健康大数据及其应用价值
医疗健康大数据的分析及应用
医疗健康大数据的分析及应用随着科技的发展和医疗技术的进步，医疗健康大数据在世界各地得到越来越广泛的应用。
医疗健康大数据是指在各个医疗领域中，医疗机构、医生、病人和公众通过各种方式产生的海量数据，这些数据可以包括医疗诊断、人口统计、医疗费用等等方面的数据。
医疗健康大数据通过汇集、整合、分析和挖掘，可以为医生提供更加准确和高效的诊断和治疗方案，为病人提供更加全面和个性化的健康管理建议，也可以为政府提供更加科学和合理的医疗政策和规划。
一、医疗健康大数据的来源医疗健康大数据的来源主要包括以下几个方面：1. 电子病历：医疗机构在病人就诊时会生成电子病历，这些病历包含了病人的基本信息、病情描述、诊断结论等等，这些数据可以用来分析和预测某些疾病的发生和流行趋势。
2. 医保数据：医保系统记录了病人在医疗过程中的费用、药品使用情况、住院时间等等，这些数据可以用来分析和优化医疗资源的分配和使用情况。
3. 疾病监测数据：不同的疾病具有不同的传染性和流行趋势，通过监测和分析某些疾病的发生和流行情况，可以及时采取应对措施，有效地遏制疫情的扩散。
4. 人口统计数据：不同的年龄、性别、职业等等人群具有不同的健康状况和需求，通过分析不同人群的健康数据，可以为政府制定更加科学的医疗政策和规划提供依据。
二、医疗健康大数据的应用场景1. 疾病风险评估：通过分析大量的病例数据和人口统计数据，可以预测某些疾病的发生和高风险人群，为病人提供更加全面和个性化的健康管理建议，从而降低疾病的发生和流行。
2. 临床诊断辅助：基于大数据分析技术，可以对患者的临床数据进行自动分析和诊断，为医生提供更加准确和高效的诊断和治疗方案，从而提高医疗服务质量和效率。
3. 个性化治疗方案：通过挖掘病人的基因组、表观组和病理组等数据，可以为病人提供更加个性化和精准的治疗方案，从而提高治疗效果和患者的生存质量。
4. 医疗资源管理：通过分析医保数据和人口统计数据，可以优化医疗资源的分配和使用情况，提高医疗服务的效率和效果，减少医疗资源浪费。
医疗健康大数据的应用价值
医疗健康大数据的应用价值在信息技术不断发展的今天，获取、存储、分析和应用大数据已成为各行各业的必修课。
医疗健康行业也不例外，由于医疗领域本身特殊性，大数据在医疗健康领域的应用是对现有医疗模式的革新和提升，具有巨大的应用价值。
一、大数据在医疗健康管理中的应用随着健康管理意识的逐渐普及，个人健康信息日渐迅速增长。
而医疗大数据可利用个人的健康数据，进行更加准确的分析和预测。
因此，大数据应用于医疗健康管理，具有极高的价值和意义。
首先，大数据可以实现规范化的医疗管理。
通过对医疗领域的大数据进行分析，可以发现个体，群体和整个社会的健康问题，有针对性地开展干预措施。
比如，对于慢性疾病发病率较高的人群，可以加强疾病早期筛查和干预，以达到早发现、早干预的目的。
其次，大数据可以提高医疗服务的效率。
通过大数据的分析和判断，医患之间可以更加准确地建立医疗诊断和治疗计划，大大提高了医疗服务的效率。
比如，通过应用大数据分析，可以让医生更加精准地诊断疾病，缩短就诊时间，提高医疗资源利用效率。
最后，大数据可以促进人体健康研究的深入。
通过对大量的医疗数据的积累和挖掘，对人体健康进行深入研究，从而更好的了解人体生物机能、药物代谢及生物标志物变化等，为全球医疗健康领域提供巨大的学术研究和创新动力。
二、大数据在医疗科技领域中的应用除了在医疗健康管理中的应用外，大数据在医疗科技领域也有着诸多的应用。
大数据分析和挖掘的庞大数据集合，可以为医疗科技领域提供有力的依据和创新动力。
首先，大数据可以为医疗科技领域提供研究数据。
