健康数据分析怎么做

① 数据分析包括哪些方面

数据分析有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

② 健康大数据分析技术有哪些

21世纪是以生命科学为主导、科学技术迅猛发展的世纪，科技竞争力已成为决定国家前途和命运的重要因素，是推动经济发展、促进社会进步和维护国家安全的关键所在。医学在生命科学中占有极其重要的地位，卫生科技的创新和进步，将促进医疗卫生事业的发展，提高全民族的健康素质，增强中国的科技竞争力和综合国力。世界最新医学科研技术是包括医学、药学、分子生物学、数学、计算科学、以及大数据分析技术等多种学科和技术的综合。
大数据分析技术主要包括是以最新应用数学、前沿计算科学和信息工程学为核心，以数据挖掘、数据仓库、商务智能等智能化的信息科技技术为手段，它不仅能够大幅提高传统的医学科研技术，而且在最新的分子生物技术的发展中也发挥着关键的作用。
一项新技术的采用，往往意味着全新的方向。如同伦琴射线在医学上的应用，开创了全新的医学视角一样，随后的CT,MRI,B-US,PETS等新技术的采用一次次的推动了医学的发展，扩展了医生的视野，如今，影像学已经是不可缺少的组成部分。信息学的重点是对一切可观测的指标（如年龄，住址，性别，化验，治疗，影像等一切通过现有手段可以观测的数据）整合后，结合应用数学，系统工程学，进行再分析、再处理。
少量的个案往往不足以揭示规律和知识，当数量足够大时，规律才有可能显现。所以整合成数据仓库也是必要的。而规律并不仅仅浮在数据表面，所以统计学和数据挖掘成为必要的手段，而在线式的方法提高了速度，基于系统工程的向导式结构有利于稳定大数据分析质量。
当年伦琴射线引入医学的时候，一定不会想到今日的局面。而将KDD引入医学领域，在中国广阔地域，巨大的人口基数下，基于这些特点形成的巨大的卫生信息数据，仅仅是用在线式的传统方法就可以发现大量有价值的医学知识，而结合数据挖掘，数据仓库，系统工程，发现新知识的可能性更是大大增加了。
健康大数据分析技术
大数据分析技术主要包括：
以数据挖掘为核心的知识发现技术，
以数据仓库为核心的数据整合技术，
以商务智能为核心的智能决策技术。
一、以数据挖掘为核心的知识发现技术
以数据挖掘为核心的知识发现技术可以直接挖掘医学新知识，帮助科研人员加速取得科研成果，甚至重大科研发现。
运用多种数据挖掘技术探索数据规律，为科研人员的科研设计提供科学依据，为科研命题指明方向，保证了科研的成功率。
数据挖掘是一种突破传统的分析手段，为各类科研技术提供新的技术方法，大大缩短科研和分析周期，深入揭示医学潜在规律。
数据挖掘，又称知识发现（KDD），是从大量的数据中，抽取潜在的、有价值的知识的过程。数据挖掘所探寻的模式是一种客观存在的、但隐藏在数据中未被发现的知识。例如，KDD可直接挖掘疾病高发人群，疾病及症状间的未知联系，化验指标间的影响关系及化验指标与疾病间的潜在影响，对未知的检验项值进行预测等等。通过可观测指标推断不可观测指标，或通过简单易行的观测指标推断昂贵的或有创的指标。由简而知繁，由易而知难。再如，在科研设计中利用聚类分析、因子权重分析，我们可以对数据进行科学分组、考察多因素的不同权重、帮助确定析因分析或嵌套分析等不同的科研设计。KDD在医学中应用非常广泛，为医学研究提供传统方法不能企及的前沿技术手段，例如：
聚类分析关联规则分析因子权重分析回归预测分析特性抽取分析
二、以数据仓库为核心的数据整合技术
以数据仓库技术为核心的医学数据整合系统，独立于已有的医疗机构业务系统，以全新的设计将分散的业务系统产生的不一致的数据进行整理、变换、集成，整合得到全面、高效、一致的信息。
数据仓库技术还使得对历史的全部海量数据进行在线的、实时的、深入的分析成为可能，并使其变得很轻松。
直接利用积累的现有医学数据，使科研成本大大降低，相同的的科研经费取得更多科研成果。
应用数据仓库的整合技术，使获得大数据科研样本数据易如反掌。
结合中国庞大的人口基数和横跨寒带温带热带的广阔地域，可建成世界上最大的卫生信息数据仓库，其全面的信息量是每个医务人员梦寐以求的。如能与世界各国合作，共享，整合，将成为与人类基因组计划齐名的壮举。
三、以商务智能为核心的智能决策技术
应用成熟的专业分析系统提供一致的准确的实时的数据分析，为各级各方面卫生决策提供可靠依据，使资源和效率得到优化，还能从经营决策和管理上获取经济效益和社会效益。
将商务智能技术（BI）应用于卫生决策分析，使决策者摆脱传统报表的束缚，以全新的先进的分析手段多维度地深入理解需要的数据，为广泛而深入的分析提供了新的有力工具。
专业的分析报表如累计贡献度分析，分摊百分比分析，嵌套排名分析等专业分析报表使决策者对历史和现状一目了然，对各种业务表现的因果关系能轻松的了如指掌。
健康大数据分析的应用
健康大数据分析技术在如下四个方面得到应用：
疾病与健康研究
环境与健康研究
医药生物技术研究
卫生宏观决策支持
大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。

