健康医疗大数据的应用与发展
健康医疗大数据应用发展策略
健康医疗大数据应用发展策略第1章健康医疗大数据概述 (3)1.1 大数据的概念与特征 (3)1.2 健康医疗大数据的发展背景 (4)1.3 健康医疗大数据的价值与挑战 (4)第2章国内外健康医疗大数据应用发展现状 (5)2.1 国外健康医疗大数据应用案例分析 (5)2.1.1 美国健康医疗大数据应用 (5)2.1.2 欧洲健康医疗大数据应用 (5)2.1.3 日本健康医疗大数据应用 (5)2.2 我国健康医疗大数据应用现状 (5)2.2.1 政策支持与推进 (5)2.2.2 健康医疗大数据平台建设 (5)2.2.3 医疗大数据应用实践 (6)2.3 我国健康医疗大数据应用的发展趋势 (6)2.3.1 数据标准化与质量控制 (6)2.3.2 精准医疗与个性化治疗 (6)2.3.3 医疗人工智能的研发与应用 (6)2.3.4 跨界融合与创新 (6)第3章健康医疗大数据基础设施建设 (6)3.1 数据采集与存储技术 (6)3.1.1 数据采集技术 (6)3.1.2 数据存储技术 (7)3.2 数据整合与治理技术 (7)3.2.1 数据清洗与标准化 (7)3.2.2 数据交换与共享 (7)3.2.3 数据安全与隐私保护 (7)3.3 数据分析与挖掘技术 (8)3.3.1 数据挖掘算法 (8)3.3.2 机器学习与深度学习 (8)3.3.3 大数据分析平台 (8)第4章健康医疗大数据标准化与规范化 (8)4.1 标准化体系构建 (8)4.1.1 标准化框架设计 (8)4.1.2 数据元标准制定 (8)4.1.3 数据交换与接口标准 (8)4.1.4 数据安全与隐私保护标准 (9)4.2 数据质量控制与安全管理 (9)4.2.1 数据质量控制 (9)4.2.2 数据安全策略 (9)4.2.3 数据加密与脱敏 (9)4.2.4 数据监控与审计 (9)4.3.1 法律法规制定 (9)4.3.2 政策支持与引导 (9)4.3.3 人才培养与培训 (9)4.3.4 跨部门协作 (10)第5章健康医疗大数据共享与开放 (10)5.1 数据共享机制与政策 (10)5.1.1 数据共享机制 (10)5.1.2 数据共享政策 (10)5.2 数据开放平台建设 (10)5.2.1 平台架构设计 (10)5.2.2 平台功能模块 (11)5.3 数据隐私保护与信息安全 (11)5.3.1 数据隐私保护 (11)5.3.2 信息安全 (11)第6章健康医疗大数据分析与挖掘 (11)6.1 临床决策支持系统 (11)6.1.1 数据整合 (12)6.1.2 知识发觉 (12)6.1.3 决策支持 (12)6.2 疾病预测与预防 (12)6.2.1 疾病风险评估 (12)6.2.2 疾病预警 (12)6.2.3 预防策略 (12)6.3 健康管理与个性化医疗 (12)6.3.1 健康管理 (12)6.3.2 个性化医疗 (13)6.3.3 持续关怀 (13)第7章健康医疗大数据在药物研发中的应用 (13)7.1 药物靶点发觉与筛选 (13)7.1.1 高通量数据分析 (13)7.1.2 网络药理学方法 (13)7.1.3 人工智能技术在药物靶点发觉中的应用 (13)7.2 药物临床试验与评价 (13)7.2.1 数据挖掘技术在药物临床试验中的应用 (13)7.2.2 真实世界证据在药物评价中的应用 (14)7.3 药物不良反应监测与预警 (14)7.3.1 药物不良反应信号检测 (14)7.3.2 药物相互作用监测 (14)7.3.3 药物不良反应预警模型构建 (14)第8章健康医疗大数据在公共卫生领域的应用 (14)8.1 疾病监测与预警 (14)8.1.1 