智慧医疗大数据分析应用平台建设方案

智慧医疗大数据分析

应用平台

建

设

方

案

1.背景介绍 (10)

2.产品愿景 (14)

3.产品定位 (15)

3.1解决的问题 (15)

3.2达到的效果 (15)

4.产品理念 (16)

5.总体思路 (16)

5.1对接数据源，获取医疗卫生大数据 (17)

5.2对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (18)

5.3建立医疗卫生大数据的存储机制 (18)

5.4医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (20)

5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (22)

5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (22)

5.7建立平台应用实施推广组织机制 (23)

5.8建立平台产品优化升级服务组织机制 (23)

6.医疗卫生信息的大数据建模描述和分析 (23)

6.1 我们给出的相关数据模型 (24)

6.2 卫计委给出的相关数据模型 (25)

6.3 相关数据特征对比分析 (29)

7.大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (31)

7.1 医疗卫生服务机构应用 (33)

7.1.1各级医院自身应用 (33)

7.1.2 基层医疗机构自身应用 (38)

7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (38)

7.1.4医疗卫生机构的合规应用 (43)

7.2患者医疗治疗应用 (46)

7.2.1患者就医过程提示服务 (46)

7.2.2患者服药提示服务 (46)

7.2.3患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (46)

7.2.4患者体征和治疗效果服务 (47)

7.2.5患者交流交往服务 (47)

7.3个性化医疗服务应用 (47)

7.3.1基因测序分析应用 (47)

7.3.2个性化药物应用 (48)

7.3.3个人健康管理应用 (48)

7.4慢性病预防治疗应用（疾控中心） (50)

7.4.1慢性病检测、发现、预警服务 (50)

7.4.2慢性病诊断服务 (52)

7.4.3慢性病防控治疗服务 (52)

7.5居民健康保健应用（疾控中心） (53)

7.5.1居民自我健康保健应用 (53)

7.5.2政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (54)

7.5.3政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用

(54)

7.6医疗卫生管理机构应用（卫生局） (54)

7.7医疗保险管理机构应用（医保局） (54)

7.7.1基本医疗保险的决策支持分析 (57)

7.7.2基本医疗保险费用单据的智能化审核 (58)

7.7.3基本医疗保险的有效支付和治理应用 (59)

7.7.4基本医疗保险和服务监管应用 (59)

7.7.5降低看病率提升医疗效果应用 (60)

7.8医药监管机构应用（药监局） (64)

7.9医药研发生产经营应用（医药企业） (64)

7.9.1医药研发企业应用 (64)

7.9.2医药生产企业应用 (65)

7.9.3医药流通企业应用 (66)

7.9.4医药零售企业应用 (68)

7.10医疗卫生资源配置管理规划应用（政府主管部门）69

7.10.1医疗卫生资源服务现状分析 (69)

7.10.2医疗卫生资源财务供给能力分析 (70)

7.10.3医疗卫生资源规划指标对比 (70)

7.10.4医疗卫生资源政策建议 (71)

7.11商业医疗保险应用（保险公司） (71)

7.11.1获得新客户和保留已有客户的分析应用 (71)

7.11.2有效控制医疗费用的分析应用 (72)

7.11.3商业医疗保险的保障设计和精算定价 (72)

7.11.4商业医疗保险的理赔运营管理应用 (73)

7.11.5商业医疗保险的市场和销售拓展应用 (76)

7.12公共卫生服务应用（卫生防疫中心） (76)

7.12.1传染病预警预报 (78)

7.12.2 公共卫生舆情监测预警 (79)

7.12.3疾控和保健应用 (80)

7.13政府监管应用（政府主管部门） (80)

7.13.1医药监管应用 (80)

7.13.2医疗监管应用 (81)

7.13.3医保监管应用 (83)

7.13.4医疗服务机构和医生监管应用 (83)

7.14新型医疗卫生服务应用（政府主管部门） (84)

7.14.1远程医疗 (84)

7.14.2移动医疗 (84)

7.14.3互联网医疗 (86)

7.14.4数字医疗 (86)

7.14.5大数据医疗 (86)

7.14.6智慧医疗 (87)

7.14.7精准医疗 (88)

8.大数据分析应用平台支持的专题大数据应用 (89)

8.1患者分析（基于电子病历EMR） (90)

8.1.1患者数据预处理 (90)

8.1.2患者个体（个性）分析 (91)

8.1.3患者群体（统计）分析 (91)

8.2疾病分析（基于电子病历EMR和电子健康档案EHR）92

8.2.1常见疾病分析 (92)

8.2.2慢性疾病分析 (92)

8.2.3疾病诱因分析 (92)

8.2.4疾病统计分析 (92)

8.2.5临床路径分析 (92)

8.3医生及医护人员分析（基于医疗卫生资源数据） (92)

8.3.1医生及医护人员资历资格分析 (92)

8.3.2医生及医护人员行医记录分析 (92)

8.3.3医生及医护人员培训进修分析 (93)

8.4处方分析（基于电子病历EMR） (93)

8.4.1医生用药分析 (93)

8.4.2患者用药分析 (94)

8.4.3处方用药分析 (94)

8.4.4医院科室用药分析 (94)

8.4.5安全用药分析 (94)

8.4.6处方符合性分析 (95)

8.4.7处方用药-诊断结论关联分析 (95)

8.4.8诊断结论-处方总价聚类分析 (95)

8.4.9患者特征-诊断结论分类分析 (96)

8.4.10患病时间-诊断结论序列分析 (96)

8.5居民人口分析（基于电子健康档案EHR） (96)

8.5.1居民个体健康分析 (96)

8.5.2人口群体健康分析 (96)

8.5.3人口亚健康相关因素关联分析 (97)

8.5.4人口健康相关因素关联分析 (97)

8.5.5人口健康时间空间分布分析 (97)

8.5.6人口健康预测分析 (97)

8.6药品分析（基于医药产业链数据） (97)

8.6.1药品种类分析 (98)

8.6.2药品研发分析 (99)

8.6.3药品生产分析 (102)

8.6.4药品销售分析 (102)

8.6.5药品物流分析 (103)

8.6.6药品资金流分析 (103)

8.6.7药品信息流分析 (104)

8.6.8药品库存分析 (104)

8.6.9药品质量偏差分析 (108)

8.6.10药品不良反应＆药品群体不良事件分析 (109)

8.7医疗健康检验检测分析（基于电子健康档案EHR） 109

8.7.1生理信号检测分析 (109)

8.7.2医学影像图像分析 (110)

8.7.3 DNA检测和DNA序列分析 (110)

8.7.4重要人体征数据分析 (110)

