醫療大數據與基層醫療影響

1. 大數據能給醫療帶來哪些改變

如今，互聯網和信息技術已經普遍覆蓋大型公立醫院。

這么多醫療大數據的領域可以幫助我們做什麼？

●大數據的應用增強了預測流行病
●為醫院、醫療系統和醫療辦公提高效益
●減少資源浪費
●數據能提高人們對醫療的全面認識
●海量數據可以幫助研究者准確真實反應臨床真實數據
●私人訂制個性化醫療，大數據收集個人病史家族病史的整理和預測，對於治療方案進行個性化針對治療。

最終我們能用大數據得到什麼？幫助國家的公共衛生系統更多地參與到大數據應用中，來提高社會的整體健康水平。這才是我們所追求的全民醫療的最高意義。

2. 大數據、物聯網、人工智慧、5G等新技術對未來的醫療衛生工作有什麼影響

大數據在醫療領域來的應用：

建立自電子病歷：

在醫療方面，到目前為止，大數據最強大的應用就是電子醫療記錄的收集。每一個病人都有自己的電子記錄，包括個人病史、家族病史、過敏症以及所有醫療檢測結果等。

收集病人數據：

另一個創新是 可穿戴設備 的應用，這些設備能夠實時匯報病人的健康狀況。和醫院內部分析醫療數據的軟體類似，這些新的分析設備具備同樣的功能，但能在醫療機構之外的場所使用，降低了醫療成本，病人在家就能獲知自己的健康狀況，同時還獲得智能設備所提供的治療建議。

節約醫院成本：

醫療資源的按需調配能夠極大地降低醫療成本，看似像是不可能完成的任務，但大數據幫助一些「試點」單位實現了這一構想。在法國巴黎，有四家醫院通過多個來源的數據預測每家醫院每天和每小時的患者數量。

3. 大數據賦能下的「互聯網+醫療」

大數據賦能下的「互聯網+醫療」
近年來，「互聯網＋」熱度持續上升。在2018年政府工作報告中，共有7處提及「互聯網＋」。「做大做強新興產業集群，實施大數據發展行動，加強新一代人工智慧研發應用，在醫療、養老、教育、文化、體育等多領域推進「互聯網＋」，寫進了對今年政府工作的建議中。而在今年兩會上，多位科技大佬就健康大數據以及人工智慧在「互聯網＋醫療」領域的應用提出建議。

人工智慧輔助基層醫療
移動互聯網、大數據、雲計算、物聯網、人工智慧等數字技術有效提升了健康醫療產業的信息化、網路化、智能化水平。隨著5G、區塊鏈等新技術的突破與應用，數字技術還將為健康醫療事業帶來更深遠的影響。但無論是互聯網＋醫療還是AI＋醫療，當下最亟需的應用場景其實在基層。
全國人大代表、騰訊公司董事會主席兼首席執行官馬化騰建議，在醫療欠發達地區和基層機構可以率先推廣人工智慧輔診等技術，如騰訊結合醫療影像與人工智慧技術的「覓影」平台，目前已成為醫療機構的癌症輔助篩查工具；通過AR、VR、直播等方式，基層醫生能與專家遠程會診和交流，這些都將有效改善醫療資源不足的現狀，推動優質醫療資源精準下沉。
全國政協委員、搜狗公司CEO王小川建議，利用數字技術將優質資源廣泛貫通至患者末端，打通醫療惠民「最後一公里」，提供「核心醫院＋基層衛生服務機構＋數字家庭醫生」三級供給模式，提升醫療效率和准確率，助推分級診療，力爭實現每個中國家庭都有家庭醫生，促進醫療全民普惠。
健康大數據應用挑戰多
雖然大數據應用如火如荼，但目前實現數字技術在健康醫療事業中應用還存在諸多挑戰。例如政府部門之間，醫療機構之間，醫療機構和服務企業之間都存在不同程度的數據壁壘。同時，移動互聯網、大數據和人工智慧等新技術與健康醫療產業融合方面還存在較多政策、標准、法規和技術壁壘。
對此，馬化騰建議以雲計算、大數據等數字技術為載體和手段，建立跨部門、跨領域健康醫療機構間的數據共享機制，實現健康醫療大數據的規范採集、集成共享和合規應用，提升管理和服務的精準度，助力國家建設全方位、全周期人口健康信息平台。建議立法明確管理機構、醫療機構、市場主體、患者個人等各方主體對醫療數據的權屬關系。建立由政府牽頭、多方參與的健康醫療領域開放創新平台，加強成熟技術和頂級專家經驗共享，破解數字技術與醫療行業融合的共性難題，降低數字技術大規模推廣應用的技術門檻。
「人工智慧＋醫療」離不開高質量的健康醫療數據，全國人大代表、科大訊飛董事長劉慶峰表示，目前，現有的優質健康醫療數據更多集中在院內診療過程，且以專科疾病為主，常見病、慢性病、患者行為等健康數據並不完善，制約了人工智慧技術在醫改任務中充分發揮作用。他建議，將智能語音技術列入國家健康醫療大數據戰略發展布局。在此基礎上，建立國家健康醫療語音數據應用規范，實現覆蓋採集、應用和管理的全生命周期、全方位的健康醫療大數據體系。