针对药物研发过程中的各种问题，如数据采集、分析和交叉验证等，大数据技术可以有效地对数据进行分离、分类以及处理。
这些数据分析结果能够为药物研发过程中的各个环节提供科学依据和指导。
其次，大数据可以为医疗科技领域中的医疗机器人、机械臂及人工智能技术提供关键的数据。
这些技术对数据的准确性和完整性的要求很高，而大数据的积累和挖掘，可以为机器人、机械臂及人工智能提供更准确、更全面的数据支持。
医疗健康大数据应用分析
医疗健康大数据应用分析一、医疗健康大数据概述医疗健康大数据（Medical and Health Big Data，MHD）概括来说即是现代医疗体系中生产、获取、存储、管理的海量医疗信息的统称，包括疾病信息、诊疗方案、医疗费用及各种医学数据。
在现代医疗领域，大量数据的生产和积累经过多年的沉淀，已形成了包括电子病历、医院信息系统、医学影像、药品治疗方案、实验室检查等在内的诸多信息资源。
与传统医学数据相比，MHD以其大量、多元、复杂的特点，对医疗信息的收集、分析和应用带来了巨大的挑战，同时也为医疗领域带来了重大的机遇。
二、医疗健康大数据应用1、个性化健康管理MHD 的应用正在引领医疗领域的数字化转型，从传统检查治疗向数据驱动的智能医疗的变革。
随着人口老龄化趋势日益明显，个性化健康管理成为一个大趋势，医疗健康大数据正好可以在这个领域发挥其优势。
通过对大量医疗数据的分析，医生可以更加清楚的了解到病人的身体状况和健康水平，提供更加精准的诊断结果以及个人化的用药、运动和膳食建议。
2、精准医学在精准医学领域，MHD 的应用也尤为重要。
由于每个人的身体条件和生理机能不同，药物对每个人的作用也不同，因此一种药物对于一个人的治疗效果可能非常好，而对另一个人却没有效果，甚至可能产生副作用。
医疗健康大数据可通过对多种检测数据的统计分析，建立人体多个系统之间及多个器官间的疾病模型，从而可以实现更加精准的治疗方案，达到治疗效果最大化、副作用最小化的目的。
3、医疗资源管理医疗系统的近年来面临着人造床位紧张、医疗人员分布不均等诸多问题，大数据的出现也为这些问题的解决提供了契机。
通过对医疗资源的分析，为医疗机构的管理者提供更加科学的管理决策。
比如，可以通过预测疾病流行趋势、分析患者类群等信息，做出科学的区域性基础设施规划，优化医疗资源配置，为不同的医疗机构提供更为合理和稳定的资源规划指导，从而提高医疗水平和提高服务质量。
三、医疗健康大数据分析医疗健康大数据的应用范围和数据范围都非常广泛，因此分析数据的方法也要进行灵活的选择。
大数据大健康
大数据大健康大数据在大健康领域的应用大数据是指规模庞大、复杂度高且快速增长的数据集合，这些数据集合通常包含着有价值的信息。
大数据技术的发展为各个行业带来了许多机遇和挑战，其中之一就是在大健康领域的应用。
大数据在大健康领域的应用可以匡助医疗机构和个人更好地管理和改善健康。
一、大数据在健康管理中的应用1. 健康监测与预警系统大数据可以通过采集和分析个人的健康数据，如心率、血压、血糖等，来实时监测个人的健康状况。
基于大数据的健康监测与预警系统可以提供个性化的健康建议和预警，匡助人们及时采取措施预防疾病。
2. 疾病预测与控制通过分析大量的医疗数据和生活习惯数据，大数据可以匡助预测和控制疾病的发生。
例如，通过分析气象数据和人群流动数据，可以预测某地区的流感爆发风险，从而提前采取措施进行疫情控制。
3. 健康档案管理大数据可以匡助医疗机构更好地管理和利用患者的健康档案。
通过建立全面的患者电子健康档案，医生可以更准确地了解患者的病史和治疗情况，提供更加个性化的诊疗方案。
二、大数据在医疗研究中的应用1. 新药研发与临床试验大数据可以匡助加速新药的研发过程。
通过分析大量的生物信息数据和疾病数据，可以发现新的治疗靶点，并预测药物的疗效和副作用。