8.7.5远程自助健康医疗检测分析 (110)

8.8医疗安全风险分析（基于电子病历EMR） (110)

8.8.1医疗安全分析 (110)

8.8.2医疗风险分析 (110)

8.8.3假药、过期药、成分异常药的使用分析 (111)

8.8.4医疗事故诱因分析 (111)

8.8.5医疗安全风险统计分析 (111)

8.9医疗卫生资源分析（基于政府的医疗卫生资源数据） (111)

8.9.1医生护理人员分析 (111)

8.9.2 医院床位分析 (111)

8.9.3医疗检测检验能力分析 (111)

8.9.4医疗卫生资源需求分析 (111)

8.9.5医疗卫生资源匹配度分析 (112)

8.9.6医疗卫生资源对比分析 (112)

8.10医疗卫生效果分析（基于电子健康档案HER和医疗卫生资源数据） (112)

8.10.1医疗卫生满意度分析 (112)

8.10.2医疗卫生问题诱因分析 (112)

8.10.3医疗卫生规划符合度分析 (112)

9.关键核心技术和算法 (112)

9.1大数据分析能力 (113)

9.2大数据分析技术 (114)

9.3大数据存储技术和系统 (115)

9.4大数据业务模型建模 (115)

9.5大数据的实时查询 (118)

9.6大数据的复杂分析 (120)

10.用医疗卫生大数据为业务服务 (124)

10.1核心理念 (124)

10.2管理闭环 (125)

11.未来市场前景分析 (128)

12.总结 (129)

1.背景介绍

根据国际著名分析机构Gartner给出的定义：大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。通过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。

随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。2009 年2 月27 日，我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示，截止至2008 年，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到2.6亿，占全国总人数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%，同时这些病人中的治疗率只有25%，控制率仅为6%，糖尿病病人中，能坚持做到规范治疗的也只有33%。由此我们可以看出，建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略，实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。通过慢性病的早期诊断和监护，不仅能提前预防和控制各种疾病，还能帮助他们合理用药，减少医药开支。另一方面，我国公共医疗卫生资源紧缺，城乡医疗卫生资源的差距比较大，城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的2.5倍以上，比如，占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%，而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%，优质的医疗卫生资源集中分布在城市，尤其是大城市。因此，实现城乡之间

的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。

同时，随着国家积极倡导“3521”医疗系统建设，我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高，预计在全国会出现上百个医疗数据中心，每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据，数量多、更新快且类型繁杂，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这就产生了医疗大数据。医疗大数据通常具有以下特征:

(1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域，并且数据呈持续增长的趋势。依照医疗行业的相关规定，患者的数据通常至少需要保留50 年。

(2) 服务实时性: 医疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。例如: 临床中的诊断和用药建议、健康指标预警等。

(3) 存储形式多样化: 医疗数据的存储形式多种多样，例如各种结构化数据表、非( 半) 结构化文本文档、医疗影像等。

(4) 高价值性: 医疗数据对国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克都有着巨大的作用。

因此，如何在海量的医疗大数据中提取信息的能力正快速成为战略性发展的方向，通过大数据分析挖掘出有价值的信息，将对疾病的管理、控制和医疗研究都有着非常高的价值。

目前，大数据、云计算是已经普及并成为IT 行业的主流技术。国内外都已经进入了大数据、云计算的研究热潮，同时大数据、云计算技术也逐渐成熟，大规模区域医疗信息系统和大型数据中心的建立也在同时进行。而云计算是大数据成长的驱动力，与此同时，由于医药医疗大数据越来越多，对云计算的需求日益增长，所以二者是相辅相成的。随着医疗数据的急剧增长，如何充分利用这些数据，运用大

数据、云计算技术，搭建合理先进的数据云服务平台，为广大患者、医务人员、科研人员提供服务和协助，必将成为未来信息化工作的重要方向。

“大数据时代”已经降临，“大数据”正在对每个领域都造成影响。在商业、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析的结果，而非基于经验和直觉；而在公共卫生、经济发展和经济预测等领域中，“大数据”的预见能力也已经崭露头角。2012年3月，美国政府公布了“大数据研发计划”（Big Data Research and Development Initiative）。该计划的目标是改进人们从现有的海量和复杂的数据中获取知识的能力。其中，与医疗卫生领域相关的有生物传感 2.0、虚拟实验室环境（VLE）、癌症基因组图谱(TCGA)、神经科学信息框架(NIF)、患者报告结果测量信息系统(PROMIS) 等10 余项。2014年美国的公共数据开放项目OpenFDA上线之后，先导项目开放了“300万份药物不良反应报告”，这些数据是2004至2013年间被提交给FDA 的药物不良反应和医疗过失记录。对医疗机构来说，不良反应和医疗过失记录起到的是长远的贡献作用，能减少医疗悲剧的重现。

根据我国居民第三次死因调查报告显示，脑血管病已成为居民的第一死因。脑卒中发病率正以每年8.7%的速率上升，我国每年用于治疗脑血管病的费用约在100亿元以上。2014年，GE医疗中国联合国家卫生计生委脑卒中防治工程委员会(脑防委)启动了“脑卒中行动”合作战略。GE医疗“脑卒中行动”的法宝之一就是大数据。尤其是GE构建的三级筛查网络，对双侧内膜增厚的高危人群检出率提

升了近10%。GE搭建的脑卒中信息管理系统可以与医院Lis和His系统全面对接，记录患者的基本信息、初筛信息、复筛信息、用药信息、实验室检查、体格检查信息及其随访信息等，全面跟踪患者的诊治流程。还可以与PACS系统对接，全面记录患者的影像学信息，实现患者影像信息的共享。同时，可对患者全流程疾病影像信息回顾，减少患者重复检查的负担，协助医生对患者疾病信息的全面判断。

在上述这些大背景下，本公司提出并计划研发“医疗大数据分析应用平台”（以下简称“本平台”）产品，以期为我国医疗卫生实现数字医疗、智慧医疗、健康医疗发挥重要作用。从而达到：服务模式（以患者为中心，形成居民健康全过程服务），从被动到主动；医疗模式（以预防为主，人人享有基本医疗卫生服务，将医疗卫生工作重点由后治前移到预防保健），从治病到防病；诊疗模式（避免各自为政，实行上下联合，专业分工），从排斥到联动；数据模式（从业务系统数据向整体数据转变，改变过去的数据不统一、不互通、不共享），从隔离到整体；技术模式（采用各种新技术手段，包括大数据、云计算、物联网、移动互联等，形成技术合力），从简单到综合的转变。

