的身體健康。

3.4體育課程的延伸

學生的體質健康水平單靠每周幾節課來改善，其效果可能不明顯，因此，促進學生利用校外的體育資源積極、主動地參與體育鍛煉，是提高學生健康水平的有效途徑。增加體育活動時間可以減輕學生的文化學習負擔，使學生的大腦得到充分的休息和身心得到平衡的發展，適度的體育家庭作業有助於學生合理安排休息時間，積極參與體育鍛煉，從而養成堅持鍛煉的習慣。學校可主動與社區掛鉤，積極組織學生參加社區的各種體育活動，如 健身操 、舞蹈、小型趣味體育項目的比賽等;還可以經常組織學生到社區去進行體育活動的宣傳與表演，把體育課中所學的知識、技能奉獻給社區，這種做法既有助於促進學生更好地參與體育活動，又增加了學生與社會聯系的機會，發展學生的身心健康。 4 結語

上述是我對本校學生體質分析及對策的幾點想法，如何切實有效地來提高小學生的體質健康或許不是通過某一途徑可以完全解決的，克服各種制約因素，全面推進素質教育對我們每一個教育工作者來說將是任重道遠的。期待社會、學校、家庭共同來關注孩子的身體健康，促進我們下一代的茁壯成長。

我校在9月中旬接到上級通知，要求對全校學生進行體質測試並上報。教育局、體育局、體衛藝工作領導高度重視，文件精神指示，要求對全校學生進行全測全報，上報真實數據，讓國家對於目前學生的體質情況有一個真實的了解。全校體育組教師集體參加， 其它 教師全力配合，通力合作。歷時7天時間，完成了上級交待的任務。我校於10月24日在“中國學生體質健康網”上傳成功。

一、測評對象和方法

(一)測評對象

新泰市宮里鎮汶城聯小全體學生，合計895人，共有18個教學班，先按照導入模板做了學校的測試名單，除了2個免測試學生，一共實測學生數目是893人，其中男生462人，占總人數的51.7%，女生431人，占總人數的48.3%。

(二)測評人員

全體體育教師及班主任

(三)測評項目

測試項目為按照《標准》要求必測項目：身高、體重、視力、坐位體前屈、1分鍾跳繩、1分鍾仰卧起坐、肺活量;選測項目為按照《標准》要求選測：耐力項目為400米(50米x8往返跑);速度靈巧類項目為男子50米，女子50米。

(四)測評儀器

測試的儀器：是符合國家體育局和教育部標準的體質健康測試專用儀器，包括身高體重測試儀、肺活量測試儀、坐位體前屈測試儀。

第四，達標情況。

在各級部門的大力協助下，一周測試得出的數據，根據各級男、女評分標准，以下是我校的達標情況：

二、研究結果與分析

1、學生體質測試總成績分析

我校總成績及格821人，不及格72人。

根據我校測試結果優秀率和良好率一般，從男女生測試結果看，我校女生的優秀率明顯高於男生，女生的及格率也略微偏高。

2、學生身體形態測試結果分析

全校超重54人，肥胖10人，較低體重108人，營養不良30人，正常體重731人。

3、肺活量體重等級結果分析

全校不及格5人，及格40人，良好178人，優秀112人。

4、耐力項目測試統計分析

全校不及格109人，及格96人，良好386人，優秀302人。

5、柔韌、力量類項目等級結果分析

全校不及格40人，及格204人，良好363人，優秀286人。

三、結論

經過這次對全校學生的體質全面檢查測試，總體來說，我校學生的體質良好。這與測試時間在秋季，學生基本上都是狀態良好的情況下測試，有很大關系。但此次檢查也反映出一些問題：首先，我校學生課業負擔偏重，相當多數學生沒有足夠的鍛煉時間，不能組織大規模的訓練;其次，學校體育硬體設施欠缺等因素造成學生運動量達不到，學生沒有養成良好的鍛煉身體習慣。

