2026年智慧医疗大数据分析效果与医疗决策科学性提升测评调研

本调研旨在评估智慧医疗大数据分析对医疗决策科学性的提升效果。问卷包含必答题目，请根据您的专业知识和实际情况作答。所有数据仅用于学术研究，我们将严格保密。感谢您的参与！

Q1:您认为，以下哪项是智慧医疗大数据分析最核心的价值体现？

降低医院运营成本

提升疾病诊断的准确性和效率

优化患者挂号流程

增加医疗设备使用率

Q2:在构建临床决策支持系统（CDSS）时，以下哪种数据来源的整合最具挑战性？

结构化电子病历（EMR）数据

医学影像（如CT、MRI）数据

患者可穿戴设备产生的连续监测数据

基因组学与蛋白质组学等多组学数据

Q3:智慧医疗大数据分析可以提升医疗决策科学性的具体方面包括哪些？（多选）

实现疾病的早期预警和风险预测

为个性化治疗方案提供数据支持

优化医疗资源的区域化配置

辅助进行药物不良反应监测

提升医院行政管理效率

Q4:请列举三个在医疗大数据分析中常用的机器学习或人工智能算法。

填空1

Q5:关于数据隐私与安全，在智慧医疗项目中应首要遵循的原则是？

数据价值最大化原则

知情同意与最小必要原则

数据集中存储原则

技术优先原则

Q6:在评估一个智慧医疗大数据分析模型的效果时，除了准确率（Accuracy），通常还应关注哪两个关键指标？（请写出指标名称）

填空1

Q7:以下哪些因素可能成为阻碍智慧医疗大数据分析效果发挥的“数据孤岛”？（多选）

不同医院信息系统（HIS）之间数据标准不统一

临床数据与医保数据分属不同管理部门

科研数据与临床诊疗数据分离

同一医院内部不同科室使用相同的电子病历系统

Q8:您认为，到2026年，推动智慧医疗大数据分析应用普及的最主要驱动力将是？

硬件计算成本的持续下降

国家层面医疗健康大数据政策的强力推动

人工智能算法的颠覆性突破

医疗机构自身的盈利需求

Q9:请简述“真实世界研究（RWS）”与“随机对照试验（RCT）”在数据来源和应用场景上的一个主要区别。

填空1

Q10:一个优秀的智慧医疗数据分析平台应具备哪些关键特性？（多选）

支持多源异构数据的接入与融合

提供可视化、交互式的数据分析工具

内置符合医疗规范的术语标准与知识图谱

计算结果无需临床医生审核即可直接应用

具备完善的数据安全与隐私保护机制

Q11:在利用大数据预测某种疾病的流行趋势时，除了传统的医院报告数据，整合以下哪种数据源可能提供更早的预警信号？

该疾病的学术论文发表数量

社交媒体上相关症状的搜索与讨论热度

医疗设备供应商的销售数据

医学院校相关专业的招生人数

Q12:从数据到决策，智慧医疗分析模型的结果在应用于临床前，必须经过哪两个关键步骤以确保其可靠性与安全性？

填空1

Q13:对于慢性病（如糖尿病）的管理，智慧医疗大数据分析最能直接帮助实现以下哪种模式？

急性发作期集中住院治疗

基于患者连续监测数据的个性化远程管理

统一化的标准药物治疗方案

减少患者复诊频率

Q14:为了提升医疗决策的科学性，未来智慧医疗系统的发展应重点加强哪些方面的能力？（多选）

算法的可解释性，让医生理解模型推理过程

系统的实时计算与响应速度

与医院现有工作流程的无缝集成

仅使用最先进的深度学习模型，放弃传统统计方法

支持多模态数据（如文本、影像、波形）的联合分析

Q15:请定义“医疗决策科学性”在本次调研语境下的核心内涵。（请用一句话概括）

填空1

Q16:展望2026年，您认为智慧医疗大数据分析对基层医疗机构的最大赋能点在于？

完全替代上级医院专家进行复杂疾病诊断

大幅降低药品采购成本

通过辅助诊断和转诊建议，提升基层首诊能力和服务水平

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