智慧醫(yī)療的要義是遠(yuǎn)程視訊和大數(shù)據(jù)分析25

1、智慧醫(yī)療的要義是遠(yuǎn)程視訊和大數(shù)據(jù)分析！智慧醫(yī)療利用最先進(jìn)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的互動(dòng),逐步達(dá)到信息化.機(jī)構(gòu)分析認(rèn)為,智慧醫(yī)療平臺(tái)的建設(shè)將形成千億元的市場規(guī)模。智慧城市中國微信公眾平臺(tái)獨(dú)立分析師海峰認(rèn)為，智慧醫(yī)療的三個(gè)根本點(diǎn)：1、全程健康管理；2、遠(yuǎn)程視訊醫(yī)療；3、移動(dòng)醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析。一、市場規(guī)模目前國內(nèi)有三級(jí)醫(yī)院1400余家、二級(jí)醫(yī)院8000余家、一級(jí)醫(yī)院接近14000家，平均年收入規(guī)模（含補(bǔ)貼）約為4.76 億元、7000 萬元和835 萬元。伴隨著未來醫(yī)院對(duì)信息化建設(shè)重視，智慧城市中國微信公眾平臺(tái)海峰認(rèn)為，十年后，三級(jí)醫(yī)院每年至少拿出收入的3%用于信息化建

2、設(shè)，二級(jí)和一級(jí)醫(yī)院拿出1.5%進(jìn)行信息化建設(shè)，數(shù)字化醫(yī)院的市場規(guī)模將超過800 億元，行業(yè)復(fù)合增速超過20%。二、智慧醫(yī)療從一般意義上來說，智慧醫(yī)療由三部分組成，分別為智慧醫(yī)院系統(tǒng)、區(qū)域衛(wèi)生系統(tǒng)、以及家庭健康系統(tǒng)。目前智慧醫(yī)療主要由數(shù)字化醫(yī)院和區(qū)域醫(yī)療協(xié)同兩部分組成。智慧城市中國微信公眾平臺(tái)海峰認(rèn)為，從本質(zhì)上來講，智慧醫(yī)療是通過搭建區(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)中心，在不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)間，建起醫(yī)療信息整合平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)個(gè)人與醫(yī)院之間、醫(yī)院與醫(yī)院之間、醫(yī)院與衛(wèi)生主管部門之間的數(shù)據(jù)融合、信息共享與資源的交換，從而大幅提升醫(yī)療資源的合理化分配。三、移動(dòng)醫(yī)療伴隨著可穿戴設(shè)備的普及，智慧城市中國微信公眾平臺(tái)海峰認(rèn)為，家庭健康系統(tǒng)

3、也有望得到普及，移動(dòng)醫(yī)療得到推廣應(yīng)用，從而造就更廣闊的市場空間。預(yù)計(jì)2018?年全球總規(guī)模將達(dá)到120-190億美元。2011-2012年全球的可穿戴設(shè)備出貨量分別為1400萬和3000萬臺(tái)。市場研究機(jī)構(gòu)BI Intelligence預(yù)測，2014年全球可穿戴設(shè)備出貨量將達(dá)到1億臺(tái)，而2018年將達(dá)到3億臺(tái)，按平均每臺(tái)42美元的出貨價(jià)格計(jì)算，2018年全球可穿戴設(shè)備銷售規(guī)模將達(dá)到120億美元。而市場研究機(jī)構(gòu)ABIResearch的預(yù)測更為樂觀，根據(jù)ABI?2018年全球可穿戴設(shè)備出貨量將達(dá)到4.85億臺(tái)，對(duì)應(yīng)銷售規(guī)模為190億美元。四、項(xiàng)目機(jī)會(huì)1、區(qū)域醫(yī)療信息化整體解決方案，以建立區(qū)域協(xié)同醫(yī)療

4、共享平臺(tái)為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間、個(gè)人與醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間的信息交流和衛(wèi)生資源共享。2、移動(dòng)醫(yī)療解決方案，基于移動(dòng)計(jì)算、智能識(shí)別和無線網(wǎng)絡(luò)而設(shè)計(jì)。3、大健康產(chǎn)業(yè)鏈，在上述基礎(chǔ)之上，對(duì)于新建養(yǎng)老社區(qū)推出“智慧養(yǎng)老”系統(tǒng)，借助射頻傳感技術(shù)，向子女監(jiān)護(hù)人傳遞老人的身體指標(biāo)等數(shù)據(jù)。4、電子病歷，借勢云計(jì)算在大數(shù)據(jù)技術(shù)上發(fā)力，電子病歷技術(shù)將會(huì)是智慧醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)展的一個(gè)重要機(jī)會(huì)。5、大數(shù)據(jù)分析，相對(duì)國外醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)展，我國醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)挖掘才剛剛起步，大部分醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)還停留在數(shù)據(jù)的精確性層面，而非從數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性方面分析挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，需要加大對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)分析的投入，通過對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)有效的存儲(chǔ)、處理、查

5、詢和分析，輔助醫(yī)生做出更為科學(xué)和準(zhǔn)確的診斷和用藥決策，幫助醫(yī)院根據(jù)患者潛在需求開發(fā)全新個(gè)性化服務(wù)及自動(dòng)服務(wù)，幫助相關(guān)研究機(jī)構(gòu)突破醫(yī)療方法和藥物革新，支持地區(qū)甚至全國醫(yī)療行業(yè)主管部門優(yōu)化醫(yī)療資源及服務(wù)配置。五、產(chǎn)業(yè)鏈合作智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)鏈由硬件、應(yīng)用、運(yùn)營服務(wù)、大數(shù)據(jù)等組成，智慧城市中國微信公眾平臺(tái)海峰認(rèn)為，醫(yī)療設(shè)備制造商、移動(dòng)運(yùn)營商、智能家居提供商、軟件方案商等都是智慧醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的重要參與者。軟硬件設(shè)備廠商作為醫(yī)療信息化技術(shù)的提供者，應(yīng)瞄準(zhǔn)大數(shù)據(jù)下醫(yī)療信息化建設(shè)新機(jī)遇開發(fā)新產(chǎn)品，加大上下游產(chǎn)業(yè)鏈合作。如針對(duì)可穿戴設(shè)備產(chǎn)生的大量健康監(jiān)測數(shù)據(jù)，醫(yī)療信息化軟硬件設(shè)備廠商可以與下游醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)合作，將醫(yī)療服