③ 怎么用SPSS分析心理健康问题数据

从问卷形式上来看，是想对心理健康教育课程实施的现状进行描述，因此数据输入后作个频数分析就可以了，能说明问题了。
数据输入后 在工具拦点Anaiyze下拉菜单里的descriptive anaiyze 第一个frequencies 在选择所有变量就OK了 ．不过EXCLL也能弄。

④ 怎么做能实现健康数据分析

你这个题有点大，做数据分析一定要有比较具体的目标，要跟业务结合在一起，有兴趣的话可以深入交流下。

⑤ 老年人健康管理怎么做数据分析

应该是从几个大的版块做入手吧。
如年龄段、基础病、慢性病等病情、身体状况，身体素质，身体机能，饮食习惯等等。
而且要有很多的数据，这样才可以分析等等。

⑥ 学生体质健康测试数据分析报告

近年来，我国的学生体质监测结果不容乐观，学生的体质一直在下降，这是一个值得关注和研究的问题。下面是我为你精心整理的学生体质健康测试数据分析 报告 ，希望对你有帮助!

本次我校测试学生共有1305人，其中男生654人，女生651人。总体上看学生大多处在良好和及格档上，从样本数的综合评定等级人数比例来看，我校被测学生中，优秀人数36人，优秀率为20.76%，良好人数553人，良好率为42.38%，及格人数532人，及格率为40.77%，不及格率为14.10%。详细的数据评定(祥见后表)，并根据学生的生理、心理的特点，从体育保健课、课外活动和体育课程的延伸等方面提出了相应的对策，旨在通过这几方面的努力，切实提高我校学生的体质健康水平，促进学生的健康成长。

今年我校学生的体质状况呈现下降的趋势。学生的许多身体素质指标明显下降，主要表现在耐力素质小学(50米*8往反跑)，中学男1000米，女800米呈下降趋势，肺活量指标大幅下降(具体数据见《七、八、九六年级各测试项目评价等级的人数比例统计表》)，这一情况值得人们深思和研究。为此，针对我校学生的体质状况分析其中的原因，并提出相应的对策，对改进我们的体育 教育 ，提高学生的身体素质具有十分重要的现实意义。

2 学生体质下降的原因探索

所谓体质就是人们的有机体在遗传变异和后天获得性基础上所表现出来的机能和形态上相对稳定的特征。它包括体格、体能和适应能力三方面，而当前我校学生的体质测试的结果看，学生的生理、心理健康状况令人担忧。通过分析，主要原因有以下几个方面：

2.1营养过剩，胖墩增加

据测试的数据显示，我校学生肥胖率以达(233人)17.85%，肥胖成为威胁青少年健康的主要问题之一。学校里有那么多的"小胖墩"，究其原因，主要是物质生活有了很大的转变，加上遗传及营养过剩等综合性的因素，使学生中肥胖者的数量日趋渐增。数据表中可以看到低段学生的肥胖率要高与高段的学生。因为自身机能的限制，使这些小胖墩在运动中比常人承受了更大的负荷量，稍微活动一下就气喘吁吁，满头大汗，使胖墩们对运动产生了畏惧心理，减少了活动量，也导致了身体素质的下降。

