医疗大数据
医疗大数据范文第1篇
关键词：大数据背景；医疗数据；统计与开发
自从20世纪80年代以来，医院信息数字化获得了明显的发展，主要表现为以往是局部的药房药品、单纯的医院财务系统数字化、物资管理数字化，逐渐发展为电子病历、检验信息系统、集成医院影像存档与传播系统。近年来，人们的生活水平有了较大的提高，这使得对于医疗服务的需求越来越大，这就需要医院提供更为人陛化的服务。从医院的角度来看，医院数据的信息量越来越多，同时医疗统计上报的数据也越来越多，如果要想能够从医疗数据中得到有用的信息，就需要重视选取相应的方式，以此来进行数据的统计与开发，从而能够获得较为全面的信息，并且能够有利于促进医院本身的发展。
1医疗数据的统计来源
1.1科室上报
科室上报是医疗数据的重要统计来源，医生在工作的过程中，应当严格遵守国家卫计委下发的相关文件来填写相关资料中的入院病情、疾病诊断、疾病编码等等，同时应当由病案统计人员对其审核，确认无误后进行上报。在大数据背景下，信息化得到了快速的发展，但是因为医院网络系统设计平台将重点放在了临床使用方面，同时因为没有正确认识到数据统计的内容，就对单病种质量、医院感染、合理用药、医院人员变动等等统计的不够准确，就会使得系统方面有较多的问题。此外，对于一些项目，只能使用手工上报的形式，虽然耗费了很多的人力成本，然而还是难以保障统计数据的真实性与有效性。
1.2网络系统生成
网络系统生成是医疗数据的一项统计来源。从医院的HIS开始投入使用直到现在，结合现实的情况，系统经过了了不断的调整与完善，不但能够统计更多的医疗数据，而且还可以统计出更为准确的数据。由于医院应用了HIS系统，因而，能够较为方便的来统计出医院各科室的总站床日数、人院出院的人次、使用率、医疗收入、医疗技术科室的实时工作量等项目，并且获得的数据能够更加准确与客观，从而有利于医疗机构的决策与发展。
1.3医院深层数据挖掘
医院数据挖掘系统又被称为BI系统，主要是使用一些信息系统的方式来对当前的数据进行整理与分析，同时使用的是统计学的方式来对数据进行进一步的额分析，以此来能够在较短的时间内寻找到相关的数据，并且有利于公司业务的经营与决策。从中能够看出，医院数据挖掘系统属于较为完善的系统。在医院HIS系统的支持下，医院数据挖掘数据能够结合各医院、各机构不一样的需要来统计出相应的数据与资料，就像是患者安全指标、手术合并症、住院重返指标等等，都能够通过医院的深层数据挖掘方式来统计出来。
2医疗数据的开发应用
2.1上报数据的问题
在大数据时代下，不管是医疗机构的综合评价，还是政府的政策决定，都需要使用到数据来体现。另外，医院管理局、国家与地区的卫生计生委、医院管理研究所、信息中心、医疗与社会保障局都是数据的使用机构，为了能够有利于各机构的决策，就需要保障数据的真实性与准确性。具体来说，各个机构应当结合本身需要设计的上报指标来进行相应的划分，但是因为这些上报指标之间不但有着一定的关系，而且还有着指标解释的不同与指标解释不足的情况，这就会导致出现数据盲目上报、重复上报，就会对数据的真实性产生影响，不利于医院统计机构的工作。要想保障数据指标的准确性，就需要降低医疗组织上报的困惑，同时减少数据填报中存在的问题。因此，就需要对一些数据指标进行分类整理，同时对一个相同的指标进行重新的划分与归类，以此来减少重复上报的现象，并且实现数据之间的交流与传递。此外，为了能够实现数据的一致性与真实性，就需要对数据指标的含义与关系进行分析，以此来加强数据指标的可利用性。
2.2数据利用的问题
在现实生活中，很多医院统计的数据是从业务系统中各自的报表中得到的，在这种情况下，就难以在一个系统中较为全面地表现出管理者所需的全部信息，同时包含的数据信息内容不够全面，就难以在一个系统中较为全面地表现出管理这应有的信息，同时相关负责人也不容易使用不同的系统去查找相关的资料，就不容易了解运营的整体情况。并且因为统计的方式与途径有所不同，就容易出现信息混乱的情况，对管理者决策造成相应的影响。除此之外，医院在进行管理决策的时候，很多都是通过定性分析与经验的方式，同时系统更多的是对一般事物进行分析与整理，但是却并没有对统计信息进行进一步的整理与分析，就对决策工作的有效性与效率产生了相关的影响。当今社会中，之所以医院数据没有进行良好的用，是因为缺乏对基础信息的分析与整理，尤其是没有对整个过程的信息化进行监督与管理，同时不具备主索引与数据标准化等对决策支持系统的相关条件。
2.3BI系统的优势
在医院数据统计与开发的过程中，使用医院数据挖掘系统，能够将多个系统的业务数据进行整理与归纳，就像是病案、手术麻醉、EMR、LIS、财务、设备、成本核算等等，在此基础上，能够把医院各业务系统较为零散的数据整理在一起，同时来完成对医院各业务系统的数据与科研数据进行整理与分析。在医院医学科研信息服务中，BI数据发挥着越来越重要的作用，这主要是因为数据挖掘技术在很多方面都发挥了较为重要的作用，尤其是在确定研究课题、医学科研的属性、挖掘医学科研、充分利用数据仓库的数据等方面。在医疗数据统计与开发的过程中，各级卫生行政机构应当加强相应的管理，同时重视加强顶层设计，同时对一些数据指标进行整理与分析，并且对指标解释进行具体的划分，从而不但减少数据的不相同性，而且还降低医院重复上报的现象。对于医院来说，应当重视BI系统的建设与完善，同时逐渐完善信息化系统建设，并且努力保障数据的真实性与准确性。