6、務(wù)前置，使患者能夠盡快發(fā)現(xiàn)可能的健康隱患，甚至在家中就能通過智能終端定期查看可穿戴設(shè)備中記錄的健康信息，并得到醫(yī)療機(jī)構(gòu)相關(guān)醫(yī)生給予的醫(yī)療健康診斷信息及就診建議，實(shí)現(xiàn)“治病”向“防治”的轉(zhuǎn)移。由于可穿戴設(shè)備具有小巧、輕薄的特點(diǎn)，智慧城市中國微信公眾平臺(tái)海峰認(rèn)為，醫(yī)療信息化軟硬件設(shè)備廠商需要軟硬件廠商與上游處理器、存儲(chǔ)器、電源、無線通信、軟板、傳感器、執(zhí)行器等主要零部件廠商合作，共同開發(fā)具有功耗低功能強(qiáng)的可穿戴式醫(yī)療產(chǎn)品。上市公司概念股包括：九安醫(yī)療、寶萊特、和佳股份、蒙發(fā)利、海虹控股、 衛(wèi)寧軟件、 東軟集團(tuán)、 萬達(dá)信息等。六、建設(shè)全生命周期智慧健康管理平臺(tái)建設(shè)智慧醫(yī)療系統(tǒng)、公共衛(wèi)生預(yù)測預(yù)警系統(tǒng)、

7、居民健康系統(tǒng)等，智慧城市中國微信公眾平臺(tái)海峰認(rèn)為，建設(shè)基于可穿戴技術(shù)的全生命周期智慧健康管理平臺(tái)，利用物聯(lián)網(wǎng)、遠(yuǎn)程視頻、仿生學(xué)等技術(shù)能實(shí)現(xiàn)更高質(zhì)量的醫(yī)療服務(wù)。建設(shè)健康遠(yuǎn)程監(jiān)護(hù)平臺(tái)等，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，為包含老年人在內(nèi)的各類人群提供全方位的健康狀況監(jiān)測、預(yù)警、應(yīng)急處理等服務(wù)是未來的大趨勢。七、智慧醫(yī)療的基礎(chǔ)設(shè)施（一）基礎(chǔ)設(shè)施。能源、交通、水務(wù)、環(huán)保、應(yīng)急等公用基礎(chǔ)設(shè)施的智能化水平大幅提升，寬帶、融合、安全、泛在的下一代信息網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施基本建成，城市基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)運(yùn)行管理精準(zhǔn)化、一體化。（二）公共服務(wù)。建成包含教育文化、醫(yī)療衛(wèi)生、勞動(dòng)就業(yè)、社會(huì)保障、住房保障、環(huán)境保護(hù)、交通出行、防災(zāi)減災(zāi)等公共服務(wù)領(lǐng)域

8、、覆蓋全體城鄉(xiāng)居民的信息服務(wù)體系，群眾獲取公共服務(wù)更加便捷高效。（三）社會(huì)管理。市政管理、人口管理、治安防控、交通管理、公共安全、應(yīng)急管理、特種設(shè)備管理、食品藥品安全、社會(huì)誠信等社會(huì)管理領(lǐng)域的智慧應(yīng)用體系基本形成，信息共享和業(yè)務(wù)協(xié)同水平顯著增強(qiáng)，政府行政效能大幅提升。（四）生態(tài)環(huán)境。環(huán)境智能監(jiān)測和綜合治理體系形成，持久性有機(jī)污染物、危險(xiǎn)廢物、危險(xiǎn)化學(xué)品等污染物全程防控能力大幅提升，人與自然更加和諧。（五）產(chǎn)業(yè)體系更加優(yōu)化。信息資源的價(jià)值潛能得到有效釋放，以網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營、信息知識(shí)加工創(chuàng)新為主的新業(yè)態(tài)不斷發(fā)展，信息資源在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)中的作用更加凸顯。資源利用效率、產(chǎn)業(yè)集群的生產(chǎn)效率以及競爭能力進(jìn)一步提

9、高。（六）發(fā)展機(jī)制。與智慧城市發(fā)展相適應(yīng)的政策、法規(guī)、標(biāo)準(zhǔn)、制度等軟環(huán)境保障日益完善，信息資源共享開放和社會(huì)化開發(fā)利用機(jī)制初步形成，智慧城市信息安全保障體系逐步健全。八、智能感知平臺(tái)建設(shè)感知平臺(tái)，深度感知城市運(yùn)行。（1）視頻感知系統(tǒng)。整合公安、交通、城管、運(yùn)營商等視頻信息，建設(shè)統(tǒng)一視頻接入平臺(tái)、圖形圖像分析處理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)城市可視化管理。（2）識(shí)別感知系統(tǒng)。統(tǒng)籌建設(shè)感知終端，強(qiáng)化感知終端集成，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)對(duì)象的連續(xù)識(shí)別和相關(guān)信息的獲取、處理、傳送、共享，普遍滿足氣象、水環(huán)境、污染源、危險(xiǎn)源等領(lǐng)域的監(jiān)測、預(yù)警、處置需要。（3）位置感知系統(tǒng)。建設(shè)全省位置信息公共平臺(tái)，匯聚基于北斗、GPS、通信站點(diǎn)等多種

10、定位信息，統(tǒng)籌滿足位置應(yīng)用需要。（4）感知傳輸網(wǎng)。建設(shè)統(tǒng)一的智慧城市感知網(wǎng)絡(luò)，規(guī)范末端網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，確保感知傳輸網(wǎng)絡(luò)的安全可靠運(yùn)行。九、核心技術(shù)智慧城市中國微信公眾平臺(tái)海峰認(rèn)為，智慧醫(yī)療的核心是病人各種信息的采集、傳遞與共享，這些信息能夠在醫(yī)院科室之間、醫(yī)院之間，甚至在醫(yī)院與社區(qū)、醫(yī)療保險(xiǎn)、政府部門之間進(jìn)行有效的傳遞。因此，人體異常生理特征參數(shù)、曲線、圖形等生理信息采集傳感器和網(wǎng)絡(luò)終端設(shè)備就成為智慧醫(yī)療系統(tǒng)技術(shù)的核心和紐帶。非醫(yī)療機(jī)構(gòu)，家庭成員、特殊人群、個(gè)人信息數(shù)據(jù)采集專用傳感器開發(fā)及產(chǎn)業(yè)化、健康參數(shù)對(duì)比模型研究及應(yīng)用、個(gè)人健康保健量化管理方式、病理參數(shù)差異和影響因素分析模型研究，