此外，大数据还可以匡助优化临床试验的设计，提高试验的效率和准确性。
2. 疾病诊断与治疗大数据可以通过分析大量的临床数据和基因组数据，匡助医生更准确地诊断疾病和选择治疗方案。
例如，通过比对患者的基因组数据和已知的疾病基因变异数据库，可以匡助医生判断某个基因变异是否与患者的疾病相关。
3. 医疗资源优化大数据可以匡助医疗机构优化医疗资源的分配。
通过分析患者的就诊数据和医疗资源的利用情况，可以发现资源短缺的地区和科室，并提供相应的改进措施，从而提高医疗服务的效率和质量。
三、大数据在个人健康管理中的应用1. 健康数据跟踪与分析通过使用智能穿戴设备、健康监测器等，个人可以采集自己的健康数据，如步数、睡眠质量等。
健康大数据分析与应用
健康大数据分析与应用随着互联网信息技术的快速发展，人们的健康数据越来越多地被记录和存储下来。
这些数据包括个人健康档案、医疗记录、健康监测数据、基因组数据等等。
这些海量的数据被统称为健康大数据。
健康大数据的分析与应用，对于个人健康管理、医疗卫生决策、疾病预测与干预等方面具有重要的意义。
一、健康大数据分析的意义健康大数据分析能够深入挖掘健康数据中的信息，从而发现潜在的规律和趋势，为个体化的健康管理和疾病预防提供科学的依据。
通过健康大数据分析，我们可以实现以下目标：1. 个体化的健康管理：利用大数据分析技术，可以根据不同个体的健康数据，给出定制化的健康管理方案。
个体化的健康管理可以更好地满足不同人群的需求，提高健康管理的效果。
2. 疾病预测与干预：通过大数据分析，可以提前发现某种疾病的风险因素，进而采取相应的干预措施，降低疾病的发生风险。
例如，基于大数据分析的乳腺癌风险预测模型可以帮助早期发现高风险的人群，并采取相应的筛查和干预措施，提高乳腺癌的早期发现率。
3. 医疗政策制定：健康大数据分析可以帮助政府和医疗决策者了解社区的健康需求、疾病分布等信息，为改善医疗服务和资源配置提供科学的依据。
二、健康大数据分析的方法与技术健康大数据的分析依赖于先进的数据挖掘和机器学习技术。
以下是常用的健康大数据分析方法与技术：1. 数据清洗与整合：由于健康数据的来源和格式各异，需要进行数据清洗和整合，使得分析过程更加准确和高效。
2. 分类与聚类：通过对健康数据进行分类和聚类，可以识别出不同的健康模式和异常。
例如，可以将健康数据分为低风险、中风险和高风险三类，从而为个体提供相应的管理建议。
3. 关联分析与预测建模：通过健康数据之间的关联分析，可以找到潜在的危险因素和风险模式。
预测建模则可以根据历史数据和特定变量，预测未来可能发生的健康事件。
4. 可视化与决策支持：将分析结果进行可视化展示，可以帮助医疗决策者和患者更好地理解数据，并做出相应的决策。
医疗健康大数据的价值及其应用
医疗健康大数据的价值及其应用一、价值医疗健康大数据是指收集、分析和使用大量患者医疗健康信息的技术，其价值体现在以下几个方面。
1. 提升个人健康水平。
医疗健康大数据分析能够对个人健康状况进行全面评估，为个体提供个性化健康管理方案，促进健康行为的培养和健康风险的控制，有效地预防和治疗疾病。
2. 优化医疗服务模式。
医疗健康大数据可以提供医生、护士和患者的互动信息，了解患者需求，优化医疗服务模式和流程，改善医患关系，提高医疗服务质量和效率。
3. 提升医疗水平和科研能力。
医疗健康大数据可以帮助医生和科研人员分析大量临床数据和生物样本，发现潜在的疾病规律、治疗方法和新药开发方向，推动医疗技术创新，提升医疗水平和科研能力。
二、应用1. 个人健康管理应用。
个人健康管理应用基于个体医疗健康大数据，提供健康评估、健康计划、健康风险评估和健康数据记录等功能，帮助个人掌握自己的健康状况和健康管理知识，有效预防和治疗疾病。
