医疗大数据应用分析
大数据分析对医疗行业的应用
大数据分析对医疗行业的应用一、背景随着科技的不断发展，大数据已成为各行各业的热门话题，对于医疗行业来说，大数据分析也成为了一种重要的应用方式。
利用大数据分析技术，可以挖掘出大量有价值的信息和知识，进而为医疗机构提供便利和支持，有利于提升医疗服务的质量和效率。
二、医疗行业的数据来源医疗行业的数据来源非常广泛，涉及到患者的基本信息、就诊记录、体检报告、医生诊断意见等内容，这些信息可以来自医疗机构的电子病历系统、医学影像系统、实验室信息管理系统等。
三、大数据分析在医疗行业的应用1. 疾病预测利用大数据分析技术，可以对大量的医疗数据进行深入挖掘，从而发现疾病的潜在规律和特点，预测出疾病的风险和发生概率，为患者提供更为精准的诊疗服务。
2. 个体化诊疗在医疗行业中，每个患者的病情、体质等都是不同的，因此医生需要根据患者的实际情况来制定个性化的诊疗方案。
利用大数据分析技术，可以根据每个患者的病历、实验室数据等，对其进行分析和比对，为医生提供有针对性的诊疗建议。
3. 医疗资源分配医疗资源有限，如何更加科学地分配医疗资源是医疗行业面临的一个难题。
利用大数据分析技术，可以根据患者的病情、治疗记录等信息，为医疗机构提供资源分配建议和优化方案，有利于提高资源的利用效率和患者的满意度。
4. 药品研发和生产药品研发和生产需要大量的时间和资源，利用大数据分析技术可以对已有的研究数据进行综合分析，发现药品的特点和效果，为药品研发提供指导和支持；同时，还可以利用大数据分析技术，对生产过程中的数据进行监测和分析，确保药品生产的质量和效率。
四、大数据分析在医疗行业中的案例1. 以色列的预防性医疗项目以色列的某家医疗机构，利用大数据分析技术对大量的医疗数据进行挖掘和分析，发现了不同疾病之间的联系和共性，进而提出了一种预防性医疗方案，以降低患者发生疾病的风险。
2. 德国杜塞尔多夫的药物预警系统德国杜塞尔多夫的医疗机构，开发了一个基于大数据分析技术的药物预警系统，可以对药品的安全性进行评估和预测，用于提醒医生和患者注意药品的安全问题，有利于提高药品使用的安全性和有效性。
大数据分析在医疗领域的应用
大数据分析在医疗领域的应用随着信息技术的快速发展，大数据分析逐渐成为医疗领域中一项重要的技术工具。
大数据分析的应用，不仅可以帮助医疗机构提高治疗效果和降低成本，还能够为医学研究提供宝贵的数据支持。
本文将探讨大数据分析在医疗领域的应用，并分析其对医疗行业的影响。
一、患者分析大数据分析可以通过收集和分析各种医疗数据，了解患者的整体情况，帮助医生进行更准确的诊断。
通过对大量患者的数据进行分析，可以得出一些普遍规律和模式，为医生提供参考。
例如，通过分析大数据可以发现，某些特定的病症在特定地区的发病率较高，这对于医疗机构提高响应能力和准备相应的药品、设备是非常有益的。
二、药物研发大数据分析在药物研发方面也发挥着重要的作用。
通过分析患者的基因组数据和药物反应数据，可以找到患者对特定药物的敏感性和耐受性。
这种个体化医疗的方式，可以帮助医生为患者选择更有效的药物治疗方案，提高治疗效果。
三、疾病预测和预防利用大数据分析的方法，我们可以通过对大量患者的数据进行分析，发现一些潜在的疾病发生风险因素。
通过早期的预测和干预，可以帮助人们迅速采取相应的预防措施，降低患病的风险。
例如，通过分析大数据可以发现，某些慢性疾病的发展与饮食、生活习惯等因素密切相关，这对于提醒患者养成健康的生活习惯非常重要。
四、医疗资源优化大数据分析可以帮助医疗机构合理配置医疗资源，提高整体医疗服务的效率。
通过对大数据进行分析，可以了解不同病种的就诊率和疗效，从而决定在某些领域增加或减少投入。