11、都是智慧醫(yī)療的當(dāng)務(wù)之急。十、競爭制高點(diǎn)：可視化醫(yī)療（一）遠(yuǎn)程探視醫(yī)院有一些特殊的病房，一方面因患者病情嚴(yán)重易受外部感染，一方面因患者本身的疾病帶有極強(qiáng)的傳染性，不能與外界直接接觸。典型的如重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)，這是一個(gè)集中救治危重患者的特殊場所，這里收治的患者均為手術(shù)后病人和危重病人，抵抗力最低、最容易產(chǎn)生并發(fā)癥和嚴(yán)重感染。但是，這一類患者往往同時(shí)又最需要家人的陪同和安慰。為了解決這個(gè)問題，可以通過網(wǎng)絡(luò)化視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程探視，這樣既可以保護(hù)患者免遭外部感染或交叉?zhèn)魅?，又可以?shí)現(xiàn)患者與家人的面對(duì)面親情交流。部署上，需要在特殊病房內(nèi)配備視頻編碼器以及攝像機(jī)、麥克風(fēng)、音箱、電視機(jī)，同時(shí)在隔離區(qū)外

12、設(shè)立遠(yuǎn)程探視室，配備視頻編碼器、攝像機(jī)以及PC、耳麥，這些設(shè)施通過醫(yī)院局域網(wǎng)接入監(jiān)控中心管理平臺(tái)。家屬或朋友在室外的探視點(diǎn)即可實(shí)時(shí)看到室內(nèi)的患者的情況，并與患者進(jìn)行交流溝通，患者也可以看到外面家屬的視頻。如果將管理平臺(tái)接入互聯(lián)網(wǎng)，親屬或朋友即使在家里或身在外地，也可通過PC遠(yuǎn)程登錄，與患者探視對(duì)講，既方便又快捷。（二）手術(shù)示教臨床教學(xué)是醫(yī)院的一項(xiàng)重要任務(wù)，擔(dān)負(fù)著培養(yǎng)后備醫(yī)護(hù)人員的重任，以往的教學(xué)方式通常是現(xiàn)場觀摩。但是，一方面由于現(xiàn)場條件或手術(shù)設(shè)備的限制，現(xiàn)場觀摩的空間狹窄，參加人員有限，另一方面由于手術(shù)室等地方是潔凈度要求很高的地方，為了減少交叉感染，一般也不允許外部人員及非手術(shù)醫(yī)護(hù)人員隨便

13、出入，同時(shí)眾多人員流動(dòng)也會(huì)給病人的正常治療帶來不必要的麻煩。因此，現(xiàn)場教學(xué)、交流活動(dòng)受到很大限制，效果很不理想。而通過視頻監(jiān)控構(gòu)建一個(gè)可視化的遠(yuǎn)程示教系統(tǒng)則可以很好的解決這個(gè)問題。在手術(shù)室配備視頻編碼器、攝像機(jī)或手術(shù)室本身的專業(yè)醫(yī)療攝像機(jī)以及拾音器，接入監(jiān)控中心管理平臺(tái)。這樣，外部觀摩和學(xué)習(xí)人員位于醫(yī)院觀摩室、示教廳即可通過PC登錄監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行手術(shù)全過程的遠(yuǎn)程觀摩，看到實(shí)時(shí)圖像、聽到實(shí)時(shí)聲音，甚至可以通過語音對(duì)講與手術(shù)室人員交流。手術(shù)全過程也可通過管理平臺(tái)進(jìn)行錄像存儲(chǔ)，供以后網(wǎng)上點(diǎn)播學(xué)習(xí)。觀摩和學(xué)習(xí)人員即使身在外地，也可通過互聯(lián)網(wǎng)遠(yuǎn)程觀摩學(xué)習(xí)。（三）遠(yuǎn)程醫(yī)療會(huì)診目前，由于國內(nèi)醫(yī)療水平發(fā)展不平衡

14、，三級(jí)醫(yī)院基本分布在大中城市，高、精、尖的醫(yī)療設(shè)備也以分布在大城市為多。病人、特別是邊遠(yuǎn)地區(qū)的病人，由于當(dāng)?shù)氐尼t(yī)療條件比較落后，危重、疑難病人往往要被送到上級(jí)醫(yī)院進(jìn)行專家會(huì)診。借助于視頻監(jiān)控系統(tǒng)，可以通過對(duì)各級(jí)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的無邊界互聯(lián)組成一個(gè)有效的遠(yuǎn)程醫(yī)療網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)學(xué)資料和遠(yuǎn)程視頻、音頻信息的傳輸、存儲(chǔ)、查詢、比較、顯示及共享，使邊遠(yuǎn)地區(qū)的患者能方便地共享優(yōu)秀醫(yī)學(xué)醫(yī)療資源，很好的解決上述問題。在醫(yī)院設(shè)立遠(yuǎn)程醫(yī)療或遠(yuǎn)程會(huì)診點(diǎn)，配備視頻編碼器、攝像機(jī)、麥克風(fēng)以及音箱，接入監(jiān)控中心管理平臺(tái)。外部合作醫(yī)院、外地專家通過PC遠(yuǎn)程登錄該醫(yī)院管理平臺(tái)，即可對(duì)會(huì)診點(diǎn)的患者進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷和遠(yuǎn)程醫(yī)療，觀看患者傷情，

15、并通過語音對(duì)講與患者交流，既解決了一些醫(yī)院專家不足的問題，又節(jié)約了患者到處尋醫(yī)的費(fèi)用和時(shí)間。隨著高清視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展，高清晰的醫(yī)療影像資料都可以基于網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸。因此，遠(yuǎn)程醫(yī)療會(huì)診在醫(yī)院中將會(huì)得到越來越廣泛的部署和應(yīng)用。（四）遠(yuǎn)程醫(yī)護(hù)加強(qiáng)人性化以及智能化管理，隨時(shí)了解每一位病人的具體情況，減輕病人心理和身體上的負(fù)擔(dān)，讓家屬更加放心的將病人交到醫(yī)生的手中，是醫(yī)院提升服務(wù)理念和服務(wù)水平的關(guān)鍵。智慧城市中國微信公眾平臺(tái)海峰認(rèn)為，利用網(wǎng)絡(luò)視頻監(jiān)控實(shí)現(xiàn)可視化遠(yuǎn)程護(hù)理，可以有效改善傳統(tǒng)人工叫喊效率低、混亂和無序問題，完善醫(yī)院病房的語音傳輸及醫(yī)院排隊(duì)服務(wù)環(huán)境，提高醫(yī)護(hù)人員的工作條件，使其能夠在便捷的環(huán)境中