医疗大数据范文第2篇
关键词：大数据；数据挖掘；医疗管理
引言
改革开放以来随着人们生活质量的不断提高，医疗领域获得了空前的发展。医疗运作管理作为一个新兴领域出现在人们的视野中。同时，人们对于海量数据的挖掘与应用已经渗透到每个行业和领域。数据分析与挖掘技术日新月异，人们也逐渐发现它可以解决医疗运作管理中长期存在的种种问题。在大数据技术的帮助下，我们有希望解决许多医院管理、公共卫生等领域的技术难题。
1、大数据技术对医疗行业的影响
1.1大数据技术对医疗体制的影响
现今，医疗大数据市场规模膨胀迅速。2018年全球大数据及服务市场规模超过450亿美元。中国移动医疗市场规模从2012年的13.9亿元增长至2017年的230亿，年复合增长率达到78.48%，2020年预计将超过500亿元。大数据在医疗运作管理中的广泛应用会对医院的收费形式和看病的支付模式产生深远的影响。通过汇总数据并进行分析，院方(或付费机构)可以更加精准地了解诊疗效果，避免医疗差错、过度医疗等风险[1]。同时大数据技术可以将疾病预防方式由被动转向主动，快速分类分析电子病历，较为精准地预测传染病疫情、降低传染病大规模爆发的风险。针对不同的疾病、患者等采集得到的数据，利用大数据重建形成虚拟患者或者诊疗方案，打破了原先闭塞的学习方式，各医院可以互补性地学习罕见病、常见病的病例和手术。大数据在医疗运作管理中的应用可以使得医疗数据更加精准，提高医疗过程数据的透明度，促进医疗服务质量的提高。
1.2大数据技术对医院管理的影响
随着大数据时代的到来，医院信息化的浪潮也随之兴起。适应数据技术的革新，转变传统数据统计工作的思维模式，是当今医院管理工作的重中之重。数据技术的革新，为提高医疗质量提供了保障。大数据技术为医生提供准确科学的信息，辅助医生诊疗，降低误诊率，提高医疗质量。信息化进程的推进使医院管理更加规范化、标准化，实现“精细化管理”。医疗精细化管理可以为医院提升医疗护理工作的效率和水平、节约经营成本。对数据的分析与挖掘还可以辅助医院管理决策，并解决以往医院管理中决策过于主观的问题。数据挖掘技术可以客观、科学地分析医院管理活动的各项指标与数值，准确地为管理者提供决策建议。其次，通过建立医疗科研数据中心大幅提升了医院的科研能力，提高医疗数据的收集与处理速度，直接提高了科研人员的工作效率、降低科研难度，还解决了医疗旧时代各医院间信息封闭的问题，实现科研信息共享，促进医学科研的繁荣[2]。
2、医疗大数据所面临的挑战与机遇
大数据是人类数据技术的一次重大革新，医疗大数据的分析价值也越来越得到重视。然而大数据的4V特征，即规模性(Volume)、多样性(Varity)、高速性(Velocity)和价值性(Value)导致难以运用传统的数据分析方法进行分析。80%的医疗数据都是非结构化数据，难以有效地储存和分析，而医疗数据往往又包含了许多错误信息，更为数据的处理增加了难度。另外，医疗大数据还具有地区间信息化建设不平衡、投资门槛高、数据的安全性等问题。上述问题在未来可以通过分布式系统来解决，利用云计算和Hadoop、MongoDB等分布式数据库构成的数据网络为精准医疗、公共卫生、疾病预防、医疗管理等工作提供决策支持，可以解决许多互联网医疗的障碍[3]。医院有必要针对临床智能辅助决策、疾病风险、管理者对经济性数据的需求等大数据相关的应用需求，在对医院日常业务运作的分析、临床模型设计与实现的基础上搭建医疗大数据平台[4]。大数据驱动的智能医疗将极大提高医疗品质与健康决策的效率与准确率，是接下来重要的研究方向。
3、医疗大数据分析方法及研究
随着信息技术的发展，医学领域研究、电子病历等各种信息被保留了下来，形成了海量的医疗大数据。这些数据往往体量巨大且来源多渠道、类型多样、数据的价值和潜在信息不确定，难以用传统的数据分析方法进行处理，需要通过各种算法和模型支持医疗大数据的分析[5]。Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。该算法已经广泛应用于商业、管理、移动通讯等领域，在医疗管理领域也有一定的理论成果。传统的Apriori算法由于在实现的过程中需要多次扫描数据库，具有执行时间长、没有针对性、效率低下的问题。通过构建基于NoSQL和MapReduce的数据存储与挖掘系统MSPM，并改进了传统Apriori算法，将复杂的医疗文档数据转化为Apriori算法适用的事务数据集，通过键值对存储、一次性全局扫描和兴趣集约束计数等优化策略，大幅降低了算法执行时间，提高了运行效率[6]。