医疗大数据面临的问题

A. 大数据技术发展之下 医疗行业现状如何

【导读】大数据技术的使用最早是应用于互联网公司，随着社会的发展，大数据技术也已经应用到了医疗行业，虽然大数据都是孤立的数据，不能大规模应用，但是在医疗行业，我们能够通过大数据技术，进行患者的信息收集，建立详细就医档案，更好地帮助医生进行病情诊断，那么大数据技术发展之下，医疗行业现状如何呢?接下来就一起看看吧。

1、除了互联网公司是大数据的早期采用者之外，医疗保健行业也是最早推动大数据分析的传统行业之一。医疗行业有大量的病例、病理报告、治疗计划、药物报告等。如果这些大数据能够被整理和应用，将会对医生和病人有很大的帮助。我们所面临的细菌、病毒和肿瘤细胞的数量和类型都在进化。在疾病的发现和诊断中，疾病的诊断和治疗是最困难的。

2、未来，借助大数据平台，我们可以收集不同的病例和治疗方案，以及患者的基本特征，建立基于疾病特征的数据库。如果未来的基因技术成熟，可以根据患者的基因序列特征进行分类，建立医疗行业的患者分类数据库。在对患者进行诊断时，医生可以查阅患者的疾病特征、实验室报告和检测报告，查阅疾病数据库，帮助患者进行快速诊断，明确疾病定位。

3、大数据在医疗行业的应用一直在进行，但大数据尚未开放。这是孤立的数据，没有办法放大。未来，这些大数据应该统一收集，整合成统一的大数据平台，造福人类健康。政府和卫生保健是这一趋势的重要推动因素。

关于大数据技术发展之下医疗行业现状，就和大家分享到这里了，未来，大数据技术必将造福于社会，为了我们提供更多的可能性。

B. 互联网医疗发展所遇到8大问题

如今互联网遍布我们生活中的各个角落，互联网逐渐成为患者获取医疗信息、进行并且沟通的重要载体，同时也改变了传统的就医模式，逐步形成了网络医疗模式。2018年国家卫生 健康 委员会、国家中医药管理局制定出台了《互联网诊疗管理办法（试行）》《互联网医院管理办法（试行）》《远程医疗服务管理规范（试行）》等制度，大力推广和持续优化网络医疗模式，解决我国医疗资源不平衡问题。

2019年底新冠肺炎爆发并迅速蔓延，党中央、国务院和地方政府高度重视疫情防控工作，卫生行业冲上了抗击疫情的最前沿，为了防止病情传播，各级政府、疾病预防控制机构联合多部门加大对民众自我防范的宣传力度，各省均启动了公共卫生事件一级响应，要求民众戴口罩、勤洗手、保持社交距离、尽量减少出行、不聚会、不聚餐、不到人群密集处，但时值冬季，除了新冠肺炎外，还有许多慢性病、常见病、季节性多发病等，这部分患者的医疗需求可能因为患者害怕去医院交叉感染以及出行限制等因素得不到及时满足，或者无法获取维持性药物。同时受疫情影响为了避免发生医院感染，医院部分科室停诊。此外随着疫情蔓延，各地的医疗机构发热门诊、隔离病房超负荷运营。在这样的背景下互联网医疗再次得到重视。

目前我国互联网医疗面临的问题：

1、由于资金短缺、人才匮乏、国家规划不完善等阻力，互联网医疗在农村地区的影响力较小，城乡二元化阻碍了互联网医疗的整体发展进程，基层医疗机构对互联网医疗的参与度不高，由于上下级医疗资源衔接不力，互联网与分级诊疗融合效果欠佳。

2、互联网医疗需国家多部门密切合作，但个职能部门分工交叉或断层，积极性和动力不一，难以形成合力。

3、医疗 健康 大数据平台信息共享和挖掘未有效推进，互联网医疗发展的条件之一是医疗 健康 大数据的快速流动、汇聚、共享和挖掘，而目前大数据平台与医疗信息系统未充分结合，难以实现对医疗服务全过程进行实时管理。

4、行业人才资源匮乏且缺乏正向激励，医师多点执业尚未完全突破人事管理制度的约束，且同时兼具专业医疗技术和信息技术人才十分稀缺，医疗人才福利待遇较差，医务人员参与互联网医疗积极性不高。

5、居民对互联网医疗的知晓率及服务利用率不高。

6、法律监管制度尚不完善。

7、各地医保尚未完全开通互联网医疗网上报销渠道，医院、医药、医保之间存在信息壁垒。

8、互联网医疗可能成为某些医院、企业和个人传播不当医疗信息的媒介，由于信息不匹配和甄别信息真假的能力有限，患者可能因错误信息对医生的正当诊疗行为存疑，目前屏幕对屏幕的交流无法完全替代面对面沟通，互联网医生不能完成最基本的体格检查（视触叩听），同样的疾病不同患者有不同的表现，医生难以制定精准化的治疗方案，医疗风险会显著增加，影响医疗质量。

参考文献：互联网医疗政策的执行问题和对策——基于史密斯模型的分析华北理工大学管理学院鸽棚楠赵雨韩彩欣。

C. 每日思考|医疗大数据面临的挑战有哪些

【导读】医疗保健中大数据分析的妨碍已逾越了可能性。医疗保健中的大数据具有其本身的特征，包含异构性，不足性，及时性和持久性，匿名性和管理性。为了促进与健康相关的科学，这些功能给数据存储，挖掘和同享带来了许多挑战。那么思考一下医疗大数据面临的挑战有哪些呢?