16、為病人提供良好的服務(wù)，從而加快醫(yī)院運(yùn)作的現(xiàn)代化管理進(jìn)程。通過視頻編碼器與病房內(nèi)相關(guān)醫(yī)療設(shè)施的結(jié)合，還可以提供更為智能和更為人性化的服務(wù)。比如與輸液報(bào)警器連接，患者輸液完畢時(shí)通過監(jiān)控系統(tǒng)的報(bào)警聯(lián)動(dòng)自動(dòng)向護(hù)士站報(bào)警，與血壓儀、心電圖機(jī)、床邊監(jiān)護(hù)儀等儀器連接，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)報(bào)警以及數(shù)據(jù)參數(shù)與監(jiān)控圖像的疊加顯示，在發(fā)生異常時(shí)及時(shí)報(bào)警通知護(hù)士站醫(yī)護(hù)人員。十一、業(yè)務(wù)模式變革智慧城市中國微信公眾平臺(tái)海峰認(rèn)為，智慧醫(yī)療體系的建設(shè)將帶來醫(yī)院業(yè)務(wù)模式的變革：1. 移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)在大型醫(yī)院快速普及，提高醫(yī)護(hù)人員工作效率。移動(dòng)醫(yī)療不僅是醫(yī)療信息化的發(fā)展方向，也代表著醫(yī)護(hù)工作者工作方式改變的趨勢。移動(dòng)醫(yī)療有主要的四類應(yīng)用形態(tài)，

17、即移動(dòng)護(hù)士類應(yīng)用系統(tǒng)(例如移動(dòng)查房、移動(dòng)輸液等)、移動(dòng)醫(yī)生類應(yīng)用系統(tǒng)(例如移動(dòng)調(diào)取電子病歷、移動(dòng)診斷和會(huì)診等)、移動(dòng)管理應(yīng)用系統(tǒng)(例如患者統(tǒng)計(jì)、用藥統(tǒng)計(jì)等)和移動(dòng)患者應(yīng)用系統(tǒng)(例如移動(dòng)掛號(hào)、化驗(yàn)單查詢等)。IDC數(shù)據(jù)顯示，截至2013年9月全國范圍內(nèi)17.5%的三級(jí)醫(yī)院已經(jīng)使用了移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)。在已經(jīng)安裝了移動(dòng)系統(tǒng)的醫(yī)院中，大多數(shù)醫(yī)院目前使用的移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)功能比較簡單，預(yù)計(jì)2014年多數(shù)醫(yī)院將擴(kuò)大移動(dòng)醫(yī)療的部署范圍，擴(kuò)展移動(dòng)醫(yī)療的功能;同時(shí)2014年將會(huì)有更多的醫(yī)院開始建設(shè)移動(dòng)醫(yī)療系統(tǒng)。醫(yī)護(hù)人員BYOD(自備設(shè)備，Bring Your Own Device)也將逐漸成為移動(dòng)終端應(yīng)用的重要模式。2

18、. 醫(yī)院無線網(wǎng)絡(luò)建設(shè)加速，并帶動(dòng)固定網(wǎng)絡(luò)的升級(jí)。無線網(wǎng)絡(luò)建設(shè)是移動(dòng)醫(yī)療和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的基礎(chǔ)，越來越多的醫(yī)療設(shè)備也需要接入或者組建無線網(wǎng)絡(luò)，所以醫(yī)院對(duì)于無線網(wǎng)絡(luò)的需求快速增長。IDC預(yù)計(jì)2014年大型三甲醫(yī)院將會(huì)出現(xiàn)構(gòu)建全院級(jí)無線網(wǎng)絡(luò)的熱潮，并與有線網(wǎng)絡(luò)有機(jī)的融合。3. 臨床數(shù)據(jù)中心成為醫(yī)院的建設(shè)重點(diǎn)，大數(shù)據(jù)臨床決策支持系統(tǒng)開始試點(diǎn)。隨著醫(yī)院的信息系統(tǒng)逐步完善，積累了大量臨床數(shù)據(jù)，IDC預(yù)計(jì)用來集成各應(yīng)用系統(tǒng)的臨床數(shù)據(jù)中心成為2014年醫(yī)院建設(shè)的一個(gè)重點(diǎn)，基于臨床數(shù)據(jù)中心的分析和挖掘不僅支持醫(yī)院的管理和臨床決策，而且逐漸成為與區(qū)域衛(wèi)生系統(tǒng)集成的端口。4. 醫(yī)師多點(diǎn)執(zhí)業(yè)促使區(qū)域衛(wèi)生信息化再次成為熱點(diǎn)

19、。多點(diǎn)執(zhí)業(yè)的政策使醫(yī)療專家能夠在多個(gè)醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間流動(dòng)，將會(huì)有效地起到分流患者的作用，多點(diǎn)執(zhí)業(yè)在帶動(dòng)醫(yī)療工作流程變化的同時(shí)，也帶來了患者病歷信息在不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)之間交換和共享的需求，這對(duì)于目前正在發(fā)展的區(qū)域衛(wèi)生信息系統(tǒng)是一個(gè)挑戰(zhàn)，但同時(shí)也是一個(gè)機(jī)會(huì)。5. 專業(yè)臨床科室的信息系統(tǒng)開始建立，醫(yī)療信息化向縱深發(fā)展。雖然大部分的醫(yī)院都建立了電子病歷等信息系統(tǒng)，但是電子病歷系統(tǒng)是通用型的，目前一些科室特有的疾病信息和治療信息很難記錄下來，不能滿足醫(yī)生的需求。IDC預(yù)計(jì)2014年專業(yè)的臨床科室信息系統(tǒng)將會(huì)在大型醫(yī)院開始建立。6. 醫(yī)院機(jī)房和數(shù)據(jù)中心升級(jí)，帶動(dòng)企業(yè)級(jí)IT產(chǎn)品需求增長。在城市化進(jìn)程中，不僅是大城市

20、的醫(yī)院，地級(jí)市醫(yī)院和縣級(jí)醫(yī)院也在不斷擴(kuò)建，將帶動(dòng)服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)設(shè)備等產(chǎn)品的升級(jí)。7. 民營醫(yī)院快速發(fā)展，公立醫(yī)院改制重組試點(diǎn)，外資醫(yī)院擴(kuò)張。在政策的激勵(lì)下，預(yù)計(jì)2014年民營醫(yī)院快速發(fā)展，綜合性的民營醫(yī)院也將會(huì)建立起來，部分公立醫(yī)院將轉(zhuǎn)制為民營醫(yī)院開始試點(diǎn)，外資醫(yī)院也將加快發(fā)展。8. 社交網(wǎng)絡(luò)與健康管理結(jié)合，促進(jìn)可穿戴健康設(shè)備市場發(fā)展，生成醫(yī)療大數(shù)據(jù)。健康管理公司推出大量的可穿戴設(shè)備，其市場在2013年保持了快速發(fā)展，相應(yīng)的其健康管理的互聯(lián)網(wǎng)社交工具及移動(dòng)社交工具快速發(fā)展，極大地促進(jìn)了可穿戴健康監(jiān)測設(shè)備市場的發(fā)展，同時(shí)也積累了大量的與消費(fèi)者健康相關(guān)的數(shù)據(jù)。9. 機(jī)構(gòu)養(yǎng)老的管理信息系統(tǒng)開始嘗