这样可以使医疗资源更加合理分配，提高医疗服务的质量。
五、隐私保护在大数据分析的过程中，患者的隐私安全是一项非常重要的考虑因素。
医疗机构需要确保患者的个人信息和医疗数据得到有效的保护，防止数据泄露和滥用。
同时，医疗机构还需要遵守相关的隐私法律和法规，确保合规性。
六、面临的挑战和未来展望尽管大数据分析在医疗领域的应用带来了许多好处，但也面临着一些挑战。
首先，医疗数据的质量和完整性对于分析结果的准确性起着决定性的作用，因此如何获得高质量的医疗数据是一个亟待解决的问题。
大数据分析在医疗行业中的应用有哪些
大数据分析在医疗行业中的应用有哪些在当今数字化的时代，大数据分析已经成为各个行业创新和发展的重要驱动力，医疗行业也不例外。
随着医疗信息技术的快速发展，大量的医疗数据被生成和存储，包括患者的病历、诊断报告、治疗方案、医学影像等。
这些海量的数据蕴含着丰富的信息和潜在的价值，通过大数据分析技术的应用，能够为医疗行业带来诸多的变革和进步。
一、疾病预测与预防大数据分析可以帮助医疗机构提前预测疾病的发生和流行趋势。
通过整合和分析来自不同来源的数据，如电子病历、医疗保险数据、公共卫生监测数据等，能够发现疾病的潜在模式和风险因素。
例如，分析特定地区的人口特征、生活方式、环境因素与某种疾病发病率之间的关系，从而预测该疾病在该地区的可能爆发情况。
这有助于提前采取预防措施，如开展健康教育、加强疫苗接种、优化医疗资源配置等，降低疾病的发生率和危害。
此外，对于个体患者，大数据分析可以基于其基因数据、家族病史、生活习惯等信息，评估其患特定疾病的风险。
例如，通过基因检测和大数据分析，可以预测个体患某些遗传性疾病（如乳腺癌、心脏病等）的概率，并提供个性化的预防建议，如定期体检、调整饮食和运动习惯等。
二、医疗质量改进大数据分析有助于评估医疗服务的质量和效果。
通过分析患者的治疗过程和结局数据，可以评估不同医疗机构、医生和治疗方案的疗效和安全性。
例如，比较不同医院对于同一种疾病的治疗成功率、并发症发生率、住院时间等指标，找出最佳的治疗实践，并在行业内推广。
同时，大数据分析还可以发现医疗过程中的潜在风险和质量问题。
例如，监测药物不良反应的发生情况，及时发现异常信号，采取措施避免更多患者受到伤害。
分析手术并发症的相关因素，改进手术流程和操作规范，提高手术的安全性。
三、精准医疗精准医疗是根据患者的个体特征，包括基因、生理、病理、生活方式等，为其制定个性化的医疗方案。
大数据分析在精准医疗中发挥着关键作用。
通过对大规模的基因数据进行分析，可以发现与疾病相关的基因变异和标志物，为疾病的诊断和治疗提供新的靶点。
医疗大数据的分析与运用
医疗大数据的分析与运用随着信息技术的不断发展和医疗行业的日益全面数字化，医疗大数据正逐渐成为一个热门话题。
医疗大数据指的是通过对海量医疗信息的收集、整合和分析，从中挖掘出有用的信息和知识，以支持医疗决策、改善医疗质量和创新医疗模式。
一、医疗大数据的来源医疗大数据的来源非常广泛，包括但不限于医院电子病历、医保数据、健康档案、医学影像、生物样本数据等。
这些数据覆盖了从个体层面到群体层面的各个方面，具有巨大的潜力和价值。
二、医疗大数据的分析方法针对医疗大数据的分析方法有很多种，常见的包括统计学方法、机器学习、数据挖掘等。
其中，机器学习在医疗大数据领域发挥着重要作用。
机器学习可以通过分析大量的医疗数据，学习和识别模式和规律，从而实现对患者的风险预测、疾病诊断、治疗方案的个性化推荐等。
三、医疗大数据的运用领域医疗大数据的运用领域广泛，可以涉及到临床医学、公共卫生、研究和创新等多个方面。