因为缺少有效的数据管理程序，捕获数据是医疗保健组织的最大妨碍之一。为了更有效地运用数据，数据有必要干净，准确，格式正确，以便可以在各种医疗保健系统中运用。

现在，大多数患者记载都保存在集中式数据库中，以便快速，轻松地进行拜访，但真实的问题出在何时需要与外部医疗保健专业人员同享此信息。

关于大多数医疗保健提供者来说，数据安全性是常常被黑客入侵和违背安全性行为的头号问题，需要继续对其进行处理。

在处理重要的高度敏感数据乃至患者数据时，医疗保健行业有必要十分慎重。泄漏细节不只会使医疗保健公司支付昂扬的价值，并且未经事前授权而发表这些信息也是不道德的。

虽然数据剖析带来了很多优点，但医疗保健组织需要保证正确运用其数据。要注意的关键项是为相关工作人员提供拜访数据的资源，以使他们可以独立做出数据驱动的决议计划，并保证所获取的数据尽可能实时。大数据和数据剖析十分有效。它只需要具有在控制轮后面如何运用它的经历的人。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“每日思考|医疗大数据面临的挑战有哪些?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

D. 为什么医疗大数据的落实这么难

医疗大数据来的落实难主要有源这几点：
1、数据获取难度大；
2、着数据关联度低；
3、数据记录不完整；
4、数据利用率低等问题。
而造成这些问题的主要原因是医疗信息系统建设早，缺乏整体规划，数据统计有多个系统来源，导致数据统计口径不一，管理措施难以落实，难以形成对临床知识的管理和积累决策分析支持不得力，业务应用压力过大。

E. “互联网+”健康医疗大数据产生的影响

随着“互联网+”战略的不断推进,我国的医疗行业迎来了“互联网+”医疗时代。 “互联网+”是互

联网在各个领域的创新应用,以互联网为载体,以新信息技术为手段，在医疗领域的应用，涵盖了医疗的健康教育、信息查询、健康档案、疾病风险评估、在线咨询、远程会诊、远程医疗、疾病康复等诸多方面。医疗大数据是在医疗服务过程中产生的与临床和管理相关的数据,时序性、隐私性、不完整性等医疗领域独有特征。

2018 年 4 月 29 日国务院办公厅正式发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》,提出“健全基于互联网、大数据技术的分级诊疗信息系统,推动各级各类医院逐步实现电子健康档案、电子病历、检验检查结果的共享,推动大数据在不同等级医疗卫生机构间的授权访问和利用。”

目前,医疗大数据已在优化资源配置、解决信息孤岛问题、辅助决策应用等方面呈现出巨大作用。总结下来，产生如下影响：

1、提升就医体验

“就医难”是国内医疗面临的最大问题。 以互联网为载体的就医过程，优化了就诊流程,缩减等待时间,还能有效提升患者就医体验，贯穿医疗服务的全过程，涵盖了医疗资源查找与匹配、网上挂号、在线问诊、远程诊疗、医药电商、移动医疗等领域。

2、推进精准医疗

精准医疗强调以个体化医疗为基础,包括精准诊断和精准治疗两个方面。 互联网环境下,医疗服务的逐步数字化将极大地促进医生与患者之间的相互了解。

3、促进医疗体系的协同

分级诊疗制度是当前卫生行政部门深化医药卫生体制改制的重要内容。 分级诊疗能够合理配置医疗资源、促进基本医疗卫生服务均等化。 “互联网+”医疗环境下，借助互联网手段实现分级诊疗成为医改的核心。 医院的“信息孤岛” 问题在很大程度上阻碍了分级诊疗制度的推进，因此打破医疗信息孤岛是“互联网+”医疗发展的基础。

4、推动个性化医疗发展

未来将建成各种数据无缝流转，以患者为中心的覆盖全生命周期的医疗健康管理服务，多个机构、多个角色可基于个体的完整健康数据实施共同管理，实现对患者的个性化治疗。

参考文献：段金宁.“互联网+”医疗环境下的健康医疗大数据应用[J].中华医学图书情报杂志,2018,27(06):49-53

F. 医疗行业大数据数据治理概况

1、医疗行业大数据数据治理痛点

医疗行业的大数据，存在数据收集、存储、整合、管理不规范的情况，导致数据利用率不高；加之跨部门、跨机构之间数据共享机制的缺失，“信息孤岛”现象普遍，直接影响到大数据的有效利用。