4. 大數據、物聯網、人工智慧、5G等新技術對未來的醫療衛生工作有什麼影響

應該有著非常重要的影響

1. 首先大數據醫療可以從大數據中分析出相關的病例進行研究，進而可以加速醫療的研究進度。

2. 而物聯網和5g則可以實行遠程問診，遠程監控，病人狀況等比較先進的功能，這是以前無法達到的。

5. 醫療大數據爆發，千億級市場怎麼玩

未來資本對大數據的爭奪戰已經開始。據媒體報道，2013年至2014年以來, 大數據是互聯網醫療健康主要並購投資領域之一。
前身為中國首家專業從事醫院信息系統軟體開發與應用工程企業的北大醫療信息技術有限公司(下稱「北大醫信」)已經瞄準了醫療大數據的戰略方向。
今年3月，北大基金會向北大醫信投資3000萬，這是北大史上投資最大的「真金白銀」。在3月14日的北大醫信成立大會上，方正集團高級副總裁、方正信產集團CEO方中華直接給其賦予了重任：「北大和方正集團的大力支持、大數據時代帶來的無限機遇，都應該讓我們感到，我們的事業之無上光榮;光榮的背後是任重道遠，必須要共同努力將北大、方正賦予北大醫信的使命完成好、做好大數據事業，不僅要做北大大數據中心，未來還要做國家級、世界級的大數據中心。」
12月11日，弘毅投資、高盛、東軟控股及協同創新等投資者共同對東軟熙康進行1.7億美元的增資。東軟熙康是東軟集團旗下專門從事互聯網醫療和健康管理的公司，致力於通過大數據，雲計算、物聯網、移動互聯網提供基於O2O模式的健康管理與醫療服務平台，這筆投資刷新了國內互聯網醫療與健康管理領域最大單筆融資的紀錄，也是全球互聯網醫療與健康管理領域最大單筆融資之一。
上海醫聯工程已經建立了國內目前醫療機構聯網范圍最大的臨床信息共享系統。該工程的承建商萬達信息股份有限公司(下稱「萬達信息」)，2014年7月收購上海復高計算機科技有限公司，8月收購寧波金唐軟體股份有限公司。這兩個公司都是在醫療信息化領域做了十多年的企業。
萬達信息股份有限公司總裁助理馮東雷告訴網易科技，萬達信息加上新收購的兩個子公司，現在一共有員工3500人左右，其中從事與醫療健康相關的有事業部和子公司，員工共有1500人左右，是萬達信息業務中最大的一塊。
上海金仕達衛寧軟體股份有限公司是一家專業從事醫療衛生領域信息化、數字化、軟體研究與開發的高科技企業。徐春華告訴網易科技，金仕達衛寧做數據處理是原有業務的一種延伸，但是在過去一年當中，他發現，涉足醫療大數據領域的不光傳統的做醫療IT軟硬體服務的企業，甚至還有許多跨界的、之前和醫療沒關系的上市公司，例如以地產起家的運盛實業、濃縮果汁生產企業國投中魯等。
而在日前的「2014年中國移動醫療產業年會」上，中國移動、中國電信、中國聯通、IBM、保險公司招商信諾等，還有各種健康管理公司都參與了主題為「健康大數據 全民大健康」的論壇。
企業之外，醫院和各路研究機構也在嘗試開展醫療大數據的研究。11月29日，中國科學院深圳先進技術研究院健康大數據研究中心成立。北京大學正在籌備成立北大醫療健康大數據中心。最近兩個月，馮東雷拜訪了北京大學、浙江大學、中山大學、中南大學等幾所高校，「這些高校都希望在大數據方面和我們進行合作。」他透露。
2014年10月18日，首都醫科大學附屬北京安貞醫院和輝瑞投資有限公司合作的國內首個心血管醫療大數據中心項目啟動。
臨床應用：還不成熟
目前對醫療大數據的需求集中在在三個層面：運營管理、輔助治療和輔助科研。在業界看來，目前在中國，醫療大數據已經取得良好效果的是行政管理。
北京市公共衛生信息中心統計室主任郭默寧告訴網易科技，目前在數據的挖掘和利用方面，北京市公共衛生信息中心做的比較有成效的是對醫療機構進行績效分析。