疾病动态监测 (14)8.1.2 疾病风险评估 (14)8.2 健康教育与宣传 (15)8.2.1 个性化健康教育 (15)8.2.2 精准宣传 (15)8.2.3 健康行为干预 (15)8.3 公共卫生政策制定与评估 (15)8.3.1 政策制定依据 (15)8.3.2 政策效果评估 (15)8.3.3 资源配置优化 (15)第9章健康医疗大数据产业发展策略 (15)9.1 产业链构建与优化 (15)9.1.1 构建多元化产业链条 (16)9.1.2 优化产业结构 (16)9.1.3 加强产业链上下游企业合作 (16)9.2 产业技术创新与孵化 (16)9.2.1 构建创新体系 (16)9.2.2 强化关键技术攻关 (16)9.2.3 建立孵化平台 (16)9.3 产业政策支持与市场培育 (16)9.3.1 完善政策体系 (16)9.3.2 加强基础设施建设 (16)9.3.3 培育市场需求 (16)9.3.4 加强人才培养与交流 (17)第10章健康医疗大数据人才培养与队伍建设 (17)10.1 人才培养体系建设 (17)10.1.1 本科教育与研究生教育 (17)10.1.2 职业教育与继续教育 (17)10.1.3 实践教学基地建设 (17)10.2 专业技能培训与认证 (17)10.2.1 培训内容设置 (17)10.2.2 培训方式与手段 (17)10.2.3 认证体系建立 (17)10.3 国际交流与合作发展 (18)10.3.1 国际合作项目 (18)10.3.2 学术交流与人才培养 (18)10.3.3 引智与引才 (18)第1章健康医疗大数据概述1.1 大数据的概念与特征大数据，顾名思义，是指规模巨大、类型繁多的数据集合。
大数据技术在医疗健康领域的应用与发展
大数据技术在医疗健康领域的应用与发展随着国家医疗改革的深入推进，医疗健康领域的发展日趋繁荣。
而大数据技术的出现，为医疗健康领域的发展带来了重要的变化。
大数据技术的强大，可以让我们从海量的数据中提炼出有价值的信息，为医疗健康领域提供更加精准的服务。
下面让我们来看看大数据技术在医疗健康领域的应用与发展。
一、大数据在医疗健康领域的应用1.医生和患者之间的交流与协作大数据技术可以让医生更加了解患者的病情和病史，使得诊疗过程更加精准化和个性化。
此外，大数据技术还可以让医生和患者之间的交流变得更加便捷。
患者可以通过互联网与医生进行交流，医生可以随时随地了解患者的病情和治疗情况，从而为患者提供更加全面和贴心的服务。
2.预防疾病和治疗方案的制定利用大数据技术可以获取到更多和更准确的疾病和健康相关信息，帮助医疗专业人士预测疾病的发生，并根据患者的症状、年龄、性别、种族、环境等信息，提供更加个性化的治疗方案。
这有助于提高医疗治疗效果，并为患者提供更加优质和安全的医疗服务。
3.药物研发和临床试验大数据技术可以帮助我们更加深入地了解疾病和药物的相关知识，从而为药物研发和临床试验提供更加精准的数据支持。
利用大数据技术，可以更加详细和准确地了解患者的生理和心理状态，制定更加科学的药物治疗方案，加快药物的研发进度。
4.健康医疗管理大数据技术可以帮助医疗机构实现高效的健康医疗管理，包括财务管理、人力资源管理、医疗设备管理、医疗质量管理、安全管理等方面。
通过大数据技术的帮助，医疗机构可以更加科学和合理地分配资源，提高医疗服务的效率和质量。
二、大数据在医疗健康领域的发展趋势1.云计算和物联网技术的发展云计算技术和物联网技术的普及和成熟，为大数据在医疗健康领域的发展提供了巨大的支持。
云计算技术可以实现对海量病历数据的高效管理和分析，物联网技术可以实现对医疗设备的集中监测和远程管理，从而实现医疗健康领域的精细化管理和控制。