logistic回归分析是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。在医院的日常管理中，可以结合logistic回归与决策树分析，根据不同的指标建立的病例组合，探讨每种病例组合住院费用之间的差异[7]。线性混合效应模型是一种方差分量模型。传统的线性混合效用模型无法准确分析非线性数据。王明高[8]等通过研究医疗数据之间的非线性关系，建立了一个优于传统线性混合效用模型的贝叶斯多项式混合效用模型，用以核算医疗与保险项目的费用。聚类是将物理或者抽象对象分类到多个类的一个过程。魏志杰[9]等通过聚类技术合理抽象医疗费用数据，然后进行合规性检查达到准确医疗过程中的费用异常。模糊综合评价是一种基于模糊数学的综合评价方法，根据隶属度理论对受到多种抽象因素影响或约束的对象，将其定性评价转化为定量评价。通过构造模糊集来处理模糊因素，在很大程度上减轻了模糊指标选择的难度，加强了公立医院绩效考核评价结果的准确性与客观性。除了选择传统的企业绩效考核指标外，公立医院必须考虑到社会公益、患者满意度等因素，需要从公益性等角度提出新的绩效考核维度，必须确保公立医院的绩效考核制度有别于盈利性企业[10]。
4、基于大数据的医院管理平台
如今许多大型医院已经完成了对医院信息化管理平台、信息交互平台以及云存储等大数据应用的基础建设。如何利用智能化技术挖掘数据中心潜在的价值是大数据在医疗领域的应用研究重点。医疗体制的改革和医疗服务的市场化也随之带来了更加剧烈的市场竞争，医院需要在考虑社会公益的前提下尽可能地提升运营效率，保证运营收益，医院信息化业务平台的重要性不言而喻。
4.1移动医疗
在“互联网+”时代，有别于低效率的传统门诊业务，作为智慧医院发展的新型业务，移动医疗具有高效性、实时性等优点。包括：在线预约挂号、APP叫好提醒、医生移动查房、远程会诊、大数据智能辅助决策、护士移动护理等，甚至未来在5G技术的帮助下，极为精密复杂的远程手术也可以实现。移动医疗深刻改变了医疗服务模式，优化了医疗资源配置，大幅提升了医疗服务质量和效率。
4.2药械监管系统
药械管理是医院日常管理中的重要组成部分，直接关乎患者与医护人员的生命安全。由于我国药械监管的安全意识淡薄和有关部门的监管还并未到位，传统的药械监管系统普遍只是以企业利益最大化为目标，停留在物流与财务层面，忽视了药械安全质量的重要性[11]。新型药械监管系统可以采用分布数据库、实时通讯、动态监控等技术，结合人工智能构建基于大数据分析的药械质控综合监管信息系统。对药械产品的生产过程与市场流动过程进行全过程监督，实时对可疑过程与人员进行监控并向相关人员报警，将适合的信息面向大众公布，从根本上消除药械在生产过程中的质量隐患。
4.3医疗设备管理
随着医疗水平的发展，医院越来越注重于采购现代化医疗设备，先进的大型医疗设备也能一定程度上代表医院的诊疗水平。但是传统的医疗设备无法实现实时监测使用期间的数据与损耗，预测其故障率，对故障即时警报等功能。具有设备维护成本高、维护周期不精准、故障机器闲置时间长等缺陷。未来可以通过医疗大数据、区块链、人工智能得到各医疗设备的年开机率、故障率等，实现医疗设备维护维保预警的智能化。
4.4绩效考核体系
绩效考核作为医院绩效管理的重要组成部分，是提升医院运营效率、保证医疗服务质量、确保医院日常管理与医院整体战略发展目标一致的关键环节。为了在保证医疗服务质量和医院公益性的前提下，尽可能地节约患者的费用和医院资源的消耗，调动医务人员积极性，有必要建立公平、高效的绩效考核体系。可以将医疗大数据应用于医院绩效管理，根据医院的社会效益、医疗护理质量、经营效率等方面的指标构建绩效评价体系，力图实现医院精细化管理、并使医院绩效管理服务于医院整体战略规划[12]。
5、结语
随着大数据智能化技术的不断发展，其在医疗运作管理领域的应用也必然越来越广泛。数据挖掘技术在医疗管理中的应用，对智慧医院的建设具有重大意义。大数据分析技术相较于传统数据分析方法的优势在于可以捕捉到非结构化数据。它不仅能够辅助优化医院日常管理的方方面面，还能分析理解疾病预测与预防、公共卫生决策等健康方面的数据，进而建设大数据健康信息平台。目前，我国在医疗健康领域对大数据技术的应用研究仍然较为贫乏，传统的数据分析处理方法依然占据主流。未来，可以专注于复杂算法在医疗运作管理的进一步应用，人工智能、云计算对医院数据挖掘等方面继续研究。
参考文献：
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医疗大数据范文第3篇
【关键词】 大数据 智能医疗 个性化服务
1 智能医疗概念
智能医疗是利用先进的网络、通信、计算机以及数字技术，实现医疗信息的智能化采集、转换、存储、传输和后处理，及各项医疗业务流程的数字化运作，从而实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到医疗信息化。智能医疗不但能提高医院及医疗人员的工作效率，减少工作中的差错，还可以通过远程医疗、远程会诊等方式来解决医疗资源区域分配不均等问题。