2.2 劳动减少，体能下降

造成我校学生体能下降的原因中，现代生活方式对人们的影响占了不容忽视的地位，过去骑自行车，现在坐汽车;人类的劳动活动大大减少，造成体能下降。再则，生在"饭来张口，衣来伸手"的"小皇帝"时代的相当一部分学生，仗着祖父辈及父母的宠爱，连家务的边都摸不到，缺乏了最基本的活动内容，久而久之，形成了一种惰性心理，而且长期的溺爱造成了不少学生娇气的性格，一遇到运动量比较大的活动或者不好的天气(炎热或寒冷)，潜意识使其产生了惧怕及抵制心理，如上种种，使之学生体质下降。

2.3 学习负担过重，缺乏充足的活动时间

这类问题，主要出现在中高段学生身上。由于课业负担的增加，使这些学生把更多的精力投入到了 文化 课的学习中，很少顾及自己的活动及休息时间，有时候，甚至连课间十分钟的时间也难以保证。为了在每次考试中取得好的名次，许多班主任不顾学生的身体健康，一再要求学生多做题目，少玩耍，他们认为学生上了体育课后就没心情再上下一节课了。也为了不被老师批评，不少学生上体育课只坐一边看看，其他时间运动就更少了。

2.4 学生对体育的重视程度不够，出现"重主轻体"的现象

学生对体育课的偏爱往往是出于个人兴趣，相当一部分同学对体育还缺乏足够的认识，认为体育课是单纯的游戏课，为了活动而活动，不像语数等主课那样，测验获得好成绩就欢呼雀跃，而对体育课成绩高分及满分的追求欲不是很高，进取心不强，学生家长也看重学习成绩，而对体育成绩普遍不重视，导致了重视主课，轻视体育的现象。

3 增强我校学生身体素质的对策

针对我校学生身体健康存在的问题，我想教育教学中可以从这么几个方面着手予以改进，以提高学生的身体素质。

3.1利用网络资源，多 渠道 地渗透营养保健学

在课余时间，从书上或网络上查阅及收集一些关于学生营养保健学的资料，针对小胖墩的现象，有目的地查阅几种有益于身心健康的食谱，打印成资料，在保健课的时候，发放到学生手中，而且在这堂课中，采取师生互动的形式来探讨食物与营养的关系，通过学习，使他们了解不良的饮食习惯对身体的危害，并在日常生活中逐步养成科学的饮食习惯。

3.2充分利用大课间活动的时间，开展丰富多彩的体育活动

大课间(操)活动是关于课间操改革的一项重要成果之一。受到学校场地设备的影响，我校是本学期才开展大课间的，今年创编了一套旗语操操，使学生对课间操充满了新鲜感，避免了做操时拖沓、疲软，从一定程度上促进了学生的身心健康。

3.3改进体育 教学 方法 ，提高学生对体育的兴趣

游戏是小学体育课中的一大重头戏，让中高年级的学生参与一些游戏规则和游戏方法的改造，不失为增强学生创造能力的一个好办法。如让学生参与设计"钻山洞"这个游戏，在教师的点拨下，学生学会了从横向、背向等角度出发来设计这个游戏，改变了传统意义上的"两路纵队相对站，手牵手儿把洞钻，钻过洞口把洞开，最后两人再上来"的玩法，使游戏由单一化向多样化转变。另外，教师也可以从 逆向思维 的角度出发来训练学生思考问题的能动性。如把50M跑改为8秒钟跑(即8秒钟能跑几米);一分钟跳绳改为看谁先跳到120次……久而久之学生也学会了用反面的角度来看待问题。

体育教学面对的学生的个体差异性比较大，而且非常明显，学生之间的表现评价也较直接，因此学生容易被激励或被伤害。因此可见，学生的感情因素对体育教学的影响非常明显，体育课中的厌学现象是一个困扰我们的问题。所以，面对千差万别的学生，要面面俱到，使其都学有所得，学有所感，都能在自己原有的基础上得到发展，就必须贯彻因材施教、区别对待的原则。根据学生不同的身体素质及运动能力进行分层。针对学生的不同层次设计各自相应的教学目标、教学要求、教学内容、教学方法及教学评价，有效地解决学生中"吃不饱"和"吃不了"的现象，使每个学生的特长和能力都得到充分的发展。