2.产品愿景

形成充分发挥大数据技术的，针对医疗医药行业的，能充分适应医疗卫生信息特征的大数据分析应用支撑平台，通过大数据分析，达到发现知识、发现规律、预测未来，将医疗卫生行业推进进入大数据时代提供技术可行性。

3.产品定位

本平台以医疗卫生行业的整体数据架构（数据模型、数据构成、数据关系）为基础和标准，以对应的医疗卫生业务数据为输入，通过大数据技术，形成针对医疗卫生行业中不同机构、角色和业务活动的智能化应用，因此本平台不是代替已有医疗卫生信息化系统，而是在多个方面强化已有医疗卫生信息化系统，包括任意查询、即兴分析、业务增强、规则约束、预测未来、发现知识，并提供互动性、及时性、预知性、洞察性，从而达到实现智慧医疗的目标。

3.1解决的问题

当前医疗卫生信息化建设的主要问题是各个区域内不同医疗机构中患者的基础信息和各种临床信息资源分散、重复、孤立，导致有效信息闲置、信息重复或不一致，很难得到有效利用。

通过本平台实现国家医疗卫生信息化规划中“4631-2”的三大基础数据库，即电子健康档案数据库、电子病历数据库和全员人口个案数据库的应用落地；

通过本平台实现智慧医疗的核心部分，即医疗卫生服务体系的智能化，使医疗卫生的各种应用提升水平；

通过本平台为“看病难、看病贵”的解决提供科学定量判断依据、对比分析依据和方案效果评价依据；

3.2达到的效果

本平台预期部署到云平台上运行，采用SOA的理念进行架构开发，

通过分层将公共大数据算法模型封装为服务，对业务应用提供服务，同时平台业务应用也是服务的形式存在，即应用单位不再需要购买部署自己的服务器硬软件环境，只需要开通相应服务就可以了。各个应用单位根据自己的业务需要定制服务，平台支持“开通即用”服务模式，为实现业务应用集成，本平台将对外支持Web Service方式的接口服务。

本平台希望将医疗卫生的智慧功能应用普及到业务角色和过程的方方面面，包括医生（包括专科医生、全科医生、保健医生等）、患者（包括慢性病患者、潜在患者等）、管理者（包括医疗管理者、医疗保险管理者、医药监管管理者、公共卫生管理者等）、医药经营者（药品研发、药品生产、药品物流、药品零售等）以及商业医疗保险经营者（健康险、大病险、医疗意外险等）。

4.产品理念

医疗卫生、健康保健、医药器械形成的海量数据就象一座待开发的金矿，利用大数据技术、云计算技术、物联网技术和便携设备技术的最新成果，将给医疗卫生事业带来全新革命性的改变，明显解决看病难和看病贵的问题，达到医疗卫生资源配置分布合理、大病小病治疗各司其职、疾病预防治疗有机结合、公民健康保健全过程覆盖。5.总体思路

通过建立医疗卫生大数据的统一标准和规范，形成可被相关业务

应用所利用的医疗卫生大数据源和交互机制，在此基础上，首先形成专题大数据应用，这些应用具有跨部门和组织机构的通用性，并具有良好的稳定性，因为这些应用是面向医疗卫生专题的；基于专题大数据应用，根据医疗卫生相关部门和组织机构的业务要求，可开发形成各种业务大数据应用，并且随着平台的推广，积累的医疗卫生业务大数据应用的实例将会越来越多，并最终形成不同方向的最佳应用样例。

医疗卫生大数据源专题大数据应用业务大数据应用

5.1对接数据源，获取医疗卫生大数据

医疗卫生大数据中心为本平台进行医疗卫生大数据分析提供数据源，但不在本平台范围内，并平台只是开发提供一套与该数据中心的数据读取接口，并具有监控数据读取情况汇总统计和异常提示功能。

该数据中心的定位：整合区域内不同医疗机构中患者/健康人群的各种临床诊疗数据、健康数据，在相对集中的逻辑/物理环境中，构建一个以存储和处理患者/健康人群诊疗信息为核心，覆盖多学科、

多专业的面向区域内主要卫生行政主管部门、临床医疗机构和社会公众的医学（医药、医疗、健康）信息资源共享机制----区域性医学数据中心。区域性医学数据中心的建设以行政业务处理、医疗、预防、保健、康复为服务主线，以健康人群和患者的医疗活动需求为基础。区域卫生数据中心通过制定标准的数据接口，建立基于广域网的信息交换、数据采集和传输机制，对区域内医疗卫生信息数据进行采集、传输、清洗和汇总，将医院、社区、医药企业以及公共卫生机构的各类数据、系统有机地整合起来，生成区域的卫生大数据。

5.2对获取的医疗卫生大数据预处理机制

医疗卫生大数据预处理主要完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗等操作，目的是将数据按统一的格式提取出来，然后再转化，集成，载入数据仓库的工具（ETL）包括：抽取：因获取的数据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的；清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项。因此要对数据通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

5.3建立医疗卫生大数据的存储机制

虽然关系型数据库系统(RDBMS)在安装和使用上仍然占有主要地位，但毋庸置疑，非关系型数据库NoSQL技术已经成为今天发展最快

的数据库技术。NoSQL是对数据库系统的总称，在某种程度上，它的性能和用途可能完全不同。

目前除了关系型数据库外，还主要存在有以下四种NoSQL数据管理系统：

键值数据库：当数据以键的形式访问时，比如通过国际标准书号ISBN找一本书，键值数据库是最理想的。在这里，ISBN是键，书籍的其他信息就是值。必须知道键才能查询，不过值是一堆无意义的数据，读取之后必须经过翻译。

文档数据库：该数据库以文档的形式管理和存储数据。有点类似于键值数据库，但文档数据库中的数据有结构。与键值数据库中值是一堆无意义的数据不同，文档数据库中数据以文档的结构被描述，典型的是JavaScript Object Notation (JSON)或XML。文档存储数据库中的数据可以通过定义的任何模式进行查询，但键值数据库只能通过它的键进行查询。

列式数据库：也被称为列式存储或宽列存储，一改之前行式存储的方式，对数据进行列式存储。在传统关系型数据库中，数据经常以行来访问。以列式管理记录的NoSQL数据库可以管理大规模的动态列。因为没有固定的模式，所以列名和键可以变换。列式数据库适用于不经常写的情况，要满足ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）的要求并不难，而且模式是变化的。