2、医疗行业对数据治理的要求

（1）数据采集环节：存在海量多源异构数据，数据采集工具需覆盖全业务、多终端、多形态的数据。

（2）数据处理环节：需要标准化的数据处理工具，将汇集整合的数据，与国际标准、国家标准、行业标准进行比对，转换为统一格式的标准化数据。

（3）数据质控环节：可通过数据逻辑校验，对数据的完整性、准确性、一致性、关联性、规范性、可用性等方面的质量进行评价管理，并及时对汇总数据进行修正，从而提高数据质量。

（4）数据安全环节：需要满足数据采集、传输、存储、处理、交换及销毁等各环节的数据安全防护需求，实现数据的分类分级管控、权限管控、敏感数据监控、数据操作异常行为监控、数据加密等服务。

（5）数据应用环节：需要面对辅助诊断、精准医疗、临床科研等数据应用场景，提供便捷的数据查询、分析和展示服务，并基于一定的安全保障措施，实现数据流全流程留痕、可查询、可追溯。

3、医疗行业数据治理工具全景

中国电子技术标准化研究院新出的《数据治理工具图谱研究报告（2021版）》中，将数据治理工具分为三层，数据战略层、数据管理层和数据操作层，如下为全景图谱。

G. 大数据医疗行业的痛点有哪些

一、数据安全

医疗数据涉及个人数据隐私方面的问题，因此要特别注意个人数据隐私保护，中国《网络安全法》规定“网络运营者不得泄露、篡改、毁损其收集的个人信息;未经被收集者同意，不得向他人提供个人信息。但是经过处理无法识别特定个人且不能复原的除外”

虽然AI医疗公司在使用数据时要进行数据的无法识别特定个人处理，这在一定程度上能够帮助AI医疗公司规避数据安全问题，但仍旧无法完全避免数据安全问题的产生。

二、数据开放受限

中国的医疗数据开放程度有限，主要体现两个方面：一是境内与境外的流通限制，二是医院与医院或医院与公司之间流通的限制。

境内与境外的限制其实很简单，这个各个国家都有相关规定，而且有的国家规定的更加严格，比如美国和欧洲。在医院与医院的流通限制方面，我国大部分的医院数据都是独立存在的，流通起来相对困难，更谈不上共享和数据交叉应用及数据变现。

三、数据标准差异

我国人口众多，医疗数据丰富，但”数据大“不等于 “大数据“，临床数据不够统一和规范，不同地区、不同医院之间的数据没有建立起联系，也没有统一的标准，因此价值也得不到体现。

四、伦理争议

尽管AI在医疗行业取得了令人瞩目的进展，但不可否认的是，AI的应用依然存在一系列的伦理问题，比如：AI造成了个人信息泄露，导致医疗事故，责任方是谁?AI的使用造成了医疗人员的失业，引发医疗产业结构的转型，社会应该如何应对?诸如此类的问题很多，都需要行业从业者去面对和解决。

五、数据成本高

所有基于AI的医疗技术，都是以”数据“为基础的，目前AI医疗公司获得数据的渠道分为三种：第一，与医院合作科研项目;第二，从公开数据集下载数据;第三，购买数据。

总体来说，获取数据的成本主要在数据获取和数据标注上，而随着模型训练的逐步深入，数据吞吐量可能会是几何级数增长，代价也会水涨船高，这无形中为实现大数据医疗增加了负担。

关于大数据医疗行业的发展痛点的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

H. 大数据医疗行业的现状是什么

【导读】除了互联网公司是大数据的早期采用者外，大数据在医疗行业的应用一直在进行。它都是孤立的数据，不能大规模应用。那么，医疗行业的大数据现状如何呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!

大数据医疗行业的现状如何?除了互联网公司是大数据的早期采用者之外，医疗保健行业也是最早推动大数据分析的传统行业之一。医疗行业有大量的病例、病理报告、治疗计划、药物报告等。如果这些大数据能够被整理和应用，将会对医生和病人有很大的帮助。我们所面临的细菌、病毒和肿瘤细胞的数量和类型都在进化。在疾病的发现和诊断中，疾病的诊断和治疗是最困难的。

未来，借助大数据平台，我们可以收集不同的病例和治疗方案，以及患者的基本特征，建立基于疾病特征的数据库。如果未来的基因技术成熟，可以根据患者的基因序列特征进行分类，建立医疗行业的患者分类数据库。在对患者进行诊断时，医生可以查阅患者的疾病特征、实验室报告和检测报告，查阅疾病数据库，帮助患者进行快速诊断，明确疾病定位。

大数据在医疗行业的应用一直在进行，但大数据尚未开放。这是孤立的数据，没有办法放大。未来，这些大数据应该统一收集，整合成统一的大数据平台，造福人类健康。政府和卫生保健是这一趋势的重要推动因素。

关于大数据医疗行业的现状是什么，小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素大数据工程师具备能力等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。