目前，在体育教学中流行一种新的教学模式，即"快乐体育"模式，但是，我们不能肤浅地认为，只要学生在嘻嘻哈哈中上好体育课，那样就是快乐的精髓所在了，真正地快乐还应该体现在学生在 体育运动 中克服困难、战胜自我所获得的成功体验。因而，让学生在活动中体验挫折，锻炼其意志也是至关重要的。全面素质锻炼是很重要的一环，在体育课中适当地安排素质训练，可以锻炼学生的意志，克服其娇气思想。另外，在活动过程中可以刻意地设置一些小障碍，使学生通过努力，在活动中不断增强自尊与自信。这些活动使学生在特定的环境中通过自身的努力，学友的鼓励，最终取得成功，获得特殊的心理体验。 体育器材、体育设施是达成体育运动必要手段，开展体育活动离不开体育器材和设施。因此要提高学生的身体素质，体育器材和设施的开发也非常重要。要充分发挥已有器材的多种功能，尽量做到一材多用，这样使体育课丰富多彩，提高了学生参加体育活动的兴趣，有利于学生的身体健康。

3.4体育课程的延伸

学生的体质健康水平单靠每周几节课来改善，其效果可能不明显，因此，促进学生利用校外的体育资源积极、主动地参与体育锻炼，是提高学生健康水平的有效途径。增加体育活动时间可以减轻学生的文化学习负担，使学生的大脑得到充分的休息和身心得到平衡的发展，适度的体育家庭作业有助于学生合理安排休息时间，积极参与体育锻炼，从而养成坚持锻炼的习惯。学校可主动与社区挂钩，积极组织学生参加社区的各种体育活动，如 健身操 、舞蹈、小型趣味体育项目的比赛等;还可以经常组织学生到社区去进行体育活动的宣传与表演，把体育课中所学的知识、技能奉献给社区，这种做法既有助于促进学生更好地参与体育活动，又增加了学生与社会联系的机会，发展学生的身心健康。 4 结语

上述是我对本校学生体质分析及对策的几点想法，如何切实有效地来提高小学生的体质健康或许不是通过某一途径可以完全解决的，克服各种制约因素，全面推进素质教育对我们每一个教育工作者来说将是任重道远的。期待社会、学校、家庭共同来关注孩子的身体健康，促进我们下一代的茁壮成长。

我校在9月中旬接到上级通知，要求对全校学生进行体质测试并上报。教育局、体育局、体卫艺工作领导高度重视，文件精神指示，要求对全校学生进行全测全报，上报真实数据，让国家对于目前学生的体质情况有一个真实的了解。全校体育组教师集体参加， 其它 教师全力配合，通力合作。历时7天时间，完成了上级交待的任务。我校于10月24日在“中国学生体质健康网”上传成功。

一、测评对象和方法

(一)测评对象

新泰市宫里镇汶城联小全体学生，合计895人，共有18个教学班，先按照导入模板做了学校的测试名单，除了2个免测试学生，一共实测学生数目是893人，其中男生462人，占总人数的51.7%，女生431人，占总人数的48.3%。

(二)测评人员

全体体育教师及班主任

(三)测评项目

测试项目为按照《标准》要求必测项目：身高、体重、视力、坐位体前屈、1分钟跳绳、1分钟仰卧起坐、肺活量;选测项目为按照《标准》要求选测：耐力项目为400米(50米x8往返跑);速度灵巧类项目为男子50米，女子50米。