图型数据库：图型数据库关注值与值之间的关系，用图型的数学概念存储数据。图型数据库用带有点、边缘和属性的图的结构表示和

存储数据。在图型数据库中，每一个元素都包含一个直接的指向它毗邻元素的点，所以也就不需要索引查找。

每个种类的NoSQL数据库都有适用的不同类型的应用程序和用例，这就涉及到一个NoSQL社区常用的一个话题，即多样持久性，或者说根据数据库处理应用程序需求的不同，使用不同的数据库系统，用于不同的应用程序和用例。

5.4医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成

●技术分类方法

?根据挖掘任务：分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型

发现、异常和趋势发现等等；

?根据挖掘对象：可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异

质数据库、遗产数据库以及环球网Web；

?根据挖掘方法：可分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

●主要处理和分析技术

?预言处理：用历史预测未来；

?挖掘规律处理：了解数据中潜在的规律；

?关联分析：查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性、或因果结构；

(完整版)健康大数据全民大健康

健康大数据全民大健康 2014年12月22日，由中国通信学会主办，中国卫生信息学会、工信部电信研究院、北京公共卫生信息中心、北京健康管理协会协办的2014年中国移动医疗产业年会在京召开。此次会议以“健康大数据全民大健康”为主题，邀请了政府领导、行业专家、优秀企业、医疗机构数据与信息主管等行业精英到会参与。大会总结了移动医疗年度发展情况，展望行业发展前景与趋势。深入探讨了移动医疗产业的健康大数据服务、技术、标准、应用、创新、商业前景等热点、焦点话题。此次大会为持续服务移动医疗、智慧医疗产业，促进行业合作与交流，推动产业健康快速发展发挥了重要作用。移动互联网的迅猛发展昭示着一个全新时代的到来，越来越多的数据走上云端，大数据技术为全行业带来了巨大的影响。有业内专家认为，在当下“无处不数据”的时代，大数据将首先为健康和医疗领域带来深刻变革，因为该领域已经走过了思想革命的概念阶段，逐步迈入商业模式创新时期。这其中的重要表现就在于互联网巨头的强势涉足。进入2014年后，互联网公司扎堆儿投身于健康大数据应用，服务新模式呼之欲出，无形当中成了医疗信息化变革的背后推手，移动医疗的软硬件产品在此基础上不断推陈出

新，使整个产业走向更加集约化、可持续的良性创新发展阶段。移动医疗的市场规模究竟有多大？有行业专家预测，2017年中国的移动医疗市场将达到125.3亿，2020年将达到1986.9亿，大概将增长15.8倍，可以预见移动医疗将是医疗信息化建设的主导趋势，健康大数据风头势不可挡。移动医疗发展，大数据先行随着国家“信息消费”、“健康服务业”、“人口健康信息化”等系列相关政策的制定与实施，云计算、物联网、大数据、移动互联等技术的深入应用，移动智能终端与可穿戴设备应用也逐步成熟，致力于医疗健康服务的移动医疗产业定将大放异彩。在12月22日下午的会议中，中国通信学会副秘书长、工信部原领导秘建虎为大会致辞：在医疗健康领域，大数据的发展更加具有广阔的前景。随着全社会对健康的重视，人们享受优质医疗健康服务的需求更加迫切。在全民健康发展的目标当中，大数据将成为重要的支撑与决定性的因素。如今移动通信发展非常迅猛，移动互联网与智能终端已经非常成熟，这些都为医疗健康大数据、移动健康、移动医疗服务提供了很好的支持与保障。国家卫计委统计信息中心副主任王才有在大会上发表了关于“如何进行数据采集、分享，以及如何保证数据安全”的讲话。他指出，2014年是中国移动医疗年，健康大数据场

医疗大数据分析报告

大数据的意义在于提供“大见解”：从不同来源收集信息，然后分析信息，以揭示用其他方法发现不了的趋势。在利用大数据发掘价值的所有行业中，医疗行业有可能实现最大的回报。凭借大数据，医疗服务提供商不仅可以知道如何提高盈利水平和经营效率，还能找到直接增进人类福祉的趋势。以下是大数据在医疗行业的一些常见用途，包括商业运作和健康管理： 1.分析电子病历：医生共享电子病历可以收集和分析数据，寻找能够降低医疗成本的方法。医生和医疗服务提供商之间共享患者数据，能够减少重复检查，改善患者体验。但目前，大部分的电子病历都无法共享，这在很大程度上是出于安全和合规的考虑，但找到一个安全的方法来挖掘患者数据，这能改善医护质量并降低医疗成本。关键词：患者数据共享、信息安全、提高医疗质量、降低医疗成本 2.分析医院网络系统：不妨想想我们在分析入院治疗的趋势时获得的好处。例如，对儿科病房医疗设备的统合分析可以更早地识别潜在的婴儿感染趋势。或者，再想想减少术后葡萄球菌感染的好处。通过利用大数据，医院可以知道，医生在术后开的抗生素能否有效地防止感染。关键词：入院治疗趋势分析 3.管理数据用于公共健康研究：医务人员会被铺天盖地的数据所淹没。诊所和医院会提交关于健康状况和免疫接种的数据，但没有大数据的话，这些数据毫无意义。大数据分析能够对患者的原始数据进行标准化整合，用以充实公共健康记录，而丰富多样的公共健康记录能催生更合理的法规，并提供更好的医疗。关键词: 公共健康记录、患者数据 4.循证医学：大多数医院和急诊室都实行“食谱化医学”，也就是说，医生对收治的病人采用同一套检查项目来确定病因。而利用循证医学，医生可以将病人的症状与庞大的患者数据库进行比对，从而更快地做出准确诊断。在这里，大数据扮演的角色是从不同来源采集信息，并对数据实施标准化。在这种情况下，带有“高血压”的记录就可以映射到另一条带有“血压升高”的记录。关键词：循证、患者数据库

智慧医疗大数据分析应用平台建设方案

目录 1.背景介绍 (10) 2.产品愿景 (14) 3.产品定位 (15) 3.1解决的问题 (15) 3.2达到的效果 (15) 4.产品理念 (16) 5.总体思路 (16) 5.1对接数据源，获取医疗卫生大数据 (17) 5.2对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (18) 5.3建立医疗卫生大数据的存储机制 (18) 5.4医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (20) 5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (22) 5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (22) 5.7建立平台应用实施推广组织机制 (23) 5.8建立平台产品优化升级服务组织机制 (23) 6.医疗卫生信息的大数据建模描述和分析 (23) 6.1 我们给出的相关数据模型 (24) 6.2 卫计委给出的相关数据模型 (25) 6.3 相关数据特征对比分析 (29) 7.大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (31) 7.1 医疗卫生服务机构应用 (33)

