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醫院管理大數據

發布時間:2023-07-02 13:15:50

1. 健康醫療大數據的安全與應用

健康醫療大數據的安全與應用
醫療健康大數據是覆蓋自然人的全生命周期,既包括個人健康,又涉及醫葯服務、疾病防控、健康保障和食品安全、養生保健等多方面數據的匯聚和聚合。
簡單講就是涉及到健康的、醫療的跟個人相關的數據的合集,不僅在醫院,在互聯網,在企業、醫院都存在。
同時會議上也提到要利用健康醫療大數據,創新業態,創新應用,促進醫療行業發展。
利用健康醫療大數據,不僅對改進健康醫療服務模式,而且對經濟社會發展都有著重要的促進作用,是國家重要的基礎性戰略資源。
健康醫療數據從哪來?
我們可以大致分為五方面。
第一來自診療數據:
患者在醫療機構、體檢機構等就醫過程中產生並由信息系統記錄的數據;
包括電子病歷、檢驗檢查、基因測序、用葯、醫學影像等;
第二來自研究數據:葯品或器械研究機構,由研究機構錄入或採集的個人健康數據,比如臨床試驗、生物樣本庫等;
第三是個人數據:個人在醫療機構外自行記錄的健康數據,比如可穿戴設備採集的心率、脈搏、睡眠等數據;互聯網行為記錄的檢索、問診、查詢、病患交流數據等;
第四是結算數據: 由商業保險公司、醫保機構、物價管理機關存儲的報銷和流通數據;最後是公共醫學:由臨床指南、醫療健康期刊、醫學文獻,循證醫學數據資源庫等組成。這就是醫療大數據的來源。
健康醫療數據核心在醫療機構
因為醫院的數據是真實的疾病數據,其他的社會葯品采買數據等等跟真正核心醫療健康的核心還有些距離。
而在醫院包括護理記錄、電子病歷、用葯信息、疾病診斷等等,這些數據綜合一個特點就是敏感度非常高。
第二就是真實,為什麼真實?看病有醫囑、處方、病案等,這些醫療文書是可以作為法律證據的。
同時質量比較高,在醫療信息化20年時間的不斷積累和持續改進,數據的完整度和質量也在不斷地提高。
行業要求
醫療健康大數據據作為新生事物,在行業標准和行業規范上尚有欠缺。直至近一年,國家衛計委陸續出台的全國醫院信息化"功能指引"和"建設標准和規范",其中提到大數據平台,就是希望醫院須要建設大數據平台,執行國家十三五規劃中大數據戰略落地的內容和時間計劃,要求三甲醫院最終要建設面向大數據和人工智慧技術的服務架構,高效高質組織數據資源,形成數據生產力。
行業現狀
健康大醫療數據共享及應用不易。
針對於醫院來說:客觀存在"不敢、不願、不會"三種形態。
不敢,因為數據共享、數據安全這些問題沒有解決,所以不敢去做。
沒有規定,或者不太明確,不敢做。不願,因為醫院權益、政府權益、社會權益,不清楚。還有醫院內部科室的數據擔心被拿走,不願意。
不會,因為大數據必須要有大數據的技術支撐,沒有技術支撐就沒法兒對數據進行挖掘和利用,同樣在數據共享開放過程中,技術、標准、機制、體制突破仍存在較大的障礙,造成各部門在推動過程當中不會做,這些現狀造成了「不會」現象。
這些都是現狀,但核心是數據安全和無法做到安全可控,讓醫院放心。
安全和隱私保護
數據安全挑戰
數據安全沒有解決,能不能用?怎麼建立安全體系?
首先醫院安全受到不斷的挑戰。
我在昨天看到一個新聞,我不知道大家看到沒看到,就是新加坡的某醫院集團,其醫院數據被黑,包括他們總理在內的就診數據都在裡面,非常敏感。
黑客拿走了。
為什麼大家盯到了醫院?說明黑客對醫療數據還是感興趣的。
比如勒索數據,過去病毒很少到醫院,但去年勒索病毒剛爆發時就是針對醫院,英國到中國都有中招,但是中國醫院被曝光的很少。所以說安全形勢比較嚴峻。
醫院安全管理
第一是物理安全
醫院的網路物理網是分內部網:掛號、結算、收費。一個是外網辦公網,再往外才是英特網。
整個物理是隔離的,而且網路也是隔離的。
第二數據安全,主要是指醫療內部數據,數據保護採用了加密、資料庫審計、防篡改等技術。
第三是網路安全,從網路角度講,國家衛計委提出2015年全部三甲醫院要建立信息安全三級等級保護,逐步實現了基本的安全。
第四隱私安全,這是新的命題,因為我們數據在內部用的話是不去隱私的明文。
那些是隱私數據?
國內還沒明確法律規定細則。
我們可借鑒美國HIPPA法案,其明確規定了個人姓名、社保號、車牌號等18項隱私數據,或者說只要能指向患者個體的都算隱私。
那麼數據如何去隱私?
現在通用的還是基本加密技術。
醫院內部不需要加密,所謂外部就是科研研究、葯物研究時需要大量統計分析時需要加密,我們現在用的是MD5加密等機密技術,有可逆的和不可逆的。
健康大數據應用
在安全前提下要放開應用。
借用國家衛計委規劃信息司領導所言"一分部署、九分落地"。健康醫療大數據也需要一分建設,九分要應用。從產業應用現狀看,公司多,投資多,期望大,產出還未確定。
從應用方向上,我們可以分為:臨床決策支持(AI),醫保控費和險種開發,醫院管理,醫療器械和新葯研發,慢病和健康管理等多個方向。

