05农业与精准扶贫大数据.docx

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1、05农业与精准扶贫大数据 第一篇：05农业与精准扶贫大数据 农业与精准扶贫大数据应用 背景 贫困，不仅仅是一个中国的问题，也是全球性的问题。人口和贫困，历来就是人类无法彻底解决的难题。 党中心和国务院历来特殊重视我们国家的扶贫工作。2022年，总书记在湘西考察时，提出了“实事求是、因地制宜、分类指导、精准扶贫的重要指示，并首提“精准扶贫。之后又多次在重要会议和文件中进一步明确“扶贫工作是三农工作的重中之重。之后，总书记在“部分省区市党委主要负责同志座谈会贵州上，对扶贫工作提出具体要求。 事实上，做好了扶贫工作，是实现小康社会和共同富有的核心内容，是全面建设社会主义强国的必由之路。歼灭贫困，是中

2、心下了大决心的，既是“中国梦的组成部分，也必定会对全世界人民的脱贫产生深远影响和示范效应。 精准扶贫，贵在精准，重在精准！ 既然要做到精准，见实际成效，脱离了信息化手段，脱离了数据根据，是不行能实现的。在社会各个领域存在着信息和数字技术带来的深彻的变更与创新，各领域信息化应用，正在从ITInformation Technology转向DTData Technology，数据的应用，被前所未有的重视起来。深度挖掘利用有关涉贫、扶贫的数据资源，通过大数据技术，以科学手段真正关心我们完成精准扶贫相关任务。让数据说话，让数据发挥价值，是精准扶贫的必由之路。 精准扶贫大数据平台建设原则与路途 首先，我们

3、提出如下的建设原则和技术路途： 1，务实和创新的原则路途。 精准扶贫系统的开发，首先切实考虑农村和连片贫困区的具体状况，让信息系统的应用接地气。创新是基于实际的创新，杜绝假大空。 2，前瞻性的技术路途。 精准扶贫的全面推动，与当前信息技术的新一代革命在历史轨道上相遇。精准扶贫系统设计与建设，要充分融合新一代的云计算、大数据等新理念、新技术。 而且，在不远的将来，必定全面歼灭贫困，全面扶贫必定成为历史。而信息化系统的建设投入，不会因此消亡，将全面融入将来全面的农业大数据和新农村的建设。 3，以打好扶贫攻坚战为动身点的好用路途。 系统设计和功能布局，紧紧围绕扶贫来规划和实现。以有利于扶贫工作的开展

4、作为动身点和落脚点。 精准扶贫与农业大数据的实现 1，站在将来农业与农村进展高度构筑农业与扶贫大数据体系 统揽全局，提出农业大数据与扶贫信息化综合平台的总体规划和实现路径。 构筑涉贫关键要素，以“时间、空间、事务等多维度实现要素信息定义和关联。包括贫困人口、帮扶责任人、贫困家庭地理分布、基础自然资源、农业经济要素土特产、畜牧养殖、乡镇企业等，并结合基层党组织，进行全域信息采集，全周期管理。 从闭环管理方法论的视角，围绕贫困人口、致贫缘由、脱贫措施、资源投入和脱贫成效评估等多个阶段，构建精准扶贫的管理系统。抓住致贫源头，帮扶管理落到实处，资金项目投入见成效，脱贫后的稳固，避开返贫发生等等。整个过

5、程涵盖扶贫推动、成果评估、系统改良等环节，形成精准扶贫闭环演进的过程。 2，扎实推动，建设全量农业、农村、扶贫大数据资源库 根据顶层设计，立足大数据建设要求的数据资源体系建设，采集和获得基层农村的数据，结合社会经济、产业、金融、农业科技等诸多领域的数据，以政府相关数据为基础，打造全量农业数据资源库。 3，全面运用大数据技术推动扶贫事业与农村的健康进展 利用大数据技术，从几个方面深化挖掘分析，进一步为扶贫的精准供应数据支撑。 人口分析：为全部贫困人口和涉贫边缘人口定义标签，并在整个数据资源池纳入大数据分析，进行分类、聚类、分布和致贫缘由群体性分析。 扶贫资源分析：对投入的资金、项目等，与本地资源