7.1.1各级医院自身应用 (33) 7.1.2 基层医疗机构自身应用 (38) 7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (38) 7.1.4医疗卫生机构的合规应用 (43) 7.2患者医疗治疗应用 (46) 7.2.1患者就医过程提示服务 (46) 7.2.2患者服药提示服务 (46) 7.2.3患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (46) 7.2.4患者体征和治疗效果服务 (47) 7.2.5患者交流交往服务 (47) 7.3个性化医疗服务应用 (47) 7.3.1基因测序分析应用 (47) 7.3.2个性化药物应用 (48) 7.3.3个人健康管理应用 (48) 7.4慢性病预防治疗应用（疾控中心） (50) 7.4.1慢性病检测、发现、预警服务 (50) 7.4.2慢性病诊断服务 (52) 7.4.3慢性病防控治疗服务 (52) 7.5居民健康保健应用（疾控中心） (53) 7.5.1居民自我健康保健应用 (53) 7.5.2政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (54) 7.5.3政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用

大数据在医疗行业的应用

大数据在医疗行业的应用医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案

通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本

提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

第７期２４２０１４年４月１０日计算机教育ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６中图分类号：Ｇ６４２大数据分析及其在医疗领域中的应用邹北骥（中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３）摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗大数据分析的目的、意义和主要方法。关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘１大数据早已存在，为何现在称之为大

数据时代计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理还难以实现。互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数据量达到１０００ＰＢ，即１０亿ＧＢｔ２１。推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技术通过给每个物品贴上标签并应用ＲＦＩＤ等技术实现了

从专家诊病模型实例理解智慧医疗大数据文库

从专家诊病模型实例理解智慧医疗大数据大数据可谓是当红炸子鸡，对于它的应用场景，人们已经做了充分的想象，很多也在逐步落地，比如智慧医疗。医疗行业正更多的融入人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化。面对不同受众，智慧医疗有着不同的涵。对于公众，意味着更便捷可及的医疗服务；对于医护人员，不仅可以提高诊疗速度，还可以让诊疗更加精准，通过大量的数据分析支持他们的诊断。这里就不得不提到专家系统，它应该是一个典型的医疗应用，是大数据和人工智能的紧密结合。专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。接下来将通过生动有趣的过程讲解，帮助读者了解使用SmartMining敏捷挖掘桌面版，以决策树算法为背景，依托大数据如何构建专家诊病模型，以及如何通过可视化探索数据，实现决策树同样的计算结果！该案例的工作流如下：

大数据+智慧医疗方案

大数据+智慧医疗 2015年12月

目录 1.概述..................................................... - 1 - 2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索............................ - 1 - 3.“大数据＋智能穿戴”：移动医疗创新........................ - 3 -

1.概述卫生信息化是指以健康信息为核心、管理信息为纽带、分析决策系统信息为主导的全面信息化进程。它体现了现代信息技术在医疗卫生领域的充分应用，有助于实现资源整合、流程优化，降低运行成本，提高服务质量、工作效率和管理水平。众所周知，在都市中奋斗的白领阶级虽然拿着较高的工资，却也付出了极大的心力。据相关统计显示，白领阶层中工作时间超过8小时的高达90%，10小时以上的占62.3%，超过12小时的占20%，而中国白领平均每周的运动时间却只有2.61个小时。长时间超负荷的工作，一再被压缩的运动时间，导致越来越多白领脱离了健康的“轨道”。由于受限于现有的网络和硬件设施，各区县现有的社区卫生服务应用系统的建设差别较大。比较起来，城区的社区卫生应用软件建设起步早，而在偏远地区，社区卫生服务工作基本停留在手工操作阶段。但是，即使在经济比较发达的城区，各区甚至各社区服务中心都没有统一功能统一版本的社区卫生服务信息系统，社区服务中心自行开发的应用软件只能满足基本的社区卫生服务要求。这为社区卫生相关政策的执行，社区卫生服务系统与外系统的接口带来了极大的不便。因此，从社区卫生管理的需要出发，急需建设一套保留个性化要求的、全市统一的社区卫生服务信息系统应用软件。 2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索数据显示，当前国内现有2000多款移动医疗APP，且处于快速增长阶段。去年，我国移动医疗市场规模达到30．1亿元，比2013年增长26．8％，预计2017年将达到125．3亿元。移动医疗APP德国调研公司Research2guidance报告称，当前全球移动健康应用的数量超过10万项，大部分应用的下载量不超过5万次，营收低于1万美元。

医疗行业大数据方案

目录 1.医疗行业大数据发展背景 (3) 2.医疗行业数据分析 (3) 3.医疗大数据方案设计 (4) 4.方案收益 (7)

1.医疗行业大数据发展背景在过去的30年间，我国的医疗行业经历了医改、新医改，医疗信息化也经历了从数字化、四梁八柱、35212等不同的发展阶段，信息技术的发展使数字化医疗日趋成熟。云计算、大数据等新兴技术的推动又给医疗信息化及新医改带来了新的契机，本文将从大数据的角度进行分析，探讨医疗信息化的发展方向。如何把医疗大数据转换为经济价值，“关键是怎么能够提取出与诊疗有关的数据。”医疗行业的大数据集量大且繁杂，其中蕴含的信息价值也多样且丰富，如果能够对其进行有效的存储、处理、查询和分析，那么就可对于小到辅助某个临床医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策，或帮助某个医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，大到帮助相关研究机构突破医疗方法和药物革新，或支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置，提供前所未有的强力支持。然而，如何将海量、复杂的数据的存储、处理和保护成本降至最低，同时还能对此进行实时或准实时的处理、查询需求响应以及智能、深入的分析，推出针对医疗行业大数据设计和优化的智能管理、分析、查询及存储平台，来替代传统关系型数据库平台，顺利帮助用户跨迈大数据应用这道门槛。 2.医疗行业数据分析根据医疗数据的所属部门，通常将其分为医疗管理机构及医疗服务机构，不同机构的应用系统各不相同，其数据类型及数据量也大相径庭。分析如下：数据来源：数据通常来源于诸如公共卫生系统（妇幼、防疫、血站等）、院内系统、及对两种系统融合的区域卫生平台。数据规模：由于公卫系统相对独立，其数据量相对较小，通常情况下，单一公卫系统中一年的数据规模约为10T；院内系统的应用类型繁多，诸如CISC、PACS等均会产生大量的数据，普通三甲医院的数据规模约为几十T；区域平台是基于EMR（个人健康档案）及EHR（个人电子病历）建立的，其数据量比上述两种系统的总和还要庞大，通常的市级区域卫生平台的一年的数据规模约为上百T。