2 何为大数据
就大数据处理而言，Mckillsey Global Institute（MGI）为大数据提供了一个较好的定义[1]：当数据的规模和性能要求成为数据管理分析系统的重要设计和决定因素时，这样的数据就被称为大数据。从这个定义我们可以看到，大数据的界定不是简单地以数据规模为标准，而要考虑数据查询与分析的复杂程度。因此，数据和大数据之间并没有一个绝对的分界。随着数据处理技术的发展，符合大数据定义所需要的数据规模也会随之提升；同时，不同领域的数据常见规模和可用的数据管理分析系统也会有所不同。因此，大数据在不同领域的规模可以从GB级跨越到PB级。以目前计算机硬件的发展水平看，针对简单查询（如关键字搜索），数据量为TB至PB级时可称为大数据；针对复杂查询（如数据挖掘），数据量为GB至TB级时即可称为大数据。本文仅就大数据技术在医生临床诊断、远程监护医疗及加快药品研发入市等方面展开论述。
3 具体应用案例
3.1 帮助医生临床诊断
大数据的第一个应用是临床诊断。“这首先体现在对病人的数据分析”。精准地分析病人的体征、治疗费用和疗效数据，可避免过度治疗、避免副作用较为明显的治疗。通过进一步比较各种治疗措施的效果，医生可更好地确定临床最有效、效益最好的治疗方法。
其次体现在临床决策系统。通过将医生处方和医疗专家库医学指导比较，系统可提醒医生避免出错，如药品不良反应、过度使用抗生素等，帮助医生降低医疗风险。“美国的一个儿科医院通过使用临床决策支持系统，两个月内减少了40%的药品不良反应。”[2]
3.2 实现远程监护医疗
“大数据的第二个应用是计算机远程监护。”首先，通过收集数据，医生可以更好地判断病人病情。比如，充血性心脏衰竭的治疗检查费用非常高。但是通过大数据分析发现，凡是充血性心脏衰竭的病人，他的颈静脉会扩张。所以根据颈静脉扩张的检查，就能判断他是不是充血性心脏衰竭。而颈静脉的检查，根本就不要成本，摸一下就够了。而这也是通过大量数据的搜集而总结出来的。”
其次，通过对数据的收集和分析，可实现计算机远程监护，对慢性病进行管理。比如，充血性心脏的标志之一是由于保水而增加体重，因此通过远程监控体重可发现相关疾病，提醒医生及时采取治疗措施，防止急性状况发生。“计算机远程监护还可以减少病住院时间、减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。”
3.3 加快药品研发入市
“大数据的第三个应用是医疗研发。”这首先体现在预测建模。通过收集临床实验前期和结果的数据，可以评价新药的安全性、有效性以及潜在的副作用，提高研发效率。“原来，一般新药从研发到推向市场的时间大约为13年，使用预测模型至少可以提早3-5年。”
其次是临床实验设计的统计工和算法。通过挖掘病人数据，可以评估和招募患者是否符合试验条件，并进一步找出最合适的临床实验基地，从而加快临床试验进程。
4 面临的挑战[3]
首先，我们现有的隐私保护和隐私执行的国际标准是基于传统的告知和许可的条件下，比如cookie，你收集我的信息的时候，要告知我。但是，这样的模式在大数据环境下就不成立了，因为大数据强调的是二次应用，使用者无法预测将来大数据的使用和功能。在这种情况下，将来的趋势将不单单依托个人的许可，而是更强调数据使用者的责任，此方面可借鉴美国HIPAA法案。美国的医疗服务行业必须遵守该国政府1996年颁布的《健康保险隐私及责任法案》。该法案制定了一系列安全标准，就保健计划、供应商以及结算中心如何以电子文件形式来传送、访问和存储受保护的健康信息做出了详细规定。法案规定在确保私密性的情况下保存患者信息档案6年，还详细规定了医疗机构处理患者信息规范，以及违反保密原则，通过电子邮件或未授权网络注销患者档案的处罚方案。
其次，在信息保护上，强调时效性。比如，保险公司只能存储6年个人健康档案信息。通过时间上的保护，平衡了大数据的二次应用以及隐私。因此建议，我国卫生主管部门在信息隐私方面，尤其是医疗隐私方面应尽快出台相关法律法规，指导我们避免在系统建设当中出现的问题。
5 结语
突破大数据的困境有三个要素：一要有制度建设，建成数据资源共享体制与机制；二要有技术支撑，有数据资源继承与管理工具、互操作标准、数据分析软件、可视化信息展示等；三，也是最关键的，要有人才队伍，要有承担分析数据的人，他们集黑客和定量分析员于一身，成为数据科学家。
随着技术的成熟和人们对健康的关注，智能医疗将迎来高速发展期。智能医疗的发展不但能极大地推动医疗信息化进程，而且还能有效地解决国内医疗资源分布不均等问题，使人们享受更好、更便捷的医疗服务。
参考文献：
[1]倪明选，张黔，谭浩宇，等.智慧医疗-从物联网到云计算[J]，中国科学，2013，43（4）：515-528.
