医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成
l 技术分类方法
ü 根据挖掘任务：分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;
ü 根据挖掘对象：可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;
ü 根据挖掘方法：可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
主要处理和分析技术
ü 预言处理：用历史预测未来;
ü 挖掘规律处理：了解数据中潜在的规律;
ü 关联分析：查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性、或因果结构;
ü 序列模式处理：给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是找出所有的频繁子序列，即该子序列在序列集中的出现频率不低于用户指定的最小支持度阈值;
ü 分类(预言)分析：预测分类标号(或离散值)，根据训练数据集和类标号属性，构建模型来分类现有数据，并用来分类新数据。建立连续函数值模型，比如预测空缺值;
ü 聚类分析：聚类是一种无监督分类法: 没有预先指定的类别。在同一个类中，对象之间具有相似性;不同类的对象之间是相异度分析;把一个给定的数据对象集合分成不同的簇。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类;聚类在不同的应用领域，用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，以及把数据源分类到不同的簇中;聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性;聚类与分类不同，聚类所要求划分的类是未知的;
ü 异常检测分析：异常检测是数据挖掘中一个重要方面，用来发现”小的模式”(相对于聚类)，即数据集中间显著不同于其它数据的对象;
ü 可视化分析。数据可视化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果;
ü 数据挖掘算法。分割、集群、孤立点分析还有各种算法让我们精炼数据，挖掘价值。这些算法要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度;
ü 语义引擎。人工智能从数据中主动地提取信息。包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等;
ü 数据质量和数据管理。透过标准化流程和机器对数据进行处理可以确保获得一个预设质量的分析结果。
区域卫生医疗联合体应用
对于医疗卫生行业，医疗卫生的改革与创新将进入深水区，一方面是由于社会的发展，另一方面来自民众的新需求，再有一个，疾病谱的改变也迫使我们必须做出改革和调整。过去医院和医生看的病都是疾病，是以烈性传染病为主，而现在的疾病谱则以慢性疾病为主，其特点是终身疾病，一辈子都需要治疗。一辈子都需要治疗的病人，谁不希望找一个自己信任、并且熟悉自己病情的医生，一辈子老找他(她)。慢性疾病又叫生活方式疾病，治疗糖尿病这样的病，光吃药是治不好的，必须干预病人的生活方式。
慢性疾病是基因把子弹推上膛，生活方式控制扳机，所以慢性疾病的治疗首先应由管理生活方式开始，这就要求我们的医生不仅能够开药物处方，还要学会开饮食处方、运动处方，减压助眠心理调试综合治疗，才能把慢性病控制好，才能完成时代赋予我们的这种新使命，即狙击不良生活方式，这也是世界卫生组织向全球发出的号召，世界卫生组织明确指出，世界正经历从急性疾病向慢性健康问题转型的时代，而我们的医护人员还依赖20世纪初的模式，把精力集中在急性疾病的诊断和治疗上。
大数据助力区域医疗联合体服务模式创新，一方面要把信息技术用于慢性病人的跟踪管理服务，另一方面要利用信息技术对疾病预防提供有效的帮助，对疾病管理与健康管理提供丰富的手段和方法。把先进的理念，先进的理论模式和先进的技术手段方法三位一体地融合，帮助国民不生病、少生病、晚生病。在目前的医学条件下大多数疾病都是可防可控的，完全可以通过医疗技术手段避免或减缓糖尿病、高血压、肿瘤这些疾病。区域医疗联合体的健康管理和疾病管理应该涵盖人类生命周期从生到死无缝隙的健康，大医院只做疾病诊断治疗是不够的，必须进行医疗服务模式创新。
