醫療大數據面臨的問題

A. 大數據技術發展之下 醫療行業現狀如何

【導讀】大數據技術的使用最早是應用於互聯網公司，隨著社會的發展，大數據技術也已經應用到了醫療行業，雖然大數據都是孤立的數據，不能大規模應用，但是在醫療行業，我們能夠通過大數據技術，進行患者的信息收集，建立詳細就醫檔案，更好地幫助醫生進行病情診斷，那麼大數據技術發展之下，醫療行業現狀如何呢?接下來就一起看看吧。

1、除了互聯網公司是大數據的早期採用者之外，醫療保健行業也是最早推動大數據分析的傳統行業之一。醫療行業有大量的病例、病理報告、治療計劃、葯物報告等。如果這些大數據能夠被整理和應用，將會對醫生和病人有很大的幫助。我們所面臨的細菌、病毒和腫瘤細胞的數量和類型都在進化。在疾病的發現和診斷中，疾病的診斷和治療是最困難的。

2、未來，藉助大數據平台，我們可以收集不同的病例和治療方案，以及患者的基本特徵，建立基於疾病特徵的資料庫。如果未來的基因技術成熟，可以根據患者的基因序列特徵進行分類，建立醫療行業的患者分類資料庫。在對患者進行診斷時，醫生可以查閱患者的疾病特徵、實驗室報告和檢測報告，查閱疾病資料庫，幫助患者進行快速診斷，明確疾病定位。

3、大數據在醫療行業的應用一直在進行，但大數據尚未開放。這是孤立的數據，沒有辦法放大。未來，這些大數據應該統一收集，整合成統一的大數據平台，造福人類健康。政府和衛生保健是這一趨勢的重要推動因素。

關於大數據技術發展之下醫療行業現狀，就和大家分享到這里了，未來，大數據技術必將造福於社會，為了我們提供更多的可能性。

B. 互聯網醫療發展所遇到8大問題

如今互聯網遍布我們生活中的各個角落，互聯網逐漸成為患者獲取醫療信息、進行並且溝通的重要載體，同時也改變了傳統的就醫模式，逐步形成了網路醫療模式。2018年國家衛生 健康 委員會、國家中醫葯管理局制定出台了《互聯網診療管理辦法（試行）》《互聯網醫院管理辦法（試行）》《遠程醫療服務管理規范（試行）》等制度，大力推廣和持續優化網路醫療模式，解決我國醫療資源不平衡問題。

2019年底新冠肺炎爆發並迅速蔓延，黨中央、國務院和地方政府高度重視疫情防控工作，衛生行業沖上了抗擊疫情的最前沿，為了防止病情傳播，各級政府、疾病預防控制機構聯合多部門加大對民眾自我防範的宣傳力度，各省均啟動了公共衛生事件一級響應，要求民眾戴口罩、勤洗手、保持社交距離、盡量減少出行、不聚會、不聚餐、不到人群密集處，但時值冬季，除了新冠肺炎外，還有許多慢性病、常見病、季節性多發病等，這部分患者的醫療需求可能因為患者害怕去醫院交叉感染以及出行限制等因素得不到及時滿足，或者無法獲取維持性葯物。同時受疫情影響為了避免發生醫院感染，醫院部分科室停診。此外隨著疫情蔓延，各地的醫療機構發熱門診、隔離病房超負荷運營。在這樣的背景下互聯網醫療再次得到重視。

目前我國互聯網醫療面臨的問題：

1、由於資金短缺、人才匱乏、國家規劃不完善等阻力，互聯網醫療在農村地區的影響力較小，城鄉二元化阻礙了互聯網醫療的整體發展進程，基層醫療機構對互聯網醫療的參與度不高，由於上下級醫療資源銜接不力，互聯網與分級診療融合效果欠佳。

2、互聯網醫療需國家多部門密切合作，但個職能部門分工交叉或斷層，積極性和動力不一，難以形成合力。

3、醫療 健康 大數據平台信息共享和挖掘未有效推進，互聯網醫療發展的條件之一是醫療 健康 大數據的快速流動、匯聚、共享和挖掘，而目前大數據平台與醫療信息系統未充分結合，難以實現對醫療服務全過程進行實時管理。