2. 医疗实时监控与提醒应用。
医疗实时监控与提醒应用基于患者医疗健康大数据，利用互联网和智能设备等技术，实时监控患者健康状况，提醒服药、记录用药效果，及时发现异常情况并通知医生，提高患者对疾病的治疗效果和生活质量。
3. 医疗智能助手应用。
医疗智能助手应用基于患者医疗健康大数据，结合人工智能技术，帮助医生诊断、治疗和预防疾病。
医疗智能助手可以辅助医生根据患者的病史和症状制定个性化治疗方案，为医生提供决策支持，提高诊疗效率和准确率。
4. 医疗智能家居应用。
医疗智能家居应用基于患者医疗健康大数据，结合互联网和智能家居设备等技术，为老年人、残疾人和慢性病患者提供医疗保健服务。
医疗智能家居可以根据患者需求为其提供健康监测、医疗记录、远程诊疗和生活照料等服务，提高患者生活质量和健康水平，减轻医疗负担。
5. 医疗科研应用。
医疗科研应用基于患者医疗健康大数据，利用数据挖掘和机器学习等技术，分析大量临床数据和生物样本，发现潜在的疾病规律和治疗新策略，推动医疗技术创新和科研进展。
医疗健康大数据分析与利用
医疗健康大数据分析与利用随着科技的不断发展和互联网的普及，医疗健康领域也迎来了一个全新的时代。
医疗健康大数据的分析与利用成为了近年来研究的热点之一。
本文将探讨医疗健康大数据分析与利用的意义、方法以及未来的前景。
首先，我们来探讨医疗健康大数据分析与利用的意义。
医疗健康大数据是指通过整合和分析大规模的医疗健康相关数据，挖掘出有价值的信息和知识。
这些数据包括了病历、医学影像、生命体征监测数据、基因组学数据等等。
通过医疗健康大数据的分析与利用，我们可以实现以下几个方面的目标。
首先，可以提高医疗质量和效率。
医疗健康大数据分析可以帮助医生更准确地进行诊断和治疗，提高疾病的早期发现和干预率，减少误诊和漏诊的概率。
其次，可以促进医学科研和创新。
通过对大规模的医疗健康数据的分析，可以发现新的病因、治疗方法和预防策略，推动医学的进一步发展。
最后，可以改善医疗保健服务。
通过对大数据的分析，可以精准地为患者提供个性化的医疗服务，提高患者满意度。
接下来，我们来探讨医疗健康大数据分析的方法。
医疗健康大数据的分析方法可以分为三个层次。
第一个层次是数据整合与清洗。
由于医疗健康数据的来源多样，数据质量也参差不齐，所以首先需要把数据整合到一个统一的平台上，并进行清洗，去除噪音和异常值。
第二个层次是数据挖掘与模型建立。
在这个层次上，我们需要使用各种数据挖掘算法和机器学习方法，发现数据中隐藏的模式和规律，并建立相应的模型来进行预测和分析。
最后一个层次是数据可视化与应用。
通过将数据可视化，可以更直观地展示分析结果，以便医生和决策者进行决策和应用。
医疗健康大数据的利用也是非常广泛的，以下是一些具体的应用领域。
首先，个性化医疗。
通过分析患者的基因组学数据和临床数据，可以为患者制定个性化的诊疗方案。
其次，公共卫生管理。
通过分析大规模的医疗健康数据，可以预测和防控传染病的流行趋势，提早采取相应的措施。
再次，药物研发与临床试验。
通过分析大规模的病历数据和生命体征监测数据，可以快速筛选出适合的病人参与临床试验，并评估新药的疗效。
医疗健康大数据的价值与意义
医疗健康大数据的价值与意义医疗健康大数据是指通过对医疗健康领域内的各种数据进行收集、整合、分析和应用，形成的一种巨型数据集。
医疗健康大数据的价值与意义不言而喻。
它不仅能够为医疗健康体系提供全面、多维度、高质量的数据基础，还能为政府、企业、学术界和公众提供更为准确、全面、及时的健康信息和服务。
1. 提高医疗精准度医疗健康大数据能够为医生提供更为全面准确的患者信息，帮助医生更好地了解患者的病史、疾病发展规律、治疗效果等方面，从而提高医生的治疗精准度。