6、、基础设施、扶贫成效等相关因素进行关联，找寻资金投入的缺口、成效不佳的领域等，资源投入无死角。 扶贫宏观经济分析：扶贫要实现从输血到造血的转变。事实上扶几个贫困人口，不如扶一地的经济进展。贫困相关数据结合经济产业数据，涵盖生产总值、产业分布、物价、电商物流、人口流淌、自然环境和能耗等多种因素，评估经济进展潜力和条件，供应全景经济视图与脱贫攻坚的深度分析。 扶贫地域民生分析：结合城镇化和美丽新村的建设，从人口、资源、环境、经济产业等诸多方面进行综合评估，地区的经济状态、环境承载力，以及人口规模和资源需求等。以“创新、协调、绿色、开放、共享五大进展理念为指导，切实落实扶贫开发各项工作。促进各要素协

7、调配给和进展，从根本上去掉致贫的土壤！ 农业经济、产业与协调进展大数据，立足大数据应用于农业进展和新农村建设，从人口、环境承载与爱惜、自然资源及农业产业，构建大数据应用新模式。 将来价值 通过农业与精准扶贫大数据应用，将带来巨大价值和深远社会影响： 1， 全面支持扶贫攻坚事业的宏伟战略目标实现； 2， 全面提升涉农信息化和大数据应用实力； 3， 全面促进农业产业进展和新农村建设。 其次篇：“数据引领 “精准扶贫 人民邮电“数据引领 “精准扶贫 中国电信甘肃公司以大数据服务地方扶贫项目纪实 “贫困人口多、贫困程度深，致贫因素多、脱贫难度大，这是甘肃省委书记王三运对甘肃现阶段基本省情的推断。基于这

8、样的相识，甘肃各级政府和企业都对扶贫开发赐予了足够的重视并注入大量资源，中国电信甘肃公司也不例外。 “政府的需求和人民群众的利益，就是甘肃公司业务进展的力气源泉，更是目标和方向。这是中国电信甘肃公司总经理、万维公司董事长秦学寿的坚持，也是甘肃电信以大数据服务地方精准扶贫脱贫的动力。 从最初的村通电话，到如今的双联“8分卡、4G网络覆盖；从之前的宽带进村到如今的光纤入户、信息扶贫，每一项技术的革新和业务的推出，无不表达着甘肃电信服务民生的实际行动。如今，由其旗下全资子公司甘肃万维承建并供应服务支撑的“甘肃大数据精准扶贫管理平台更是吹响了以大数据开展行业扶贫的号角，并凭借着雄厚的硬件和技术实力，将

9、政府精准扶贫、精准脱贫的“精准二字诠释得淋漓尽致。 大数据的“魔力 针对基本省情，近年来，甘肃相继实施了“联村联户为民富民行动、“1236扶贫攻坚行动，有效凝合了各方资源和力气，使全省贫困人口由692万削减到417万，贫困面由33.2%下降到19.8%。随着贫困人口的削减，过去“修一条路就能给群众打开一扇脱贫致富大门的“撒胡椒面式粗放扶贫已不能适应当前省情，必需向“特性化定制的精准扶贫转变。2022年6月，甘肃省围绕“精准扶贫、精准脱贫的总体要求，在全国领先出台了“1+17的精准扶贫系统性工作方案。这套组合拳整合医疗、教化、农牧等全部与扶贫相关的职能部门，针对贫困户“量体裁衣，释放政策叠加效应

10、。在此基础上，11月底，又出台了“853精准脱贫管理方法，狠抓精准识别，力求将军令状细化为作战图，把作战图转化为战果图。 但如何做到精准？417万贫困人口主要分布在哪、为何贫困、怎么让帮扶措施落实？非严谨细致缺乏以求公允，非实事求是缺乏以树公信。靠全省14个市州、86个县的工作人员零散的记录和统计确定不行，这种状况下，甘肃省委、省政府提出用互联网信息化技术作为抓手，建立全省精准扶贫大数据平台。 作为“精准扶贫大数据平台的承建者，甘肃电信万维公司第一时间与省扶贫办进行了需求对接。2022年6月11日，“全省精准扶贫精准脱贫工作会议召开后，省长刘伟平组织召开办公会议，将“精准扶贫大数据平台建设作为

11、落实全省精准扶贫政策的第一件大事，进行了专题探讨，提出了运用互联网平台和大数据分析等现代信息技术，通过对扶贫对象的识别、扶贫措施的落实、信息数据的分析、扶贫成效的跟踪等，形成扶贫动态化、全过程闭环管理的要求。6月12日，甘肃电信万维公司抽调70多名技术人员组成平台建设团队，正式起先平台的搭建和功能研发。 从中心到地方，从政府到企业，从工作人员到贫困户，“精准扶贫大数据平台的建设被寄予厚望，也赢得了众多关注的目光。平台建设启动以来，省长刘伟平，省委副书记欧阳坚，省委常委、统战部部长王玺玉多次听取进度汇报，分析存在的问题，提出建设看法和要求。 2022年9月10日，甘肃省被列为国家扶贫办全国大数据