(四)测评仪器

测试的仪器：是符合国家体育局和教育部标准的体质健康测试专用仪器，包括身高体重测试仪、肺活量测试仪、坐位体前屈测试仪。

第四，达标情况。

在各级部门的大力协助下，一周测试得出的数据，根据各级男、女评分标准，以下是我校的达标情况：

二、研究结果与分析

1、学生体质测试总成绩分析

我校总成绩及格821人，不及格72人。

根据我校测试结果优秀率和良好率一般，从男女生测试结果看，我校女生的优秀率明显高于男生，女生的及格率也略微偏高。

2、学生身体形态测试结果分析

全校超重54人，肥胖10人，较低体重108人，营养不良30人，正常体重731人。

3、肺活量体重等级结果分析

全校不及格5人，及格40人，良好178人，优秀112人。

4、耐力项目测试统计分析

全校不及格109人，及格96人，良好386人，优秀302人。

5、柔韧、力量类项目等级结果分析

全校不及格40人，及格204人，良好363人，优秀286人。

三、结论

经过这次对全校学生的体质全面检查测试，总体来说，我校学生的体质良好。这与测试时间在秋季，学生基本上都是状态良好的情况下测试，有很大关系。但此次检查也反映出一些问题：首先，我校学生课业负担偏重，相当多数学生没有足够的锻炼时间，不能组织大规模的训练;其次，学校体育硬件设施欠缺等因素造成学生运动量达不到，学生没有养成良好的锻炼身体习惯。

四、建议

1加强学校体育工作，认真落实“保证学生一天一个小时的体育活动时间”，大力开展课间体育活动。

2、学校加大对体育场地，运动器材的投入力度。

3、教育学生养成良好的体育锻炼习惯，培养学生自觉进行体育锻炼的优良品质。

⑦ 大数据分析在疾病与健康研究方面的应用

大数据分析在疾病与健康研究方面的应用

大数据分析技术将在以上方面发挥着特殊的作用。

一、疾病与健康研究

在疾病与健康研究方面，我们可将其分为三个子方面：健康研究、亚健康研究和疾病研究。

1、健康研究

中国是地域辽阔的多民族国家，不同地区不同种群的人的基因和健康指标有所不同，同一地区同一种群的人在不同的性别和年龄上健康标准也有差异。深入研究和分析上述人群的健康规律，对卫生保健、健康促进、疾病预防和治疗有着重大的指导意义。例如：
1.1 对体检数据分析和挖掘，得出不同地区、不同人群的健康差异，以确定精确的不同人群的健康标准，针对不同人群制定适宜的防病，治病方法以及预后标准，并量身打造个性化，地区化的健康评估模型。

1.2 在制定不同地区不同人群的参考值时,可进一步分析健康指标在不同性别、年龄和季节的差别，以及权重比，从而完善适合于国人全面的系统化的更科学的健康参考值。

1.3 人体存在的内在平衡，使得各个可观察数据间有其特有的规律，基于经验只能发现简单的规律如钙、磷常数等，使应用数据挖掘等大数据分析技术可以主动发现复杂的系统性的人体医学规律，大幅提升防病，治病以及预后推测的技术水平，并且也对亚健康有个更科学的判断依据，以及了解健康到亚健康的逐渐失衡的过程。

1.4 对孕妇在孕产期、产后及新生儿的健康数据进行深入分析，研究孕产妇和新生儿的健康规律，开发对孕产妇和新生儿的健康评价和因素的评估模型，给出更科学的孕产妇和新生儿保健的指导。

1.5 对儿童成长的体检数据分析和挖掘，研究儿童的健康规律，开发对儿童成长的评价和因素的评估模型，分别适应中国辽阔的地域和众多的人群，给出更科学的儿童成长发育指导。

1.6 对老年人的健康数据分析和研究，研究老年人的健康特点，开发对老年人健康的评价和因素的评估模型，给出更科学的老年人养生的指导。

1.7 对健康人的精神和心理数据进行深入分析，制定健康人的精神和心理参考标准，开发对健康精神和心理的评价和影响因素的评估模型，给出更科学的精神和心理卫生方面的保健指导。

2、亚健康研究

世界卫生组织将机体无器质性病变，但是有一些功能改变的状态称为“第三状态”，也称为“亚健康状态”，主要包括：功能性改变，而不是器质性病变；体征改变，但现有医学技术不能发现病理改变；生命质量差，长期处于低健康水平；慢性疾病伴随的病变部位之外的不健康体征。

