健康与保健数据科学研究

数据科学是一门应用科学,它使用科学方法丶过程丶算法和系统从结构化和非结构化数据中提取知识和见解。 数据科学包括数据挖掘和大数据处理的概念和方法。数据科学的研究将使用最强大的硬件平台丶软件应用和高效的算法得出成果和解决问题。

人们每天处理大量数据,但很难将不同类型的数据与对应的新知识联系起来以便於作出决策。数据科学的研究可以帮助我们捕捉新知识并为我们的未来做出更好的决策,人类健康和福祉是我们需要解决的最重要领域之一。HiESD已开始研究以支持「智慧健康学校」和「大数据实验室」的发展项目。

本研究旨在建立「数据科学与智慧健康平台」,通过物联网技术丶电子健康测量设备和人工智能为支撑收集学生健康数据。 该平台将有效地收集和关注数据,研究香港和大陆学生的身体丶营养丶生理和心理健康状况。 香港与内地学生的健康状况以及跨境学校学生的比较也是研究之一。 通过健康大数据分析,结合教育丶健康丶运动丶环境丶营养等领域专家提供的知识和经验,有效进行推理判断,开发健康知识专家体系,构建有用的健康评估模块。

这些可以帮助学校改善学生的健康状况,推广自我保健的健康文化,并加速香港和中国实现健康社会的长远目标。 通过持续收集健康大数据和人工智能数据分析,这些资料能大力支持政府丶高校和科研院所的研究,以制定社会身心健康长期发展战略和目标。 健康大数据和人工智能健康知识管理系统的研发,可以更好地配合数字医疗的发展对未来智慧城市的发展。

智慧健康平台数据科学研究

7个主要研究领域

  1. 大数据集成分析工具——这是一个大数据计算和分析引擎,可以通过多种方式帮助数据进行量化丶统计和分析。 分析引擎将支持并执行三种不同类型的分析:
    1. 垂直分析 - 执行一般统计数据分析,包括例如百分比丶分类丶分布和图形分析。
    2. 水平分析 - 对数据与数据的关系进行定量分析,包括正相关分析和负相关分析。
    3. 综合分析 - 对因果关系进行定性分析,包括事件的原因和推理分析。
  2. 知识管理 (KM) 系统 - 帮助分类丶记录丶查找和呈现大数据分析结果和公告。
  3. 专家系统 - 帮助查询和回答有关大数据分析和相关结果的问题。
  4. 物联网设施 - 通过互联网支持丶电子测量设备和传感器收集数据。
  5. 物联网设施 - 通过互联网支持丶电子测量设备和传感器收集数据。
  6. 专项研究 - 通过数据电子连接方式对特定数据进行研究和分析。
  7. 数据共享 - 通过互联网和云端共享数据。

研发愿景

推进区域健康教育的综合数据库和平台建设,与大湾区相关发展组织和机构开展中港合作,实施大湾区智慧健康数据库和平台,支持大湾区发展。

推进区域健康教育的综合数据库和平台建设,与大湾区相关发展组织和机构开展中港合作,实施大湾区智慧健康数据库和平台,支持大湾区发展。