21、試與醫(yī)院信息系統(tǒng)集成，遠(yuǎn)程醫(yī)療支持居家養(yǎng)老。養(yǎng)老機(jī)構(gòu)信息化建設(shè)及其與醫(yī)院信息化系統(tǒng)的集成將開始形成一種模式，在一些省開始建設(shè)并運(yùn)行;遠(yuǎn)程醫(yī)療系統(tǒng)是居家養(yǎng)老的重要工具，利用互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)應(yīng)用系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，能夠使老人在家里獲得必要及時(shí)的醫(yī)療保健服務(wù)。10. 制藥行業(yè)的研發(fā)和創(chuàng)新受到普遍重視，研發(fā)對(duì)大數(shù)據(jù)等信息化的需求加劇。新藥研發(fā)的重要性在制藥企業(yè)中已經(jīng)達(dá)成共識(shí)，但是目前支持藥物研發(fā)的信息系統(tǒng)還非常不成熟，預(yù)計(jì)2014年，支持藥物研發(fā)的大數(shù)據(jù)技術(shù)將會(huì)開始醞釀和孵化，為未來藥物研發(fā)提供新的解決方案，這一方案將應(yīng)用最新的IT技術(shù)。十二、商業(yè)模式或因可穿戴醫(yī)療而變可穿戴醫(yī)療作為未來移動(dòng)互聯(lián)新的入口，

22、最大的潛力不在于硬件本身，而在于通過硬件粘住客戶，在于硬件背后收集到的醫(yī)療云端“大數(shù)據(jù)”，以及由此衍生出的商業(yè)模式：利用醫(yī)療云端“大數(shù)據(jù)”為用戶提供個(gè)性化的遠(yuǎn)程服務(wù)、為企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)的廣告投放、為臨床外包機(jī)構(gòu)提供研發(fā)服務(wù)、為醫(yī)院提供自動(dòng)分診服務(wù)、為醫(yī)生提供應(yīng)用性極強(qiáng)的再教育服務(wù)、以及和保險(xiǎn)公司合作綁定客戶，可穿戴醫(yī)療設(shè)備廠商可通過利潤分成的模式和保險(xiǎn)公司合作獲得廣大的客戶群。目前，大量優(yōu)秀公司全面進(jìn)軍可穿戴設(shè)備、移動(dòng)醫(yī)療、大數(shù)據(jù)等新醫(yī)療領(lǐng)域，智慧城市中國微信公眾平臺(tái)海峰認(rèn)為，預(yù)示著移動(dòng)互聯(lián)的高速發(fā)展為醫(yī)療行業(yè)帶來了巨大的空間。結(jié)束語智慧醫(yī)療是智慧城市建設(shè)的重要組成部分，通過本文智慧城市中國微信公

23、眾平臺(tái)獨(dú)立分析師海峰的分析，您可以智慧醫(yī)療的全景圖。智慧源于：深度醫(yī)療信息化，基于信息化的醫(yī)療體制、流程的改革，以及新興的基于智能終端包括可穿戴醫(yī)療設(shè)備的大數(shù)據(jù)分析。這些內(nèi)容讓“全生命周期可視化健康管理支撐平臺(tái)及其應(yīng)用”將成為智慧醫(yī)療建設(shè)的重要內(nèi)容和方向。站在全生命周期思考問題，眼下養(yǎng)老難的問題或?qū)⒂卸狻８戒涃Y料：不需要的可以自行刪除大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之DM經(jīng)典模型（下）數(shù)據(jù)分析微信公眾號(hào)datadw關(guān)注你想了解的，分享你需要的。接著上篇大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)之DM經(jīng)典模型（上）文章，接下來我們將探討樸素貝葉斯模型、線性回歸、多元回歸、邏輯回歸分析等模型。4、樸素貝葉斯模型表查詢模型簡單有效，但是存在

24、一個(gè)問題。隨著輸入數(shù)量的額增加，每個(gè)單元格中訓(xùn)練樣本的數(shù)量會(huì)迅速減少。如果維度為2，且每一維有10個(gè)不同的變量，那么就需要100個(gè)單元格，而當(dāng)有3個(gè)維度時(shí)，就需要1000個(gè)單元格，4個(gè)維度就是10000.這樣成指數(shù)級(jí)的增長，哪怕的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘中都會(huì)遇到明顯瓶頸。當(dāng)試圖預(yù)測某一個(gè)概率值時(shí)，樸素貝葉斯模型就提供這一辦法?；舅枷耄好總€(gè)輸入變量本身就包含一些預(yù)測需要的信息。比如目標(biāo)變量是取消業(yè)務(wù)的概率，解釋變量是市場、獲取渠道、初始信用評(píng)分、利率計(jì)劃、電話號(hào)碼類型、手機(jī)號(hào)以及客戶年齡。這些變量都具有預(yù)測能力。根據(jù)取消率的顯著差異性，可將每個(gè)變量劃分在不同的范圍中。簡單理解：條件概率是指給定B的條件下

25、A的概率以及給定A的條件下B的概率。解釋：給定B的條件下A發(fā)生的概率，等于給定A的條件下B發(fā)生的概率乘以A和B發(fā)生的概率的比例。如果A代表停止續(xù)簽，B代表使用黑莓手機(jī)，然后給定使用黑莓手機(jī)的條件下停止續(xù)簽的概率，就是給定停止續(xù)簽的條件下使用黑莓手機(jī)的概率乘以總體停止續(xù)簽的概率與總體使用黑莓手機(jī)的概率之比。4.1、概率、幾率和釋然概率：0到1之間的一個(gè)數(shù)字，表示一個(gè)特定結(jié)果發(fā)生的可能性。一種估計(jì)結(jié)果概率的方法是計(jì)算樣本數(shù)據(jù)中出現(xiàn)結(jié)果次數(shù)的百分比。幾率：某一特定結(jié)果發(fā)生于不發(fā)生的概率比。如果一個(gè)事件發(fā)生的概率是0.2，那么不發(fā)生的概率是0.8。那么其發(fā)生的幾率就是1/4。幾率的取值是0到無窮。似然

26、：兩個(gè)相關(guān)的條件概率比。即給定B發(fā)生的情況下，某一特定結(jié)果A發(fā)生的概率和給定B不發(fā)生的情況下A發(fā)生的概率之比。4.2、樸素貝葉斯計(jì)算對(duì)任意數(shù)量屬性中的每一個(gè)屬性，樸素貝葉斯公式都將目標(biāo)事件的幾率與該事件的似然聯(lián)系起來?；氐交跔I銷市場、渠道獲取、最初信用評(píng)分、費(fèi)率計(jì)算、電話號(hào)碼類型、手機(jī)型號(hào)以及客戶年齡來預(yù)測客戶流失的例子。例如上面談到的黑莓手機(jī)續(xù)簽的案例，我們關(guān)注的是。1、停止續(xù)簽的總體幾率。2、黑莓手機(jī)用戶停止的似然。3、在整個(gè)州市場停止續(xù)簽的似然。之所以定義為“樸素”，是基于所有似然相乘都基于輸入變量相互獨(dú)立的假設(shè)。在這個(gè)案例中，假設(shè)的是使用黑莓手機(jī)的似然與市場獨(dú)立（并且存在于該州的似然