12、平台建设试点省份，成为在全国领先探究建设精准扶贫大数据管理平台的省。 9月18日，“三西扶贫开觉察场会议召开之际，国务院副总理汪洋在甘肃省委书记王三运的陪伴下，专程赴定西市安定区李家堡镇窑坡村考察精准扶贫工作，其间具体了解了“精准扶贫大数据管理平台的建设和运用状况，对甘肃省用大数据手段进行精准扶贫工作赐予确定。 同日，国务院扶贫办主任刘永富带着八部委九省区的相关领导观看了“甘肃省精准扶贫大数据管理平台演示，要求通过大数据平台的管理，使精准扶贫工作得到进一步提升。 9月21日，在全国扶贫办主任座谈会上，甘肃省特地就“精准扶贫大数据管理平台进行了汇报、演示，获得与会人员的广泛认可 用“数据说话 精

13、确的数据提取和分析实力是大数据平台赢得各方关注的关键，也是价值所在。 近年来，中国电信甘肃公司依托丰富的通信基础设施，以先进的网络技术、强大的网络运行维护实力和丰富的网络管理阅历为支撑，主动运用大数据、“互联网+服务社会群众和行业进展，在政务、教化、金融、交通等各个领域取得了显著成效。此次与政府部门合作建设精准扶贫大数据平台，就是甘肃电信以智力支持和技术服务全面参与行业扶贫的主动探究与尝试。 建成后的平台依据功能分为扶贫对象、扶贫措施、扶贫成效、数据分析、绩效考核五个模块，模块间互相依存又互相独立。拿扶贫对象模块来说，在贫困户管理栏，随便选择一位贫困户，就可以看到该贫困户的生产生活状况、帮扶措

14、施、帮扶成效等。在此基础上，平台还打通了与扶贫开发工作相关的行业部门之间的信息通道，可以通过与民政、银行、教化、住建等行业部门数据对接，建立智能分析模型，精确评估“1+17扶贫措施叠加效应，使得扶贫对象、措施到户、项目支配、资金运用、脱贫成效更精准。 目前，大数据平台已与省卫计委新农合报销平台无缝对接，精准扶贫平台中的417万贫困户在医院就医时，刷新农合的报销卡就会自动享受特殊实惠政策，不但简化了报销流程，而且使数据实时同步，便利了资金监管。基础数据的“精准是平台全部功能的基础，为此，平台还增加用户审计功能，与其他系统互联互通，统一识别标记，统一数据口径，实现扶贫对象全方位对比，为基层实现扶贫

15、对象实名制动态管理供应数据根据。 通过“互联网+和大数据对扶贫项目进行精准管理，其最终目的就是要彻底变更过去那种项目点多面广、资金零星分散、投向不准、程序不规范的状况，实现扶贫项目监管信息化、精准化和动态化，从制度上、程序上、行为上堵塞漏洞。 2022年6月底，甘肃省教化厅和扶贫办制定“精准扶贫教化支持支配，对纳入扶贫大数据库的贫困家庭子女免收学前教化阶段保教费；对贫困家庭中职学生依据每人每年2000元标准发放助学金；对进入省内高职院校的贫困家庭学生免除学费和书本费；对贫困家庭考入高职、本科院校的学生赐予每学年最高8000元的助学贷款。与此同时，省教化厅还将根据大数据平台，精准开展招生扶贫，到

16、2022年，全省每年将有约8万名贫困家庭中职学生和约4.6万名贫困家庭高职专科学生接受免费职业教化。 “大数据平台的采集摸底，让我们进一步驾驭了贫困家庭各个学龄段学生的状况，哪些孩子是适龄入学儿童，哪一家享受什么实惠政策，真正不让一个孩子因为贫困而失学，不让一户贫困家庭在享受国家政策上漏掉。陇西县教化局局长杨海宾说。 大数据平台与政府的需求相融合，与贫困户的渴望相碰撞，还产生了改善农业生产条件和发呈现代农业的蓬勃力气。天水市秦州区针对农户在诸如种植、养殖业建设，以及化肥、地膜、农药等配套设施中资金链断裂的瓶颈制约，根据大数据平台，以35户联保形式进行贷款扶持，真正把“扶贫之水精准滴灌到“最干旱