2. 「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

3. 從大數據平台到數據治理,智慧醫院大數據何去何從

背景:上周看了阿里章劍鋒寫的一篇大數據文章,加上對健康醫療大數據相關政策的分析,想就醫院大數據的建設說幾點看法,畢竟國家健康大數據戰略下智慧醫院大數據是必然先驅,有大數據抱負的醫院信息科大部分還在摸著石頭找過河的路,而其他行業的經驗還是很有借鑒意義的。

2019年6月,中國衛生信息與健康醫療大數據學會會長金小桃(中國衛生信息學會會長)在6月20日的2019(14th)中國衛生信息技術/健康醫療大數據應用交流大會上發布《新一代醫院數據中心建設指南》(盡管找遍網路都沒找到這個指南,可能還在整理中...)

而基本同一時間,國家衛健委統計信息中心初版了《醫院數據治理框架、技術與實現》,對「醫院大數據」明確為「醫院數據」,這也是我一直在解釋的名詞,正符合大數據的正確引導和深度理解。

2019年的廈門CHIME,中國醫院協會信息專業委員會發布了《醫療機構醫療大數據平台建設指南(徵求意見稿)》。在結合2015年以來的每年一批的健康醫療大數據國家戰略政策指導,大數據國家戰略的決心和國家支持引導的力度可見一斑,而醫院側信息化的現階段熱點就是醫院信息平台,信息平台的熱方向就是醫院大數據和人工智慧,當然這脫離不了首先建設完備的醫院信息化系統。我們再來看一個政策:

2018年4月,國家衛生健康委員會規劃與信息司發布了《全國醫院信息化建設標准與規范(試行)》。它是在2016年《醫院信息平台應用功能指引》和2017年《醫院信息建設應用技術指引(試行)》基礎上,形成的較為完整的醫院信息系統體系框架。在《醫院信息平台應用功能指引》明確醫院信息化功能和在《醫院信息化建設應用技術指引》上明確了醫院信息化技術。看醫院信息化完整地圖,雲計算、大數據、物聯網以及傳統信息化支撐的是金字塔頂端的人工智慧,最近幾年AI大數據經常被一起稱呼,不可能脫離信息化基礎和大數據基礎去建設AI的空中樓閣。所以大數據和AI找同一廠家(或者同一生態圈)建設會是最好的選擇,畢竟做AI的一定先做數據,但是做數據的卻不一定做得好AI,看市場上那麼多數據搬運工公司就清楚了,這也是造成醫院大數據前期建設重數量輕質量的主要原因。

再來看大數據的宏觀發展環境,從2009年閃亮登場到2015年泡沫頂峰,已經邁過了甘特曲線的2個關鍵節點,現在正處於穩步發展。

大數據技術的2個維度是我覺得章劍鋒最深刻的大數據概念解析,垂直的技術棧維度和水平的數據流維度,也就是垂直的平台+應用,水平的數據處理。何為大數據?這一輪數據到大數據的概念,水平維度的數據處理理論正式出現已經30年了並沒有大變化(這個維度數據大數據都應該稱為數據處理),而聚變的是技術棧維度:hadoop、spark、storm、flink等等,但是閃亮的hadoop不也在沒落么,因為技術為業務而生,符合業務需求的才是最合理的技術。而醫院大數據建設出的第二個比較大的問題就是追求新技術典型如hadoop,就醫院數據體量和應用需求,hadoop真不是最佳實踐,而繁雜的運維和龐大高昂的資源硬體成本可能是壓垮信心的根本原因。