2.人工智能技术的应用人工智能技术在医疗健康领域的应用也越来越广泛。
医疗健康大数据的应用与创新
医疗健康大数据的应用与创新近年来，随着医学技术的不断发展以及互联网和物联网技术的普及，医疗健康大数据成为一个热门话题。
医疗健康大数据是指在医疗健康领域中产生和收集的大量数据，这些数据包含了医疗机构、患者、疾病、药品等方面的信息，是医疗健康领域中最重要、最基础的数据。
如何对这些数据进行应用与创新，成为当前健康医疗领域亟待解决的问题。
一、医疗健康大数据的应用医疗健康大数据可以被广泛应用于医疗领域的各个环节，包括疾病防控、临床诊断、药物研发、医疗资源管理等方面。
以下是医疗健康大数据在以上方面的应用实例：1、疾病防控医疗健康大数据可应用于疾病预测与监测。
一些医院已经开始建立疾病预警系统，以便于早期发现和预测疾病趋势。
同时，医疗健康大数据也能帮助监测所有病人的病情，以便提早发现和防治疫情爆发。
例如，医疗机构可以通过分析流行病学数据，来帮助管理人员对某些疾病进行更精确的疫情监测，预测疫情风险，制定有效的防控策略等。
2、临床诊断医疗健康大数据也可应用于临床诊断方面。
医生可以通过分析病人的个体健康记录来制定更准确的诊断方案，提高临床效果。
例如，通过整合病人的电子病历、实验室检测数据、影像检查数据以及实时生命体征监测数据等信息，就可以更加准确地诊断患者的病情，制定更有效的治疗方案，实现精准医疗。
3、药物研发医疗健康大数据同样可以帮助药物研发领域。
通过分析多种医学数据，研究人员可以发现新的药物治疗方案，更好地探究疾病发病机制，提高治疗效果。
利用大数据技术，可以对高通量药物筛选、靶点发现、适应症研究等方面进行研究，提高新药发现率、成功率。
4、医疗资源管理医疗健康大数据还可以用于医疗资源管理。
通过分析利用大数据技术，可以发现医疗机构的资源缺口，探索资源配置方式，提高资源利用效率，促进公共医疗服务平衡发展。
同时，还能够优化医疗资源管理，发现哪些地区医疗资源短缺，哪些地区医疗资源过剩，提高医疗资源配置效率，缓解医疗资源不足与浪费的现象。
大数据在医疗行业的应用与发展
大数据在医疗行业的应用与发展在当今数字化时代，大数据已成为推动各个领域变革和创新的关键力量，医疗行业也不例外。
随着医疗信息化的快速发展，海量的医疗数据不断产生，包括患者的病历信息、诊断结果、治疗方案、医疗影像、实验室检验数据等。
这些数据蕴含着丰富的信息和潜在的价值，如果能够被有效地挖掘和利用，将为医疗行业带来前所未有的机遇和突破。
大数据在医疗行业的应用范围广泛，涵盖了医疗服务的各个环节。
在疾病预防方面，通过分析大量人群的健康数据，如生活方式、遗传因素、环境暴露等，可以识别出潜在的疾病风险因素，从而制定更加精准的预防策略。
例如，利用大数据分析发现，长期吸烟、高热量饮食、缺乏运动等生活方式与心血管疾病的发生密切相关。
基于这些发现，医疗机构可以开展针对性的健康教育和干预措施，降低疾病的发生率。
在疾病诊断方面，大数据可以辅助医生做出更准确的诊断。
传统的诊断方法往往依赖于医生的经验和有限的临床检查结果，而大数据技术能够整合患者的多维度数据，包括病史、症状、体征、实验室检查、影像学检查等，构建更加全面和准确的疾病诊断模型。
例如，对于一些疑难杂症，通过对全球范围内类似病例的大数据分析，可以为医生提供更多的诊断思路和参考依据，提高诊断的准确性和及时性。
在治疗决策方面，大数据可以为医生提供个性化的治疗方案。
每个患者的病情、身体状况、遗传背景等都存在差异，因此需要个性化的治疗方案。
大数据技术可以分析患者的个体特征和治疗反应数据，预测不同治疗方案的效果和风险，帮助医生选择最适合患者的治疗方案。