17、禾苗上。太京镇张吴山村村民贾坝求就是这种模式的受益者，他家依托扶贫项目种植了5亩苹果园，如今又申请到政府供应的5万元扶贫贴息贷款，为果园设施大棚建设供应了资金保障。 “政府派来的帮扶工作队已经把我们家的经济状况录入档案，将根据这个档案给我争取扶贫帮扶政策，关心我进展养殖业。到2022年，我家的人均纯收入将到达1万元。这是目前家庭人均纯收入只有3000元的陇南成县二郎乡店子村村民张志强的预备。 事实上，在大数据管理平台的支撑和不断完善下，像贾坝求、张志强这样的贫困户今后将会不断获得来自政府和企业更多具有针对性的帮扶，实现脱贫致富的幻想。 基于“数据的合力 “精准扶贫大数据管理平台的建设，阅历了顶

18、层设计、软件开发、数据采集三个层面的工作。在设计中，省扶贫办组织涉及精准扶贫方案的23个省直相关行业部门，先后召开20余次业务研讨会议，将“1+17各项政策措施设计成信息采集表，分为户级、村级、县级数据结构，嵌入大数据云平台，精准驾驭贫困户的状况；数据采集中，全省共有15万名工作人员参与，对贫困户的信息进行核实录入，省直各行业部门对平台汇总数据进行确认对接，确保数据精确有效；甘肃电信万维公司则根据平台建设需求，75个团队成员同时开工，放弃休息，高速运转，边研发、边试点、边应用，使平台在短短的几个月时间内不断完善并稳步运营。 2022年6月11日，专题部署平台建设所需人员及资源保障； 6月12日

19、，召开项目启动会，起先框架设计； 6月18日，进行需求对接，正式起先软件开发； 6月26日，大数据平台1.0版上线； 8月，协作省扶贫办进行第一次数据采集； 9月10日，比照问题起先2.0版本研发； 10月8日，2.0版上线，并紧接着协作用户单位进行了其次次、第三次数据采集 这份平台建设时辰表直观反映了甘肃电信万维公司建设团队的工作效率。团队制定了具体周密的“作战支配，需求统筹、业务开发、大数据分析、运行维护、移动App开发，各个“作战单元各司其职，认真探讨每一个需求，探讨每一个技术微小环节。由于平台涉及面广，用户一点小小的需求，往往需要开发人员进行数个甚至数十个步骤的设计和程序编写，根据需求

20、设计的平台“宏观框架图到达近10米，堪称万维公司之最。 要保质保量完成平台建设任务，整个团队70多个成员的工作进度就要保持高度一样，在2022年6月团队组建到7月初第一阶段工作结束的25天、600个小时中，大家吃住在单位，夜以继日、夜以继日地工作。团队成员管信莉还为此变更了自己已经定好的婚期，成员王富则两次推延自己的订婚日期 为了做好支撑服务，使平台顶层设计更加科学、更加符合各地实际，甘肃电信万维公司技术人员还协作相关行业部门先后6次深化天水市、陇南市、定西市、临夏回族自治州、平凉市等6个市州、9个县市区开展实地调研测试及试点工作；平台数据采集工作开展后，他们又认真协作省扶贫办对各级工作人员进

21、行培训，并与省扶贫办共同起草了甘肃省精准扶贫大数据管理平台运行管理方法。数据采集中，大数据平台并发量最高到达15万次，甘肃电信万维公司还紧急调配增加10台服务器，使服务器总数到达96台，网络带宽由2G紧急扩展到10G，保障了各项工作的顺当开展。 “目前，我们的3.0版正在研发中，意料1月就能上线。万维公司精准扶贫平台部负责人郭真满怀信念。截至目前，平台已完成对全省101万贫困户、417万贫困人口的动态管理，汇合到户、到村措施1100万条，数据量到达7亿个，具备精准管理功能。 依据规划，下一步，甘肃电信万维公司将在进一步完善平台顶层设计和功能的基础上，主动与各级政府进行深化合作，依托省级扶贫平台