大数据与健康医疗

大数据与健康医疗 1.德国于2011年提出（）新理念，旨在整合、联网一个地区的医疗资源，可善医疗服务。（5.0分） A.“科学时代” B.“模式转变” C.“联网健康” D.“健康监测” 我的答案：C答对 2.2016年10月份，“健康中国（）规划”得以发布，在这个规划里面也把医疗健康大数据应用创新与发展列入了国家一项重要任务。（5.0分） A. 2023 B. 2030 C. 2020 D. 2010 我的答案：B答对 3.我国各地市区域医疗信息化平台招投标正在快速展开，预计未来几年公共卫生信息化将保持在（）的高速增长。（5.0分） A.20% -30% B.20% -35% C.20% -40% D.30% -50% 我的答案：A答对 4.下列选项不属于健康医疗大数据应用发展中的要点的是（）。（ 5.0分） A.互联互通

B.标准规范 C.政策支撑 D.应用创新我的答案：D答对 1.1970年哈佛大学在关于资源三角形的论述中指出( )是推动社会发展的三种基本资源。（10.0分）） A. 材料 B. 能源 C. 信息 D. 数据我的答案：ABC答对 2.下列选项属于健康大数据的背景是（）（10.0分）） A.行业复杂，极难标准化 B.医院资源有限，利用有限 C.个人信息缺乏，信息不对称 D.真正的健康医疗大数据我的答案：ABCD答对 3.下列选项属于健康医疗大数据特征的包括（）。（10.0分）） A.数据规模大 B.数据结构多样 C.数据增长快 D.数据价值高我的答案：ABCD答对 4.下列选项属于健康医疗大数据来源的是（）。（10.0分）） A.医疗领域内数据

智慧医疗概念应用案例解析及国外经验借鉴

智慧医疗概念应用案例解析及国外经验借鉴来源：数据观时间：2016-02-23 16:36:29 作者：智慧医疗概念智慧医疗英文简称WIT120，是最近兴起的专有医疗名词，通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。下面我们首先来了解嘉兴市智慧医疗建设的经验。智慧医疗案例：嘉兴市借力互联网大数据建立智慧医疗

ct、磁共振、b超……对于一家医院来说，每过一天，都意味着有几千张新的图文影像资料生成。这些影像资料的数据占据着医院大部分数据存储空间，给医院带来存储和经济上的巨大压力。近日，记者从嘉兴市第一医院获悉，该院日前上线的影像数据“云存储”系统成功打破了以往的数据存储瓶颈，在该院的智慧医疗建设进程上树起了全新的“里程碑”。该举措不仅开创了全省先河，在全国范围内也屈指可数。 6月2日上午，市一院呼吸内科，58岁的施爱文正为自己的哮喘病寻医问诊。为了对照患者过去的病情做出更精准的诊断，副主任医师张齐通过“云存储”系统轻松调取了患者在2013年12月拍的一张肺部ct来仔细查看。“现在真方便，通过电脑就可以看到我过去来医院拍的影像。不然时间过了这么久，放在家里的片子我肯定找不到了！”施爱文说。

医院新推出的“云存储”系统，不仅给来就诊的病人带来了便利，也为提升医生的诊断服务提供了方便。“以前的片子都由病人自行保存，很多人再来看病时经常会忘记携带原先的片子，又或者是因为保存不当，片子的分辨率降低，不便于医生给病状做出进一步的判断。”张齐告诉记者，过去自己为寻找病人以往的影像资料，常常要联系放射科，再花上几十分钟，“现在只要把病人的名字或就诊卡号输入系统，等待不到十秒钟，就可以直接调出病人在我院所做过的所有影像资料，既快捷又清晰。” 近年来，随着我市医疗业的快速发展和数字医疗进程的推进，医院数据量已呈现出爆发式的增长。据该院信息科科长詹伟国介绍，以该院每日新生成的影像资料数量为例，就已从2011年医院整体搬迁时的约30gb/日增长到了60gb/日。“这对医院原有设备的存储能力是个极大的挑战！”詹伟国说，为了给每日新产生数据预留存储空间，医院不得不将生成日期超过3天的影像数据上传到放射科服务器，将超过3个月的通过移动硬盘备份后转存，“如果有医生或病人在此期间需要查看原来的影像资料，过程会很费时费力”。如果技术上没有创新，医院就只能一次又一次地在购买存储设备上做出投入。然而，这样的做法并不能从根本上缓解影像数据生成和存储上的供应失衡。今年4月初，面对已有存储量又将再次接近饱和，该院领导和相关科室的负责人一致决定，去做“第一个吃螃蟹的人”——试水“云存储”，借助互联网大数据的信息处理方式打破以往的存储容量的界限，为病人保存完整的影像资料。首创并非易事，从最初的下定决心到最终系统成型，医院与相关的网络和软件运营商一起经过了近2个月的反复测试和技术攻坚。5月21日，“云存储”

从医疗大数据到智慧医疗

从医疗大数据到智慧医疗在我国经济快速发展的背后，医疗问题也愈加的凸显，一边是快速发展的经济，一边是超负荷运转的医疗机构，二者的相互碰撞促使医疗行业变革已势在必行，而在如今的DT时代，大数据无疑成为了解决医疗困境的一个契机。对于大数据在医疗行业的应用，大家首先想到的或许就是智慧医疗的建设，其实早在2013年，麦肯锡就认为，属于医疗行业的大数据革命到来了，因为医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，如今，时代的发展趋势和科技的快速发展，无疑给予了智慧医疗的快速发展的可能。大数据在促进医疗行业快速发展的过程中扮演着愈加重要的角色，尤其体现在惠民便民等方面。首先、大数据让就医、看病更简单整合医疗资源，合理划分，让看病难问题得到解决。大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用，能够使优势资源“下得去”，更好地推动分级诊疗落地，加快远程医疗普及，推动精准医疗发展。将所有的常见病例、既往病例，都记录在案，医生可以通过有效、连续的诊疗记录，运用大数据支撑，给病人以优质、合理的诊疗方案。也就是优质医疗资源的延伸放大有了更扎实可靠的技术支撑。当然，这不仅仅能够加快医生的看病效率，还能够降低误诊率，从而让患者能够在最短的时间接受最好的治疗。其次、大数据在预防、预测方面的应用

