欧盟的医疗器械数据库网址，要能查相关医疗器械信息的，比如sfda的数据库

欧盟范围比较大，最好具体到哪个国家哦。我这里有个美国的，希望对你有帮助：

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药品招投标数据库：整合了全国31个省及直辖市所属近7000多家医药生产企业的招投标信息。涵盖药品名称，标准剂型，转化系数，生产企业，采购价格，公示文件等多方面的信息。对来源于各省集中采购平台的招投标信息进行归纳汇总，方便及时获取有关分析企业自身品种及竞争品种的中标信息的第一手资讯，为企业的招投标工作提供有限的数据支持。

国家药品集中采购数据库：收集国家药品集中采购信息，按药品名称和企业名称对信息进行多角度汇总整理，提供药品名称、最小单位价格、规格、剂型、报量、各省供应量等多个维度信息，帮助用户一览整个报量、中标以及供应的结果，为下一次的集中采购提供参考。此外数据库与一致性评价库进行联动，结合已经过评或正在过评的企业，评估产品的竞争力和集采资格，是药品采购新形势下医药企业进行价格决策的必不可少的助力工具。

药融云国家集采数据库

一致性评价数据库： 包含所有通过/视为通过、没有通过一致性评价药品数据，按品种浏览、品规浏览、企业浏览，分析某个品种、企业通过一致性评价信息，为仿制药选品、立项调研、市场分析，提供数据支持。

一致性评价数据库

全国医院销售数据库：基于全国各省市2200+二级及以上医院的分层抽样（≧100床位，含1795家综合医院、473家专科医院），根据城市级别医院数量、医院床位、医院类型、地域性疾病、当地医疗水平等等，通过专业的计算模型分层放大，最终涵盖近10000家二级及以上医院的药品销售数据（≧100床位）。 药物全面涵盖化学药/生物药及中成药，其中化学药/生物药涉及14大类、90个亚类，5000+个通用名品种；中成药涉及13个大类，74个亚类，6000+个通用名品种。本库查询方式灵活，可通过药品、企业、ATC分类、剂型、用药途径、年份等多条件筛选。分析维度涵盖年度趋势、季度趋势、企业销售格局、品种销售格局、剂型销售格局、规格销售格局、用药途径销售格局，并按可视化分析及图表与原始数据的方式进行呈现和下载。

全国药店零售数据库：基于各省市5000多家零售药店的分层抽样（实体药店），通过对独有渠道的全国零售药品数据收集，对多个层次，多个药店零售数据的整理，规范和统计，生成了独家的全国药店零售数据。在医院销售数据的基础上，提供了更多来源的销售数据的支持，提高了企业市场决策的精度与准度。

全国样本医院销售数据库：主要源于合作医院采购数据、合作药企发货数据、部分医药流通企业的合作数据、药学会科技发展中心数据采购等多种可靠数据源，通过专业的数据清洗整合形成了全国样本医院销售数据库。 本库数据样本覆盖约1400+城市公立医院，覆盖全国24省份，包含北京、成都、重庆、福州、广州、贵阳、哈尔滨、杭州、合肥、呼和浩特、济南、昆明、南京、上海、深圳、沈阳、石家庄、太原、天津、乌鲁木齐、武汉、西安、长春、长沙、郑州等25个重点城市。药物全面涵盖化学药/生物药及中成药，其中化学药/生物药物涉及15个大类、90个亚类，4800+个通用名品种；中成药涉及13个大类，70个亚类，4000+个通用名品种。 本库查询方式灵活，可通过药品、企业、ATC分类、剂型、用药途径、年份、省/市等多条件筛选，通过年度分析、季度分析、区域/省份/重点城市销售格局、企业销售格局、品种销售格局、剂型销售格局、规格销售格局、用药途径销售格局等不同维度的可视化分析及图表与原始数据的呈现，为您全面展现市场状态，反映药品在医院的销售表现，是掌握市场竞争格局，预测市场销售动态的秘密武器。

医院药品销售数据

以上就是针对医药市场分析调研的数据库，除此之外，还有针对药物研发的数据库、合理用药的数据库、医疗器械的数据库等等。

这个你可以去一家比较权威的网站“药智网”上面下载，在“药智网”的药品数据库，可以查询药品名称和里面的标准来源介绍的非常的详细，药智网药品标准数据库基本上收录了所有国家药品质量标准信息，要是不明白可以追加问我，我在告诉你。