例如，利用医疗健康大数据可以快速识别出生化指标、影像学等多维度数据中的异常点，提前预测疾病的发展趋势，并进行相应的干预治疗。
2. 加速药物研发医疗健康大数据可以有效提高药物研发效率和研发成功率。
通过分析大量的临床试验和药物研发数据，可以全面了解不同药物的疗效、安全性等各方面特点，为新药的研发提供宝贵参考。
利用医疗健康大数据，还可以做到针对不同人群、不同病种的药物筛选，确定药物的剂量和用法，从而缩短药物研发的周期。
3. 实现智慧医疗医疗健康大数据是实现智慧医疗的必要条件。
医疗健康大数据的采集、整合、分析和应用，可以实现临床诊疗决策支持、病人全生命周期健康管理、医疗服务提供效率提高、医疗费用控制和公众健康素养提升等目标。
智慧医疗可以全面提升医疗服务质量，优化医疗资源分配，从而更好地满足人民群众的医疗需求。
4. 改善公共卫生医疗健康大数据可以有效改善公共卫生。
通过对大量的公共卫生数据的分析，可以发现疫情、疾病、药品滥用等问题，及时协调各路力量展开救治和防控措施。
利用医疗健康大数据，也可以进行健康风险的评估、健康公共政策的制定等工作，提高公众健康意识和素养。
综上所述，医疗健康大数据的价值与意义不仅体现在医疗健康领域，也涉及到政府和社会的多个领域。
未来，随着医疗健康大数据的不断丰富和应用，将为我们带来更多的机会和无限可能！。
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建设对象 各家独立医院
公共卫生信息系统
行政区域，如省/市/区/县
主要功能 医院内部业务（诊疗、药品、收费） 将社会医疗、保健资源和服务，如医保、社区医疗、相关医 管理；记录、存储、处理、分析、展 院、远程医疗、卫生行政机构、药品供应商、医疗设备供应 示病人相关信息 商、银行等整合为一个系统，实现区域医疗卫生服务 投资主体 医院 政府
2
目录
• 健康服务业的大数据 • HIT厂商视角看健康大数据 • 互联网视角看健康大数据
• 泰康人寿的视角看健康大数据
• 《国人健康状况白皮书》与健康大数据生态
3
中国大健康产业规模已超过3.5万亿元，是国家大力发展 的重点产业，2020年健康服务业规模达8万亿
2013年中国大健康产业规模
单位：亿元
10
目录
• 健康服务业的大数据 • HIT厂商视角看健康大数据 • 互联网视角看健康大数据
• 泰康人寿的视角看健康大数据
• 《国人健康状况白皮 服务平台建设方案 • 北京市体检中心健康 • 绝经女性正常高值 业务合作书 血压风险因素研究 • 北大医疗健康体检中 论文撰写 心合作协议
• 国家心血管中心国 • 国家发改委互联网+ 行业应用意见研讨 自然课题联合申报 • 海淀区卫计委合作洽 • 慈铭体检战略合作协议 • 青大附院战略合作 谈 协议签署 签署 • 深圳市卫计委合作 • 院后康复业务规划 洽谈
• 301健康管理合作 • 301转化医学合作
2014
8月
9月
10月
11月
12月
典型应用 HIS、PACS、PIS、CIS等应用系统
建设阶段 信息化建设第一阶段
远程医疗、检测结果共享、病人转诊等
建立在医院信息系统之上的更高级阶段
示例：医疗卫生 行业整体解决方案
临床医生工作站 临床护理工作站 供应室管理 药库管理信息 药房管理信息 药品会计管理 高值耗材管理 低值耗材管理 门急诊划价收费
6
传统HIT(Healthcare Information Technology) 的涵义
