智慧医疗案例剖析-湘雅医院-医疗大数据的几点思考
医疗健康大数据下的应用与思考
医疗健康大数据下的应用与思考随着人工智能和互联网技术的迅猛发展，医疗健康大数据逐渐成为一个备受关注的话题。
医疗健康大数据是指通过各种手段、方式采集、归纳、分析医学及健康领域的数据，并基于其分析结果提升医学信息化水平、实现健康大众化的一种先进的医疗数据管理和应用模式。
那么，在医疗健康大数据下，我们如何在医疗中应用？对于患者来说，我们应该如何更好地保持健康？下面就让我们一起来探究这个话题。
I. 医疗健康大数据的应用1. 提升医学科研水平医疗健康大数据有助于提高医学科研的效率和准确性。
在传统的医学研究中，通常需要大量的数据样本才能分析出科学结论。
而在医疗健康大数据时代，医疗数据深度挖掘，结合人工智能技术可以大幅提高数据的可利用性，从而更加快速地分析出科学结论和发现新的治疗方法，极大地推动了医学研究的进步。
2. 提供精准的临床诊断通过医疗健康大数据的记录和分析，医生可以更加准确地诊断和治疗疾病。
医院在进行医疗服务时，一方面可以根据病情记录和数据分析提供治疗措施，另一方面还可以通过云端协同进行医疗决策，让名医为大家提供更加精准的医疗服务。
在数据的储存和传输上面，一般要进行数据加密传输，保证敏感数据的安全。
3. 预测和预防疾病医疗健康大数据可以对人群和个人的健康状况进行分析，通过大数据模型发现人群或个人可能存在潜在健康问题并提前预测，及时介入预防和管理病症的发展方向。
例如，通过对糖尿病、心血管疾病等重点疾病人群的高危因素分析，形成疾病风险筛查模型。
当在日常健康管理中，医生可以根据病人年龄、性别、体重、身高等个人信息进行健康风险评估和预防管理服务，对于高风险病人制定特定的防治方案，降低疾病的风险。
II. 医疗健康大数据的思考1. 数据隐私保护关于医疗健康大数据的合规性问题，一个重要的问题就是数据隐私保护问题。
医疗数据涉及患者敏感信息的存储和传输，并且数据在管理和运维过程中存在数据泄露和侵犯隐私权的风险。
因此，在开展医疗数据处理和应用过程中，必须严格遵守国家相关的隐私政策和法规。
智能医疗大数据算法与应用案例分析
智能医疗大数据算法与应用案例分析随着智能医疗技术的不断发展，医疗数据的规模和复杂性不断增加，急需一种高效的处理方式。
大数据算法提供了一种解决方案，为医疗行业提供了一种新的思路和途径。
本文将对智能医疗大数据算法与应用进行案例分析，并探讨其在医疗行业的发展前景。
1. 智能医疗大数据算法的概述智能医疗大数据算法是一种利用大数据技术解决医疗领域问题的方法。
它采用自动化和智能化的方式，对医疗数据进行处理和分析，以帮助医疗工作者更好地了解患者的身体情况和疾病风险。
智能医疗大数据算法可以处理从患者病历到医疗设备数据等各种类型的数据，为医生提供更准确的诊断和治疗方案，也为患者提供更为安全便捷的医疗服务。
2. 智能医疗大数据算法的应用案例2.1 智能健康监测智能健康监测系统可以自动收集身体健康数据，如心率、血压、血糖和体温等。
通过智能算法的帮助，医生可以更好地了解患者的身体状况，了解他们的疾病风险和病情，为患者提供更为准确的治疗方案。
2.2 智能医疗影像在医疗影像方面，智能医疗大数据算法能够快速地处理和分析影像数据，为医生提供更为准确的诊断结果。
例如，医生可以利用这种技术对X光片、MRI扫描图像进行快速分析，以帮助确定患者疾病的发展轨迹。
2.3 智能脑外科手术随着技术的不断发展，现在已经出现了智能机器人手术室。
这种技术可以实时跟踪患者的脑电波和其他生理信息，以确保手术过程的顺利进行。