医疗大数据范文第4篇
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。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入流出的数据量达到1000 PB，即10亿GB。
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等技术实现了各类物品信息的快速采集。如新研发的各种穿戴式设备可实时在线获取人体运动过程中的各种数据，各类带有USB接口或网络接口的电子仪器可迅速地将仪器中的数据上传到互联网并进入计算系统，智能化生产过程中产生的各种数据、GPS导航系统和飞机汽车等现代交通工具在行进中产生的数据均可通过移动互联网上传。所有这一切表明，由于互联网技术的发展和物联网技术的推动，使得原本存在的大数据可快速地进入到计算系统，大数据时代到来了。
大数据的产生也与其他领域的技术发展密不可分。如生物遗传学领域近几年开展的一项巨大工程――人类基因组计划，要对人类23对染色体基因中30亿个碱基对进行测序，其数据量之巨大，以至于当前高性能计算机系统都难以在可接受的时间内完成。高能物理实验一天产生的数据高达几个TB，这些数据都在排队等待处理，当前的计算系统已难以满足它们的处理要求了。
人们关注大数据的最重要原因是因为大数据中隐藏着具有丰富价值的信息。互联网上传递的商品订购信息反映了消费者的意向、对商品质量的评价等，于是不断地收集互联网上的这些信息并进行挖掘分析将有助于企业分析其产品前景，从而不断改进以获得更多利润。分布在全球各地的气象设备采集的气象数据通过互联网汇集并通过挖掘分析后可用于预测天气情况，来自世界各地的地震监控仪采集的大量地下数据通过互联网收集形成大数据，采用数据挖掘方法分析并预测地震。大数据最早应用于电子商务领域，美国亚马逊公司的电子商务平台每天获得大量的客户订单和消费数据，应用机器学习和数据挖掘方法分析这些数据，发现了商品销售中的关联性，如商品A和商品B经常被客户同时购买，于是有意识地将这两种商品（也许它们是毫不相干的两类商品）摆在同一个货架上，使得商品的销售量大增。这就是典型的大数据分析的结果。因此大数据时代我们所要做的事情就是对隐藏于大数据中有价值的信息进行分析与挖掘，以便利用它们为人类服务。
2 大数据的特征与计算系统面临的新问题
来自于各个领域的大数据尽管代表着不同的事物，隐藏着不同的价值信息，但都具备4个重要特征，称为4V特征，即Volume（大容量）、Velocity（快速更新）、Variety（多类型）和Value（高价值）。所谓Volume是指数据量极大，虽然没有一个绝对的容量标准，但一般都在数十个TB以上。Velocity是指数据产生和更新的速度很快，大数据的产生是一个快速的动态过程。Variety是指数据的种类多，除了文字数据外，还包括图像、图形、视频以及声音等多媒体数据。Value是指大数据中隐藏了具有高价值的信息，这些信息需要通过机器学习与数据挖掘方法才可能提取到。以医院电子病历数据为例，它是典型的大数据。首先，电子病历的数据量大。以一个小规模城市的数家医院形成的区域医疗系统为例，每大门诊量和住院病人人数都在数万人以上，每人每次的病历、检验数据可达到几个GB，因此每天的数据都在几个TB甚至数十个TB以上。其次，数据的更新速度快。每天在线检查化验的人数快速增加，其数据也在快速更新。第三，电子病历的数据类型包括了文本、图像、图形和视频等多类型数据。最重要的是电子病历数据中隐藏着极有价值的医疗和医学信息。通过数据挖掘方法可以挖掘出这些信息以便医生进一步分析患者的病因，形成更好的治疗方案。
大数据给计算机科学与技术领域带来了以下的新问题和挑战。
（1）大数据的存储。大数据一般来自互联网，是动态的多类型数据。尽管当前的存储器容量在不断增加，但选择一种什么样的结构来存储大数据以便能更好地存取是一个需要解决的问题。以电子病历数据为例，多家医院产生的电子病历数据是集中存储于某一个医院还是分布式存储于各家医院，这里不仅有一个管理、隐私和医院利益的问题，也有技术上实现的问题，有待进一步研究。近几年发展起来的云存储或许是一种很好的选择。借助于第三方提供的云存储服务，在保证数据安全和各个医院权益的条件下，各家医院可以将自己的电子病历数据存储到云服务器上，实现数据共享。
（2）计算系统的结构和计算模式。传统的单机系统和分布式系统难以处理这些动态实时更新的大数据，于是以集群方式构建的多机系统再加上以互联网相连的云计算平台将成为大数据的有效计算平台。分布在各地的数据需要由当地的集群式计算平台对数据做预处理，然后通过互联网将数据传输到数据处理中心，以更高性能的集群式系统进行处理并将结果反馈到各个分布式系统中。近几年美国Google、IBM公司还有中国的曙光、联想等大公司相继推出了用于处理大数据的各种集群式计算机系统，它们可为大数据的处理提供更好的服务。
