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
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
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
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。
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
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）
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
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
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。
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
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
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？
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
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
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）
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
实现医疗设备的全自动化操作