同时，医生可以利用这种技术更准确地切除病变，同时保持患者的神经系统不受损伤。
3. 智能医疗大数据算法的前景智能医疗大数据算法在医疗行业的应用前景非常广阔。
未来，这种技术有望进一步提高医疗行业的效率和质量，为患者提供更为安全便捷的医疗服务。
此外，这种技术还有望跨越地域和语言的限制，将医疗资源在全球范围内共享，进一步提高医疗领域的效率和质量。
总结随着智能医疗技术的不断发展，智能医疗大数据算法已经成为医疗行业的重要组成部分。
这种技术可以提高医疗领域的效率和质量，为患者提供更为安全便捷的医疗服务。
智慧医疗案例剖析-医疗大数据,智慧医院的根基
Value 女
28 165/95mmHg
是
是
无
无
否
无
是
是
是
无
……
10
医疗大数据平台的数据处理-数据归一
医疗词库迭代构建：参考标准病历词库：ICD-9、ICD-10、SNOMED CT、etc，把真实病历 中，大量出现非标准医疗词汇，把意义一样的医疗词汇归一成一个词，把标准词汇做种子，在 病历中发现含有这些词汇的句型， 找出相关语句中，其它疑似医疗词汇，人工校注把扩大了 的词库，放进病历中，发现更多句型，然后发现更多疑似词汇 …
用户应用服务
医学探索能力
影像数据： CT/MRI/
病理等
数据 处理能力
结构化数 据：LIS、
医嘱等
非结构化数据：
7
主诉、病程等
数据处理技术是构建医疗大数据的根基
数据的后结构化，是未来发展趋势。
医院的病历如何书写、医生的何种病历书写习惯，医渡
云的人工智能和机器学习的技术都会将非结构化信息
转化为结构化的数据，唤醒医疗数据的价值。
在大数据时代下，以个体化医疗为核心视角，对病 人病例进 行高级分析，整合和分析服药记录和电子病历这些 数据可以为临床决策、疾病预测和个性化治疗起到辅助作用。
29
目录
1 医疗大数据平台核心要素 2 医院高效公式 3 医生成长体系 4 患者净值体系 5 公司简介
30
传统患者管理存在的表象和深因
患者、费用逐年增加 防治效果不足
Ⅰ型糖尿病 1型糖尿病 糖尿病（ 1型） 糖尿病1 型
糖尿病，（ 2型） 糖 尿病二型
糖尿病 2型 2型-糖尿病 糖尿病，（I I型） 二型糖尿病 糖尿病Ⅱ 型
智慧医疗案例剖析-湘雅医院-医疗大数据的几点思考
3
医疗大数据建设
思路、方法
4
医疗大数据发展趋势
医疗大数据的发展趋势
医疗卫生管理机构
医疗机构
金融机构
互联网健康应 用与数据
洞察
CIS
PACS
医生
• 大数据技术在未来为决策提供更多的支持
… LIS
患者
• 提供越知来识 越多个性化的服务
医疗大数据
EMR
• 数催据 生新的业务模式和服务模式
HIS
UGC
• 处理过程及用传户输产的生内实容时化、及
互联网健康应用与数据ugc洞察患者科研机构医疗器械和制药公司第三方开发者金融机构电信运营商医疗卫生管理机构医疗机构医生?大数据技术在未来为决策提供更多的支持?处理过程及用传户输产的生内实容时化及时化?提供越知来识越多个性化的服务医疗大数据emr?数催据生新的业务模式和服务模式医疗大数据的发展趋势?大数据技术在医疗领域的不断创新媒体谢谢
医院数据可简单分为结构化与非结构化 信息里的“结构”是永远存在的，只不过结构尚未
被发现，或结构变化无定（半结构化或多结构化） 结构本在，只是未建模。
非结构化数据处理的核心在语义分析和逻辑模式识 别。
医疗服务
提纲
1
什么是医疗大数据？
概念 现状 来源 促进
2
医疗大数据建设难点及挑战
数据本身结构等软硬件问题 思想观念政策影响 安全问题
服务都各自独立，缺乏合理接口。 医疗数据收集的渠道不畅。
医疗大数据的建设难点
数据互联互通问题：
观念保守