27、與手機(jī)類型獨(dú)立）。而在實(shí)際中，這種真正相互獨(dú)立的情況很少見。樸素貝葉斯模型最吸引人的點(diǎn)：對(duì)于待評(píng)分的觀測，如果缺失某些輸入值，可以簡單地將缺失的似然從模型中去掉。意味著，包含那些并不是對(duì)所有有用都可用的輸入（用戶年齡），但如果知道這些變量，它們就有用。給定不同輸入的概率，且這些輸入與停止續(xù)簽相關(guān)，樸素貝葉斯公式就可以計(jì)算停止續(xù)簽的幾率，而公司對(duì)這種停止續(xù)簽的用戶更感興趣。4.3、樸素與表查詢模型的比較對(duì)于概率型目標(biāo)來說，樸素貝葉斯模型和表查詢模型密切相關(guān)。兩者之間的主要區(qū)別就在于如何使用維度。在表查詢模型中，使用所有維度依次定義單元格，然后計(jì)算每一個(gè)單元格的目標(biāo)概率。因此，表查詢模型可以獲取變

28、量之間的相互作用。在樸素中，需要為每一個(gè)維度單獨(dú)計(jì)算似然，之后組合這些似然，從而計(jì)算出目標(biāo)概率。似然的組合有一個(gè)假設(shè)：各維度關(guān)于目標(biāo)彼此獨(dú)立。表查詢沒有說明這樣一類屬性的組合關(guān)系，即由于在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率很低，導(dǎo)致這些概率很低的屬性就不會(huì)出現(xiàn)。在樸素模型中可以預(yù)測任何從未出現(xiàn)過的組合，但要這樣做，就必須假設(shè)這些輸入所造成的影響彼此獨(dú)立。表查詢模型沒有這樣的假設(shè)，所以當(dāng)數(shù)據(jù)多到可以支持一個(gè)可信的估計(jì)模型時(shí)，表查詢模型也許會(huì)做的更好。5、線性回歸回歸模型也是一種預(yù)測建模技術(shù)。在Excel中就可以使用線性回歸。回歸模型也很復(fù)雜，這里談到最佳擬合曲線。輸入變量和目標(biāo)變量必須都是數(shù)值變量，回歸方程描

29、述了兩者之間的一種算術(shù)關(guān)系?！白罴训摹标P(guān)系是指最大限度地減少了從數(shù)據(jù)點(diǎn)到擬合曲線的垂直距離的平方和。5.1最佳擬合曲線如下圖，顯示了一個(gè)知名博主發(fā)表的一篇文章日瀏覽率隨著時(shí)間和被關(guān)注度之間的關(guān)系。圖中使用描點(diǎn)的符號(hào)是空心圓，它有助于清楚的顯示各點(diǎn)之間的聚集情況。例如，在較短時(shí)間內(nèi)用戶的關(guān)注度分布非常密集。當(dāng)使用不同的顏色比較不同的客戶組時(shí)，這種散點(diǎn)圖尤其有用。隨著時(shí)間的增加，博客的日訪問量會(huì)越來越低，最后維持到一個(gè)水平。畫出來的曲線更像是一個(gè)雙曲線。根據(jù)X軸，時(shí)間的遞增。Y軸，日訪問量的增加。我們可以模擬出這個(gè)博主的訪問量隨時(shí)間變化的曲線。如果在保證博客質(zhì)量的同時(shí)，我們就可以預(yù)測博主的一篇博客

30、的訪問量大致在什么范圍?？赡苓@里有很多的誤差或不精確的地方。但是通過擬合曲線，我們更能從直觀上看到，曲線的走勢。如果曲線更精確的化，我們甚至可以模擬出曲線的函數(shù)表達(dá)式。如果用作數(shù)據(jù)點(diǎn)的標(biāo)記并沒有完全擬合，散點(diǎn)圖可以傳遞出更多的信息。最佳擬合曲線的性質(zhì)：在所有可能的曲線中，最佳擬合曲線指的是從觀察點(diǎn)到曲線垂直距離的平方最下的那條曲線，散點(diǎn)圖顯示了每個(gè)點(diǎn)到曲線之間的距離。最佳擬合曲線的定義就是最小二乘法的定義。歐式距離公式對(duì)該值進(jìn)行了開方，在沒有計(jì)算機(jī)的年代，計(jì)算歐式距離非常困難。當(dāng)時(shí)，高斯提出這一觀點(diǎn)，就是利用計(jì)算平方和，代替計(jì)算距離之和。這樣做的目的，就使最佳擬合曲線系數(shù)很容易計(jì)算。這里談到的

31、是線性回歸，其實(shí)回歸模型是一個(gè)直線方程，這里只是來描述一個(gè)擬合曲線，其實(shí)算不上一個(gè)回歸曲線。在現(xiàn)實(shí)之中，更多線性回歸的模型很少見，更多的是曲線擬合。5.2擬合的優(yōu)點(diǎn)對(duì)于一個(gè)給定的數(shù)據(jù)集，總是可以找到一條最佳的擬合曲線。但是，存在很多條曲線，哪條才是最佳的。這里引入“殘差”，就是度量預(yù)測值與實(shí)際值之差。還有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)方法，成為，用來衡量描述曲線對(duì)觀測數(shù)據(jù)的擬合程度。（1）殘差如圖，身高與體重模型的殘差。一個(gè)無偏模型在丟失高值點(diǎn)方面應(yīng)與丟失低值點(diǎn)類似。在殘差圖中，最重要的一點(diǎn)就是，這些值是位于擬合曲線之上的可能性與之下的可能性是否一樣。從圖中我們也可以看到在曲線上與在曲線下的樣本點(diǎn)是不一樣的。一個(gè)良