四、建議

1加強學校體育工作，認真落實“保證學生一天一個小時的體育活動時間”，大力開展課間體育活動。

2、學校加大對體育場地，運動器材的投入力度。

3、教育學生養成良好的體育鍛煉習慣，培養學生自覺進行體育鍛煉的優良品質。

⑦ 大數據分析在疾病與健康研究方面的應用

大數據分析在疾病與健康研究方面的應用

大數據分析技術將在以上方面發揮著特殊的作用。

一、疾病與健康研究

在疾病與健康研究方面，我們可將其分為三個子方面：健康研究、亞健康研究和疾病研究。

1、健康研究

中國是地域遼闊的多民族國家，不同地區不同種群的人的基因和健康指標有所不同，同一地區同一種群的人在不同的性別和年齡上健康標准也有差異。深入研究和分析上述人群的健康規律，對衛生保健、健康促進、疾病預防和治療有著重大的指導意義。例如：
1.1 對體檢數據分析和挖掘，得出不同地區、不同人群的健康差異，以確定精確的不同人群的健康標准，針對不同人群制定適宜的防病，治病方法以及預後標准，並量身打造個性化，地區化的健康評估模型。

1.2 在制定不同地區不同人群的參考值時,可進一步分析健康指標在不同性別、年齡和季節的差別，以及權重比，從而完善適合於國人全面的系統化的更科學的健康參考值。

1.3 人體存在的內在平衡，使得各個可觀察數據間有其特有的規律，基於經驗只能發現簡單的規律如鈣、磷常數等，使應用數據挖掘等大數據分析技術可以主動發現復雜的系統性的人體醫學規律，大幅提升防病，治病以及預後推測的技術水平，並且也對亞健康有個更科學的判斷依據，以及了解健康到亞健康的逐漸失衡的過程。

1.4 對孕婦在孕產期、產後及新生兒的健康數據進行深入分析，研究孕產婦和新生兒的健康規律，開發對孕產婦和新生兒的健康評價和因素的評估模型，給出更科學的孕產婦和新生兒保健的指導。

1.5 對兒童成長的體檢數據分析和挖掘，研究兒童的健康規律，開發對兒童成長的評價和因素的評估模型，分別適應中國遼闊的地域和眾多的人群，給出更科學的兒童成長發育指導。

1.6 對老年人的健康數據分析和研究，研究老年人的健康特點，開發對老年人健康的評價和因素的評估模型，給出更科學的老年人養生的指導。

1.7 對健康人的精神和心理數據進行深入分析，制定健康人的精神和心理參考標准，開發對健康精神和心理的評價和影響因素的評估模型，給出更科學的精神和心理衛生方面的保健指導。

2、亞健康研究

世界衛生組織將機體無器質性病變，但是有一些功能改變的狀態稱為「第三狀態」，也稱為「亞健康狀態」，主要包括：功能性改變，而不是器質性病變；體征改變，但現有醫學技術不能發現病理改變；生命質量差，長期處於低健康水平；慢性疾病伴隨的病變部位之外的不健康體征。

對亞健康進行深入分析與研究對保持健康狀態，預防和糾正亞健康狀態以及對疾病的預防和治療都有十分重要的意義。例如：

2.1 研究亞健康與疾病間的相互關系。研究各種可觀察指標（體檢數據）在亞健康中的權重，以及在不同地區、人群中的分布。應用時間序列，線性/非線性回歸研究亞健康觀察指標之間的關聯性。通過亞健康體檢數據挖掘，分析導致疾病的影響因素，建立評估模型來預測危險度，並進一步建立疾病的預測模型。

2.2 研究亞健康與健康間的相互關系。通過對體檢人群的地區、職業、年齡等因素的分析，研究最新的健康和亞健康的人群分布。不同的人群地區環境不同,生活習慣不同,加入亞健康醫學指標以外的相關外部數據（如職業、飲食、習慣、性格、愛好等）後,可發現綜合因素對亞健康的影響，以及這些因素的各自權重，及相關關系，從而探究出亞健康的原因，對預防和治療亞健康起著指導作用。