在临床医学方面，医疗大数据可以帮助医生提供更准确的诊断结果、制定更合理的治疗方案。
在公共卫生方面，通过对医疗大数据的分析，可以实现疾病预测、流行病监测等工作。
在研究和创新方面，医疗大数据可以支持新药研发，探索创新的医疗技术和模式。
四、医疗大数据的挑战和隐私保护虽然医疗大数据有着巨大的潜力和价值，但其应用仍然面临着一些挑战。
首先是数据的质量和完整性问题，医疗数据的收集和整合存在一定的困难，可能会导致分析结果的误差。
其次是数据隐私问题，医疗数据涉及个人隐私，如何在保护隐私的前提下进行数据的共享和分析是一个难题。
为了解决上述问题，需要建立起完善的数据管理和隐私保护机制。
在数据管理方面，可以建立统一的数据标准和格式，促进数据的共享和流通。
同时，加强数据的质量控制，避免垃圾数据对分析结果产生干扰。
在隐私保护方面，可以采取数据脱敏技术，对医疗数据进行加密处理，确保个人隐私的安全。
五、医疗大数据的前景和发展方向医疗大数据在未来的发展前景非常广阔。
医疗大数据分析的方法和应用
医疗大数据分析的方法和应用作为人口逐步老龄化的社会，医疗健康问题日益受到广泛关注。
那么，如何更好地利用大数据技术来帮助我们解决医疗问题呢？本文将为读者介绍医疗大数据分析的方法和应用。
一、医疗大数据分析的方法1. 数据收集医疗大数据的来源可以是医院的电子病历，也可以是医保机构、健康管理机构等。
通过对这些数据进行收集和整理，我们可以形成一个庞大的数据集。
2. 数据清洗数据清洗是医疗大数据分析的第一步。
由于从不同来源的数据往往存在一些重复、缺失、错误等问题，因此我们需要对这些数据进行筛选和处理，使其符合分析需要。
3. 数据挖掘通过对医疗大数据进行数据挖掘分析，可以快速找出数据中的规律和关联性，进而做出合理的预测和决策。
4. 统计分析统计分析是医疗大数据分析的一个重要环节，通过对数据进行统计和分析，可以得出有意义的结论和指导。
二、医疗大数据应用1.疾病预防与管理医疗大数据的分析可以提供疾病的预防、监测和管理。
通过对患者治疗前后的数据进行比对，制定个性化的治疗方案，同时提高治疗效率与质量。
2.药品研发与监管医疗大数据分析可以为药品研发提供有力支持。
通过与患者的病史、病因以及疾病发展过程的分析，可以预测各种药品的使用效果和治愈概率，从而更好地实现药品的研发和监管。
3.临床诊断与治疗对于医疗领域而言，医疗大数据也有着重要的诊断和治疗作用。
通过对患者的病史，疾病类型以及相关因素进行分析，可以为临床工作者大大减轻诊断和治疗的难度，同时提高临床工作者的诊疗水平。
三、挑战与解决医疗大数据分析面临着许多挑战，如数据来源的广泛、数据质量的不确定、数据安全的风险等。
如要解决这些问题，需要通过数据隐私保护、数据清洗和监测分析等手段加以解决。
综上所述，医疗大数据分析在医疗领域的应用和前景十分广阔。
但同时，我们也需要充分考虑到数据的安全和可靠性，从根本上保护患者的隐私和权益。
医疗行业中的大数据分析应用案例
医疗行业中的大数据分析应用案例医疗行业是一个庞大而复杂的领域，随着科技的不断发展，医疗数据的规模和复杂性也在迅速增加。
为了更好地管理和利用这些数据，大数据分析应用在医疗行业中得到了广泛的应用。
在本文中，将介绍几个医疗行业中的大数据分析应用案例。
一、临床决策支持系统临床决策支持系统是一种基于大数据分析技术的工具，旨在为医生提供准确、及时的临床决策建议。
通过收集和分析病人的临床数据、疾病知识、医学文献等信息，系统可以帮助医生诊断疾病、选择治疗方案，并提供个性化的医疗建议。
临床决策支持系统可以减轻医生的工作压力，提高医疗质量，同时还可以帮助医疗机构收集和分析大量的临床数据，为医疗研究提供数据基础。