医院管理者对信息开放持保守观念；对数据安全、如何保护患 者隐私等问题心里没底；整个行业缺少数据开放案例。
政策滞后
智慧医疗存在的问题和建议
智慧医疗存在的问题和建议干这行这么久，今天分享点智慧医疗存在的问题和建议的经验。
先说说智慧医疗存在的问题吧。
我觉得最大的问题就是数据共享太难了。
各个医疗系统之间就像一个个独立的小王国，信息根本不流通。
比如说，我之前有个患者，他在A医院做了一堆检查，拍了片子啥的，结果到B医院看病的时候，这些数据完全调不出来。
这就很坑啊，患者得重新检查一遍，既浪费钱又耽误时间。
还有就是智慧医疗设备操作的复杂性。
有些设备操作起来真是麻烦得要死，就像是让一个只会用老年机的大爷突然玩智能手机一样。
我记得有个新的检测仪器，那个界面全是各种专业术语和复杂的操作流程，连我们有些年轻的医护人员都得研究半天才会用，更别说年纪大点儿的了。
再一个就是患者隐私保护的问题。
现在数据到处都是，虽说打着智慧医疗的旗号，但万一数据泄露了，那患者可就惨了。
我仿佛都能看到患者隐私赤裸裸地暴露在阳光下的景象，这多可怕啊。
下面说说建议吧。
我感觉政府得出来管管了，出台一些政策，强制要求医疗系统之间做数据共享。
就像统一货币一样，咱们也得统一数据标准啊。
哦对了还有，设备厂家能不能把操作设计得简单点啊。
我觉得操作界面就像智能手机的系统一样，越简单明了越好。
可以学学苹果手机啊，老人都能很快上手。
对于患者隐私保护呢，我觉得必须要有严厉的法律。
一旦发现有泄露隐私的，狠狠罚。
同时，医疗单位自己也得加强管理，从内部建立起保护隐私的制度。
比如数据加密啊，访问权限严格控制啥的。
不过我也知道我的这些建议可能也有局限性。
比如说数据共享，可能涉及到不同医院的利益分配之类的，但不管怎么样得慢慢朝着好的方向改进不是吗？毕竟智慧医疗的初衷是给患者提供更好的医疗服务啊。
仅供参考啦，我还在摸索学习中呢。
在实践中，看到好多地方已经开始注重数据安全方面的建设了。
之前看到一个新闻，说某个城市的大型医疗集团开始建立自己内部的数据共享平台，在这个过程中，他们遇到不少困难，比如说不同科室的数据格式不同。
医疗大数据应用案例分析与探讨
医疗大数据应用案例分析与探讨随着信息技术的不断发展，大数据时代已经悄然来临。
医疗行业作为社会生命保障的重要领域，也迎来了医疗大数据的应用时代。
医疗大数据是指由医疗机构、医疗器械、个人健康数据、医疗保险等多个方面产生的大规模医疗数据。
通过对这些大数据进行分析挖掘，可以为医疗决策提供科学的依据，优化医疗资源配置，提高医疗质量和效率。
一、医疗大数据应用案例——基于数据挖掘的疾病风险评估系统以某医疗大数据公司开发的疾病风险评估系统为例。
该系统整合了来自多个医疗机构的大量医疗数据，通过数据挖掘技术建立了疾病风险评估模型，可根据个人的基本信息、疾病史、生活方式等数据，为其进行风险评估，并提供相关的预防和治疗建议。
例如，对于心血管疾病，该系统可根据大量的医疗数据，建立风险评估模型，分析多种风险因素对心血管疾病的影响，如年龄、性别、体重指数、血压、血脂、吸烟、饮酒等。
根据个人的基本情况和生活方式，系统会自动计算出其心血管疾病的患病风险，并给出相应的预防和治疗建议，如饮食调节、体育锻炼等。
该系统的应用，可帮助医疗机构提高疾病预防和治疗的科学性和精准性，提高医疗效率和质量，为广大群众提供更好的医疗保障。
二、医疗大数据应用案例——基于数据分析的医院管理决策支持系统以某医院的管理决策支持系统为例。
该医院依托自身的信息化建设和医疗大数据技术，建立了一套全面的医院管理决策支持系统。