解决患者的疾病，最为简单的方式就是防患于未然，通过大数据对于群众的人体数据监控，做到预防为主、防治结合，中医讲“治未病”，利用大数据，将各种健康数据、各种生命体征的指标，集合在数据库和健康档案里面。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务，这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便于通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然，随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，像一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。最后、优化治疗方案，提供最好治疗每个患者由于自身身体特征的不同，治疗方案也会有所不同，一个普通的感冒每个人的用药就大有不同，更何况是重大疾病。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，好的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平并不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的质量方案，而随着大数据在医疗行业的深入应用，对于各类患者的统计和分析，当数据足够大时，通过大数据分析，必将能为患者找到最佳的治疗方案，当然，这里并不是在降低医师的作用，毕竟人的创造性是机器无法取代了，将大数据与医师相结合，才是解决医疗困境的最佳途径。未来的智慧医疗必将非常的便捷，依托移动、互联网、云计算等相关科技进行结合，就医体验、电子病历查询、远程会诊等将得到实

医疗大数据+AI是推动精准医疗和临床科研的新引擎

融合论坛INTEGRATION FORUM 58软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 从1987年从业到现在32年了，我是第一次以医疗行业企业经营者和专业人士的身份来跟大家分享。从国家政策的角度来讲，国家将健康医疗大数据应用发展的建设工作纳入到了“健康中国2030”规划当中，这对健康医疗大数据的属性和发展战略提出了具体的要求，也为医疗行业以健康医疗大数据为抓手、正确有效地推进医改进程指出了路线和方向。目前医疗行业的大数据需求呈现出三大趋势。一是数据来源多样化。在医疗过程中，医生根据的是HIS （医院信息系统）、LIS （实验室信息管理系统）、E M R （电子病历）、PAC S （影像归档和通信系统）等数据，但常常忽视患者遗传背景、基因、环境等信息。现在整个医疗行业，专业纵向细化深入、横向碎片化发展趋势非常明显。二是关注角度多样化。除了关注治疗效果，我们还要关注治疗过程中患者的状态、并发症、死亡率，关注医院救治过程的执行状况以及收费情况。三是知识和工具多元化。对医疗救治的认识，已经从经验积累向数据积累转化，需要医生在成长过程中重视方法论的培养，包括必须熟练掌握计算机工具，学会对海量信息进行处理。人工智能的概念最早于1956年在美国达特茅斯大学首次人工智能研讨会中提出，最早的医疗场景落地探索尝试出现在上世纪70年代的 —海南沃华医疗器械有限公司董事长郝庄严大数据+人工智能就是有效精准数据+优秀算法，将碎片化医疗数据化零为整，将医疗救治从经验积累转化为数据积累，以此服务临床科研、提升医技能力，打造“健康中国”。医疗大数据+AI 是推动精准医疗和临床科研的新引擎

什么是医疗大数据

在未来学家的眼里，大数据正是“第三次浪潮的华彩乐章”，如今大数据确实已经开始发挥作用。美国这一一贯走在世界前列的国家于2012年3月22日就宣布投资2亿美元拉动大数据相关产业发展，并将“大数据战略”上升至国家战略。奥巴马政府将大数据定义为“未来的新石油”。众所周知，石油这一重要能源在一个国家的诸多行业均发挥着重要作用，奥巴马如此定义可见其对大数据的重视程度，因此美国公布医疗健康大数据、让其发挥作用也就不足为奇。大数据处理在医疗行业的应用包含诸多方向，如临床操作的比较效果研究、临床决策支持系统、医疗数据透明度、远程病人监控、对病人档案的先进分析;定价环节的自动化系统、基于卫生经济学和疗效研究;研发阶段的预测建模、提高临床试验设计、临床实验数据分析、个性化治疗、疾病模式的分析;新商业模式的汇总患者临床记录和医疗保险数据集、网络平台和社区。例如，有大数据参与的比较效果研究可以提高医务人员的效率、降低病人的看病成本和身体损害。这主要是在全面分析病人特征数据和疗效数据基础上，对比多种干预措施的有效性，找到针对特定病人的最佳治疗途径。目前英国NICE(国家卫生与临床技术优化研究所)、德国IQWIG(质量和效率医疗保健研究所)、加拿大普通药品检查机构等都开始了此项项目并且取得了初步成功。

有大数据参与的远程病人监控可以减少病人住院时间，实现医疗资源的最优化配置。数据表明，美国上亿人次的糖尿病等慢性病患者医疗费用占据整个医疗卫生系统医疗成本的80%。若使用远程病人监护系统实现预防，不仅可以降低病人出现意外的风险，同时也节约医疗资源，同时创造了社会和经济价值。而大数据参与的预测建模对于企业研发新品而言作用更为明显，主要表现在节省研发成本和获取经济效益两个方面。一方面，医药公司在新药物研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最优效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合，无疑可以节省研发开支;另一方面，一般新药从研发到上市时间一般为13年，预测模型可以帮助企业缩减3~5年，对于企业抢占市场先机非常重要。综上来看，大数据的利用可以帮助医疗行业提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新。若大数据能被充分利用，临床操作阶段美国医疗健康开支一年就将减少165亿美元;付款阶段美国将有潜力创造每年500亿美元的价值;研发阶段美国每年将会创造1000亿美元的价值。如此来看，巨大的经济效益是美国公开大数据信息的重要考虑。因为只有公开数据，企业才能获得数据，也才能有后续的加工和整合。政府在获得大数据方面具有优势，因此也就成为公布大数据的主体。

医疗大数据分析深入浅出

医疗大数据分析深入浅出导读：医疗大数据是相对于一般数据而言，指的是人们从大数据软件分析、管理、捕捉大容量数据，以达到对大数据分析获得新的认知，从而创造新的价值的来源。医疗大数据呈现这互相矛盾的两个特征，个人信息更加模糊也更加明晰。因为医疗大数据几乎包含公民所有的个人信息，包括医疗、饮食、住所，旅行登记等，对此我们有必要对个人权利做到隐私保护，同时对除了个人权利信息以外的大数据合理利用，降低个人隐私安全风险，以医疗法律规范医疗大数据使用。医疗大数据的概念和特征医疗大数据是大数据之一种。大数据系相对一般数据而言，是指使用常规软件难以捕捉、管理、分析的大容量数据。美国学者维克托迈尔舍恩伯格将大数据解释为是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉，是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的方法。通过大数据分析，医学家可以更便捷地预测一种新的诊疗手段的疗效;交易员能及时解读看似杂乱无章的交易数据，作出交易决策;政府能够同步分析长江各流域的堤坝数据，指导抗洪救灾，等等。因此，通过分析大数据可以获得新知识，实现新决策，创造新价值。医疗大数据在大数据中处于极其重要的地位，一方面，现代社会，人的健康在世界各国的民生中越来越处于举足轻重的地位;另一方面，移动/互联网医疗、自动化分析检测仪、可穿戴设备的普及等等，使得患者、医生、企业、政府各方都成了数据的直接创造者，每天产生海量的医疗数据。与一般的医疗数据相比，在法律上，医疗大数据呈现两个相互关联的基本特征，一是个人信息的特征更模糊。可识别性是个人信息最本质的特征，比如单份病历，只要拿到原始病历，有关个人的可识别性特征如姓名、住所、年龄、婚姻、疾病等一览无余，但是对于一份打包的医疗大数据，如经可穿戴设备而采集的大量人群的大数据，如非专业的分析软件，单凭普通手段很难从原始数据中发现可识别的个人信息;二是个人信息更容易被分析。这与第一个特征似乎矛盾，但事实如此，比如即使所有病历都隐藏了姓名、年龄、住所等隐