例如，在肿瘤治疗中，通过基因测序和大数据分析，可以确定患者的肿瘤基因突变类型，从而选择针对性的靶向药物治疗，提高治疗效果和患者的生存率。
在医疗质量管理方面，大数据也发挥着重要作用。
医疗机构可以通过对医疗过程中的数据进行监测和分析，评估医疗服务的质量和安全性，发现潜在的医疗差错和风险，及时采取措施进行改进。
例如，通过分析手术并发症的数据，可以发现导致并发症的相关因素，如手术操作规范、患者术前准备、术后护理等，从而优化手术流程，降低并发症的发生率。
医疗大数据的应用场景和发展前景
医疗大数据的应用场景和发展前景医疗大数据是指利用计算机技术处理、分析、应用和共享大量医疗数据的一门学科。
它主要包括医疗记录、影像数据、生化分析、基因组数据等多维度信息。
医疗大数据的应用场景和发展前景十分广阔，它能够为临床医疗和公共卫生等领域的决策提供数据支撑，为医疗健康产业的创新发展注入新动力。
一、应用场景1.智慧医院智慧医院是医疗大数据的一个重要应用场景，也是未来医疗健康产业的重要发展方向。
医疗大数据的应用可以使医院内部信息流畅、高效，医护人员能够更好地利用医疗数据为患者提供更好的医疗服务。
同时，智慧医院还可以实现医护服务的个性化，通过大数据分析患者的健康数据，为其提供更准确、更定制化的医护服务。
2.医疗诊断医疗大数据在诊断领域的应用也是十分广泛的。
通过采集大量的医学数据，比如生理指标、影像数据等等，计算机可以运用深度学习等算法，辅助医生进行诊断，提高诊断精确度。
在诊断疑难杂症等领域，医疗大数据的应用可以为医生提供更准确、更全面的诊断依据，使得诊疗过程更加科学化、规范化。
3.疾病防控医疗大数据在疾病防控领域的应用也是十分广泛的。
通过分析疫情数据、个人健康记录等，可以从病例预测、疫情监测、风险评估、流行病学调查等角度切入，使疾病的防控更加科学化和精准化。
二、发展前景医疗大数据是经济社会发展的重要推动力，其未来的发展前景可谓是无限的。
1.医疗健康产业创新医疗大数据可以为医疗健康产业提供数据支撑，为其创新发展注入新动力。
未来，随着技术的不断革新，医疗大数据的应用场景将更加广泛，将会涌现更多优秀的医疗大数据企业。
2.个性化医疗服务医疗大数据可以对患者的疾病进行更加全面、精准的分析和预测，从而实现更加科学化、个性化的医疗服务。
以患者为中心的医疗模式将会成为未来的发展方向。
3.公共卫生领域的应用医疗大数据在公共卫生领域的应用展现出十分广阔的前景。
通过对人群健康状况的深度分析，可以推出更加合理的公共卫生政策，从而预防疾病的发生和传播。
医疗健康大数据的应用与发展趋势分析
医疗健康大数据的应用与发展趋势分析一、前言医疗健康大数据是以传统医疗健康数据为基础，利用各种现代信息技术手段收集、储存、管理、分析、挖掘和利用所形成的海量数据资源。
随着国民经济的快速发展和人民生活质量的不断提高，人们的健康需求得到更好的满足，同时带动了医疗健康行业的快速发展。
本文将从医疗健康大数据的应用与发展趋势两个方面进行详细阐述。
二、医疗健康大数据的应用（一）疾病监测医疗健康大数据收集和分析能够使公共卫生机构提前预警疾病爆发，及时发现食品和饮水的安全问题，并进行相应的防治措施，为全国各地及时提供解决方案。
（二）医疗服务医疗健康大数据可对病情诊断和治疗提供更加准确和精细的建议及计划，帮助医生制定个性化方案，为患者提供更优质的医疗服务。
此外，医疗大数据也可用于实现结构化数据与非结构化数据之间的自动化整合，从而帮助医生快速获取更多的诊疗信息。
（三）药品监管药品安全是社会的重要问题，医疗健康大数据可以掌握药品分布、销售情况，进而实现药品的全程监管，监测药物安全和可能存在的不良反应，确保药品质量和病人用药的安全性。