对亚健康进行深入分析与研究对保持健康状态，预防和纠正亚健康状态以及对疾病的预防和治疗都有十分重要的意义。例如：

2.1 研究亚健康与疾病间的相互关系。研究各种可观察指标（体检数据）在亚健康中的权重，以及在不同地区、人群中的分布。应用时间序列，线性/非线性回归研究亚健康观察指标之间的关联性。通过亚健康体检数据挖掘，分析导致疾病的影响因素，建立评估模型来预测危险度，并进一步建立疾病的预测模型。

2.2 研究亚健康与健康间的相互关系。通过对体检人群的地区、职业、年龄等因素的分析，研究最新的健康和亚健康的人群分布。不同的人群地区环境不同,生活习惯不同,加入亚健康医学指标以外的相关外部数据（如职业、饮食、习惯、性格、爱好等）后,可发现综合因素对亚健康的影响，以及这些因素的各自权重，及相关关系，从而探究出亚健康的原因，对预防和治疗亚健康起着指导作用。

2.3 研究亚健康治疗和预后的研究。通过对亚健康治疗和预后的数据分析，评价治疗效果，评估最佳治疗方案，进一步开展对专科亚健康治疗和预后的研究，同时研究其与疾病的关系。

2.4 对精神和心理亚健康的研究。如对常见的精神亚健康状态：如神经衰弱、抑郁、焦虑和强迫等症状，进行数据归纳整理、分析挖掘，从而导出精神和心理亚健康的新知识发现，探究出精神疾病的原因，对预防和治疗精神疾病起着指导作用。

2.5 将住院和社区健康管理数据相结合，进行因素权重分析和多因素的特性抽取，最后形成模型指导治疗。最理想的情况是个体化评估模型,为每个病人建立专用预测模型。

3、疾病研究

中国面临的严重危害人民健康的疾病包括：

传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等；

慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等；

精神和心理疾病；

小儿出生缺陷。

对患有各种疾病的病人的医学数据及相关数据的研究分析，对各种疾病的预防和治疗都有十分重要的价值。例如：

3.1 对传染性疾病，如结核病、艾滋病、SARS、禽流感、甲型H1N1流感等疾病的研究。应用数据挖掘技术对传染性疾病的数据进行分析，找出传染性疾病的发病规律，揭示传染性疾病的病因，进一步摸索出传染性疾病的变异规律，建立传染性疾病的预测模型。

3.2 对慢性非传染性疾病，如恶性肿瘤、脑血管病、心脏病、糖尿病等疾病的研究。应用数据仓库技术和数据挖掘技术对慢性常见病的数据进行分析，找出慢性常见病的发病规律，探索慢性常见病的病因，进一步摸索出慢性常见病的并发症规律，科学评估各种治疗方案的疗效，建立慢性常见病的预测模型。

3.3 对精神和心理疾病的研究。应用数据仓库技术、数据挖掘技术和数理统计技术对精神和心理疾病的数据进行分析，从广泛的多变量集中找出影响精神和心理疾病的主要因素，在遗传学、后天影响和病理学等多方面探索精神和心理疾病的病因，科学评估各种治疗方案的疗效，建立精神和心理疾病的预测模型。

3.4 对小儿出生缺陷的研究。应用大数据分析技术对儿童出生缺陷的数据进行分析，从广泛的大变量集中找出影响儿童出生缺陷的主要因素，在环境、遗传学、病理学等多方面探索儿童出生缺陷的病因，建立儿童出生缺陷的预测模型。

3.5 针对门诊和住院病人数据在线分析统计学差异，寻找阳性案例，为研究提供素材，并为科研的预实验提供思路和准备。对住院数据进行多维度分析和挖掘，横向达到单病种的水平，纵向包括所有可观测数据，所收集来的知识有很大可能会启发医学专家有新发现。

3.6不同 治疗手段和治疗效果的在线分析。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解治疗的临床效果。

3.7 药品治疗效果在线分析，治疗效果、副作用、对其他疾病的效果评估。结合收集来的大量资料全面分析，尽量提前全面的了解新药和老药。目前的药品不良反应主要靠医生的通报，对医生的职业素养和敏感有很大的依赖，而使用数据挖掘及数据库中的知识发现，可以极大限度地改进这项工作。