（3）大数据的处理。如何从大数据中挖掘出有价值的信息。大数据挖掘通过对数据分类、建立关联以及对各类关系分析，包括典型的因果关系分析，提取数据的特征和属性。当前以机器学习为代表的人工智能方法可为大数据挖掘提供有力的支持。机器学习方法是近几年人工智能领域的热门课题，是让计算机模拟人类的学习过程。机器通过学习获得智能分析能力。
3 医疗领域中的大数据
医疗领域是最早应用计算机技术的领域之一。从最早的伽马线成像、X光透视影像的数字图像处理系统开始，到今天各个医院普遍应用的医疗管理系统、辅助诊断系统、医疗专家系统和影像系统，经历了半个多世纪的发展，形成了一些重要的产品，如目前医院广泛应用的医院综合管理信息系统（HIS），如图1所示，它是以医院收费管理为中心的信息管理系统，将医院的人、财、物有效地管理起来以实现资源共享和效益提升，在一段时期为医院信息化起到了重要作用。
随着医院为病人服务的理念提升，以病人为中心的服务模式在逐步形成，HIS系统也转化为以电子病历为中心的管理信息系统（EMR）。它将原有的HIS系统、影像系统（PACS）、检验信息系统（LIS）、放射信息系统（RIS）以及绩效管理系统等有效地组织起来，实现医院以病人为中心的全信息化服务，如图2所示。
特别是随着区域医疗的发展，将分布在一个城市的若干家医院的电子病历系统通过互联网相连接，实现数据共享，可减少患者的重复检验，减轻患者的经济负担，提高看病效率，发挥名医院、大医院和名医、专家的指导作用。
由此看到，电子病历系统所产生的数据是大数据，它包含3部分：电子病历数据、医学检验数据和医学影像数据。电子病历是病人自述病症、大夫记录产生的以文字表述为主体的数据，它是一种非结构化的数据，如图3所示。
医学检验数据来自于医学检验设备，如血常规检查、肝功能检验、心电图检查等，由这些医学仪器产生的数据一般是数字数据，且有标准和规范，因此它是一种结构化的数据。影像数据来自于影像设备，是一种以图像显示为检测结果的医学检验装置，由它产生的数据主要是图像，是一种非结构化数据。如X光照片、MR/核磁共振、眼底图像摄影、B超影像等，如图4所示。
分析一个患者一次看病的数据量，电子病历数据和医学检验数据一般只有几百K，一张医学影像数据平均为IGB左右，一般每个患者有2～3张影像，所以一次诊断所产生的医疗数据大约为2GB～3GB。一个三甲医院平均每天就诊和住院心者在3万人次左右，这样一家医院一天所产生的数据约为90TB～100TB，一年按300个工作日计算，将会产生30000 TB的数据，10家医院将是300 000TB的数据。
4 大夫看病的过程实质上就是数据的关联分析过程
我们来分析一下大夫诊断病人的过程。首先是病人自述，大夫倾听并记录，接着是让病人作各种医学检验以及必要的影像医学检验，由此获得医学检验数据和影像检验数据。大夫的脑袋就像一台计算机，自然地将电子病历数据、医学检验数据和影像医学数据以及医学知识、诊断经验等关联，诊断出是什么疾病并开药或给出手术治疗方案，这一过程可用图5表示。
然而实际上大夫看病的过程有一定的局限性：①所有的数据只是来源于这一个病人；②大夫在将数据与医学知识和诊治经验关联时只是用到了他一个人的知识和经验，即使采用联合会诊的方式也只是用到了若干位大夫的知识和经验。因此，疾病诊断的准确性和治疗方案的合理性会受到一定的影响。
设想一下，如果医疗大数据挖掘分析系统已经建立并在医院投入使用，大夫在诊断疾病和给出治疗方案时，就可以将患者的所有数据录入大数据系统。由于大数据系统的数据来自于成千上万上百千万的患者，通过机器学习和挖掘分析方法，大夫即可获得类似症状患者的疾病机理、病因以及治疗方案，这有助于大夫更好地把握疾病的诊断和治疗。
5 医疗大数据的其他应用
医疗大数据除了应用于疾病的辅助诊断和治疗方案的确定外，还可应用于医学研究、流行病预测和药物副作用分析等方面。
医疗大数据系统保存了成百上千万患者的全部真实数据，如患者个人基本信息，包括居住地信息、家族疾病史等，这些信息有助于研究某些疾病发病的家族性和地区区域的分布性。通过大数据系统的挖掘分析，可以得知哪些癌症会有明显的家族遗传性，从而可进一步分析其发病与基因变化的关系，以找到降低这种癌症发病率的方法。通过挖掘分析大数据中疾病与地区区域的关系，可以得知哪些疾病容易在某些地区发生，以便进一步分析该地区的环境因素与疾病发生的关系，使得人类去有意识地改变环境，去除导致疾病发生的诸多因素。