区域医疗联合体是实现《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015-2020年)》(以下简称《规划纲要》)中建立分级诊疗模式的重要形式，医联体是指区域医疗联合体，是将同一区域内的医疗资源整合在一起，通常由一个区域内的三级医院与二级医院、社区医院、村医院组成的一个医疗联合体。目的是小病在一二级医院解决，大病能够及时转往三级医院。
Ø 建立区域统一的医疗卫生资源：信息化的医疗模式以病患为中心，使不同层级医院、医疗管理部门以及患者之间能够在信息资源共享的条件下，实现跨组织、高效率的网络交流和协调配合。通过统一的信息化平台，消费者、医疗服务提供者和政府管理机构可以逐步建立起相互信赖的关系，进而降低成本，优化医疗服务资源配置。
Ø 实现区域信息协作与多方共赢：通过信息服务平台，各卫生机构可以更加便利地进行信息共享和分工协作。对医疗机构而言，方便了医生诊疗，有利于提高医疗质量;对科研机构而言，对医学科学专题研究等提供了有效的信息获取来源;对于卫生管理机构而言，在降低市民医疗支出的同时也减少了大型检查设备重复投资造成的浪费;对公共卫生应急保障机构，由于系统能及时监控到异常及突发病历情况，使得卫生管理机构能对类似情况进行预防与管理。
Ø 减少重复投资和建设成本：通过区域医疗信息共享打破了传统的条块分割，为医疗卫生资源共享开辟一条新路。经过授权的各医院及卫生机构可以从统一的平台提取、更新、保存信息。这种以“区域政府主导、第三方平台共享式”的医疗协同模式的好处是以区域为中心，直接共享，影响范围大，减少了重复投资和建设成本。
Ø 提高医疗机构的服务质量：区域医疗信息信息化的深入人心，必将医疗机构业务流程信息化、医疗机构业务管理信息化、患者服务信息化三条线满足医疗机构业务的发展需求。第一，提升医疗机构业务的整体形;第二，开源节流，查漏补缺，实现人、财、物规范化管理;第三，提供辅助决策支持，降低管理成本;第四，医疗行为得到规范，在加速培养高水平医务人员上起到了极大的作用;第五，使业务更加透明化，从而杜绝许多管理中的“猫腻”现象，减少了医疗纠纷。
Ø 解决区域内看病难和贵：远程会诊、远程预约挂号、远程代理检验、远程查询、远程医疗咨询等可为百姓就医大大提供方便，从而缓解“难”的问题;对市民来说，可以对自己的健康档案进行管理与利用，为市民自我保健提供了强有力的支持，可有效避免重复检查治疗，从而有效缓解“贵”的问题;双向转诊、信息共享给患者带来更多的便利和实惠，把医护人员更多的时间还给了病人。
大数据解决方案在区域医疗平台中主要的定位在于对健康档案的管理和服务，它将伴随着区域医疗平台的建设而实施。一方面采集来自基层的医疗相关数据，另一方面又为基层医疗机构提供全局的数据服务，这些服务的内容经过整合到医生，管理人员及病患的业务系统的界面中，使得用户在日常操作中平滑的获得数据服务。
大数据解决方案在区域医疗中的功能包括基本服务，数据分析及依从性管理三个层次。基本服务内容包括提供基本的存储，查询，浏览。 分析服务将针对主题，对临床数据，公共卫生管理数据，绩效考核数据以及农合付费管理等不同领域进行分析，在海量的不同结构的数据中找到可能的趋势和风险。 依从性管理应该是大数据服务的高级阶段，它利用业务系统中的业务活动，触发数据服务请求，数据服务经过对大数据集的调阅，分析给出特定性结果。从而控制和导引业务操作的路径。
建立并完善分级诊疗模式，建立不同级别医院之间，医院与基层医疗卫生机构、接续性医疗机构之间的分工协作机制，健全网络化城乡基层医疗卫生服务运行机制，逐步实现基层首诊、双向转诊、上下联动、急慢分治。以形成分级诊疗秩序为目标，积极探索科学有效的医联体和远程医疗等多种方式。
智慧分级诊疗作为智慧医疗的重要组成，将充分利用信息化手段，促进优质医疗资源纵向流动，建立医院与基层医疗卫生机构之间共享诊疗信息、开展远程医疗服务和教学培训的信息渠道。为支持支撑分级诊疗模式，即以信息新技术为基础，以全科医生辅助决策系统为支持，结合大数据分析、远程医疗和可穿戴设备监测，打通“院前预防”、“院内临床路径”与“社区康复路径”，实现“以患者为中心”的社区、医院间互联互通，形成医患主动参与疾病诊疗与健康管理的全新型分级诊疗模式。
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