22、，建设市县级特色服务平台，供应更具特性化的服务，推动产业扶贫项目进展。将来，将主动打造涉及全省各个行业和部门的大数据平台，在更大范围、更广领域服务民生。 人民邮电2022年1月8日 一版 肖成年 杨爱芬 第三篇：大数据+精准医疗 大数据+精准医疗 2022年全国居民慢性病死亡率为533/10万，占总死亡人数的86.6%。心脑血管病、癌症和慢性呼吸系统疾病为主要死因，占总死亡的79.4%，其中心脑血管病死亡率为271.8/10万，癌症死亡率为144.3/10万前五位分别是肺癌、肝癌、胃癌、食道癌、结直肠癌，慢性呼吸系统疾病死亡率为68/10过标化处理后，除冠心病、肺癌等少数疾病死亡率有所上升外，

23、多数慢性病死亡率呈下降趋势。慢性病的患病、死亡与经济、社会、人口、行为、环境等因素亲热相关。一方面，随着人们生活质量和保健水平不断提高，人均预期寿命不断增长，老年人口数量不断增加，我国慢性病患者的基数也在不断扩大；另一方面，随着深化医药卫生体制改革的不断推动，城乡居民对医疗卫生服务需求不断增长，公共卫生和医疗服务水平不断提升，慢性病患者的生存期也在不断延长。慢性病患病率的上升和死亡率的下降，反映了国家社会经济条件和医疗卫生水平的进展，是国民生活水平提高和寿命延长的必定结果。当然，我们也应当醒悟地相识到个人不健康的生活方式对慢性病发病所带来的影响，综合考虑人口老龄化等社会因素和吸烟等危险因素现状

24、及转变趋势，我国慢性病的总体防控形势照旧严峻，防控工作仍面临着巨大挑战。 大数据的分析和应用都将在医疗行业发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用： 1比较效果探讨 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最正确治疗途径。 基于疗效的探讨包括比较效果探讨(Comparative Effectiveness Research， CER)。探讨说明，对同一病人来说，医疗服务供应方不同，医疗护理方法和效果不同，本钱上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集

25、，可以关心医生确定临床上最有效和最具有本钱效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能削减过度治疗(比方避开那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗缺乏。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗缺乏都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前的临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提示医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务供应方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。在美国Metropolitan儿科重症病房的探讨中，两个月内，临床决策支持系

26、统就削减了40%的药品不良反应事务数量。 3医疗数据透亮度 提高医疗过程数据的透亮度，可以使医疗从业者、医疗机构的绩效更透亮，间接促进医疗服务质量的提高。 根据医疗服务供应方设置的操作和绩效数据集，可以进行数据分析并创建可视化的流程图和仪表盘，促进信息透亮。流程图的目标是识别和分析临床变异和医疗废物的来源，然后优化流程。仅仅发布本钱、质量和绩效数据，即使没有与之相应的物质上的嘉奖，也往往可以促进绩效的提高，使医疗服务机构供应更好的服务，从而更有竞争力。 4远程病人监控 从对慢性病人的远程监控系统收集数据，并将分析结果反馈给监控设备(查看病人是否正在遵从医嘱)，从而确定今后的用药和治疗方案。 2

27、022年，美国有1.5亿慢性病患者，如糖尿病、充血性心脏衰竭、高血压患者，他们的医疗费用占到了医疗卫生系统医疗本钱的80%。远程病人监护系统对治疗慢性病患者是特殊有用的。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。举个例子，远程监控可以提示医生对充血性心脏衰竭病人实行刚好治疗措施，防止紧急状况发生，因为充血性心脏衰竭的标记之一是由于保水产生的体重增加现象，这可以通过远程监控实现预防。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以削减病人住院时间，削减急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。 5对病人档

28、案的先进分析 在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高级分析可以关心识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。 二、付款/定价 对医疗支付方来说，通过大数据分析可以更好地对医疗服务进行定价。以美国为例，这将有潜力创建每年500亿美元的价值，其中一半来源于国家医疗开支的降低。 1自动化系统 自动化系统(例如机器学习技术)检测欺诈行为。业内人士评估，每年有2%4%的医疗索赔是欺诈性的或不合理的，因此检测索赔欺诈具有巨大的经济意义。通过一个全面的一样的索赔数据库和相应的算法，可以

29、检测索赔精确性，查出欺诈行为。这种欺诈检测可以是追溯性的，也可以是实时的。在实时检测中，自动化系统可以在支付发生前就识别出欺诈，避开重大的损失。 2基于卫生经济学和疗效探讨的定价支配 在药品定价方面，制药公司可以参与分担治疗风险，比方基于治疗效果制定定价策略。这对医疗支付方的好处自不待言，有利于限制医疗保健本钱支出。对患者来说，好处更加干脆。他们能够以合理的价格获得创新的药物，并且这些药物经过基于疗效的探讨。而对医药产品公司来说，更好的定价策略也是好处多多。他们可以获得更高的市场准入可能性，也可以通过创新的定价方案，更有针对性疗效药品的推出，获得更高的收入。 在欧洲，如今有一些基于卫生经济学和

