成果简介：

通过个人健康的数据分析技术及特定疾病预防模型构建、生命健康的预警模型研究及应用平台研发、基于大数据技术的特定疾病早期诊断模型构建进行智慧健康管理与智慧医疗。

技术指标：

健康医疗数据就数据形式而言可分为规范数据和非规范数据：

• 规范数据:是传统关系数据库存储的数据，主要指个人健康档案数据。已被较广泛使用、挖掘。

• 非规范数据:主要指流数据（EEG， ECG）、图像和视频数据。此类数据研究空间较大，目前还没有被大多商业公司全面使用、挖掘。相应的数据库系统的应用也没有全面展开。

  因此，我们将瞄准非规范数据的集成和应用，聚焦大健康产业网络化移动服务需求，建设与国际接轨的智慧医疗研究机构，合作建设健康管理云服务平台，将基于大数据和云服务的心脏病等慢性远程移动检测、监护、预警和智能化可穿戴式医疗设备进行良性互动，促进智慧健康软件产业和硬件产业的协同。

项目优势（技术、成本、市场等）：

• 在结构化和非结构数据采集和处理、大数据分割等技术研究方面团队已基本形成了鲜明的特色与优势；在数据挖掘、知识发现、机器学习等研究方面 团队已初步形成特有的理论体系和研究方法；在分布式计算、并行加速计算等研究方面 团队已拥有多年的研究经验及技术积累； 在健康医疗、舆情监测、工业制造等大数据应用方面 团队已开展对相关大数据领域的应用研究。

应用领域：

    智慧健康管理与智慧医疗。

联系人：庞超逸       联系电话：15930190772     邮箱：chaoyi.pang@qq.com