再來看醫院大數據上雲,盡管很多人覺得國內是數據隱私和數據安全比較寬松的環境,但是醫院數據側一直都比較謹慎。雖然最近國內出了政策,允許醫院將患者數據對患者開發,但是把醫院數據放在廠家提供的雲上,對於大型三甲醫院目前依然不現實。醫院除了診療水平,最重要的資產就是醫院數據,醫院數據又比較敏感,醫院本身是要遵從嚴格監管的,所以按照當前形勢,更適合醫院的還是數據在醫院(很多醫院通過免費大數據戰略合作協議讓醫院數據上醫某雲)。

還是回到大數據平台,伴隨著大數據概念火熱,hadoop缺在逐步沒落,就大數據技術棧本身,不存在hadoop架構和oracle架構的選擇(在這個點上大量概念混淆,oracle和hive HDFS只是存儲方案的差異,hadoop是大數據完整技術棧),只存在數據存儲架構的選擇,根據數據量、數據使用方式、數據分析方式決策更合理的架構,選了hadoop就不能用oracle嗎?這是醫院大數據平台建設里經常混淆的點。根據應用場景選擇存儲方案,根據數據分析需求選擇技術棧,如果不清楚需求,何不來個混合架構搞個萬金油?其實醫院大數據,oracle是可以用的,國產化另論。如果定了oracle是不是就不能用hadoop了呢?

這里又引申到另一個問題,Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的發展,醫院大數據建設技術要求必提,但是真正建了之後會發現好像哪裡不對勁,難道大數據就是這么高大上到信息科要大量學習新技能嗎?能用的技術才是好技術,自己都用不了的一定有問題。其實醫院信息科真正需要的不應該是Hadoop、Spark、Flink等大數據技術的堆砌,應該是信息科都可以簡單上手操作做數據治理,以這些技術為基礎的能解決業務問題的產品。也即真正的易操作、專業化、流程化、全鏈路的數據平台(絕對不是hadoop),這個平台准備後續專門介紹。

智慧醫院從大數據平台的建設到數據治理平台建設,大部分是從技術棧的hadoop轉向數據專業治理本身,也就是從垂直的技術棧維度轉換為橫向的數據流維度,還是要平台,而此平台已經不再hadoop。數據治理到底如何做呢?參見前一篇文章《如何做數據治理》,數據治理最早成熟應用是在零售業、銀行業,以及運營商,現在每個AI互聯網公司都會有數據部門,醫院數據治理可能還是先解決自身的業務問題本身,能不能發展到數據中台,還要看醫院戰略,而不是各種廣告中的概念。

還有一點需要補充的,中美貿易摩擦,美對中進行了嚴格的出口管制,無論從硬體還是軟體,能支持國產化會是一個更好的選擇。

最後,數據治理本身是一個重運維重交付重實施的事情,當前市場大量充斥草台班子的數據搬運,沒有深度長期的價值挖掘,再好的搬運工做的也是勞民傷財的事,參考谷歌和梅奧的十年戰略合作協議,這才是醫院大數據真正有遠見的規劃。

簡單總結下,智慧醫院大數據發展趨勢:

1. 政策會頻繁頒布,醫院大數據(數據)建設一定是必然,目前已經開始穩步發展;

2. 大數據平台概念會褪去,醫院真正需要的一定是全產業鏈整合的數據管理平台;

3. 智慧醫院會更加重視數據流即數據治理本身,現階段還需要一套簡單上手的平台輔助;

4. 智慧醫院大數據中心依舊以私有雲機房為最佳方案;

5. 智慧醫院大數據中心需要兼容國產化需求;

6. 找一家AI大數據公司作為長期戰略合作夥伴將更加現實,畢竟只講大數據的大部分都是數據搬運工;