2.3 研究亞健康治療和預後的研究。通過對亞健康治療和預後的數據分析，評價治療效果，評估最佳治療方案，進一步開展對專科亞健康治療和預後的研究，同時研究其與疾病的關系。

2.4 對精神和心理亞健康的研究。如對常見的精神亞健康狀態：如神經衰弱、抑鬱、焦慮和強迫等症狀，進行數據歸納整理、分析挖掘，從而導出精神和心理亞健康的新知識發現，探究出精神疾病的原因，對預防和治療精神疾病起著指導作用。

2.5 將住院和社區健康管理數據相結合，進行因素權重分析和多因素的特性抽取，最後形成模型指導治療。最理想的情況是個體化評估模型,為每個病人建立專用預測模型。

3、疾病研究

中國面臨的嚴重危害人民健康的疾病包括：

傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；

慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等；

精神和心理疾病；

小兒出生缺陷。

對患有各種疾病的病人的醫學數據及相關數據的研究分析，對各種疾病的預防和治療都有十分重要的價值。例如：

3.1 對傳染性疾病，如結核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。應用數據挖掘技術對傳染性疾病的數據進行分析，找出傳染性疾病的發病規律，揭示傳染性疾病的病因，進一步摸索出傳染性疾病的變異規律，建立傳染性疾病的預測模型。

3.2 對慢性非傳染性疾病，如惡性腫瘤、腦血管病、心臟病、糖尿病等疾病的研究。應用數據倉庫技術和數據挖掘技術對慢性常見病的數據進行分析，找出慢性常見病的發病規律，探索慢性常見病的病因，進一步摸索出慢性常見病的並發症規律，科學評估各種治療方案的療效，建立慢性常見病的預測模型。

3.3 對精神和心理疾病的研究。應用數據倉庫技術、數據挖掘技術和數理統計技術對精神和心理疾病的數據進行分析，從廣泛的多變數集中找出影響精神和心理疾病的主要因素，在遺傳學、後天影響和病理學等多方面探索精神和心理疾病的病因，科學評估各種治療方案的療效，建立精神和心理疾病的預測模型。

3.4 對小兒出生缺陷的研究。應用大數據分析技術對兒童出生缺陷的數據進行分析，從廣泛的大變數集中找出影響兒童出生缺陷的主要因素，在環境、遺傳學、病理學等多方面探索兒童出生缺陷的病因，建立兒童出生缺陷的預測模型。

3.5 針對門診和住院病人數據在線分析統計學差異，尋找陽性案例，為研究提供素材，並為科研的預實驗提供思路和准備。對住院數據進行多維度分析和挖掘，橫向達到單病種的水平，縱向包括所有可觀測數據，所收集來的知識有很大可能會啟發醫學專家有新發現。

3.6不同 治療手段和治療效果的在線分析。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解治療的臨床效果。

3.7 葯品治療效果在線分析，治療效果、副作用、對其他疾病的效果評估。結合收集來的大量資料全面分析，盡量提前全面的了解新葯和老葯。目前的葯品不良反應主要靠醫生的通報，對醫生的職業素養和敏感有很大的依賴，而使用數據挖掘及資料庫中的知識發現，可以極大限度地改進這項工作。

二、環境與健康研究

環境因素對健康造成的損害較其他健康損害復雜，是微量、慢性、長期和不可逆轉的。環境健康影響與公眾利益息息相關，環境健康損害如得不到妥善處理還將轉化為社會、經濟問題。環境與公共健康研究以人類生態系統可持續發展研究為基礎，關懷人類現在和未來的健康與安全，從環境研究途徑關注社會、經濟活動對人類生理和心理的健康影響，探索環境變遷對人民健康造成危害的預防和治理措施。