• 医疗信息化是指利用计算机和通信设备，为医疗机构各个部门提供病人的诊疗信息 (Patient Care Information) 和行政管理信息(Administration Information) 的收集 (Collect)、存储(Store)、处理(Process)、提取(Retrieve)和数据交换(Communicate)的 能力，并满足所有授权用户(Authorized)的功能需求。 • —— Prof. Morris F. Collen • 医疗信息化是通过IT技术实现医疗信息的共享与统一管理，进一步实现简化流程、 提高效率的最终目的。
• 参与起草国务院 《健康医疗大数 据应用指导意见》
• 组学大数据平台业 务规划 • 上海一妇婴大数据 合作课题申报
12
互联网+健康：主流健康大数据云服务平台
Google Fit
Apple Health Kit
Microsoft Health
Samsung Digital Health
支持平台
支持平台
2015
1月
2月
3月
4月
5月
• 慈铭体检数据 分析报告• 大数据健康 业务规划• 市经信委大数据 健康专项申报 • 医患双选&大数 据健康业务规划
• 北京健康云业 务交接
命科学 学院组学合作 • 北大医学部公卫学 院合作课题申报 • 北大医学部公卫学 院合作课题申报
突发公共卫生事件应急 与决策指挥系统 区域卫生健康档案 区域卫生综合管理 区域卫生资源上报 区域卫生社区服务 区域卫生健康体检 区域卫生远程医疗
报告自助打印 多媒体导医查询
实验室信息LIS 病理信息PIS
预约挂号管理 血库管理
RIS工作站
健康 安全服务 档案 软件运营服务
集成接口服务 多租户数据云存储服务
医院的“大”数据：某北医附属三甲综合医院为例
219.3 5.2 2.6 22.37 1448 1659 2388 60 21 3.3 1.9 67,37 28,13 3,798 2,19 1,50 88 586 510 204 72 0.13 万门急诊患者/年 万年出院患者/年 万手术患者/年 亿元年收入 张编制病床 张开放病床 名在编人数 TB影像数据 TB临床数据 亿条运营相关BI数据 亿条临床业务数据 万条医嘱信息 万条患者基本信息 万条ERP总帐凭证 万DB访问连接数 万份影像检查报告 万份电子签章报告 个无线发射点 台网络交换机 个业务子系统 个业务系统 秒平台消息转送时间
临床诊疗服务 经济管理服务 综合管理服务 区域及公卫管理服务 卫生主管监管服务
基于云计算的医疗卫生 信息平台
8
医院信息化建设的复杂性
网络(有线/无线) 网络安全控制及监控 系统管理 远程协作平台 应用系统 :HRP 时间服务 准入控制 桌面管理 健康档案 电子病历 打印服务 邮件系统 IT服务管理 临床医疗 医技辅助 医院经营 后勤管理 分析度量 文件服务 短信平台 • 科研管理 视频播放功能 公共 • HIS服务 •医疗影像 • 客户关系管理 • 医院数据仓库 远程 慢病 • 门诊系统 •手术麻醉 • IP 办公 OA • 教学管理 • ETL系统 卫生 域管理 电话 视频通讯功能 医疗 管理 • 住院系统 •ICU • ERP • 图书馆管理 • 商业智能(BI) 服务器 媒体信息发布功能 管理 • 电子病历 •实验室检验 • 即时通信 人力资源管理 • 决策报告平台 • 急诊系统 •健康体检 等 • 一卡通管理 医保接口 等 存储 互动应用功能 虚拟化云平台 CA证书及数字签名 通用媒体集成 信息交换集成平台 门诊医保实时结算 报告平台 继续教育教务管理 后勤资源管理 预约管理 预约中心 科研日程业务管理 放疗系统 康复中心管理系统 借阅管理 HIS 发卡 出院计划 防病毒系统 统一验证 住院医保实时结算 平台管理门诊医生站 排班及考勤 患者教育 通用医技系统 科研项目管理 PETCT 教学资源管理 系统 消毒供应中心系统 银企接口 集成引擎(IE) 公用服务 (CDR) 患者主索引 DRGs 结算系统 接入管理 