以前，對醫療機構進行績效評價並不容易，因為每個病人病情各異，醫療機構的工作難度和工作效果很難衡量，醫療機構之間進行對比也非常困難。郭默寧告訴網易科技，以往對醫療機構進行績效評估的通常模式是找專家給醫院評分，依據經驗和主觀判斷比較多。
2008年開始，北京市公共衛生信息中心嘗試根據通過數據挖掘得來的指標對轄區內醫療機構進行績效評價。她告訴網易科技：「利用統計學方法，可以把醫療機構收治的病症相似的病人進行分組，這樣在同組病人當中，就可以比較各個機構的服務優劣了。這樣可以促進醫療機構精細化管理，提高醫療服務的質量。」
郭默寧告訴網易科技，未來在公共衛生領域，醫療數據的挖掘和利用的前景是非常廣闊的。比如，在醫療衛生資源規劃、配置，疾病預警等方面都會得到充分的應用。
在臨床輔助治療和輔助科研方面，已經有機構在進行探索和嘗試，但是目前尚不成熟。
萬達信息之前研發的「臨床輔助決策系統」在業界比較知名，其目前可以在上海市38家市級醫院向醫生提供近期重復用葯、檢驗、檢查的提醒、治療安全警示以及臨床路徑(是指針對某一疾病建立一套標准化治療模式與治療程序，是一個有關臨床治療的綜合模式，以循證醫學證據和指南為指導來促進治療組織和疾病管理的方法，最終起到規范醫療行為，減少變異，降低成本，提高質量的作用)服務。
但是，馮東雷告訴網易科技，這些功能的提供，實際上需要做知識庫的建設，但是現在的知識庫都是基於現有的教科書、葯品使用說明以及一些臨床手冊，都比較簡單，今後要把醫生的真實的看病的經驗也輸入進來，才能在臨床上發揮更大的意義，這才是真正的大數據挖掘。他透露，在即將開展的「心血管疾病和腫瘤疾病大數據處理分析與應用研究」的項目中，就有心血管、腫瘤專家參與進來。
2012年，萬達信息、國家衛生工程中心就申請了上海市科委醫療健康大數據的課題。在這個項目中，萬達信息嘗試了對高血壓進行大數據分析，試圖找到病症、用葯和療效之間的關聯。但是馮東雷告訴網易科技，這樣的分析目前遇到一些困難。以往的臨床研究(隨機對照試驗RCT)是用實驗組和對照組進行的，對照組是一些排除了並發症等相對理想的對照人群。樣本量小，但每個樣本的數據顆粒很細。但是用醫療大數據做分析的話，樣本量很大，但是每個樣本數據顆粒比較粗。因此不能套用傳統RCT的研究方法。因此需要新的研究思路。目前用大數據已經發現了一些治療手段和效果的關聯性，但是這種結論在臨床使用上有多大的意義還有待檢驗。
這樣的研究還在繼續。國家「863」計劃2015年度項目申報指南中，在生物和醫葯技術領域已經部署「生物大數據開發與利用關鍵技術研究」，涉及的內容包括生物大數據標准化和集成、融合技術，生物大數據表述索引、搜索與存儲訪問技術，心血管疾病和腫瘤疾病大數據處理分析與應用研究，基於區域醫療與健康大數據處理分析與應用研究，組學大數據中心和知識庫構建與服務技術等。
萬達信息參與了其中的兩項，分別為「基於區域醫療與健康大數據處理分析與應用研究」，以及「心血管疾病和腫瘤疾病大數據處理分析與應用研究」。其中後者開展面向中醫的心血管疾病和腫瘤疾病大數據分析與應用的研究。
北大醫信也在與北京大學合作，研究臨床醫療大數據的分析和利用。北大醫信服務過的醫院超過500家，其中三甲醫院200多家，佔全國三甲醫院總數的1/4左右，北京大學下屬有9家附屬醫院、13家教學醫院，這些醫院信息系統中積累的大量數據，為進行大數據分析和利用打下了堅實的基礎。
北大醫信資深副總裁兼CTO鄒悅告訴網易科技，目前北大醫信的臨床決策支持體系正在北京大學人民醫院、北京大學國際醫院、江蘇省人民醫院進行試點。
北大醫信已經開發了臨床預警和建議類的應用。預警類的應用可以根據患者的一些生命體征，判斷患病風險並進行提示。建議類的應用，目前北大醫信做了糖尿病這個病種，系統可以根據糖尿病人的症狀、檢驗檢查結果和病歷，給出相應的治療方案建議。