二、环境与健康研究

环境因素对健康造成的损害较其他健康损害复杂，是微量、慢性、长期和不可逆转的。环境健康影响与公众利益息息相关，环境健康损害如得不到妥善处理还将转化为社会、经济问题。环境与公共健康研究以人类生态系统可持续发展研究为基础，关怀人类现在和未来的健康与安全，从环境研究途径关注社会、经济活动对人类生理和心理的健康影响，探索环境变迁对人民健康造成危害的预防和治理措施。

应用大数据分析技术对环境健康的研究，主要包括发现案例、发病机理和临床治疗研究，预防和治理各类环境流行病在污染源以及污染途径控制的研究等。例如：
1. 应用大数据分析技术研究环境因素对健康的影响，实行 一体化的环境和健康监测，并在全国实现数据共享。

2. 应用大数据分析技术研究环境污染对儿童的影响，以解决环境对儿童所造成的不健康和疾病迅速增长的问题，从而给予儿童特殊注意的环境和健康指导。

3. 应用大数据分析技术开展职业病和职业多发病的预防预测。对于各种职业的发病分布和严重程度，以及对职业病的深入分析。不仅包括传统意义的职业病，也包括不同职业的不同的疾病分布和在病因中的权重。另外,还可以分析不同职业的暴露特点进而对病因进行研究。

4. 应用大数据分析技术开展对空气污染显着提高城市人群呼吸道和过敏性疾病的发生 率的研究。

5. 应用大数据分析技术开展噪声污染损害儿童的听力和干扰他们的学习能力的研究。

6. 应用大数据分析技术开展快餐业的发展使肥胖病发病率不断增长的研究，尤其是不合理的营养对儿童健康的影响。

7. 应用大数据分析技术开展对转基因生物技术的应用对自然界生物和人类基因的潜在影响的研究。

三、医药生物技术与健康

生物技术涵盖生命科学的所有领域，医药生物技术是生物技术的重要组成部分。当今人类面临的人口、食物、健康、环境和资源问题，无不与之紧密相关。医药生物技术最鲜明的特点是大量新思想、新技术、新材料、新方法和新产品引入医学研究和医疗保健之中，如全新的医学成像技术、基因工程技术、微电子技术、干细胞工程技术、组织工程技术、纳米技术、生物芯片技术、克隆技术、酶工程技术、细胞工程技术、发酵工程技术、蛋白质工程技术、生物医学工程技术、基因组与蛋白质组技术、生物信息技术和中医药技术等及其产品，将大大提高疾病预防、诊断、治疗和药物设计研制水平，以及对突发事件（如传染病和生物恐怖等）的检测、预防与治疗水平。

以大数据分析技术为核心的生物信息技术在由众多新技术构成的医药生物技术中发挥有独特的作用。例如：

1. 利用生物信息技术进行生物信息的存储与获取。

2. 利用生物信息技术开展基因的序列对比、测序和拼接。

3. 利用生物信息技术进开展基因预测。

4. 利用生物信息技术进行生物进化与系统发育分析。

5. 利用生物信息技术进行蛋白质结构预测和RAN结构预测。

6. 利用生物信息技术进行分子设计和药物设计。

7. 利用生物信息技术进行肿瘤分类及遗传学分析。

8. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对精神病的研究及遗传学分析。

9. 利用生物信息技术开展在生物分子层面对如H1N1等传染病的研究。

四、卫生宏观决策支持

卫生宏观决策支持系统是以数据仓库为数据中心、以数据挖掘为技术核心、以商务智能为展现工具的综合卫生信息平台。它可以建立在各级别卫生系统上，如医院、地区卫生系统、全国卫生系统，为各级卫生部门提供智能决策系统，深入了解卫生系统的历史和现在，把握卫生系统业务发展的未来，评估卫生系统内部各部门的业务效绩，帮助各级决策者提供最佳实施方案，给决策者一双慧眼，清晰认知系统内各方面变化趋势和业务得失，使对系统各部门的评价、考核、奖励更加科学、公正、客观，使系统内各级关系更加和谐，积极发挥各部门的潜能，提高系统的整体业务水平和经济效益。使用商务智能辅助决策，可以提供各种有价值的信息，各种事件的关联，以及不同于微观的角度分析各种卫生信息，如预防接种基本数据，传染病报告等等。

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