医保局的挂牌的背后，从人治到科学化数据管理
从国务院机构改革方案提出，将人力资源和社会保障部的城镇职工和城镇居民基本医疗保险、生育保险职责，国家卫生和计划生育委员会的新型农村合作医疗职责，国家发展和改革委员会的药品和医疗服务价格管理职责，民政部的医疗救助职责整合
MedSci原创 - 医保局，数据 - 2018-05-31
Nature：探索AI在临床试验中的创新应用：从试验设计、患者招募维护到数据管理分析
通过利用机器学习、自然语言处理等先进技术，研究人员能够更快地筛选出潜在的试验参与者，优化试验设计，以及实时监控和分析试验数据，从而为临床试验的各个阶段提供有力支持。
生物探索 - AI，人工智能，数据管理 - 2024-03-20
慢病管理如何突破医疗大数据“孤岛”？
面对慢性疾病的高发局面，医疗大数据或可成为撬动慢病防控与管理的一味有效“药方”。整合难题待解2015年6月，国家卫计委发布的《中国居民营
健康界 - 慢病管理，医疗大数据，孤岛 - 2017-10-27
大数据协作与对慢性疾病的管理
近日，来自杜克-新加坡国立大学医学院和全球远程健康平台Holmusk近日宣布了一项关于潜在的医疗保健领域大数据的合作，大数据就意味着大型的无社会组织及多样化的数据库，这些数据库并不能利用常规的方法来进行利用和管理，而在医疗保健领域，大数据及其分析可以帮助研究者们发现一些未知的信息，从而使得我们可以对疾病进行预测，进而改善患者的生活质量及花费。这项合作旨在寻找改善糖尿病及精神健康管理的方法，研究
生物谷 - 大数据，慢性疾病，改善 - 2015-08-06
健康管理信息交互大数据平台启动建设
9月28日，在第二届数字健康高峰论坛上，中国疾病预防控制中心慢病中心、中国信息通信研究院标准所、妙健康共同启动“健康管理信息交互大数据平台”项目，将通过汇总不同智能硬件的健康数据，为医疗数据接入、慢病管理等提供健康数据依据
健康管理 - 健康管理，慢病管理，可穿戴医疗j健康设备 - 2017-09-28
SPSS 10.0高级教程二：数据文件的管理（1）
不言而喻，一切统计分析都是以数据为基础的，因此统计软件的数据管理能力非常重要。SPSS以其豪华的界面为依托，为用户提供的便捷的数据管理功能，下面我们就来具体看一下。§2.1 建立与保存数据文件 和大多数应用软件相同，SPSS中数据文件的管理功能基本上都集中在了File菜单上，该菜单的组织结构和WORD等也极为相似，因此这里我们只介绍比较有特色的几个菜单项。
生物谷 - SPSS，教程，统计 - 2012-04-12
口腔慢病管理分级诊疗与医疗大数据应用
2016年2月27日下午，百川医汇智慧医疗创新系列论坛第二期，在上海交通大学医学院附属第九人民医院成功召开。 本次论坛由上海智慧医疗创新平台（百川医汇）、上海交通大学医学院附属第九人民医院、上海市生物医药科技产业促进中心联合主办。上海智慧医疗创新示范区、24小时医学频道协办。 上海市卫计委信息中心主任谢桦、上海人口和计划生育宣传教育中心副主任杨颖华、上海交通大学医学院附属第
MedSci原创 - 慢病管理，分级诊疗 - 2016-03-03
健康医疗大数据如何管理？看福州的暂行《办法》
《福州市健康医疗大数据资源管理暂行办法》正式发布，突出创新和安全两大特色，覆盖了健康医疗大数据采集、存储、处理、应用、共享和开放的各个环节。
新华社 - 健康大数据，福州 - 2017-04-26
SPSS 10.0高级教程二：数据文件的管理（2）
2.2.1.2 从原有变量计算新变量 从头定义变量的情况多数在建立数据集时出现。但是，当数据集已经建立，需要整理、转换变量时，碰到的更多情况是需要根据某种条件从原有变量计算新变量。
生物谷 - SPSS，教程，统计 - 2012-04-12
CDE终于发布《临床试验数据管理工作技术指南》（附下载）
CDE终于发布《临床试验数据管理工作技术指南》，临床试验数据管理的第一本指导性文件。足足有47页之多。涵盖了临床试验数据管理的全过程。标志着临床试验数据管理一个新时代的开启。附详细通知内容（转载自国家食品药品监督管理局药品审评中心）： 临床试验数据是支持药品获准上市的最重要实证。良好规范的数据管理工作是保证临床试验质量的关键。我国《药品注册管理办法》和《药物临床试验质量管理规范》等对此均有相应的原
MedSci原创 - CDE，数据管理 - 2012-12-13
慢病患者不断增多 李秋代表建议：利用好大数据管理
因此，建议加强推进“互联网+慢病”健康管理的新模式。李秋建议，建设慢病物联网数据采集平台，利用新一代信息技术，建设慢病物联网数据采集平台，依靠精确的医疗器械和医疗型可穿戴
中国经济网 - 慢病，代表，大数据 - 2019-03-05
医疗未来场景：大数据化的管理与决策体系
题注：与健康相关的数据正在呈爆炸式增长。一家纽约医院从硅谷招来顶级人才，正加紧步伐为“大数据化”的医疗未来做准备。在那个未来中，医院将可分析和预测病人的健康需求，甚至将颠覆我们对疾病的认知。
MedSci原创 - 大数据，医疗 - 2013-12-30
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