（四）医学研究医疗健康大数据可为临床医学研究提供更多的数据支持，帮助研究人员识别出如何改善病人治疗效果的最佳方案，并为了解疾病的发病机制和诊治提供更多的证据。
三、医疗健康大数据的发展趋势（一）云计算、人工智能医疗云计算是一种基于互联网的计算方式，是医疗健康大数据得以应用的重要途径之一。
医疗健康大数据的规模庞大，云计算将传统的数据储存在本地的方式转变为储存和处理数据的全球范围。
这样便可以天然整合各大医院、医疗机构的数据资源，保证数据的完整性、时效性和安全性。
相信未来的发展趋势为大数据与云计算相结合，先进的数据处理技术可以使人工智能能够在各种医疗场景中进行有效应用。
（二）5G时代的HIT技术应用5G技术将会让移动医疗迎来全面提速的时代。
5G通信技术趋于成熟，据此可以实时获取远程医疗数据，将病历、影像等重要数据资料传输给远程医生，医生可以通过云端操作，来为患者进行就诊。
大数据技术在医疗行业中的应用与发展趋势
大数据技术在医疗行业中的应用与发展趋势随着大数据技术的不断发展和应用，它已经深入到了我们的日常生活中，并且正在改变我们的生活方式和工作方式。
而医疗行业，作为高度需要技术支持的行业之一，也开始了大数据技术的应用，并且在这个过程中取得了一些非常显著的成果。
本文将探讨大数据技术在医疗行业中的应用，以及这个领域的未来发展趋势。
一、医疗大数据的应用场景1.病历管理和医疗决策医疗大数据技术可以对医疗记录进行集中式管理，使得医生的决策更为准确和有效。
通过将病人的诊断结果，治疗方案，药物使用情况等信息收集在一起进行分析，大数据技术可以识别出疾病的模式和病人的特征，最终推动出更精确的诊断和更有效的治疗方案。
2.健康管理在健康管理领域，大数据技术可以通过跟踪个人健康数据（例如心率，步数，卡路里消耗等）来预防疾病的发生。
这些数据可以被分析和比较，使医生和病人能够制定更好的健康计划，以及预测病人未来患病的可能性。
3.医疗设备管理大数据技术也可以被应用到医疗设备的管理和维护。
通过实时监测设备的使用情况，并分析设备运行的数据，大数据技术可以提前诊断和发现问题，并为医院提供有关设备维护和升级的信息。
二、医疗大数据的应用案例1.基于医疗大数据的乳腺癌风险预测模型乳腺癌是女性最容易患的恶性肿瘤之一。
研究人员运用了机器学习技术，从影响乳腺癌发生的因素入手，建立了一套预测模型。
该模型可以通过分析与乳腺癌相关的因素（例如年龄，BMI，家族病史等），以及医疗记录中的病人信息，来识别可能患上乳腺癌的人群。
这意味着医生可以在病人患病之前识别出高风险人群，并采取积极的预防措施。
2.大数据技术在SARS-CoV-2流行病学分析中的应用新冠病毒的爆发给世界带来了巨大的冲击。
医学界的研究人员通过使用大数据技术，对受感染的人口、地理和社区特征进行分析，以及病情的发展趋势进行预测。
这些数据分析可以为政策制定和资源分配提供宝贵的参考和指导。
此外，研究人员还使用大数据技术来推断新冠病毒的基因序列，以帮助找到有效的治疗方式。
大数据在医疗健康领域的应用
大数据在医疗健康领域的应用随着科技的不断发展，大数据在各个领域的应用也越来越广泛。
在医疗健康领域，大数据的应用正在日益蓬勃发展，为医疗行业带来了革命性的变化。
本文将探讨大数据在医疗健康领域的应用，并分析其带来的影响和挑战。
一、大数据在医疗健康领域的应用1.临床决策支持大数据分析可以帮助医生制定更科学的诊疗方案和决策。
通过收集和分析大量的患者数据、病例资料和医学文献，大数据可以提供实时的临床指南和最新的研究成果，并给出个性化的治疗建议。
医生可以根据患者的病情特征和历史数据，做出更准确的诊断和治疗计划，提高治疗效果和患者满意度。