基本结构医学资料库即医疗数据库，基本结构分三个层次，反映了观察数据库的三种不同角度。

以内模式为框架所组成的数据库叫做物理数据库，它是数据库的最内层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是原始数据，是用户加工的对象，由内部模式描述的指令 *** 作处理的位串、字符和字组成。

以概念模式为框架所组成的数据叫概念数据库

以外模式为框架所组成的数据库叫用户数据库。

毫不夸张地讲，大数据是准确的。否则大数据还有什麼意义呢大数据的关键在於这个"大"字。这个大字，不是大小的大。而是指数量大，样本大，规模大。大数据之所以能够得到重视，并且能够得到广泛的应用，最根本的一点就是它从本质上反映了统计学的规律。就个例而言，大数据可能不准确。但从宏观上看，大数据一定是准确的。

新冠病毒刚开始出现时，包括医疗机构在内，并不知道是怎麼回事。也因此没有相应的治疗方法。莫名其妙的发热，乃至病亡，引起疾控部门的重视。统计数据更是提醒新冠肺炎来势凶猛，传播极快。此时此刻，正是大数据为决策者提供了依据。在没有相应的有效治疗办法的情况下，为了控制疫情蔓延，只能封城。强制性地减少人与人之间的接触。封闭，隔离，使大家都感到不便。但强制性的隔离措施大大减少了病毒感染的人数，这是不争的事实。可见，大数据提供的信息是准确的，有益的。

当今社会时代是一个开放的时代。每时每刻都有大量的人流，物流，信息流在快速流动传播。如何从这些大量的快速的流动中找到基本的规律，在更高的层次上进行梳导和管理，是管理者不可推卸的责任。而要真正做到这一点，大数据是必不可少的管理手段和技术。大数据如此重要，不准确显然是不允许的。

大数据的准确性是有一系列的技术保障的。从数据的收集，统计，到最终做出科学合理的决策，都不能马虎敷衍，它有一整套严格的 *** 作流程，确保数据可靠有效。

一般情况下，大数据分析，是提供概率的，比如，同一时间、同一气候条件下，吃午饭点某个炒菜的概率是多少！

我感觉正如你所说的大数据不太准。大数据是指数据的真实性、准确性、可信赖度和数据质量等。数据库是获取、存储、管理、分析，工具软件，信息数据集合。

大数据特点是：1、多样；2、大量；3、高速；4、低价值密度；5、真实性。

大数据管理在变化，不断地提高数据质量。现在是信息时代，各行各业都在研发和使用数据库模块，实现数字化。网上购物用得吃的早已普遍大众化，网上法院、办公、教学、培训，医疗保险等等都是新模式，办事需要身份z，现在扫码变成数字化这是方式的变革，驾驶证变成电子证也就是数字化管理模式，疫情期间扫吉祥码终端就知道的疫情期间行踪轨迹路线。扫码是能够知道身份z号、家庭住址、配偶、子女、工作单位、父母和亲属等一系列需要的信息，想要了解这些信息只是集合权力而已。

现在随着变化适应时代，大数据库需要不断变化适应时代发展需要，换句话说，通过大数据库不出门就能从你出生到现在和想要知道的一切信息。可以说数字化给我们带来便利，改变生活、消费方式都是变革式的。未来建立更多的数据库，譬如，建立完善医疗看病数据库，病源追溯，医疗责任，金融、 社会 保险更体现人性化，建立完善食品安全追溯系统等等，都须要建立完善大数据库和质量，提高数据准确性、可信赖度。今天，我们想引用一些大数据共享大数据带给我们的便利，必须要以官方公布的数据为准，官方公布的数据是受法律法规保护，有知情权和解释权。总之，引用使用大数据按照规定去做，否则是要负法律责任的。我们处在信息变革的时代，携手共进，拥抱明天。

大数据是全量数据统计，它不准，难道抽样数理统计结果更准吗？

先回答大数据准不准的问题：

可以肯定地说大数据是非常准确 地 ，这个毋庸置疑，大数据的分析能力以及速度是非常急速的，假如你感觉大数据不准，那只有一个可能就是，有人在引导你的思维。。。。

对于为什么说大数据准确，我们首先了解一下大数据的概念：

对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。他是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，

大数据的 特点 ：

海量的数据规模、 快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度 低 四大特征。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

未来什么最值钱：那就是大数据

有很多数据不一定真实。

大型数据库比如Hadoop、MySQL(小型)、SQL Server（中大型）、Sybase（中大型）、DB2（大型）、Oracle（大型）等，都可以存储数据，不叫医疗数据库，但可以用到医疗上。

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