医学信息技术在医学中的应用

医学信息技术在医学中的应用 篇一

当今的医院正在向现代化管理的方向发展，而医院管理的信息化是实现这个目标的重要方式。如何以最佳方式利用医学信息帮助医院加强管理具有重大意义。医院应该抓住这个发展中的机遇，通过充分应用医院信息化来为医院管理向现代化发展助力。

1 概念 所谓医学信息，指的是运用科技手段将医疗资源信息化的形式，它包含了人类为了自身健康长寿，而同疾病进行长期抗争的各种经验和智慧。从专业医药学角度来诠释的话，医学信息则是指包括医疗、卫生、大众保健以及药物、用药等信息的全方位的信息。

2 医学信息和医院管理的关联 2.1 充足的医学信息是医院管理的前提对医院来说， 主要资源无外乎人员、物资和信息资源。首先，各类人员进行的各种行动推动了医院的运转，同时人员培训计划还可以增强医院的技术实力，这些都可以转变为医院提升医院实力的资本；其次是物资，包括各种医疗器械和各种类型的药品；第三就是医院的各种数据信息。只有充分合理的利用信息，医院的管理层才能权衡利弊，下达科学合理、行之有效的指令和计划，使医院管理更为有序。 2.2 医学信息帮助促进医院的技术水平如今无论哪个领域， 想跟上最新、最前沿的技术和理论都离不开信息的掌握，医学领域尤其如此，作为医院，应该为医护人员提供了解国内外最新医疗技术和最新医学理念以及各种经验教训等条件，只有这样才能提升医院的整体医疗技术水平。

3 将医学信息应用于医院管理当中 3.1 医学信息在国外医院管理中的应用与国内医院相比， 国外医院将医学信息应用于管理开始的比较早，尤以美国的体系最为完善。同时，国外的医院在管理上着重于运用电脑程序来操作、分析信息。为了保持信息的客观性，他们通过计算机操作和分析大量的医学信息、数据，并将这些信息运用于医院的管理和决策。当然在此过程中，这些国家也对人工智能的推进做了大量的投入，建立各种信息体系来帮助进行医院管理，这些体系或系统既包括有助于医院管理的管理信息体系、决策支持系统和区域信息系统，也包括有助于提升医疗水平的临床信息系统和人工智能系统等。下面介绍一下一些发达国家医院信息系统的开发和建立，首先是美国，医院信息化的发展过程一般要经过四个时期：首先是尝试阶段，西方国家的医院最先建立了病人护理系统、事务处理系统以及医疗收费系统等。在此阶段，流动护理系统（ COSTAR ）被建立起来，这个系统将病人的信息汇总以供医院的临床、财务处和医院管理人员检索借用；同时医院信息系统（ PROMIS ），也成功建立并在妇科病区试行后推广，这是首个具备完整医院信息的系统。然后到了前进阶段，此阶段以原有局部信息管理铺垫，开始运用最新技术建立涵盖整个医院的一体化信息系统。许多著名系统都是在这一阶段建立的，例如： Omaha 系统、 HELP 系统等。接着发展就到了完善阶段，此时期系统的开发特点是以病人为主，体现了人文精神，利用最先进的计算机网络设备开发出与病人紧密相连的系统。到目前为止，美国的医院信息已经发展到了提升阶段，如今的医院信息系统开发侧重于电子病历系统，医院管理决策协助系统，以及医学语言系统等课题的开发，同时开始对新旧系统的应用成效做一系列的评价和对比，在各个系统之间进行结合也是目前研究的课题之一。接下来进入了一体化医院信息系统时期，此时诊疗过程已经规划入计算机管理。最后是目前为止的电子病历时期。如今日本的很多医院开始推行使用电子病历。最后是欧洲国家，它们的医院信息系统起步稍晚于日本，但后劲十足，到目前欧洲很多国家已经开始应用临床信息系统和电子病历系统。

篇二 一直以来，大数据与商业就密不可分。以前，觉得所有数据零散在每个角落，无法统计，让多少市场因此无法描述用户画像，导致市场分析出现偏差、错误，影响整个决策力的制定和执行。

医学大数据的应用 医学大数据的应用目前主要有两方面，第一个是发现新知识、认识新规律，第二个是促进精准适度医疗，提升医疗价值。 以往受数据采集与分析能力的限制，医学主要依靠抽样研究来发现新知识、认识新规律，但不同样本间的差距经常导致结论不一致甚至截然相反。随着大数据技术的发展，医学研究由抽样的小样本研究进入到超大样本、甚至全样本研究时代，从严格筛选患者入组进行研究到全面观察各种影响因素的真实世界研究时代。美国 2015 年启动了“观察阿司匹林效果与剂量”的大规模观察性医学研究，多达 30 万人参加基于大数据的观察性研究得出的结论更具现实指导意义，甚至推翻了之前一些建立在小样本数据基础上的“科学”结论。