4. 大數據醫療具體是指什麼

醫療大數據是個很寬泛的概念,他有很多詳細的分類,包括:電子病歷數據,這是患者就醫過程中所產生的數據,包括患者基本信息、疾病主訴、檢驗數據、影像數據、診斷數據、治療數據等,這類數據一般產生及存儲在醫療機構的電子病歷中,這也是醫療數據最主要的產生地。電子化的醫療病歷方便了病歷的存儲和傳輸,但是並未達到進行數據分析的要求。大約80%的醫療數據是自由文本構成的非結構化數據,其中不僅包括大段的文字描述,也包括包含非統一文字的表格欄位。通過醫學自然語言理解技術,將非結構化醫療數據轉化為適合計算機分析的結構化形式是醫療大數據分析的基礎。電子病歷中所採集的數據是數據量最多、最有價值的醫療數據。通過和臨床信息系統的整合,內容涵蓋了醫院內的方方面面的臨床數據集。在電子病歷的互通互聯上,出於各自的利益性(限制病人轉診),各大電子病歷企業也不願意使數據互通互聯。根據美國政府相關報告顯示,其電子病歷共享比例也僅為30%左右。
檢驗數據
醫院檢驗機構產生了大量患者的診斷、檢測數據,也有大量存在的第三方醫學檢驗中心也在產生數據。檢驗數據是醫療臨床子系統中的一個細分小類,但是可以通過檢驗數據直接患者的疾病發展和變化。目前臨床檢驗設備得到迅速發展,通過LIS 系統對檢驗數據進行收集,可以對疾病的早發現早診斷和正確診斷做出貢獻。
影像數據
隨著資料庫技術和計算機通訊技術的發展,數字化影像傳輸和電子膠片應運而生。醫療影像數據是通過影像成像設備和影像信息化系統產生的,醫院影像科和第三方獨立影像中心存儲了大量的數字化影像數據。醫學影像大數據,是由DR、CT、MR 等醫學影像設備產生所產生並存儲在PACS 系統內的大規模、高增速、多結構、高價值和真實准確的影像數據集合。與檢驗信息系統(LIS)大數據和電子病歷(EMR)等同屬於醫療大數據的核心范疇。醫學影像數據量非常龐大,影像數據增速快,標准化程度高。影像數據和臨床其他數據比較起來,它的標准化、格式化、統一性是最好的,價值開發也最早。
費用數據
醫院門診費用、住院費用、單病種費用、醫保費用、檢查和化驗收入、衛生材料收入、診療費用、管理費用率、資產負債率等和經濟相關的數據。除了醫療服務的收入費用之外,還包含醫院所提供醫療服務的成本數據,包含葯品、器械、衛生人員工資等成本數據。在DRGs 按疾病診斷相關組付費模式中,需要詳細的成本數據核算。通過大樣本量的測算,建立病種標准成本,加強病種成本核算和精細化成本管理。
基因測序數據
基因檢測技術通過基因組信息以及相關數據系統,預測罹患多種疾病的可能性。基因測序會產大量的個人遺傳基因數據,一次全面的基因測序,產生的個人數據則達到300GB。一家基因測序企業每月產生的數據量可以達到數百TB 甚至1PB。
智能穿戴數據
各種智能可穿戴設備的出現,使得血壓、心率、體重、體脂、血糖、心電圖等健康體征數據的監測都變成可能,患者的單一體征健康數據以及運動數據快速上傳到雲端,而且數據的採集頻率和分析速度大大提升。除了生命體征之外,還有其他智能設備收集的健康行為數據,比如每天的卡路里攝入量、喝水量、步行數、運動時間、睡眠時間等等。智能穿戴設備雖然在這兩年遇冷,用戶很難形成粘性,但是並不意味著智能穿戴設備所產生的數據沒有意義。提供健康數據和服務,可能是智能穿戴廠商未來的轉型之路。健康大數據的收集必須依靠硬體載體,智能穿戴設備還將會遇到自己的第二春。
體檢數據
體檢數據是體檢機構所產生的健康人群的身高、體重、檢驗和影像等數據。這部分數據來自醫院或者第三體檢機構,大部分是健康人群的體征數據。隨著亞健康人群、慢病患者的增加,越來越多的體檢者除了想從體檢報告中了解自己的健康狀況,還想從體檢結果中獲得精準的健康風險評估,以及如何進行健康、慢病管理。
移動問診數據
通過移動設備端或者PC 端連接到互聯網醫療機構,產生的輕問診數據和行為數據。曾經通過互聯網問診企業春雨醫生的數據,分析各地醫生互聯網問診的活躍度、細分疾病種的問診行為。通過這些數據的分析,對行業發展、互聯網問診企業的決策有非常重要的幫助。

