一 怎样从脏乱差的医疗大数据中提取价值


一 怎样从脏乱差的医疗大数据中提取价值

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一、医疗大数据的背景迫切的需求:
缺乏统一整体的顶层设计:以HIS为核心的堆叠式建设,医院整体信息化的扩展性较差,很难适应后续的信息化发展; 临床应用深度不够:实现医院以临床为中心、为患者提供优良的医疗服务,实现全面准确的临床医疗信息源,提高医疗质量和服务水平; 缺乏运营精细化的支撑:没有形成资源的集中统一管理,未建立医院人财物的一体化管理; 缺乏全院的数据整合、数据利用率较低:数据的利用率较低,没有对临床和管理起到支撑; 信息系统间交互耦合度过高:基于HIS系统的一体化设计,耦合度较高;数据集中存储,带来系统升级和数据安全等问题; 数据标准规范性问题:缺乏全院的数据标准规范,系统间数据共享率低 。二、医疗大数据的来源1. 病人就医过程中产生的数据从挂号开始便将个人姓名、年龄、住址、电话等信息输入系统;面诊过程中病患的身体状况、医疗影像等信息也会被录入系统;看病结束以后,费用信息、报销信息、医保使用情况等信息被添加到医院的系统里面 。
这就是医疗大数据最基础、最庞大的原始数据资源 。
2. 临床医疗研究和实验室数据临床和实验室数据整合在一起,使得医疗机构面临的数据增长非常快,一张普通CT图像含有大约150 MB的数据,一个标准的病理图则接近5 GB 。
如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命,仅一个社区医院累积的数据量就可达数万亿字节甚至数千万亿字节(PB)之多 。
3. 制药企业和生命科学药物研发所产生的数据是相当密集的,对于中小型的企业也在百亿字节(TB)以上的 。
在生命科学领域,随着计算能力和基因测序能力逐步增加,美国哈佛医学院个人基因组项目负责人詹森·鲍比就认为,到2015年,将会有5000万人拥有个人基因图谱,而一个基因组序列文件大小约为750MB 。
4. 智能穿戴设备带来的健康管理随着移动设备和移动互联网的飞速发展,便携式的可穿戴医疗设备正在普及,个体健康信息都将可以直接连入互联网,由此将实现对个人健康数据随时随地的采集,而带来的数据信息量将更是不可估量的 。
三、医疗大数据的价值1. 服务居民居民健康指导服务系统,提供精准医疗、个性化健康保健指导,使居民能在医院、社区及线上的服务保持连续性 。妙健康提供了专业的医生团队,能够在线帮助用户解决各种病症,进行健康指导 。
居民也可以在其掌上药房购买日常所需药品,方便快捷 。
2. 服务医生临床决策支持,如用药分析、药品不良反应、疾病并发症、治疗效果相关性分析、抗生素应用分析;或是制定个性化治疗方案 。通过妙健康在线医生,医生可以在线进行相关的医疗指导,做出医疗诊断,还能够有效减少门诊量 。
3. 服务科研包括疾病诊断与预测、提高临床试验设计的统计工具和算法、临床实验数据的分析与处理等方面,如针对重大疾病识别疾病易感基因、极端表现人群、建立个人健康医疗档案等 。
个人健康医疗档案的建立,能够让个人医疗信息共享,让医生能直接快捷地了解患者既往病史,避免了重复问诊的现象,使患者能够及时有效地接受治疗 。
4. 服务管理机构规范性用药评价;流行病、急病等预防干预及措施评价;公众健康监测,临床路径的优化等 。
5. 公众健康服务包括危及健康因素的监控与预警、网络平台、社区服务等方面 。通过数据采集、风险评估、健康干预等方式来为客户提供健康管理等一系列服务服务 。


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