4、行業人才資源匱乏且缺乏正向激勵，醫師多點執業尚未完全突破人事管理制度的約束，且同時兼具專業醫療技術和信息技術人才十分稀缺，醫療人才福利待遇較差，醫務人員參與互聯網醫療積極性不高。

5、居民對互聯網醫療的知曉率及服務利用率不高。

6、法律監管制度尚不完善。

7、各地醫保尚未完全開通互聯網醫療網上報銷渠道，醫院、醫葯、醫保之間存在信息壁壘。

8、互聯網醫療可能成為某些醫院、企業和個人傳播不當醫療信息的媒介，由於信息不匹配和甄別信息真假的能力有限，患者可能因錯誤信息對醫生的正當診療行為存疑，目前屏幕對屏幕的交流無法完全替代面對面溝通，互聯網醫生不能完成最基本的體格檢查（視觸叩聽），同樣的疾病不同患者有不同的表現，醫生難以制定精準化的治療方案，醫療風險會顯著增加，影響醫療質量。

參考文獻：互聯網醫療政策的執行問題和對策——基於史密斯模型的分析華北理工大學管理學院鴿棚楠趙雨韓彩欣。

C. 每日思考|醫療大數據面臨的挑戰有哪些

【導讀】醫療保健中大數據分析的妨礙已逾越了可能性。醫療保健中的大數據具有其本身的特徵，包含異構性，不足性，及時性和持久性，匿名性和管理性。為了促進與健康相關的科學，這些功能給數據存儲，挖掘和同享帶來了許多挑戰。那麼思考一下醫療大數據面臨的挑戰有哪些呢?

因為缺少有效的數據管理程序，捕獲數據是醫療保健組織的最大妨礙之一。為了更有效地運用數據，數據有必要干凈，准確，格式正確，以便可以在各種醫療保健系統中運用。

現在，大多數患者記載都保存在集中式資料庫中，以便快速，輕松地進行拜訪，但真實的問題出在何時需要與外部醫療保健專業人員同享此信息。

關於大多數醫療保健提供者來說，數據安全性是常常被黑客入侵和違背安全性行為的頭號問題，需要繼續對其進行處理。

在處理重要的高度敏感數據乃至患者數據時，醫療保健行業有必要十分慎重。泄漏細節不只會使醫療保健公司支付昂揚的價值，並且未經事前授權而發表這些信息也是不道德的。

雖然數據剖析帶來了很多優點，但醫療保健組織需要保證正確運用其數據。要注意的關鍵項是為相關工作人員提供拜訪數據的資源，以使他們可以獨立做出數據驅動的決議計劃，並保證所獲取的數據盡可能實時。大數據和數據剖析十分有效。它只需要具有在控制輪後面如何運用它的經歷的人。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「每日思考|醫療大數據面臨的挑戰有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

D. 為什麼醫療大數據的落實這么難

醫療大數據來的落實難主要有源這幾點：
1、數據獲取難度大；
2、著數據關聯度低；
3、數據記錄不完整；
4、數據利用率低等問題。
而造成這些問題的主要原因是醫療信息系統建設早，缺乏整體規劃，數據統計有多個系統來源，導致數據統計口徑不一，管理措施難以落實，難以形成對臨床知識的管理和積累決策分析支持不得力，業務應用壓力過大。

E. 「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

F. 醫療行業大數據數據治理概況

1、醫療行業大數據數據治理痛點

醫療行業的大數據，存在數據收集、存儲、整合、管理不規范的情況，導致數據利用率不高；加之跨部門、跨機構之間數據共享機制的缺失，「信息孤島」現象普遍，直接影響到大數據的有效利用。

2、醫療行業對數據治理的要求

（1）數據採集環節：存在海量多源異構數據，數據採集工具需覆蓋全業務、多終端、多形態的數據。

（2）數據處理環節：需要標准化的數據處理工具，將匯集整合的數據，與國際標准、國家標准、行業標准進行比對，轉換為統一格式的標准化數據。

（3）數據質控環節：可通過數據邏輯校驗，對數據的完整性、准確性、一致性、關聯性、規范性、可用性等方面的質量進行評價管理，並及時對匯總數據進行修正，從而提高數據質量。

（4）數據安全環節：需要滿足數據採集、傳輸、存儲、處理、交換及銷毀等各環節的數據安全防護需求，實現數據的分類分級管控、許可權管控、敏感數據監控、數據操作異常行為監控、數據加密等服務。