医疗健康大数据：应用实例与系统分析

医疗健康大数据：应用实例与系统分析 1 、概述随着信息技术和物联网技术的发展、个人电脑和智能手机的普及以及社交网络的兴起，人类活动产生的数据正以惊人的速度增长。根据国际数据公司(International DataCorporation，IDC)的报告，仅2011年，全世界产生的数据就有1.8 ZB(1 ZB≈1 021 byte)，并且平均每5年增长9倍[1]。大数据一词由此而生。大数据是指难以被传统数据管理系统有效且经济地存储、管理、处理的复杂数据集。大数据一般以PB为单位计量，并包含结构化、半结构化、无结构化的数据，大数据给数据的采集、运输、加密、存储、分析和可视化带来了严峻的挑战。与传统数据相比，大数据包含5个V特性：Volume(数据规模巨大)、Variety(数据类型繁多)、Velocity(数据产生的数据非常快)、Veracity(分析结果取决于数据准确性)、Value(大数据一般包含非常重要的价值)。大数据带来了存储、管理、处理数据的挑战，也带来了发掘数据中新的价值的机遇。多个行业已经利用大数据改善业务，例如金融业、零售业、生命科学、环境研究。大数据市场估计每年会增长50亿美元的价值，到2020年将达到600亿美元的价值。医疗健康行业目前面临着巨大的挑战，其中，最主要的挑战包括：急剧升高的医疗支出、人口老龄化带来的慢性疾病问题、医疗人员短缺、医疗欺诈等。国家统计局的数据显示，我国2013年医疗卫生总支出为31 668亿元，较2012年上升12.6%，并且已经连续8年每年增长超过10%。医疗支出已经占据了社会总支出很

大的比例，在可以预见的将来，医疗支出将会持续增长。然而，根据美国医学研究院(Institute of Medicine，IOM)的一篇报告，如今医疗健康支出的1/3被浪费而没有用于改善医疗。这些浪费包括不必要的服务、行政浪费、昂贵的医疗费用、医疗欺诈和错失预防的机会。为了保持竞争力，医疗机构必须把数据作为一种战略资产，分析数据以达到提高诊断准确度、提高疗效、降低费用、减少浪费的目的。医疗健康机构采用大数据可以有效地帮助医生进行更准确的临床诊断;更精确地预测治疗方案的成本与疗效;整合病人基因信息进行个性化治疗;分析人口健康数据预测疾病爆发等。利用大数据技术还能有效减少医疗成本，麦肯锡全球研究院预计使用大数据分析技术将每年为美国节省3 000亿美元开支。其中，最有节省开支潜力的两个方面包括临床操作和研发。利用大数据技术帮助医疗企业实现其业务的例子正在快速增多。比如，ActiveHealthManagement收集用户健康方面的数据以帮助用户实现健康管理;CancerIQ整合临床数据和基因数据帮助实现癌症的风险评估、预防和治疗;CliniCast利用大数据预测治疗效果以及降低花费。本文首先介绍医疗健康行业的大数据特点以及大数据技术背景，然后举例说明目前大数据在医疗健康行业的应用，最后分析目前的医疗健康大数据系统及其相关技术。 2、背景知识

医疗质量管理和持续改进

医疗质量管理与持续改进一、医疗质量管理和持续改进方案及实施 1.医疗质量管理和持续改进实施方案及相配套制度、考核标准、考核办法、质量指标、持续改进措施。（1）医疗质量管理和持续改进实施方案及相关配套制度、考核标准、考核办法、质量指标。（2）医疗质量管理考核体系和管理流程。（3）落实医疗质量考核。（4）对方案执行、制度落实、考核结果等内容的分析、总结、反馈及改进措施。 2.医疗质量关键环节、重点部门管理标准与措施。（1）医疗质量关键环节管理标准与措施。（2）重点部门的管理标准与措施。（3）主管职能部门监督。（4）相关人员知晓本岗位相关质量管理标准及措施，并落实。（5）职能部门履行监管职责，对各项管理标准与措施的落实情况有定期检查、分析、反馈，有改进措施。二、建立与执行医疗质量管理制度，将操作规范、诊疗指南。 1.根据法律法规、规整规范以及相关标准，结合本院实际，制定完善的覆盖医疗全过程的质量管理规章制度，并及时更新，切实保证医疗质量。

（1）医院制度符合法律法规、规章规范及相关标准，且符合本院实际。（2）有完善的质量管理制度规章制度，并有明确的核心制度。（3）能够覆盖本院医疗全过程。（4）对制度的管理规范，对制度、审核、批准、发布、作废等有统一流程。（5）对制度能够定期修订和及时更新。 2.执行医疗质量管理制度，重点是核心制度。 (1)落实各项医疗质量管理制度，重点是核心制度。 (2)有医院及科室的培训，医务人员掌握并遵循本岗位相关制度。 (3)有主管职能部门监督。 (4)院科两级对制度的执行情况有监督检查与整改措施。 3.有临床技术操作规范和临床诊疗指南。 (1)有各专业临床技术操作规范和临床诊疗指南。 (2)对医务人员进行培训，使医务人员掌握并严格遵循本专业岗位相关规范和指南开展医疗工作。 (3)对规范、指南的执行情况有监督检查及整改措施。三、坚持“严格要求、严密组织、严谨态度”，强化 “基础理论、基本知识、基本技能”培训与考核；每二年一次组织卫生技术人员考核。 1.坚持“严格要求、严密组织、严谨态度”，强化“基础理论、基本知识、基本技能”培训与考核。

医疗行业大数据应用的15个场景

商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。临床操作在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。

智慧医疗大数据分析应用平台建设方案

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大数据在医疗行业的应用

大数据分析及其在医疗领域中的应用-图文(精)

从专家诊病模型实例理解智慧医疗大数据文库

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大数据与健康医疗

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