二、药物研发与临床试验大数据分析在药物研发与临床试验中的应用也日益重要。
通过分析各种医疗数据库、基因组学数据、生物标记物数据等，可以帮助研究人员发现新的药物靶点、预测药物疗效、优化药物剂量等。
另外，在临床试验过程中，大数据分析可以帮助研究人员快速筛选患者、监测安全性和疗效，并提供实时数据分析。
三、医疗资源调配与管理医疗资源的合理调配和管理对于提高医疗服务效率、降低医疗成本至关重要。
大数据分析可以帮助医疗机构分析患者流动情况、诊疗流程、疾病分布等数据，优化医疗资源配置，提高医疗服务的质量和效率。
例如，通过预测患者就诊需求，医疗机构可以合理安排医生的工作时间和科室资源，避免资源浪费和排队时间过长。
四、病例智能推荐在医疗大数据的支持下，病例智能推荐系统可以帮助医生快速匹配类似患者的病例，并提供相关的治疗经验和疗效评估。
这样的系统可以帮助医生更快速地做出诊断和治疗决策，提高医疗效率和准确性。
通过分析大量的病例数据、治疗方案和疗效数据，智能推荐系统可以不断学习和优化，提供更准确的医疗建议。
五、疾病预测与防控大数据分析在疾病预测与防控方面也发挥着重要作用。
通过分析疾病监测数据、环境数据、人口流动数据等，可以预测疾病的传播趋势和高风险区域，提前采取相应的预防和控制措施。
大数据分析在医疗行业中的应用与案例
大数据分析在医疗行业中的应用与案例随着科技的不断发展和应用的广泛推广，大数据分析在医疗行业中的应用也越来越受到关注。
大数据分析通过对大量的医疗数据进行收集、整理和分析，可以为医疗机构和医生提供准确的信息和决策支持，提高医疗服务的质量和效率。
本文将介绍大数据分析在医疗行业中的应用及相关案例。
一、患者健康管理大数据分析可以帮助医疗机构和医生实现对患者健康管理的精细化。
通过对患者病历、检查结果、医疗影像等数据进行分析，可以及时发现患者的健康风险和病情变化，提供个性化的健康管理方案。
同时，大数据分析还可以通过对患者行为数据的分析，预测患者未来可能的健康问题，提前采取干预措施，降低患者的健康风险。
案例一：某医院利用大数据分析对患者进行健康管理。
他们通过对患者的电子病历数据进行分析，发现某些患者血糖波动较大，存在潜在的糖尿病风险。
通过与患者的手机App连接，收集患者血糖仪的数据，实时监测患者血糖水平。
当患者血糖异常时，医院会发送提醒，引导患者及时就医，有效预防糖尿病的发生。
二、疾病预测和预防大数据分析可以挖掘医疗数据中的潜在规律，通过对疾病的预测和预防，提高医疗资源的利用效率。
通过分析大量的病例数据，可以预测某些患者出现潜在疾病的概率，提前采取预防措施，减少疾病的发生。
同时，大数据分析还可以发现疾病的传播规律，为疾病预测和流行病防控提供科学依据。
案例二：某城市卫生部门利用大数据分析对流感疫情进行预测和预防。
他们通过分析大量的流感就诊数据、气象数据和人口流动数据，发现流感病例与气温、湿度和人口流动密切相关。
基于这些规律，他们建立了流感预测模型，可以提前预警流感疫情并采取相应的防控措施，减少流感的传播。
三、医疗资源优化大数据分析还可以帮助医疗机构优化医疗资源的配置。
通过对患者就诊数据和医疗资源数据的分析，可以发现医疗资源的利用效率不高的问题，并提出相应的优化方案。
同时，大数据分析还可以为医疗机构提供决策支持，帮助他们合理安排医生的排班和病床的使用，提高医疗服务的效率。
医疗健康领域的大数据分析与应用
医疗健康领域的大数据分析与应用近年来，随着大数据技术不断发展，医疗领域的数据也不断积累和完善。
通过对这些海量的数据进行分析和应用，可以为医疗健康提供更精准、更有效、更全面的服务，从而提高医药领域的效率和质量，为人们的健康福祉贡献力量。