應用大數據分析技術對環境健康的研究，主要包括發現案例、發病機理和臨床治療研究，預防和治理各類環境流行病在污染源以及污染途徑控制的研究等。例如：
1. 應用大數據分析技術研究環境因素對健康的影響，實行 一體化的環境和健康監測，並在全國實現數據共享。

2. 應用大數據分析技術研究環境污染對兒童的影響，以解決環境對兒童所造成的不健康和疾病迅速增長的問題，從而給予兒童特殊注意的環境和健康指導。

3. 應用大數據分析技術開展職業病和職業多發病的預防預測。對於各種職業的發病分布和嚴重程度，以及對職業病的深入分析。不僅包括傳統意義的職業病，也包括不同職業的不同的疾病分布和在病因中的權重。另外,還可以分析不同職業的暴露特點進而對病因進行研究。

4. 應用大數據分析技術開展對空氣污染顯著提高城市人群呼吸道和過敏性疾病的發生 率的研究。

5. 應用大數據分析技術開展雜訊污染損害兒童的聽力和干擾他們的學習能力的研究。

6. 應用大數據分析技術開展快餐業的發展使肥胖病發病率不斷增長的研究，尤其是不合理的營養對兒童健康的影響。

7. 應用大數據分析技術開展對轉基因生物技術的應用對自然界生物和人類基因的潛在影響的研究。

三、醫葯生物技術與健康

生物技術涵蓋生命科學的所有領域，醫葯生物技術是生物技術的重要組成部分。當今人類面臨的人口、食物、健康、環境和資源問題，無不與之緊密相關。醫葯生物技術最鮮明的特點是大量新思想、新技術、新材料、新方法和新產品引入醫學研究和醫療保健之中，如全新的醫學成像技術、基因工程技術、微電子技術、幹細胞工程技術、組織工程技術、納米技術、生物晶元技術、克隆技術、酶工程技術、細胞工程技術、發酵工程技術、蛋白質工程技術、生物醫學工程技術、基因組與蛋白質組技術、生物信息技術和中醫葯技術等及其產品，將大大提高疾病預防、診斷、治療和葯物設計研製水平，以及對突發事件（如傳染病和生物恐怖等）的檢測、預防與治療水平。

以大數據分析技術為核心的生物信息技術在由眾多新技術構成的醫葯生物技術中發揮有獨特的作用。例如：

1. 利用生物信息技術進行生物信息的存儲與獲取。

2. 利用生物信息技術開展基因的序列對比、測序和拼接。

3. 利用生物信息技術進開展基因預測。

4. 利用生物信息技術進行生物進化與系統發育分析。

5. 利用生物信息技術進行蛋白質結構預測和RAN結構預測。

6. 利用生物信息技術進行分子設計和葯物設計。

7. 利用生物信息技術進行腫瘤分類及遺傳學分析。

8. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對精神病的研究及遺傳學分析。

9. 利用生物信息技術開展在生物分子層面對如H1N1等傳染病的研究。

四、衛生宏觀決策支持

衛生宏觀決策支持系統是以數據倉庫為數據中心、以數據挖掘為技術核心、以商務智能為展現工具的綜合衛生信息平台。它可以建立在各級別衛生系統上，如醫院、地區衛生系統、全國衛生系統，為各級衛生部門提供智能決策系統，深入了解衛生系統的歷史和現在，把握衛生系統業務發展的未來，評估衛生系統內部各部門的業務效績，幫助各級決策者提供最佳實施方案，給決策者一雙慧眼，清晰認知系統內各方面變化趨勢和業務得失，使對系統各部門的評價、考核、獎勵更加科學、公正、客觀，使系統內各級關系更加和諧，積極發揮各部門的潛能，提高系統的整體業務水平和經濟效益。使用商務智能輔助決策，可以提供各種有價值的信息，各種事件的關聯，以及不同於微觀的角度分析各種衛生信息，如預防接種基本數據，傳染病報告等等。

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