5. 人工智慧和大數據技術在醫院慢病管理中起到了什麼作用

在慢病領域,通過AI創新應用促進慢性病積極管理,用信息化的手段提高醫療服務的安全質量猛纖,緩解醫療資源的不平衡,更能夠有效推動主動健康管理與服務的發展,實現醫保治理效能的提升。

智慧眼圍繞慢病管理的痛點,通過AI、大數據、智能設備手段的介入,為慢病管理帶來了新的思路。

AI+大數埋數據能力,提高慢病服務效率。
將治療服務延伸至院外,通過慢病管理平台提升醫院的服務效率。通過打通院內外系統及物聯網設備中的數據,匯總患者包括健康狀況、病情發展、用葯記錄、治療手段、過敏反應等信息,利用AI演算法循證醫學知識圖譜,對數據進行智能化分析,形成慢病患者生理指標、代謝和行為關聯的數據模型,為後續的診療提供依據和便利。

IoT感知,慢病管理更精準。
在醫療場景,IoT設備解決了數據持續監測的問題,可以讓醫生獲取更完整的監測數據完成診斷和治療,實現「院內+院外「的一體化服務。智慧眼結合智能物聯設備,通過線上智能互動方式引導患者進行病情自測,枝畢仿健康數據上傳,智能定製個性化健康管理方案,實現人機交互,精準追蹤患者健康狀態,提高醫療服務質量。

6. 大數據能給醫療帶來哪些改變_大數據在醫療方面的作用

如慧遲今是大數據時代,前景自然好了,據前瞻產業研究院《2016-2021年中國行業大數據市場發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》顯示,總的來說,醫療大數據應用主要體現在臨床操作、研發、新的商業模式、付款/定價、公眾健康五大領域,在這孫碧基些場景中,大數據的分析和應用都將發揮巨大的作用。

醫療大數據的應用對於臨床醫學研究、科學管理和醫療服務模式轉型發展都具有重要意義,而大數據技術的運用前景是十分光明的。

醫院和醫療行業面臨的大數據主要有醫學影像、視頻(教學、監控)及文獻等非結構化數據。由於這些數據增長很快且結構復雜,給數據管理和利用帶來較大的壓力,存儲與管理成本不斷提高,數據利用困難、利用率低。除了數據數量和形態的迅速增加,醫療數據還需要越來越長的保留期。一旦存儲系統的安全性出現問題,導致醫療數據丟失,醫院會面臨嚴重不良局面。醫療大數據的應用要保證數據的全面性、准確性、實時性和使用的便捷性,要能快速運算和快速展現,要與日常工作平台緊密結合。

國人已經把健康大數據上升為國家戰略,而面對「大數據」的挑戰,醫院必須考慮三大主要問題。

(1)數據存儲是否安全可靠?因為系統一旦出現故障,首先考驗的就是數據的存儲、災備和恢復能力。如果數據不能迅速恢復,而且恢復不能到斷點,則將對醫院的業務、患者滿意度構成直接損害。

(2)如何提高醫院運行和服務的效率?提高效率就是節省醫生的時間,從而緩解醫療資源的緊張狀況,在一定程度上可以幫助解決「看病難」的問題。

(3)如何控制大數據的成本?存儲架構是否合理,不僅影響醫院IT系統的成本,而且關乎醫院的運營成本,醫療數據激增,使醫院普遍存在著較大的存儲擴容壓力。如今,醫院的存儲設備大多是由不同廠商構成的完全異構的存儲系統。這些不同的存儲設備利用各自不同的軟體工具來進行控制和管理,這樣就增加了整個系統的復雜性,使管理成本非常高。

未來,大數據必將影響醫療行業,未來醫療行業的大數據將會具體應用在:臨床輔助決策,則謹醫療質量監管,疾病預測模型,臨床實驗分析。其發展空間有:個人健康門戶,慢病管理和健康管理,電子病歷和臨床質量監控,醫學知識管理,臨床路徑和循證醫學,遠程醫療和移動醫療,醫學研究數據倉庫和共享平台,跨醫療機構協作平台。

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