一、医疗大数据的概念和特点首先，我们来了解一下医疗大数据的概念和特点。
医疗大数据是指在医疗领域中产生的各种数据，其中包括病历记录、医学影像、实验室数据、药品信息、疾病监测等大量数据，同时也包括来自社交媒体、移动应用、智能硬件等其他渠道的数据。
医疗大数据的特点主要表现在以下几个方面：1.数据量大：随着医疗技术的不断进步，医疗数据量也在不断增长，从而形成了越来越大规模的数据。
2.数据质量高：医疗数据通常是经过严格审核、精细分类、高水平收集和存储整理的，因此相对于其他领域的数据，医疗数据的质量有着更高的保证。
3.数据多样性：医疗数据来源广泛、种类繁多，具有多个维度的特点。
医疗大数据是多源异构的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
二、医疗大数据在医疗领域中的应用1.医疗决策支持通过对医疗大数据的分析，可以为医生提供全面准确的诊断支持、治疗方案推荐、临床路径规范和医疗资源优化等方面的决策。
通过对病人的数据分析，可以发现出病人的潜在病因、病情的严重程度、病人对各种治疗方案的反应，从而帮助医生做出更好的决策。
2.个体化医疗通过个体化医疗，即在不同的疾病和治疗方案中，根据患者的基因、肠道菌群、生活方式等不同基因信息指导诊断与治疗，制定出适合每个病人的个性化的诊断和治疗方案，从而提高治疗效果。
3.疾病预测和预警通过对医疗大数据的分析和建模，可以为疾病的预测和预警提供科学依据。
通过分析病毒含量、流感病毒的转化、环境气候变化等因素，可以对疾病的发生和传播进行预测和预警，避免疫情发生。
4.医院管理和资源规划医疗大数据还可以为医院管理和资源规划提供有力支撑。
通过对医院各个业务流程的数据分析，可以帮助医院优化医疗流程、进行资源调配和提高效率，从而为广大患者提供更好的服务。
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综合卫生管理
公共卫生管理
卫生资源管理
医疗服务质量与 安全管理
疾病预防控制 疾病管理
卫生费用分析预 测
药品监管
提高临床业务 质量和服务
效率
医疗安全保障 医疗质量管理
优质医疗服务
疾病分析预测
院长决策支持
绩效考核分析
规范化治疗 临床决策支持 辅助临床诊断 就诊行为分析 医学科研支持
降低医疗费用 个人健康管理 个体化医疗 疾病分析预测
数据中心
数据 仓库
CDA
电子病历
远程医疗
运营决 策支持
CSS
人力资源分析 经营分析评价 经营趋势分析
医院运 营管理 系统
HRP
预算管理 成本核算 财务管理 资产管理 住院药房 供应商管理 客户关系管理
财务分析 绩效分析 成本分析
绩效管理 人力资源 供应商管理 药库管理 门诊药房 科研教学管理
医疗管 一 理信息 卡 系统 通
大数据探索、分析 建立分析预测模型
大数据探索、分析 商业智能
非结构化数据挖掘、提取 非结构化转结构化
医疗机构的医疗大数据应用需求
医疗质量 管理分析
医疗工作效率
• 病床利用情况分析。 • 收容病人量和辅助、医技科室工作量分析。 • 各类人员比例、人数和工作量的分析。
医疗工作质量
• 关于诊断质量的分析 • 关于治疗质量的分析 • 关于医疗护理缺陷分析
保健
据
来
卫生监 管机构
疾病预防 控制中心
卫生监 督所
其他机构 其他机构
药企
保险
源
卫生资源 卫生管理
疾病预防 与输血 体检 美容 保健
基因测序 药品研发 社会保险 药品追踪 商业保险 药品反应 药品销售
医疗大数据应用需求
医疗大数据应用的各大需求方及其需求
目录
医疗大数据的背景 医疗大数据应用需求 医院信息系统建设状况 医疗大数据应用解决方案 医疗大数据应用案例