在臨床科研方面，北大醫信也做了一些數據分析，並且得到了一些結果。比如，以往子宮內膜異位和子宮肌瘤的誤診率高達65.1%，因為兩種疾病的症狀非常相似。通過大數據分析發現，卵巢囊腫、腹痛、貧血這三種症狀在這兩種病中的權重是不同的，子宮內膜異位與卵巢囊腫的關聯最強，子宮肌瘤和貧血的關聯最強。
「我們分析出了這個結果，但是在臨床上怎麼用，還要再進一步探討。」鄒悅介紹。
好醫生集團董事長高瞻認為，要讓大數據產生價值，需要有一條完整的價值鏈，目前中國的這個價值鏈還有缺失。大數據的價值鏈有數據的收集、儲存、分析、應用四個環節，但是目前這個產業投入比較多的是收集和儲存，分析和應用還比較弱。即使在投入較多的數據收集環節，由於缺乏相應的機制，數據的質量也不是很高。
業內者說：怎麼做
在目前的情況下，如何做好大數據?高瞻認為，應當先抓住一些關鍵業務需求，同時數據基礎比較好，先做起來，然後再逐步擴展。他舉了兩個例子。
好醫生集團曾參與過安徽省肥西縣衛生局的一個項目。據高瞻介紹，肥西縣衛生局將新農合醫療報銷系統的數據和衛生局為居民建立的電子健康檔案做了一個關聯性分析。結果發現，居民的肥胖、抽煙與高血壓、糖尿病的發病關聯性很強。高瞻告訴網易科技，這不是什麼新的發現，但是應用大數據分析的意義在於，之前大家只是從概念上知道肥胖和抽煙會對高血壓和糖尿病產生影響，用大數據分析之後，能夠真實地看到具體的一個個人的肥胖和抽煙對病症產生了影響。之後，社區醫院應用了這個分析結果，給高血壓病人、糖尿病病人看病時不光降血壓、降血糖，還要干涉患者的肥胖和吸煙。現在整個肥西、還有安徽的很多縣都在推廣這樣的做法，這一個小小的改變，使得很多地方的居民電子健康檔案的使用率從20%左右變成了60%—70%，醫生們本沒有使用積極性的資料庫被激活了。
肥西還做了個試驗。原來農村治病，不管大人小孩，一般都是開抗生素、輸液，好醫生集團多年來做鄉村醫生的培訓，呼籲不要濫用抗生素，但是在實際中效果不大。今年年初，安徽省啟動了基層醫療衛生機構處方集系統，這個系統可以根據疾病診斷，提示建議處方，旨在規范診療行為和用葯行為。同時，從今年2月開始，肥西縣衛生局每月把醫生處方當中使用兩種以上抗生素的處方的比例發給醫生。結果到了10月份，原來高達20%-60%的數據降到了個位數。
高瞻總結，大數據應用應當先從「Low hanging fruits」，即掛得低的果子、容易達成的目標開始，先把手頭有限的「小數據」用好。
這個觀點與北京301醫院計算機室原主任任連仲不謀而合。
任連仲告訴網易科技，目前中等規模以上的醫院起碼都積累了數百GB的數據，每100GB的數據就相當於30萬份病歷。雖然這個數量級還沒達到PB級，但是其中一定蘊含著許多有價值的信息。
他拿自己的觀察舉例說：「我觀察了我身邊20個左右患惡性腫瘤的人，我發現其中六七成的人在生活中有過非常苦惱郁悶的一段時期。20個樣本，就可以總結出一點規律了，何況這個樣本量大到GB級呢?那會得到更多、更有價值、更准確的結論。」
他主張先把目前的數據利用起來，現在301醫院那些成摞的申請單就是真實的需求。他說：「目前在醫院里，這樣的服務還是被動的，是醫生找上門來我們才提供服務，如果這種服務再進一步走上主動，廣而告之，告訴廣大醫護人員和管理人員我們這里可以提供你們所需的『信息服務』，醫生在和技術人員在不斷交流的過程中，一定能挖掘出大數據更大的價值。」
任連仲今年80歲，但是老爺子嘴裡蹦出的詞是「快速迭代」，按照他的說法：「好工具是用出來的。這是一個巨大的市場，這個事我們不能等。」