（5）數據應用環節：需要面對輔助診斷、精準醫療、臨床科研等數據應用場景，提供便捷的數據查詢、分析和展示服務，並基於一定的安全保障措施，實現數據流全流程留痕、可查詢、可追溯。

3、醫療行業數據治理工具全景

中國電子技術標准化研究院新出的《數據治理工具圖譜研究報告（2021版）》中，將數據治理工具分為三層，數據戰略層、數據管理層和數據操作層，如下為全景圖譜。

G. 大數據醫療行業的痛點有哪些

一、數據安全

醫療數據涉及個人數據隱私方面的問題，因此要特別注意個人數據隱私保護，中國《網路安全法》規定“網路運營者不得泄露、篡改、毀損其收集的個人信息;未經被收集者同意，不得向他人提供個人信息。但是經過處理無法識別特定個人且不能復原的除外”

雖然AI醫療公司在使用數據時要進行數據的無法識別特定個人處理，這在一定程度上能夠幫助AI醫療公司規避數據安全問題，但仍舊無法完全避免數據安全問題的產生。

二、數據開放受限

中國的醫療數據開放程度有限，主要體現兩個方面：一是境內與境外的流通限制，二是醫院與醫院或醫院與公司之間流通的限制。

境內與境外的限制其實很簡單，這個各個國家都有相關規定，而且有的國家規定的更加嚴格，比如美國和歐洲。在醫院與醫院的流通限制方面，我國大部分的醫院數據都是獨立存在的，流通起來相對困難，更談不上共享和數據交叉應用及數據變現。

三、數據標准差異

我國人口眾多，醫療數據豐富，但”數據大“不等於 “大數據“，臨床數據不夠統一和規范，不同地區、不同醫院之間的數據沒有建立起聯系，也沒有統一的標准，因此價值也得不到體現。

四、倫理爭議

盡管AI在醫療行業取得了令人矚目的進展，但不可否認的是，AI的應用依然存在一系列的倫理問題，比如：AI造成了個人信息泄露，導致醫療事故，責任方是誰?AI的使用造成了醫療人員的失業，引發醫療產業結構的轉型，社會應該如何應對?諸如此類的問題很多，都需要行業從業者去面對和解決。

五、數據成本高

所有基於AI的醫療技術，都是以”數據“為基礎的，目前AI醫療公司獲得數據的渠道分為三種：第一，與醫院合作科研項目;第二，從公開數據集下載數據;第三，購買數據。

總體來說，獲取數據的成本主要在數據獲取和數據標註上，而隨著模型訓練的逐步深入，數據吞吐量可能會是幾何級數增長，代價也會水漲船高，這無形中為實現大數據醫療增加了負擔。

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H. 大數據醫療行業的現狀是什麼

【導讀】除了互聯網公司是大數據的早期採用者外，大數據在醫療行業的應用一直在進行。它都是孤立的數據，不能大規模應用。那麼，醫療行業的大數據現狀如何呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

大數據醫療行業的現狀如何?除了互聯網公司是大數據的早期採用者之外，醫療保健行業也是最早推動大數據分析的傳統行業之一。醫療行業有大量的病例、病理報告、治療計劃、葯物報告等。如果這些大數據能夠被整理和應用，將會對醫生和病人有很大的幫助。我們所面臨的細菌、病毒和腫瘤細胞的數量和類型都在進化。在疾病的發現和診斷中，疾病的診斷和治療是最困難的。

未來，藉助大數據平台，我們可以收集不同的病例和治療方案，以及患者的基本特徵，建立基於疾病特徵的資料庫。如果未來的基因技術成熟，可以根據患者的基因序列特徵進行分類，建立醫療行業的患者分類資料庫。在對患者進行診斷時，醫生可以查閱患者的疾病特徵、實驗室報告和檢測報告，查閱疾病資料庫，幫助患者進行快速診斷，明確疾病定位。

大數據在醫療行業的應用一直在進行，但大數據尚未開放。這是孤立的數據，沒有辦法放大。未來，這些大數據應該統一收集，整合成統一的大數據平台，造福人類健康。政府和衛生保健是這一趨勢的重要推動因素。

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