医疗大数据的主要来源
计划 生育
预防
检查
治疗
康复
转归
其他
计划
饮食
体格
诊断
运动
疗养
慢病
医
生育
运动
检查
用药
理疗
宁养
养老
疗
妇幼
免疫 心理
检验
检查 病理
预防
残疾 死亡
心理 基因
大
检验
保险
数
手术
美容
治疗
医疗大数据应用分析
目录
医疗大数据的背景 医疗大数据应用需求 医院信息系统建设状况 医疗大数据应用解决方案 医疗大数据应用案例
医疗大数据的背景
2009年3月，中共中央国务院在《关于深化医药卫生体制改革的意见》（中发〔2009〕 6号）中明确指出：建立实用共享的医药卫生信息系统。大力推进医药卫生信息化建设。 以推进公共卫生、医疗、医保、药品、财务监管信息化建设为着力点，整合资源，加强 信息标准化和公共服务信息平台建设，逐步实现统一高效、互联互通。
解决方案
区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心
大数据探索、分析 建立分析预测模型
大数据探索、分析 商业智能
非结构化数据挖掘、提取 非结构化转结构化
药企的医疗大数据应用需求
药品 销量 预测
药品销售企业
• 为药品销售企业提供药品销量预测，使药品营销资源 得到更合理、有效的配置；增加销售额。
药品流通企业
8.卫生费 用分析预测
卫生监 管机构
3.卫生资 源管理
7.疾病管 理
6.疾病预 防控制
4.医疗服 务质量与安 5.全管理
监管机构的医疗大数据应用需求
现状/问题
需求/目标
解决方案
信息孤岛：无法（实时）获取 所需要的医疗卫生机构的相关 数据，无法为诊疗、卫生管理 提供数据支持。
推进医疗机构之间数据的互 联、互通、互认
3.个体化 医疗
患者的医疗大数据应用需求
现状/问题
个人健康档案管理：无法获取 患者在其他医疗机构的就诊记 录数据，患者的健康档案数据 不完整。
诊疗服务和质量：逐年增高的 医疗费用已成为患者和家庭的 巨大负担。
个性化治疗：医疗机构现有患 者健康数据，仅提供诊疗过程 调阅和参考，并未进行数据分 析，提供针对性的辅助诊疗和 个性化诊疗。
推进医疗机构之间数据的互 联、互通、互认
数据应用：现有的诊疗数据未 能够为临床诊疗提供决策、辅 助支持，以及临床科学研究。
通过对诊疗流程、用药等进 行挖掘和分析，建设临床决 策支持系统
医学科研支持：临床各业务子 系统的临床数据比较分散，各 业务子系统之前可以共享数据， 但无法汇总数据，基于临床业 务系统无法开展临床科研。
PACS/RIS LIS 超声
心电图 医技报告 住院医生站 移动诊疗 移动护理 合理用药 电子病历编辑
健康服务
公共卫生
区域协同
……
院内集成平台
业务服务 ➢ 业务交互服务 ➢ 公共字典服务
数据服务
索引（EMPI）服务
运行管理服务 ➢ 权限管理 ➢ 监控管理 ➢ 日志管理 ➢ 存储管理 ➢ 安全管理 ➢ ……
医院管理质量
• 全面质量管理的分析 • 三级质量控制的分析
医生的医疗大数据应用需求
6.远程监 护医疗
5.医学科 研支持
1.规范化 治疗
医生 护理
4.就诊行 为分析
2.临床决 策支持
3.辅助临 床诊断
医生的医疗大数据应用需求
现状/问题
需求/目标
信息孤岛：无法获取患者在其 他医疗机构的就诊记录数据， 患者的健康档案数据不完整， 无法为临床就诊提供更多有效 的患者健康数据。
基因测序
个人日常感官 数据
药物研发
药品作用追踪
药品销量统计 药品销量预测
降低研发成本
降低物流成本
精准营销 增加销售额
降低医疗费用
加强医保欺诈 监管
基本药物临床 应用分析
设计面向患者 和医生的 新险种
市场和销售 推广
提升全民健康 水平
监管机构的医疗大数据应用需求