人力资源规划 预防性维护 (EMPI) HIS 挂号 门诊输液（化疗） 门诊电子病历 防火墙 网络管理 临床数据中心 医保审核系统 业务管理 招聘与配置 设备稽核 健康体检系统 科研资源管理 PIS病理系统 教学改革管理 院内感染控制预警系统 商保接口 HIS 分诊 住院 ADT 急诊电子病历 病案管理 审计管理 设备保修 会诊管理系统 临床药理基地管理 内窥镜系统 培训与开发 公告信息管理 营养供餐系统 病案接口 IT基础架构 医务管理 新闻公告发布 人事管理 维修工单派发 HIS收费 床位管理 住院电子病历 RIS放射科系统 临床伦理管理系统 LIS实验室检查系统 教学质量实时监控 血（腹）透中心系统 感控上报 物流管理 员工即时沟通 薪酬与福利 维修工单跟踪与分析 HIS药房 住院医生站 随访管理系统 综合网络 信息安全 灾备系统 数据服务 医疗云计算 财务记账 (FA) 公文管理 组织架构 检修管理 桌面支持 PACS影像中心 科研统计分析平台 血库管理Blood Bank 临床典型病例病案库 日间治疗管理系统 医疗器械不良事件上报 急诊医生站 临床路径 管理会计 个人系统住院护士站 客服呼叫中心 日常盘点 UIS 护理管理 超声系统 AMIS 系统管理 手术麻醉系统 电子签章 血液采购红十字血站接口 员工报销 & 费用预算控制 邮件服务 短信服务 洗衣房管理 智能楼宇 急诊输液 住院药房 内部系统接口 流程管理 会员管理 中央运输调度管理 核医学系统（ECT/PETCT 教学门户网站 ）图书跟踪及分析 ICU重症监护系统 电镜系统 药品采购 &卫生局接口 急诊抢救 楼宇自动化 档案管理移动医生站 工作流引擎 品牌管理 殡葬服务管理 医疗自动化 通讯自动化 介入中心系统 长学制教务管理 合理用药系统 图书主数据管理 电生理系统 医联码卫生局接口 成本预算与控制 知识管理移动护士站 营销管理 社工管理 急诊留观 收入预算及分析 会议管理 图书上架、下架 投诉管理 杂交手术室系统 研究生教务管理 PIVAs中心配液管理系统 高压氧舱系统 联网审计审计署接口
大健康产业迎来战略性政策支持
2013年9月，国务院颁布《关于促进健康服务业 发展的若干意见》： • 医疗服务能力大幅提升：医疗卫生服务体系更 加完善，康复、护理等服务业快速增长，各类 医疗卫生机构服务质量进一步提升 • 健康管理与促进服务水平明显提高：中医医疗 保健、健康养老以及健康体检、咨询管理、体 质测定、体育健身、医疗保健旅游等多样化健 康服务得到较大发展 • 健康保险服务进一步完善：商业健康保险产品 更加丰富，参保人数大幅增加，商业健康保险 支出占卫生总费用的比重大幅提高，形成较为 完善的健康保险机制 • 健康服务相关支撑产业规模显著扩大：药品、 医疗器械、康复辅助器具、保健用品、健身产 品等研发制造技术水平有较大提升，相关流通 行业有序发展
数据来源：国发〔2013〕40号 《国务院关于促进健康服务业发展的若干意见》 4
健康服务业的大数据
• 前沿科学课题研究 • 保险费用精算 • 支付欺诈挖掘分析 • 流行病研究 • 医药定保定价规划 • 比较效果研究
• 高危易感人群筛除、 防控 • 抗菌药物、毒麻药、 院内感染实时监控 • 临床决策辅助支持 • 药物临床试验设计 • 公众健康指导 系统 • 个性化导医服务 • 市场需求调研 • 患者远程监控随访 • 药品投放预测建模 • 医疗数据透明化
• • • •
政府机构监管 宏观政策评估 公共疾病监控 卫生数据透明化
大数据的4V特点：Volume大量、Velocity高速、Variety多样、Value价值
5
目录
• 健康服务业的大数据 • HIT厂商视角看健康大数据 • 互联网视角看健康大数据