该系统集成了医院门诊、住院、医技、药房、检验等多个系统的数据，通过数据分析和挖掘技术，针对医院经营、医疗质量、患者满意度等多个方面进行分析，为医院管理层提供科学的决策依据。
例如，在医院门诊部门，系统可通过对就诊人群的数据分析，了解各类疾病的就诊情况和流行趋势，及早发现重点疾病的发生，并对医院的医疗资源进行优化配置。
同时，系统还能够实时监控医院业务量的变化情况，在业务量高峰期自动开启预约挂号功能，避免患者排队等候，提高医院的服务效率和满意度。
该系统的应用，不仅能够帮助医院提高医疗质量和效率，还能够为医院管理决策提供科学的支持和指导，规范医院管理和经营，保障医院持续发展。
智电医疗数据分析：利用大数据和AI进行医疗数据分析以提升医疗质量
智电医疗数据分析：利用大数据和AI进行医疗数据分析以提升医疗质量在当今数字化时代，数据已成为新的石油。
医疗领域也不例外，大数据和人工智能技术正在逐步渗透到医疗服务的各个层面，为提升医疗质量提供了前所未有的机遇。
本文将探讨如何通过利用大数据和AI进行医疗数据分析，从而推动医疗服务的智能化和精准化。
首先，我们需要认识到医疗数据的复杂性和多样性。
从病历记录到检查结果，从药物反应到手术过程，医疗数据涵盖了广泛的信息类型。
这些数据就像是一片未经开垦的荒地，等待着我们去挖掘其潜在的价值。
而大数据和AI技术正是我们手中的锄头和犁耙，能够帮助我们高效地处理这些数据，提取出有用的信息。
其次，大数据和AI技术在医疗数据分析中的应用已经取得了显著的成果。
例如，通过分析大量的病例数据，AI可以辅助医生进行诊断，提高诊断的准确性和效率。
这就像是一位经验丰富的老医生，能够在海量的信息中迅速找到关键线索，为患者提供及时的治疗建议。
此外，大数据分析还可以揭示不同人群之间的健康差异和疾病分布规律，为公共卫生政策制定提供科学依据。
然而，我们也必须看到大数据和AI技术在医疗领域的应用还面临着一些挑战。
首先是数据隐私和安全问题。
医疗数据涉及个人隐私和敏感信息，如何在保障数据安全的前提下进行有效分析是一个亟待解决的问题。
其次，医疗数据的标准化和互操作性也是一个重要的议题。
不同的医疗机构和系统可能使用不同的数据格式和标准，这给数据整合和共享带来了困难。
为了克服这些挑战，我们需要采取一系列措施。
首先，建立健全的数据保护机制和法律法规，确保医疗数据的安全和合规使用。
其次，推动医疗数据的标准化工作，促进不同系统之间的数据互联互通。
此外，加强跨学科合作，将医学专家、数据科学家和工程师等各方力量结合起来，共同推动医疗数据分析技术的发展和应用。
总之，大数据和AI技术在医疗数据分析领域具有巨大的潜力和价值。
通过充分利用这些技术手段，我们可以更好地理解疾病的本质和发展趋势，为患者提供更加精准和个性化的治疗方案。
医疗大数据应用案例分析
医疗大数据应用案例分析在当今社会，随着科技的不断进步和医疗领域的发展，医疗大数据应用逐渐成为热门话题。
医疗大数据的广泛应用对提高医疗质量、优化医疗资源配置、改善医疗服务体验具有重要的意义。
本文将以分析医疗大数据应用案例为主题，展开探讨。
1.数据采集与整合医疗大数据应用的第一步就是数据采集与整合。
医疗机构、健康医疗设备以及社交媒体等渠道收集、整合各类医疗数据，包括患者的病历、检查结果、生理指标等。
此外，还可以将个人健康数据、基因数据等与医疗数据整合，为医疗决策提供更全面的信息。
2.数据挖掘与分析采集到的医疗大数据需要进行挖掘和分析，以发现其中的规律和价值。
通过数据挖掘技术，可以从庞大的数据中找出相关性、趋势和异常等信息，为医疗决策提供依据。
例如，利用数据挖掘技术可以分析某种疾病的流行趋势，帮助医疗机构调整资源配置和预防策略。