2.疾病预测和预防大数据分析可以挖掘出疾病爆发的早期迹象和趋势，预测疾病的风险和传播路径，帮助公共卫生部门制定针对性的防控措施。
同时，通过分析个人健康数据和生活方式，大数据可以预测患者的疾病风险，并提供个性化的健康建议，帮助人们采取积极的预防措施，降低疾病发生的可能性。
3.精准医疗大数据可以为个体化医疗提供强有力的支持。
通过分析患者的基因组数据、遗传信息和临床数据，大数据可以帮助医生评估患者对某种药物的反应性和疗效，从而为患者制定个性化的治疗方案，提高治疗效果和生存率。
此外，大数据还可以帮助医疗机构优化资源配置，更好地满足患者需要。
4.医疗质量监控和评估通过对医疗数据的分析，大数据可以评估医疗服务的质量和效果，发现潜在的问题和风险。
医疗机构可以利用大数据提供的信息，改进工作流程和医疗流程，提高医疗质量和安全性。
同时，大数据还可以帮助患者选择合适的医疗机构和医生，提高医疗选择的透明度和可靠性。
二、大数据应用带来的影响和挑战1.对医疗行业的影响大数据的应用使医疗行业从传统的经验主义转向了以数据为基础的科学决策。
大数据分析可以提供全面的医疗信息，帮助医生制定更准确的诊疗方案和决策，提高医疗效果和患者满意度。
同时，大数据的应用也能够改变医疗机构的运营模式，优化资源配置和工作流程，提高工作效率和运营效果。
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大数据开发应用 的需求 日趋迫切 ，正 面临着更加广阔的 指 南 ，为人 民群 众提供 健康 知识 。大 数据将 促使卫 生政 策 前景 ，国内一些 嗅觉灵敏的大 医院 已经开始这方面的探索 。
２ ． １ 利用大数据为 电子病历服务 对 电子病历 充分 分析挖 掘后进 ４ ０ ２ ３）
［ 摘
要 ］健康医疗大数据贯 穿生命全 过程 、健 康全过程 以及健康管理 多环 节 ，发展和应 用好健康 医疗
大数据 ，是 以创新推进供给侧 结构性改革的重大 民生工程 。本研 究展望 了健 康医疗大数据在卫生决策 、患者
健康 、医疗服务 、药 品安全 、科技创 新、医学教育等 ６大 方面 的应用前景 ，介绍 了健 康医疗大数据在国 内医
据 统计 ，我 国约有 ９ ９万家 医疗 机构 ，每 年有 超过 ８ ０
据 中，可 获得 患者的实 际治疗 情况 ，进 行信号 验证 、上 市
亿 人次 的 门诊 量 ，医疗健康 领域 每天产生 大量 的数据 。随 后 药 品评 价 和安全性 、有 效性及 获益 风险评价 ，同时节 约 时间 和科 研成 本。如果将 临床 上的药物 相互作 用完善 到相 着《 关于促进 和规范健康 医疗大数据 应用发展的指 导意见 》
１ ． ６ 医学教育 医院 和医疗行 业产生 的大数据 库 主要 有 医学 影像 、教
国家卫 生计 生委信 息 中心 已经拥 有全 国几乎所有 医 院 学 视频及 文献等 非结构化 数据 ，大数据分 析可为 受教育 者 的病 案首 页和 医院业务 信息 ，把 这些 信息数 据加 以利用与 选择视频示教 、远程传输等更合适 的教育方式 。 开 发 ，就会 催 生出庞 大 的健 康信 息产业 ，为政府 、医院提 ２ 健康医疗大数据在国 内医疗行业应用情况 供 发展 方 向，为医药公 司提 供市场 信息 ，为 患者 提供寻 医 制定与调整更加及时精准 … 。
在推动疾病诊治的同时 ，实现早期干预。
２ ． ３ 搭建起大数据处理的软硬件环境
标记 、药物靶 标 的鉴 定和特 征描述 以及新 型药物 的设计 等
诸 多 方 面 Ｊ 。 １ ． ４ 药 品 安全
大数 据改变 了传统 的医疗质 量控 制和管理 方式 ，可以