30、疗效的药品定价试点项目。 三、研发 医疗产品公司可以利用大数据提高研发效率。拿美国为例，这将创建每年超过1000亿美元的价值。 1意料建模 医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比，从而配备最正确资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能刚好地意料临床结果。评价因素包括产品的平安性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过意料建模可以降低医药产品公司的研发本钱，在通过数据建模和分析意料药物临床结果后，可以暂缓探讨次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。 2提高临床试验设计的统计工具和算法 运用统计工具和算法，可以

31、提高临床试验设计水平，并在临床试验阶段更简洁地招募到患者。通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议，并能找出最合适的临床试验基地。比方那些拥有大量潜在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更志向的，或者在试验患者群体的规模和特征二者之间找到平衡。 3临床试验数据的分析 分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和觉察副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的平安保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和

32、预防)。或者在一些状况下，临床试验示意出了一些状况但没有足够的统计数据去证明，如今基于临床试验大数据的分析可以给出证据。 这些分析项目是特殊重要的。可以看到最近几年药品撤市数量屡创新高，药品撤市可能给医药公司带来毁灭性的打击。2004年从市场上撤下的止痛药Vioxx，给默克公司造成70亿美元的损失，短短几天内就造成股东价值33%的损失。 四、更具体一些，大数据已经得到实际应用的已经有如下场景 1组学大数据精准医疗 人类通过开展组学探讨及不同组学间的关联探讨，从环境、生活方式和行为等暴露组学，至个体细胞分子水平上的基因组学、表观组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学、宏基因组学，再到个体健康和疾病状

33、态的表型组学等。利用大数据将各种组学进行综合及整合，既能为疾病发生、预防和治疗供应全面、全新的相识，也有利于开展个体化医学，即通过系统整合生物医学与临床数据，可以更精确地意料个体患病风险和预后，有针对性地实施预防和治疗。 2大数据虚拟药物研发 快速识别生物标记物和研发药物。利用某种疾病患者人群的临床数据和组学数据，可以快速识别有关疾病发生、预后或治疗效果的生物标记物。在药物研发方面，医学大数据使得人们对病因和疾病发朝气制的理解更加深化，从而有助于识别生物靶点和研发药物。同时，充分利用海量临床数据和组学数据、已有药物的探讨数据和高通量药物筛选，能加速药物筛选过程。 3生物大数据流行病防治 快速筛

34、检未知病原和觉察可疑致病微生物。通过采集未知病原样本数据，对病原进行测序，并将未知病原与已知病原的基因序列进行比对，从而推断其为已知病原或与其最接近的病原类型，据此推想其来源和传播路途、开展药物筛选和相应的流行疾病防治。 4互联网大数据公卫监测 利用互联网大数据以及有关专业数据实时开展公共卫生监测。公共卫生监测包括传染病监测、慢性非传染性疾病及相关危险因素监测、健康相关监测，如诞生缺陷监测、食品平安风险监测等。此外，还可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库进行疫情监测，通过监测社交媒体或频繁检索的词条来意料某些传染病的流行。 5大数据健康管理 实时开展大数据健康管理，通过可穿戴设备对个体体征数据

35、，如心率、脉率、呼吸频率、体温、热消耗量、血压、血糖、血氧、体脂含量等数据的实时、连续监测和流数据挖掘、分析，供应实时健康指导与建议，更科学地实施特性化健康管理。 6大数据疾病谱探讨 了解人群疾病谱的变更，这有助于制定新的疾病防治策略。全球疾病负担探讨是一个应用大数据的实例，该探讨应用的数据范围广、数据量巨大，近4700台并行台式计算机完成了数据准备、数据仓库建立和数据挖掘分析的自动化和规范化计算，应用大数据探讨人群疾病谱。 7大数据人群队列探讨 以大数据为导向的人群队列探讨慢慢成为医学探讨的热点。超大规模队列探讨具有大样本-如数十万人群，前瞻性-如数十年长期随访，多学科-如基础、临床、预防、