3.个性化诊疗医疗大数据应用可以让医生更准确地了解患者的情况，从而进行个性化诊疗。
通过分析患者的病历、生理指标和基因数据，可以为患者提供个性化的治疗方案。
例如，根据患者的基因信息，医生可以预测患者对某种药物的反应，避免不必要的副作用。
4.疾病预测与防控医疗大数据应用还可以用于疾病的预测与防控。
通过分析大量的医疗数据，可以发现疾病的早期预警信号，并制定相应的防控措施。
例如，在流感季节，可以通过分析病例报告、就诊记录和社交媒体数据等，预测流感疫情的传播趋势，及时采取措施减少感染风险。
5.医疗资源优化医疗大数据应用还可以帮助医疗机构优化资源配置，提高医疗服务的效率和质量。
通过分析医疗数据和患者就诊记录，可以了解患者的就诊需求和医疗资源利用情况，合理分配医疗资源。
例如，根据就诊病历和生理指标的数据分析，可以判断某个科室在某个时间段的就诊量，从而安排医生的排班，提高就诊效率。
6.医疗研究与创新医疗大数据应用不仅可以用于医疗服务，还可以促进医疗研究和创新。
通过分析大规模的医疗数据，可以发现新的疾病规律、医疗模式和治疗方法。
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医疗大数据的建设成功的关键
1. 全方位布局
从业务领域上看，数字化医院应能够 对医院所有的业务领域进行数字化处 理和管理，从管理对象上看，应包括 病人、工作人员、资产、科室、成果 等所有对象。
3.可管理
就是能够对所管理的对象和产生的数 据进行有效管理，核心是要建立主索 引和数据中心。
医疗大数据的现状
医疗数据量呈爆炸式增长；
医疗信息系统孤岛众多，数据的使用和 管理越来越复杂；
临床业务人员对临床数据的访问和应用 提出更高的要求；
以患者为中心的信息在医院内外、甚至 跨机构、跨领域都有共享的需求。如何 更高效的管理医疗大数据？是一个值得 深思的问题。
各种临床数据以患者为中心的统一管理、 统一归档，包括影像、文字、图片、视 频等；
“数据即价值”的价值观早已存在，Value不是大 数据专享的属性，小数据照样有大价值。从数据中 发现价值的实践也由来已久。
不能神化大数据是万灵药，也不能矮化大数据就是 包装旧概念。
大数据的理解
• 医疗大数据来源：
病人就医过程中产生的信息 临床和实验室数据整合 智能穿戴设备带来的健康管理数据 互联网+医疗应用 组学数据--基因组学、代谢组学、蛋白 质组学……
服务都各自独立，缺乏合理接口。 医疗数据收集的渠道不畅。
医疗大数据的建设难点
数据互联互通问题：
观念保守
医院管理者对信息开放持保守观念；对数据安全、如何保护患 者隐私等问题心里没底；整个行业缺少数据开放案例。
政策滞后
数据开放法律法规制定滞后 。
标准不足
现在制定发布的一些标准，偏重于数据集标准，而对数据字 典关注不足，对诊断编码（ICD-10）、药品编码、耗材编码、 收费项目编码关注不足，没有统一标准。
医疗大数据应用不充分原 因
医疗信息缺乏共享。不能在一个系统中全面展示管理者所需的 所有信息，管理者往往要通过不同系统去调阅需要的数据，而且 由于统计途径和方法不同，有些信息甚至相互矛盾，影响管理者 决策。
医疗信息展现不直观。缺乏人性化的信息集成展现功能，不能 按使用者的身份展现其更关注的信息，往往是千人一面，阅读效 率比较低，特别缺乏仪表盘以及关键业绩指标等新型展现工具。 挖掘分析不深入。系统仅是对日常事务的查询和统计处理，缺乏对统计信息进行深入 挖 掘、内在相关性和发展预测分析，医院管理决策还是凭经验和定性分析为主，影响了决 策工作的效率和有效性。 基础信息建设不到位。目前医院信息系统建设还不够全面，特别缺乏全过程的信息化 管控，主索引和数据标准化等对决策支持系统起着非常重要作用基础条件还不够具备。