通过数 据监 测掌握 全院所有 就诊 时间 、工作 质量 、工 作数 量， 甚至可 以通过 院感用传感器监测到每个病房的菌落数。 新 的软硬件 环境下 ，数据处 理 比以往 更快捷 ，且仅用 了其 中的一小部分功能 。
疗行 业中的初步应用情况 ，提 出了健康医疗大数据发展所面临 的困惑。 ［ 关键词 ］健康 医疗 ；大数据 ：发展前景 ：应用情况
［ 中图分类号 ］Ｒ 一 ０ ５ ［ 文献标识码 ］Ａ ［ 文章编号 ］１ ０ ０ ２ — ２ ３ ７ ６（ ２ ０ １ ７） ０ １ — ０ １ ９ ８ — ０ ２
的精 准预 防 、诊 断和治 疗 。这 种集预 防 、治疗 、康 复和管
理 为一体 的健康 服务 ，将 成为 未来 医院患者 服务管理 的新
趋 势。 １ ． ３ 医疗 服 务
２ ． ２ 利用大数据 开展 多中心联合研 究 联合多家大 型医院 ，围绕 １ ５种重大疾病 ，集成 ５ 年诊 疗资料 和数据 ，启 动 了重 大疾病 临床诊疗 大数据 服务体 系
医疗装备 ２ ０ １ ７ 年 １ 月第 ３ ０ 卷第 １ 期Ｍ ｅ ｄ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｑ ｕ ｉ ｐ ｍ ｅ ｎ ｔ ， Ｊ ａ ｎ ｕ ａ ￣ ． ２ ０ １ ７ ， Ｖ ｏ １ ． ３ ０ ， Ｎ ｏ ． １
・
综述 ・
健 康 医 疗 大 数 据 的 应 用 与 发 展
林敏
南京 医科 大学 附属无锡 人民医院 （ 江苏无锡
的出台 ， 我们对健康医疗大数据 的应用充满期待 。 专家认为 ， 健康 医疗大 数据 既包含个 人健康 信息 ，也涉及 医药服 务 、 疾病控制 、 健康保障 、 食 品安全 、 养生保健等多方面 的数据 ， 是 国家重要 的基础性 战略资源 。容量大 、种类 多 、速度快 、 价值 高是大 数据 的特征 。发展 和应用好 健康 医疗大数 据 ，
的存 储 内容 ，达 到事前 、事 中 、事后 全流程 的 电子 病历质 量监 管 ，对各 科室 的患者诊 治情况进 行全程 实时质 量检查
控制 。
信息 。通过 可穿戴 设备及 时监控 血压 、心率等 生命体 征指 标 ，可 以为 居 民或 患者提 供及 时的健康 提醒 。建立肿 瘤防
治 数据库 ，收集肿 瘤患 者 的随访 资料 和数据 ，以实现 肿瘤
是 以创新推进供 给侧结构性改革 的重大民生工程 。 １ 健 康医疗大数据六大应用范 围
１ ． １ 卫 生决 策
应的数据库中 ，还可反过来 评价科室的临床用药情况 『 ３ 】 。
１ ． ５ 科技创新
大数据也 为 医学 研究技 术创新 提供 了可 能 ，为基 因测 序、 个性化 医疗等打开 了一扇窗。 从 中人们可以科 学地存储 、 研发 、利用 、分 析数 据 ，并得 到精确 的结果 ，可促使 科研 方法 由假说驱动变为数据驱动 。
建设 。基于这些数据 ，可以进行相关疾病信息检索 、分 析 ，
健康 医疗 大数据可 优化 传统 医疗 服务模 式 ，变 经验 医 学 为循 证 医学 、精准 医学 。大数据 时代下 的肿瘤研 究更 具 针对性 ，通过个 体基 因测序 和数据 快速 处理 ，建 立起 临床
信息 、肿瘤生 物学 特性 、基 因蛋 白等数 据库 ，可 用于分 子
通 过建 立个人健 康数据 中心 ，可记 录全生命 周期健 康
对 医院海量信 息数据 的知识 化转换 和智能化 应用 ，构 建 医 院运 营状况 的指标 考核 、绩 效管理 、精细化 分析 、预判预 警 的精细化 管理平 台 ，为辅 助决策 服务 ；构建 完整 的 电子 病历 质量控 制标 准规范 ，通 过提取 与此标 准规范不 相符合