6. 大數據技術對我國醫療變革有哪些促進作用

大數據技來術對我國醫療變革有促源進作用，

拓展優質醫療資源的覆蓋范圍，

當前醫療領域的優質醫生資源是比較短缺的，

通過大數據技術可以將這些優秀專家的經驗應用到更大的范圍，

這不僅會快速促進年輕醫生的成長，

也會在一定程度上提升大量普通醫院的診療水平。

通過採用大數據技術能夠在一定程度上降低醫生的工作難度，

提升醫生的診療效率，

從而為患者帶來一個更好的診療體驗。

7. 「互聯網+」健康醫療大數據產生的影響

隨著「互聯網+」戰略的不斷推進,我國的醫療行業迎來了「互聯網+」醫療時代。 「互聯網+」是互

聯網在各個領域的創新應用,以互聯網為載體,以新信息技術為手段，在醫療領域的應用，涵蓋了醫療的健康教育、信息查詢、健康檔案、疾病風險評估、在線咨詢、遠程會診、遠程醫療、疾病康復等諸多方面。醫療大數據是在醫療服務過程中產生的與臨床和管理相關的數據,時序性、隱私性、不完整性等醫療領域獨有特徵。

2018 年 4 月 29 日國務院辦公廳正式發布《關於促進「互聯網+醫療健康」發展的意見》,提出「健全基於互聯網、大數據技術的分級診療信息系統,推動各級各類醫院逐步實現電子健康檔案、電子病歷、檢驗檢查結果的共享,推動大數據在不同等級醫療衛生機構間的授權訪問和利用。」

目前,醫療大數據已在優化資源配置、解決信息孤島問題、輔助決策應用等方面呈現出巨大作用。總結下來，產生如下影響：

1、提升就醫體驗

「就醫難」是國內醫療面臨的最大問題。 以互聯網為載體的就醫過程，優化了就診流程,縮減等待時間,還能有效提升患者就醫體驗，貫穿醫療服務的全過程，涵蓋了醫療資源查找與匹配、網上掛號、在線問診、遠程診療、醫葯電商、移動醫療等領域。