医疗大数据系统还可以用于流行病爆发的预测。相关部门通过分析医疗大数据的变化，获得来自全球各地的患者出现相同或类似症状并迅速在人群中蔓延的信息，从而可预测某些流行病的爆发，为人类阻止或减缓流行病的发展提供依据。
医疗大数据系统的另一个重要应用是药物副作用分析。在临床用药过程中，药物使用可能会引起病人的不良反应。这种不良反应会导致治疗作用减弱甚至失败，严重的可能会导致患者死亡，同时不合理用药也会使患者医疗费用大大增加，给患者带来更多的经济负担。据文献统计，药物不良反应的发生率：门诊病人为0.3%～5.0%，住院病人为10%～20%。来自美国的报告显示，美国每年有70多万人因为药物副作用受到伤害或者死亡；一家有700张床位的医院，每年因药物副作用导致的住院和门诊费用达到560万美元。因此研究药物副作用对于提高患者疾病的治疗质量，指导临床用药以减少药物对患者的伤害，降低药物费用以及指导新药研发都具有重要的意义。
传统的药物副作用分析主要采用临床试验法、药物副作用报告分析法等，这些方法受到样本数小、采样分布有限等因素影响，难以全面反映药物副作用造成的影响。如果应用医疗大数据库系统，可从千百万患者的数据中挖掘到与某种药物相关的不良反应，样本数大，采样分布广，所获得结果更具有说服力。更进一步，我们还可以从社交网中（如新浪博客、医疗网络论坛）搜索到大量人群服用某种药物的不良反应记录，通过比对分析和数据挖掘方法，更科学、更全面地获得药物副作用的影响。
综上所述，医疗大数据具有极大的价值，挖掘医疗大数据中的价值信息对于疾病诊断、治疗方案确定、流行病预测、医学研究和药物副作用分析等方面具有重要的意义。从某种意义上讲，医疗大数据系统对于改善人类生活环境、提高生活质量、获得更高的幸福指数均有重要的作用。
6 医疗大数据实现中的几个关键问题
构建医疗大数据系统首先需要从各个医院做起，然后通过互联网将多个医院连接在一起，实现数据共享，即形成区域医疗。在区域医疗的基础上，再发展为城市医疗大数据、省级医疗大数据乃至全国医疗大数据和全球医疗大数据系统。
（1）实现电子病历数据的采集和存储。对大夫作出一些规范性的要求，使电子病历记录规范。除了病历数据外，医学检验数据和影像检验数据的采集、存储也需要规范，同时需要建立统一的数据库存储系统来存储电子病例数据、医学检验数据和影像医学数据等各种类型的数据，其中标准问题是技术实现的关键。
（2）数据的结构化处理。以文本数据为主体的病例数据是非结构化数据，需要作结构化处理。特别是对于中文电子病历，需要进行词汇分割、语义提取等。影像数据需要基于医学的相关知识进行图像分析，将图像中的病灶转化为结构化的数据，包括数值数据和规范的文本数据。
（3）数据库系统设计。医疗大数据的数据库系统有别于传统的数据库系统，大数据的4个重要特征要求其数据库系统能更好地适应于大数据的处理，包括适用于基于局部集群式和大规模云计算系统等处理模式要求。
（4）大数据挖掘分析方法。大数据挖掘的核心内容是数据的特征与属性提取，并依据特征和属性进行分类。在此基础上将不同属性的数据类进行关联分析，从而获得有价值的信息。可以将机器学习方法应用于大数据的挖掘分析。
7 结语
大数据分析是当前计算机科学与技术领域的热点，各个领域都有大数据，获得大数据并挖掘其中有价值的信息对于领域发展具有重要作用，是未来科学发展的重要方向。医疗大数据系统目前正处在建设和发展当中，其中首要的任务是医疗大数据的采集与获取，目前中南大学已正式立项，在其5家附属医院100个科室着手建设临床医学大数据采集系统。
参考文献：
[1]李国杰，程学旗.大数据研究：未来科技及经济社会发展的重大战略领域：大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊，2012（6）：647-657.
[2]王元卓，靳小龙，程学旗.网络大数据：现状与展望[J].计算机学报，2013，36（6）：1125-1138.
[3]孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013，50（1）：146-169.
[4]埃里克・托普.颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命[M].北京：电子工业出版社.2014.
[5]涂子沛.大数据[M].桂林：广西师范大学出版社，2013.
[6]维克托・迈尔一舍恩伯格，肯尼思。库克耶.大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M].盛杨燕，周涛，译.杭州：浙江人民出版社.2013：239-244.