36、信息等多学科合作，多病种-如对多种疾病进行探讨，多因素-如探讨多种危险因素，整合性-如监测系统、信息系统、医保系统的整合，共享性-如生物标本和数据资源的共享，等特点，经过长期随访能够产出大量人群数据，基于大数据的人群队列探讨更具有科学性、牢靠性和权威性。 第四篇：精准扶贫大排查 精准扶贫大排查 严扣“七进标准，优先作为贫困对象 一是居住在危房、土房且为家庭唯一住房，不适合生存的农户； 二是因子女上学返贫的农户； 三是家庭成员长期患开支较大的慢性病、大病，主要劳动力因身体、年龄等缘由无法外出务工的农户； 四是低保户、五保户和不符合低保、五保条件的(56-59岁)鳏寡孤独农户、单亲家庭； 五是家庭

37、主要劳动力死亡，只有老人、妇女、未成年人的家庭； 六是因灾、因事故及其他缘由造成特别困难的家庭； 七是因残致贫的农户。 严扣“八不进标准，不得作为贫困对象 一是家庭成员含已分家立户的有人在行政事业单位工作属财政供给的农户; 二是村干部家庭没经过上级组织认定的； 三是家庭拥有楼房，在城镇购置商品房或高标准装修现有住房的农户； 四是家庭成员拥有消费性小轿车的农户； 五是家庭拥有工程机械及大型农机具从事有偿经营服务的农户； 六是长期雇佣他人从事生产经营的个体经营户，经营公司的农户； 七是子女完全具备赡养实力,分户居住且无慢性病、大病的农户； 八是举家多年在外打工不归的农户。 若有特殊困难，经群众评议

38、，村委会上报乡镇探讨确定，可纳入建档立卡对象。 六个精准 扶贫对象精准；措施到户精准；项目支配精准；资金运用精准；因村派人精准；脱贫成效精准。 五个一批 开发脱贫一批；扶贫搬迁一批；扶智脱贫一批；保障供给一批；医疗救助一批。 第五篇：大数据提升政府精准扶贫治理实力探究 大数据提升政府精准扶贫治理实力探究 摘 要：大数据是优化和提升政府扶贫治理实力的重要手段，大数据时代的来临，为政府精准扶贫治理带来了三大机遇和三大挑战。从深化村户、摸底把脉、精准识别，科学决策、因人而异、精准扶贫，定位管理、因地制宜、特殊扶贫，政府主导、各界参与、立体扶贫等角度，提出大数据提升政府精准扶贫治理实力的四项举措，以期

39、促进我国早日全面建成小康社会。 关键词：大数据；政府治理；精准扶贫 中图分类号：F126 文献标记码：A 文章编号：1673-291X202224-0008-02 大数据的应用变革了政府扶贫工作的思维模式和管理方式，大数据已成为提升政府扶贫治理实力的新手段。精准扶贫是中心高度重视的一项扶贫开发战略。挖掘大数据价值，通过大数据分析扶贫主体的思想与行为特征，依据扶贫对象的特性化需求开展扶贫工作，真正做到政府扶贫的科学化、信息化、精准化。 一、大数据对政府精准扶贫治理带来的机遇与挑战 一大数据对政府精准扶贫治理带来的三大机遇 一是大数据资源支持精准扶贫。政府扶贫过程中自身拥有的扶贫区域及扶贫人数等方

40、面的信息、扶贫部门扶贫的效果监测信息、新闻等媒体平台报道的贫困与反贫困信息等，为精准扶贫供应了原始数据。 二是技术、人才的保障等为大数据精准扶贫奠定了基础。伴随着大数据的来临，社会各界都起先关注大数据的应用，大数据思维与关联分析及定量意料技术、大数据基础设施及人才建设逐步得到重视。 三是大数据加强了政府与公众的联结。大数据时代，通过公众的广泛参与，加强了政府与公众之间的阳光互动，政府扶贫举措更加亲民、便民，对促进简政放权、提高政府扶贫治理服务水平具有重要意义。 二大数据对政府精准扶贫治理带来的三大挑战 一是海量的贫困与扶贫数据的有效性和可信度值得商榷。大量的数据资料虽宝贵，但下级扶贫办碍于政绩