9.药品监 管
1.公共卫 生管理
2.公共卫 生管理
解决方案
区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心
大数据探索和分析，找出住 院时长和费用的影响因素和 程序，优化就医流程
大数据探索、分析 建立分析预测模型
大数据探索、分析 建立分析预测模型
药企的医疗大数据应用需求
7.精准营 销
1.药物研 发
2.药品作 用追踪
6.增加药 品销量
药企
3.降低研 发成本
5.降低物 流成本
深度汇总数据 数据集成和整合 临床数据样本量大、数据完 整和规范
解决方案
区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心
大数据探索、分析 建立分析预测模型
临床数据中心 大数据探索、分析
患者的医疗大数据应用需求
6.个人日 常感官数
据
5.基因测 序
1.降低医 疗费用
患者 家庭
4..疾病分 析预测
2.个人健 康管理
区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心
数据标准：标准体系缺乏，标 准不统一，结构不规范，数据 共享成为首要困难。
制定卫生行业统一数据标准 相关厂商以标准建设应用系 统
制定卫生行业统一数据标准 数据共享以标准为参考
数据应用：医疗卫生数据分散， 将现有医疗卫生数据整合，
难以整合，标准不一，无法提 可直接提供有意义、有价值
供有意义、有价值的数据。
的数据。
区域医疗大数据中心 数据整合
数据应用：卫生统计指标无法 将现有医疗卫生数据整合，
直接取数，需要二次手工整合、 可直接提供有意义、有价值
处理。
的数据。
区域医疗大数据中心 商业智能
数据分析、预测：医疗健康数 据保存在数据库中，只是作为 健康记录数据提供调阅，未发 挥真正价值，服务于医疗健康。
解决方案
区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心
区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心
目录
医疗大数据的背景 医疗大数据应用需求 医院信息系统建设状况 医疗大数据应用解决方案 医疗大数据应用案例
医院是医疗大数据的关键卡位
医药、医疗、医保的数据汇集于医院。近 80%的药品在医院中实现销售，患者在医院接受医 疗服务，医保的大头支出配置在医院。医院是医疗大数据的关键卡位。
需求/目标
推进医疗机构之间数据的互 联、互通、互认
通过对诊疗流程、用药等进 行挖掘和分析，建设临床决 策支持系统
更深层次地挖掘和分析现有 的各类信息，研发和应用先 进的BI工具
对电子病历等非结构化数据 进行挖掘和分析，提取对诊 疗有意义的健康记录数据， 为临床决策提供支持。
解决方案
区域医疗卫生信息平台 区域医疗大数据中心
现状/问题
信息孤岛：无法获取患者在其 他医疗机构的就诊记录数据， 患者的健康档案数据不完整。
数据应用：现有的诊疗数据未 能够为临床诊疗提供决策、辅 助支持，以及临床科学研究。
数据应用：信息内容不全面， 信息展现不直观，数据分析不 深入等，无法为医院管理提供 决策支持。
电子病历等非结构化数据的挖 掘和分析尚未开始。
析
3.设计面向 患者和医生 的新险种
医保的医疗大数据应用需求
现状/问题
信息孤岛：部分地区社保未实 时结算；商业保险几乎未与医 疗机构做对接。
商业保险接入政策未明确，群 众需求强烈。
需求/目标
推进医疗机构与保险企业之 间数据的互联、互通、互认
探索商业医疗保险的试点 医疗机构与商业医疗保险企 业之间合作重大疾病保险