2、推進精準醫療

精準醫療強調以個體化醫療為基礎,包括精準診斷和精準治療兩個方面。 互聯網環境下,醫療服務的逐步數字化將極大地促進醫生與患者之間的相互了解。

3、促進醫療體系的協同

分級診療制度是當前衛生行政部門深化醫葯衛生體制改制的重要內容。 分級診療能夠合理配置醫療資源、促進基本醫療衛生服務均等化。 「互聯網+」醫療環境下，藉助互聯網手段實現分級診療成為醫改的核心。 醫院的「信息孤島」 問題在很大程度上阻礙了分級診療制度的推進，因此打破醫療信息孤島是「互聯網+」醫療發展的基礎。

4、推動個性化醫療發展

未來將建成各種數據無縫流轉，以患者為中心的覆蓋全生命周期的醫療健康管理服務，多個機構、多個角色可基於個體的完整健康數據實施共同管理，實現對患者的個性化治療。

參考文獻：段金寧.「互聯網+」醫療環境下的健康醫療大數據應用[J].中華醫學圖書情報雜志,2018,27(06):49-53

8. 大數據如何推動醫療行業的發展

區域醫療保健監控

可以將數據用於預測醫學研究，從而有助於預防可能的疾病傳播。例如，通過跟蹤他們搜索的醫療問題來了解患者人群及其醫療保健需求以及跟蹤他們在醫療站點上提供的信息，這些都是促進預防保健和研究的方法。

新型冠狀病毒大數據搜索報告

該數據有可能更好地預測各種情況和當前公共衛生問題引起的區域性暴發疫情的情況。反過來，醫療服務提供者能夠採取適當的預防措施，並分配必要的資源，以應對與健康有關的特定疾病的區域性升級。

打擊性傳播疾病

如果及時報告，則可以治療性傳播疾病(STD)和性傳播感染(STI)。但是，諸如缺乏性教育等問題通常會導致症狀不受控制。大數據可以利用本地經驗，並幫助科技公司和醫療保健提供商填補信息空白並傳播對性健康的認識。

改善醫療保健支持系統

醫療技術的主要進步之一是醫療保健機器人技術，預計到2021年其收入將增長到28億美元。醫療保健機器人技術包括外科機器人培訓，機器人護士，智能假肢和仿生學等專業，以及治療，葯丸，遠程呈現和後勤方面的幫助。使用大數據驅動的機器人技術有可能極大地改善醫療保健支持的質量，這已經通過少數著名的機器人護士(如Robot Dinsow)看到，它可以監控患者並提醒他們用葯;Paro機器人可以提醒護理人員。

機器人護士

如今，在醫學研究和發展中使用大數據至關重要。人工智慧和機器學習正在引領醫學數據的收集，新葯療法的發現以及患者預後的改善。通過實時分析公共衛生問題，大數據可以促進多個領域的醫學研究，改善患者護理並防止致命疾病的傳播。

關於大數據如何推動醫療行業的發展，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

9. 大數據和醫療領域有哪些聯系

1. 電子病歷來

到目前為止自，大數據最強大的應用就是電子醫療記錄的收集。

2. 實時的健康狀況告警

醫療業的另一個創新是 可穿戴設備 的應用，這些設備能夠實時匯報病人的健康狀況。

大數據除了為個體患者提供實時信息以外，這些信息的收集也能被用於分析某個群體的健康狀況，並根據地理位置、人口或社會經濟水平的不同用於醫療研究。最後在這些前期研究的基礎上制定並調整疾病的預防與治療方案。

3. 根據患者需求預測，安排醫護人員「陣容」

醫療資源的按需調配能夠極大地降低醫療成本，在大數據幫助一些「試點」單位實現了這一構想。在法國巴黎，有四家醫院通過多個來源的數據預測每家醫院每天和每小時的患者數量。