32、好的模型所產(chǎn)生的估計(jì)值應(yīng)該接近真實(shí)值，所以殘差應(yīng)該集中于曲線軸附近。如圖中也是可以看到拋離曲線的一些孤立點(diǎn)。這些點(diǎn)出現(xiàn)的原因，可能是由于一些人為記錄的原因造成的。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，殘差在回歸方程中要考慮誤差項(xiàng)。最佳擬合曲線的方程是：Y=aX+b但該曲線，不是完整的模型。統(tǒng)計(jì)人員會(huì)將模型方程表示為：代表誤差項(xiàng)，因?yàn)閄并不能完美的展示Y。誤差項(xiàng)表示模型無法解釋的Y的部分。Y=aX +b+（2）R(R這里代表是R的平方)對(duì)于最佳擬合曲線，R的取值始終在01之間。當(dāng)該值接近1時(shí)，說明該曲線在捕獲輸入和目標(biāo)之間的關(guān)系方面表現(xiàn)很好。若接近于0，則說明最佳擬合曲線的表現(xiàn)很差。在01的范圍內(nèi)，值越大表明兩者之間存在

33、很強(qiáng)的關(guān)系，越下其關(guān)系越下。相比于隨機(jī)猜測的平均值，模型的估計(jì)值有多好。定義簡單，但計(jì)算起來復(fù)雜。R要比較最佳擬合曲線與y平均值的水平線。1減去兩個(gè)誤差的比值可以計(jì)算出R。分子式最佳擬合曲線殘差的平方和。分母是水平線的殘差平方和。R度量了最佳擬合曲線優(yōu)于均值作為估計(jì)的程度。R度量了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。同一數(shù)據(jù)集中不同的樣本是否會(huì)生成相似的模型。當(dāng)R值較低時(shí)，不同的樣本可能會(huì)表現(xiàn)出非常不同的行為。或者，在此基礎(chǔ)上，再加入少量觀察值可能會(huì)極大地改變模型的系數(shù)。當(dāng)R值較高時(shí)，再加入少量觀察值就不會(huì)有上述的改變。5.3全局效應(yīng)回歸方程能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的全局模式。即，方程系數(shù)應(yīng)該對(duì)范圍內(nèi)的所有輸入變量都起作用。這

34、表明回歸模型善于捕獲那些總是正確的模式，不是產(chǎn)于處理局部模式。例如，考慮不同年齡的汽車保險(xiǎn)購買人的風(fēng)險(xiǎn)。年輕司機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)較高。隨著駕駛?cè)藛T經(jīng)驗(yàn)的不斷增加，風(fēng)險(xiǎn)會(huì)逐步降低。而對(duì)年齡很大的駕駛者，風(fēng)險(xiǎn)又會(huì)增加。因?yàn)槟挲g很難作為回歸方程的輸入。因?yàn)闆]有全局模式，對(duì)于不同的年齡組，年齡的影響變化又會(huì)不同。在很多程度上，這個(gè)需要根據(jù)建模人員的熟悉程度，可以使用那些在不同取值范圍的變量作為輸入?yún)?shù)。但是，回歸方程本身不會(huì)發(fā)現(xiàn)局部模式。6、多元回歸引入線性回歸的那個(gè)例子使用了單一的輸入持續(xù)期來解釋日訪問量隨時(shí)間的變化。當(dāng)一個(gè)回歸模型有多個(gè)輸入時(shí)，就稱其為多元回歸。6.1、等式線性回歸模型的一般形式（沒有誤差項(xiàng)

35、）是：Y=a+a1x1+a2x2+a3x3+.+anxn。這個(gè)方程通過添加更多變量，并為每個(gè)變量選定系數(shù)，對(duì)最佳曲線方程進(jìn)行了擴(kuò)展。盡管通過引入更多維度，可以將線性回歸的幾何解釋擴(kuò)展到多元回歸曲線變?yōu)槠矫嬖僮兊匠矫?。考慮到每個(gè)字變量對(duì)因變量估計(jì)值的貢獻(xiàn)會(huì)更容易些，即可以由系數(shù)決定自變量貢獻(xiàn)的大小和方向。6.2、目標(biāo)變量的范圍一個(gè)回歸方程可以產(chǎn)生任何值。如果對(duì)X沒有限制，那么Y也是沒有限制的。對(duì) Y=aX+b 就可以說明這一點(diǎn)，該方程是一條簡單的直線，取值隨之X的取值而邊變化，從負(fù)無窮到正無窮。但實(shí)際情況非如此。許多目標(biāo)變量的范圍并不是無窮的，甚至不是連續(xù)的。對(duì)于這些情況，統(tǒng)計(jì)學(xué)家引入了一個(gè)鏈

36、接函數(shù)將回歸方程產(chǎn)生的Y值映射到目標(biāo)變量的一個(gè)適合的范圍。當(dāng)目標(biāo)遵循某一已知的分布時(shí)，就可以選擇一個(gè)鏈接函數(shù)，它產(chǎn)生的值與目標(biāo)的平均值相同，同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生一個(gè)類似的分布。即使不知道確切的分布，也可以引入鏈接函數(shù)將估計(jì)映射到目標(biāo)的一個(gè)適當(dāng)?shù)姆秶?。后面我們?huì)介紹邏輯回歸分析，那里使用一個(gè)鏈接函數(shù)將線性回歸的無窮范圍映射到01的區(qū)間，該區(qū)間等價(jià)于概率估計(jì)。6.3、使用多元回歸的其他注意事項(xiàng)回歸模型中有多個(gè)輸入變量時(shí)，會(huì)產(chǎn)生一些在單一輸入中不存在的問題。理想情況下，所有輸入之間應(yīng)該線性無關(guān)。被模型顯示地包含的輸入之間可能存在相互。添加一個(gè)新輸入將會(huì)改變所有原輸入的系值取值。（1）線性無關(guān)與樸素貝葉斯類似

37、，多元模型的輸入之間應(yīng)該線性無關(guān)。這一位置改變其中一個(gè)輸入值應(yīng)該對(duì)其他輸入值沒有影響。實(shí)際情況很難實(shí)現(xiàn)真正獨(dú)立性。一般情況，注意不要包含彼此密切相關(guān)的自變量就可以。如果包含這些變量，往往會(huì)導(dǎo)致模型的一個(gè)輸入變量有較大的正系數(shù)而另一個(gè)輸入變量有較大的負(fù)系數(shù)。兩個(gè)變量本質(zhì)上相互抵消，因此這兩個(gè)系數(shù)的取值并不會(huì)對(duì)任何變量有真正意義上的影響。（2）交互即使兩個(gè)變量是完全獨(dú)立的，它們對(duì)目標(biāo)的影響也可能是相關(guān)的。一個(gè)冰淇淋的吸引力可能依賴于價(jià)格和天氣尤其是某天的炎熱程度。這些變量可以認(rèn)為是獨(dú)立的（當(dāng)然，冰淇淋的價(jià)格并不取決于溫度，溫度可能會(huì)影響冰淇淋的價(jià)格，但是這里假設(shè)不會(huì)）。盡管這些變量相互獨(dú)立，價(jià)格對(duì)

