客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度如何？目前市场供需情况如何？大众的消费偏好是什么，等等。这些问题背后的海量信息构成了医疗-2/。随着数据时代的到来，借助于数据挖掘和信息收集技术，研究人员不仅可以提供足够的样本量和数据信息，还可以建立基于数据的数学模型来预测未来的市场。当然，依靠传统的手工数据采集统计显然难以满足数据环境的需要，这就需要依靠相关的大型数据技术开发公司(如北京恒泰袁波科技)来进行大型数据。
5、 医疗行业未来会被人工智能替代到什么程度?人工智能只能在一些特定场景下代替人。在医疗 industry的AI领域，一部分是大数据 sum算法的能力，可以建立更精准的分析模型。强大而复杂的计算能力结合可视化显示，必将取代传统的医疗。然后是更精密的智能制造设备，体现了AI的基础设施，也就是传统的医疗无法超越的设备。可以先看一个帖子:看完就知道从概率论的角度看现代医学诊断有多不靠谱了。
这只是理论上的要求，不包括实际困难。令人欣慰的是，现代医学大大提高了人类的存活率。人类在诊断领域的表现不佳，并不意味着机器可以很好地适应，而是取决于诊断错误的根本原因。现代西医喜欢用实验室指标来治疗疾病，很好的摒弃了数据在诊断过程中的不确定性，量化了更多的症状。但是这个水平还是很低的，所以有经验的老专家还是很有价值的。未来，更多的症状将被量化，更多的指标将被可穿戴设备的日常监测所取代。人体表征诊断可能会成为随时可以推出的功能，诊断会成为趋势监测。去医院可能完全没有必要。
6、「 医疗 数据说」近百家企业仅跑出4家独角兽? 医疗大 数据“金矿”待启...医疗Da数据这个概念是什么时候出现的？在早期，医疗 Da 数据并不是一个独立的行业，更多的是作为行业中的一个“元素”。90年代末，包括东软、卫宁健康、万达信息等老牌信息厂商在公立医院建立根据地，为医疗 Da 数据在国内的发展奠定了基础。经过十几年的探索，国内医疗 Da 数据产业链已初步形成。政策逐步推动了医疗 Da 数据的监管和整合，行业内也出现了以医疗 Da 数据存储、挖掘、分析、应用为主的初创企业。
一方面归因于国内大数据但质量低、分布散、不全的特点；另一方面，由于医疗 industry的政策导向性较高，国家对医疗 Da 数据的管控还是比较保守的。亿欧大健康在医疗-2/中对国内企业做了一次盘点，发现这些企业呈现出三个特点，在医疗-2/蓝海中还存在一座“金矿”。根据医疗 Da 数据产业链，亿欧大健康将其分为基础层、技术层、应用层三个维度。
7、大 数据时代对 医疗健康行业有什么影响1、中国健康医疗 Da 数据市场概述健康医疗Da数据Yes数据In。健康医疗 Da 数据行业指与健康相关且符合Da 数据基本特征的数据的集合。卫生医疗 Da 数据是国家重要的基础性战略资源，是未来卫生医疗服务发展的重要趋势。
8、 医疗行业 数据分析为什么要行业背景与医学相关的工作数据。数据主要来源于临床信息，1、从工作内容来说。医疗Industry数据分析通常处理一些医学方面数据和信息，没有行业背景是无法理解相关术语的，2.来源于数据。医疗Industry数据Analyzed数据来源主要是医院临床信息，有相关行业背景的人获取信息更方便，处理更快捷。