[7]Bates D W，Cullen D J，Laid N，et al.Incidence 0f adverse drug events and potential adverse drug events-implicatlons for
医疗大数据范文第5篇
关键词：医疗大数据 财务管理 思考
随着信息技术的飞速发展，医疗数据因物联网和云计算技术得到几何级的增长。医疗行业中各个角色在运转中都产生了大量的数据。医院财务管理使以提升社会的整体效益为最高准则，在不断提高社会、经济效益的同时确保医疗、科研等各项任务完成的情况下，开展的医院的资金筹集、分配、使用等一系列的财务活动。
一、医疗大数据背景下医院财务管理的特点
在医疗大数据的背景下，医院财务管理管理具有以下的特点：一是就2009年与2014年数据可以看出，医院在门诊就诊人数、住院人数、医院床位数等数量呈现出增长的态势；二是与医院财务管理相关的各种业务数据的重要性逐渐突显出来，医院的财务预算、决策等越来越多的依赖于医院各业务部门的各种需求和现有的各种数据的保障条件[1]；三是医院财务庞大的数据更为全面的、系统的各种数据信息进行管理，从而提高了医院财务的管理水平和管理效益。四是在医疗大数据背景下的医院财务管理由高学历和高水平的管理人才予以了更多的支持。
重庆市2009年与2014年医疗数据
[年限＼&诊疗人数
（万人次）＼&门诊急诊人数
（万人次）＼&住院人数
（万人次）＼&床位数
（张）＼&2009年＼&3037.5＼&2970.77＼&132.70＼&81950＼&2014年＼&4933.72＼&4712.80＼&302.85＼&147436＼&]
二、医疗大数据背景下医院财务管理的现状
一直以来，因医院的管理部门认为财务管理部门被视为是成本中心而非利润中心，存在有重业务轻财务的现象，在思想观念、财务人才配备、财务技术支持方面达不到新时代财务管理的要求。导致财务预算缺乏系统、科学的规划，使财务管理的成本控制流于形式，使绩效管理重奖金考核轻效益评价的现象，使医院财务管理未能实现一体化，是目前很多的医院在医疗大数据背景下医院财务管理的大体现状。新的管理观念的不断渗入，医院的管理层已逐步认识到了医疗大数据背景下财务管理的重要性，使医院财务的管理水平得到了不断提高。目前有很多医院都普遍的运用了HIS、PACS、EMR、物资、病理等系统，初步的搭建了医疗大数据平台的基础。
三、医疗大数据背景下医院财务管理的优化措施
（一）医疗大数据背景下药品物资管理的优化措施
医院的物品物资管理是医院财务管理部门的重要部分。在医疗大数据的背景下，各种药品物资在药品仓库里的数量以电子数据的形式传递到医院财务部门，财务部门根据药品的不同特性、对不同药品的需求以及不同药品市场的供应情况等制定出药品物资的采购计划和储备情况。财务部门一般根据对不同药品的日均需求量和药品的采购时间制定出药品的库存作为药品仓库的最低储备量。同时上浮一定的标准数量的药品数量作为最优的药品物资的储备量以应对药品的突发性需求与因采购不及时而造成的突况。根据医疗大数据的特点，医院财务管理人员在平常有必要对各种药品物资的需求量、各种药品物资的可储藏性以及各种药品的市场供应情况建立数据库，并及时对数据库进行更新维护，以满足在医疗大数据的情况下对药品储备情况的监控与管理。
（二）医疗大数据背景下医院预算管理的优化措施
医院的预算管理无论是在传统的模式还是在医疗大数据的背景下都是医院财务管理的核心部分。医院的预算的好坏直接影响到整个医院的管理和运转情况，医院的财务管理预算包括了医院各项经费收入、成本开支、项目投资、物资采购、设备购置、技术研发等部分，是由各个部门自下而上的申报预算需求之后由医院财务部门综合之后制定出来的，医院的预算在制定之后必须要严格执行才能保持预算的科学性保证医院的正常运转。在医疗大数据的背景下，医院的财务预算应该建立在医院各个部门的业务产生的大量数据的基础之上，进而对这些数据进行统筹分析，制定出医院的需求计划，并结合医院的资金能力统筹进行安排。医院的财务预算应医疗大数据的应用要求必须将医院的零基预算和弹性预算进行有效地结合。医院的零基预算能够很好的对医院的年度情况作出准确的预测，在以往的基础之上结合增加量的弹性预算来进行综合预测，对新增的设备项目，采用零基预算进行预算面对与变动性不大的常规项目，在往年的基础之上结合弹性预算的编制方法进行预算。
（三）医疗大数据背景下医院成本绩效管理的优化措施
医院是公益性的服务单位，医院的成本管理和绩效管理的考核是对医院财务管理提出的特别要求，医院财务管理对成本管理、成本绩效的考核要比一般企业成本绩效考核的重要性的要求要严格一些[2]。医疗大数据为医院的成本绩效的管理提供了有利的条件，医疗大数据背景下产生的大量的数据以电子信息的形式储存在数据库里，医院财务管理人员在对医院的成本进行分析和成本绩效考核的时候可以方便快捷的在数据库里提取到医院各方面的成本耗费情况，并可以将往年的情况进行比较在成本管理上的变化趋势和衡量成本控制的情况。并通过与同行业的单位进行比较考核本单位在成本管理上的水平。在医疗大数据背景下医院财务部门对成本绩效管理应该更加注重平时对各种成本消耗信息的收集与整理，为医院财务部门进行成本绩效管理提供及时、准确的消息。
总之，鉴于医疗大数据背景下医院财务管理的现状，医院财务管理人员必须要以科学发展的策略，紧紧跟随时展的脚步。医院财务管理人员应该建立根据医疗大数据的医院财务管理与决策体系，保证医院的各项服务能够征程运行，从而提高医院的财务管理水平和决策水平，从而实现医院整体运行效率和质量的提升，对医院的长期发展具有十分重要的意义。
参考文献：