38、目標(biāo)的影響扔可能受溫度的影響。當(dāng)天氣炎熱的時(shí)候，人民不是在意冰淇淋的價(jià)額都會(huì)購買。當(dāng)天氣寒冷的時(shí)候，只有真正物美價(jià)廉才可能會(huì)吸引人民購買。類似的，價(jià)格的變化對(duì)住戶率的影響可能會(huì)隨著距離市中心的遠(yuǎn)近不同而不同。這就是交互的例子。當(dāng)認(rèn)為交互很重要時(shí)，一般情況下，可以通過添加新變量引入這些交互，而這些新變量是標(biāo)準(zhǔn)化交互中涉及變量值的產(chǎn)物。（3）添加變量可以改變模型中的原有變量的取值一種很自然的模型開發(fā)方法從一個(gè)僅有一個(gè)輸入的簡單模型開始，然后通過增加變量逐步提高其復(fù)雜性。如果所有輸入變量都是完全獨(dú)立的，那么添加或刪除其中一個(gè)變量不會(huì)更改模型中的其他變量的系數(shù)。但是輸入變量幾乎不可能完全獨(dú)立，所有包含

39、另一個(gè)變量會(huì)改變系數(shù)的大小，甚至可能改變模型中其他原有變量系數(shù)的正負(fù)值。6.4、多元回歸的變量選擇多元回歸模型在有大量輸入時(shí)，它的表現(xiàn)并不理想。選擇正確的輸入變量對(duì)任何建模而言都是最重要的部分。這里談到“領(lǐng)域知識(shí)”，就是首先要考慮的是對(duì)該問題所知道的一些先驗(yàn)知識(shí)以及以往人民解決此類問題的額方法。有的時(shí)候領(lǐng)域知識(shí)對(duì)一時(shí)模型的預(yù)測可以提供一個(gè)很好的指標(biāo)指向。當(dāng)使用領(lǐng)域知識(shí)和常識(shí)創(chuàng)建了一張候選變量列表后，用于創(chuàng)建回歸模型的軟件通常可以幫助使用者選擇出模型所需的最好變量。使用的方法：（1）前向選擇前向現(xiàn)在開始使用一組輸入變量，其中一些變量或全部變量都可以出現(xiàn)在最終模型里。第一步是為每一個(gè)輸入變量創(chuàng)建一

40、個(gè)單獨(dú)的回歸模型；如果有n個(gè)輸入變量，那么第一步會(huì)考慮具有一個(gè)輸入變量的n個(gè)不同的回歸模型。選擇測試得分最高的模型所對(duì)應(yīng)的變量作為前向選擇模型中的第一個(gè)變量。選擇最佳模型的一種方法是選擇R值最低的模型。另一種方法是使用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)中F-檢驗(yàn)的方法。最好的模型是在驗(yàn)證集上的誤差最小的模型。這看上去更像是數(shù)據(jù)挖掘，因?yàn)樗褂昧蓑?yàn)證集，并沒有對(duì)輸入或目標(biāo)值做出任何假設(shè)。選定了第一個(gè)變量后，這以過程會(huì)在此重復(fù)進(jìn)行。第二次通過將每個(gè)剩余變量與第一步已選定的變量組合以創(chuàng)建包含有兩個(gè)輸入變量的n-1個(gè)回歸模型。這些模型中最好的模型將會(huì)是下一次迭代的基礎(chǔ)，下次迭代會(huì)測試帶有三個(gè)變量的多元回歸模型。持續(xù)這一過程直到

41、滿足某些停止條件為止。終止條件可以是到達(dá)最大的選擇變量個(gè)數(shù)，或者繼續(xù)增加變量不能在繼續(xù)提高模型的某個(gè)閾值。（2）逐步選擇逐步選擇與前向選擇非常類似，只有一點(diǎn)不同。在每個(gè)步驟中除了增加一個(gè)變量外，還可以刪除一個(gè)變量，較早進(jìn)入模型的一個(gè)變量可能由于后續(xù)變量的聯(lián)合作用而不再是有效變量。（3）后向消去后向消去選擇變量的方法首先使用所有的n個(gè)輸入變量創(chuàng)建了一個(gè)多元回歸模型。使用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，消去較糟糕的變量，然后重置該模型。持續(xù)該過程直到滿足某些停止條件，比如到達(dá)理想變量的最小數(shù)目。7、邏輯回歸分析線性回歸模型有一種特殊的形式。該形式對(duì)任意數(shù)量的輸入變量都可用，但當(dāng)只有一個(gè)輸入變量時(shí)，效果最明顯。回歸公式是

42、一條直線方程。直線的一個(gè)屬性是它可以向兩端無限延伸。除與X軸平行的直線外，回歸模型沒有最大值和最小值。這些屬性使得線性回歸模型適用于估計(jì)那些取值范圍可能很廣的連續(xù)變量。相同的屬性使得線性回歸模型適用于建模無界的、連續(xù)的目標(biāo)，而不適于建模二元結(jié)果，比如是否或好壞。因?yàn)槎獑栴}是極其常見的，這就邏輯回歸分析模型。7.1建模二元輸出建模二元輸出似乎不像是一個(gè)評(píng)估任務(wù)。有兩個(gè)類別的，任務(wù)是將每條記錄分配到其中的一個(gè)類。這就是一個(gè)分類任務(wù)。然而，該任務(wù)可以重述為“某個(gè)記錄屬于其中一個(gè)類的概率是多少？”，因?yàn)楦怕适菙?shù)字，這個(gè)問題就轉(zhuǎn)化為一項(xiàng)評(píng)估任務(wù)。（1）使用線性回歸評(píng)估概率在談到基于客戶的持續(xù)期估計(jì)訂閱在報(bào)紙上的支付額度模型上。呼叫中心通過與用戶取得聯(lián)系，其中一些客戶同意簽訂訂閱協(xié)議。簽訂合約不久后他們便開始接收?qǐng)?bào)紙，隨后他們要支付一筆賬單。一些新用戶不會(huì)抽時(shí)間來支付這第一張訂單，從而消減了報(bào)紙的收入。一段時(shí)間后，沒有支付訂單的客戶被停止收到報(bào)紙，其中一些支付賬單的新客戶并有可能在很長時(shí)間后成為良好的客戶。不過在前面幾個(gè)星期，客戶不愿意付款的可能性非常大。目標(biāo)值為0可以表示為從未付款的客戶，為1的表示付過款的客戶，所有這里會(huì)存在一條最佳擬合曲線。但不能保證這是一個(gè)好的模型。因?yàn)樵诔^一定天后，這一概率軌跡值大于1，而且這一估計(jì)值會(huì)隨著持續(xù)期的增加而無限的增加。這就是直線的性質(zhì)：顯然