斯坦伯格 (Steinberg) 等人在 3 万余人两年的保险记录、化验记录、用药记录、就医记录中挖掘出新的代谢综合征预测模型，用 80% 的人作为训练集，20% 的人作为测试集，在贝叶斯框架下依据最大熵原理，对数据中未知的参数进行分布边缘化来计算模型的结构概率，综合考虑模型的复杂性和与数据的匹配性建立起新的预测模型，从 4000 余个参数中筛选出腰围、用药依从性等与代谢综合征密切相关的因素。

随着医学的进步，源于个体的数据越来越丰富，包括组学数据、健康监护数据、影像数据等。计算机科学与医学结合能够挖掘出新的知识，开创新的诊疗模式。例如心理问题一般是通过临床观察或自我就医的方式被发现并诊断的，现实中缺乏客观有效的诊断方法，而基于说话模式的数据挖掘，能够发现患者条理表达能力的下降，进而成功预警心理问题，在小样本人群实验中达到了 100% 的准确度。通过机器学习对一些复杂信息进行处理，也能对心脏病、哮喘、癌症等疾病作诊断和预测，能够达到或超越专家的诊断水平。

适度医疗、精准医疗与大数据 一直以来，大数据与商业就密不可分。以前，觉得所有数据零散在每个角落，无法统计，让多少市场因此无法描述用户画像，导致市场分析出现偏差、错误，影响整个决策力的制定和执行。现在，那些无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据，都被抓取和利用，

医学，当然也不例外。 医学大数据的应用目前主要有两方面，第一个是发现新知识、认识新规律，第二个是促进精准适度医疗，提升医疗价值。

以往受数据采集与分析能力的限制，医学主要依靠抽样研究来发现新知识、认识新规律，但不同样本间的差距经常导致结论不一致甚至截然相反。随着大数据技术的发展，医学研究由抽样的小样本研究进入到超大样本、甚至全样本研究时代，从严格筛选患者入组进行研究到全面观察各种影响因素的真实世界研究时代。美国 2015 年启动了“观察阿司匹林效果与剂量”的大规模观察性医学研究，多达 30 万人参加基于大数据的观察性研究得出的结论更具现实指导意义，甚至推翻了之前一些建立在小样本数据基础上的“科学”结论。 斯坦伯格 (Steinberg) 等人在 3 万余人两年的保险记录、化验记录、用药记录、就医记录中挖掘出新的代谢综合征预测模型，用 80% 的人作为训练集，20% 的人作为测试集，在贝叶斯框架下依据最大熵原理，对数据中未知的参数进行分布边缘化来计算模型的结构概率，综合考虑模型的复杂性和与数据的匹配性建立起新的预测模型，从 4000 余个参数中筛选出腰围、用药依从性等与代谢综合征密切相关的因素。

随着医学的进步，源于个体的数据越来越丰富，包括组学数据、健康监护数据、影像数据等。计算机科学与医学结合能够挖掘出新的知识，开创新的诊疗模式。例如心理问题一般是通过临床观察或自我就医的方式被发现并诊断的，现实中缺乏客观有效的诊断方法，而基于说话模式的数据挖掘，能够发现患者条理表达能力的下降，进而成功预警心理问题，在小样本人群实验中达到了 100% 的准确度。通过机器学习对一些复杂信息进行处理，也能对心脏病、哮喘、癌症等疾病作诊断和预测，能够达到或超越专家的诊断水平。

适度医疗、精准医疗与大数据 一方面要收集个人基因组、蛋白质组的数据，另一方面要收集个人行为、用药、心理以及环境的数据，通过分析药物组和服用安慰剂人群中出现心梗和未出现心梗的人的特征，从而区分出哪些人属于不吃药也不会心梗的（低风险），哪些人属于吃了药有效果的（预防了心梗），哪些人吃了药也没能预防心梗的，对于后者还要继续分析原因，是药物的剂量不足，还是有其他因素导致的心梗，这样我们的治疗和预防手段就会越来越有针对性，达到个体化的精准医疗。

趋利避害，医疗大数据还要走的更远 当然，大数据如很多新潮工具一样，也是一把双刃剑，如果说做到量体裁衣、辨证施治是医学大数据应用的重大课题，那么它的前提基础是拥有长期、全面、准确的人群健康数据。对于不精准的那些“垃圾”数据，数据量越大，谬误与危害越大。当前，大部分行业在数据基础系统架构和数据分析方面都面临着诸多挑战，医学领域也是如此。根据产业信息网调查，目前国内大部分企业的系统架构在应对大量数据时均有扩展性差、资源利用率低、应用部署复杂、运营成本高和高能耗等缺陷。

同时大数据的管理一直是一个难以控制的问题，由于大数据已经成为了一种商业资本，各地数据的流失、泄露和私下买卖越来越多，这也让医疗届的信息如同没有关门的家园一般，毫无隐私，任人索取。医疗机密和个人患病信息的流失，令数据安全形势变得复杂。

如此情况下，趋利避害，做好长期、全面、准确的人群健康数据研究与管理，才是医疗大数据的长远之计。

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