医院数据可简单分为结构化与非结构化 信息里的“结构”是永远存在的，只不过结构尚未
被发现，或结构变化无定（半结构化或多结构化） 结构本在，只是未建模。
非结构化数据处理的核心在语义分析和逻辑模式识 别。
2. 全流程管控
以病人为中心，对患者实现全程数字化 服务；以医嘱为核心，对诊疗实现全程 数字化处理；以管理为导向，对对象实 现全程数字化管控。
4. 标准化
系统所用的术语、代码遵循国际和国 家的标准，引进的软件系统必须符合 国家统一的技术标准。
医疗大数据的核心在于分析和利 用
医院系统的数据类型很多，文本、音频、图片、视 频、模拟信号。
数据本身结构等软硬件问题 思想观念政策影响 安全问题
3
医疗大数据建设
思路、方法
4
医疗大数据发展趋势
医疗大数据的建设要从认识入手
1)区分数据与信息 • 数据只有在准确并获得及时更新的情况下才是信息。数据不准确没有保存的价
值。在信息收集或分析前需要确认这些数据是否实际有效。 2)对数据进行细致观察，做好整体规划 • 信息系统孤立且凌乱，导致各系统之间往数据脱节、根本无法彼此交互。 • 确定系统的交互方式、数据捕捉 与存储方式等，以保证后续工作的顺利进行。 3)对大数据有清晰的认识，小规模入手 • 大数据技术有清晰的认识。不要贪大图快，需按步骤一步一步来，比较明智的
智慧医疗案例剖析-
湘雅医院-医疗大数据的几点思考
提纲
1
什么是医疗大数据？
概念 现状 来源 促进
2
医疗大数据建设难点及挑战
数据本身结构等软硬件问题 思想观念政策影响 安全问题
3
医疗大数据建设
思路、方法
4
医疗大数据发展趋势
大数据的理解
ห้องสมุดไป่ตู้数据不是大，大数据是多源。从多个源头 的数据去互相印证一个事实，这是“大”。
提纲
1
什么是医疗大数据？
概念 现状 来源 促进
2
医疗大数据建设难点及挑战
数据本身结构等软硬件问题 思想观念政策影响 安全问题
3
医疗大数据建设
思路、方法
4
医疗大数据发展趋势
医疗大数据的建设难点
数据存在多源异构问题： 医院信息系统不同时期建设，缺乏统一规划。 各医院的信息系统发展不均衡。 部分医院的信息系统厂商多，系统多，软件及硬件
因为数据越大，趋势判断就越准确。 数据表示的过去，但表达的是未来。 所有可以电子化的东西都可叫做数据。
大数据的理解
大数据是一种新的数据形态和实践，它与当前主流 的数据应用实践并存，而非取代。
大数据也是一种战略、世界观和习惯。即使今天没 有大体量的数据，为未来的大数据实践做准备。
大数据的建设难点
医疗大数据的数据安全
个人（Personal） …患者隐私保护
医疗机构（Medical Institution ） …自身与患者双重保护
第三方（Third party ） …如何合作
政府（Government） …政策、国家安全
提纲
1
什么是医疗大数据？
概念 现状 来源 促进
2
医疗大数据建设难点及挑战
医疗大数据的应用
1服务居民。个性化健康保健指导，使居民能在医院、 社区及线上的服务保持连续性。 2 服务医生。临床决策支持，如用药分析、药品不 良反应、疾病并发症、治疗效果相关性分析、抗生素 应用分析；或是制定个性化治疗方案。 3服务科研。包括疾病诊断与预测、临床实验数据 的分析与处理等方面；提供最佳治疗途径。 4 服务管理机构。规范性用药评价、管理绩效分析。 5公众健康服务。危及健康因素的监控与预警、网 络平台、社区服务等方面。