41、考核压力难免会编造贫困和扶贫信息，造成信息失真。这必定会对数据的来源是否可信存有怀疑，对能否应用到现实问题的解决中增加了识别困难。 二是现有的数据提取与分析技术难以保证政府扶贫决策的科学性。大数据的应用还未得到政府部门的高度重视，即使有所重视，但目前所驾驭的相关技术和人才无法保障大数据在扶贫等领域的广泛应用。 三是惯性的主观思维、先验性假定思维与大数据时代的客观思维、基于数据关联意料定量分析思维相冲突。大数据时代的来临必定重塑政府领导力，引起政府扶贫理念、工作组织、扶贫方式等多方面变革。领导者也要了解大数据技术及应用，从保守封闭向多元开放转变，从限制叮嘱向合作协商转变，从“领导者变成“服务者根

42、据清华高校公共管理学院孟庆国教授在重庆的讲座“大数据时代的治理创新与领导力资料整理而来，从主观臆断的“路径依靠向客观分析决策转变。 二、大数据提升政府精准扶贫治理实力的四项举措 一深化村户，摸底把脉，精准识别 一是走村入户，深化调查，取得数据资源。精准识别扶贫对象是精准扶贫的首要任务。培训和组织各级干部深化到村组，深化到贫困户家中进行入户调查，不漏一户，依据“属地原则分区域分块完成自己的调查工作，收集扶贫对象的相关信息，建立数据台账并细化。将各地区贫困现状、贫困致因、扶贫对象摸清摸透，做到“心中有数“心中有底。同时，建立亲属回避制度，避开“优亲厚友现象，做到“真扶贫、扶真贫。 二是审查信息，登

43、记入机，打造数据平台。成立特地的小组对收集到的信息资源进行审核和完善，包括每一户贫困家庭户主姓名、家庭人数及状况、致贫缘由、扶贫支配及项目、帮扶干部及企业或个人、家庭收入与支出具体状况，建立精准扶贫大数据平台。定期如半年进行反馈调查，实现数据资源的动态化管理，对新出现的扶贫对象刚好纳入赐予帮扶，高度关注返贫群体，做到“贫困有号、脱贫销号、返贫挂号。 二科学决策，因人而异，精准扶贫 一是大数据助力教化扶贫。大数据平台整合分析出因学致贫家庭，为贫困家庭及适龄学生在学校开学之际，设立“建档立卡户信息登记处，与之前入户调查采集信息进行比对，干脆关心贫困家庭子女入学办理助学贷款。 二是大数据助力病残致贫

44、型家庭扶贫。大数据平台整合分析出病残致贫型家庭，合理配置各地区医疗经费、医疗基础设施建设、医疗卫生政策。除了政府送去医疗基金外，大数据的全国联网还可以关心医疗资源的调配，发动社会公益力气，让那些没技术医治、没钱医治的贫困群众有方法医治、有条件医治。激励社会捐赠医疗器械和药品支持，关心乡镇支配生育服务站建设和乡镇村级卫生室建设，促进医院改造升级和标准化建设。 三定位管理，因地制宜，特殊扶贫 一是大数据助力产业扶贫。通过当地资源的调查，以产业进展为抓手，因地制宜、突出优势和特色，宜农则农，宜工则工，宜搞旅游则搞旅游。主动发挥农村基层党组织和村官的带头作用，引导返乡新生代农夫工、高校生群体，利用互联

45、网技术，创业进展农村电商。做大做强农村电商服务中心、便民快递网点“两大平台。一方面，关心农村居民网上购物，包袱配送；另一方面，将当地农副产品、工业产品打造成品牌，网上销售，同时网上推介当地农家乐、乡村旅游业进展。 二是大数据助力移民搬迁扶贫。通过入户调查归类，着力将生态涵养区、生态爱惜区、生态脆弱区、地灾多发区群众和农村贫困户、危旧房户等作为搬迁重点，引导高山居民全部下山搬迁到高山生态扶贫搬迁集中居住区，还原高山生态。搬迁地靠近城镇激励经商，靠近园区激励务工，靠近景区激励进展乡村旅游，靠近集镇激励进展手工业，在农村激励发呈现代生态农业。 三是大数据助力城镇扶贫。以民政局、房管局、救助所、信访办、居委会为调研切入点，以申请为前提，找到需要帮扶的群体，主要定位为：老旧散小区、移民转户小区、廉租房、经济适用房的“老弱病残和其他突发事故导致的支出型贫困群体，也包括下岗困难职工和已经在城镇落户但生活中遇到困难的农夫工群体。并对其家庭收入做核对，对其家庭的支出进行调查。以救济扶贫向帮扶就业扶贫转变，一方面，完善基本的社会保障体系，以救助扶贫兜底；另一方面，以社区为单位，以社会组织的造血、公益为依托帮扶脱困。 四政府主导，各界