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HIT专家网:请问从企业的角度,如何看待医疗机构建设医疗大数据?#25945;?#30340;可行性?必要性?
作者:管理员  发布日期:2019-07-15  阅读次数:151

HIT专家网:请问从企业的角度,如何看待医疗机构建设医疗大数据?#25945;?#30340;可行性?必要性?

医疗机构建设医疗大数据?#25945;?#30340;必要性,主要有如下三方面:

第一,提高临床质量需要大数据支持。医生对于患者信息了解得越全面,对患者病情诊断越准确,可能包括患者的生理体征、行为习惯、职业环境等。反之,部分数据的缺失或不准确,都有可能影响患者的诊断和治疗。

第二,提升临床科?#24515;?#21147;需要大数据支持。在传统临床科研工作中,由于数据采集、数据分析能力的限制,临床科研的样本范围以及数据量容?#36164;?#31185;研人员目标倾向性影响。在大数据技术支持下,临床科研的数据存储、处理、查询、分析能力得到极大提升。科研数据范围的扩大,以及数据处理、数据分析能力的提高,增强了模式发现、识别和确?#31995;?#33021;力,这降低了?#23435;?#20542;向性,提高了科研成果准确性和普适性。

第三,医疗数据的复?#26377;?#38656;要大数据支持。医疗数据正呈几何级数增长,种类繁多,数据规模包括结构化数据、自由文?#38236;取?#36825;些数据的处理不能被传统数据统计、结构化数据处理技术解决,需要大数据技术来存储、处理、分析,并更高效、准?#36820;?#36827;行应用。

可行性主要表现在三个方面:

一是国家相关部门出台多项政策,指导并推动大数据落地。这些政策为医疗大数据?#25945;?#30340;建设应用指明了方向和奠定了基础。

二?#20999;?#20852;技术为?#25945;?#24314;设提供了技术支撑。大数据?#25945;?#30340;基础功能包括结构化、半结构化、非结构化数据的采集、存储、查询、处理、分析等。而物联网、大数据以及人工智能等技术的越来越广泛的应用,促进了大数据?#25945;?#21151;能的建设、实现和应用。

三是医院信息?#25945;ā?#20020;床数据中心(CDR)的建设为大数据?#25945;?#24314;设积累?#21496;?#39564;。相对于医院信息?#25945;?#21644;CDR,大数据?#25945;?#22312;数据规模、种类范围等方面进一步扩大。医院信息?#25945;ā?/span>CDR建设的发展和应用,使得医院在医疗数据集成、处理、治理和应用方面积累了丰富经验。

张军:我国医疗信息化的发展路径是从早期的挂号、收费系统,到临床医生医嘱、病历的电子化,再到数据集成?#25945;?#21270;和规范化,然后到近年来的区域信息?#25945;?#20197;及医疗大数据?#25945;?#24314;设。任何新兴事物从被大众认可到普及应用,都需要经历一段比较痛苦的孕前期,医疗大数据?#25945;?#30340;发展也不例外。

现阶段,我国医疗大数据发展迅猛,涌现出一批医疗大数据企业。同时,在我国优势医疗资源集中的北、上、广等地,医院开始积极与企业开展合作,在科研、管理、教学等方面都取得了很大进展。可以说,医疗大数据已度过了痛苦的孕前期,医院从以前的观望者转为了?#23548;?#32773;,都希望借助医疗大数据?#25945;?#30340;技术能力和智能化应用,来提升医院在医学领域的竞争力。

在政策层面,党的十九大报告提出实施健康中国战略,体现国家对人民群众生命健康的高度重视。而不断深化互联网+健康医疗服务、推动和完?#24179;?#24247;医疗大数据应用,能为健康中国战?#38405;?#26631;提供强有力支撑。

2009年国家相关部门开始推行电子病历至今,大多数医院已经积累了一定体量的医疗数据资?#30784;?#21478;一方面,随着信息技术快速发展,自然语言处理、机器学习、集群等技术日趋成熟,再?#30001;?#30456;关硬件设备的更多普及,这些为复杂的医疗数据处理提供了基础技术保障和相对?#31995;?#30340;成本投入。

医院数据是医疗大数据的主要组成部分。长期以来,作为医护人员智慧结晶的病历主要体现了法定文书属性,而没有体现出本有的知识属性。即使通过多年的电子化发展,其知识属性使用起来也是非常不方便。基于上述的可行性基础,通过大数据等相关技术的应用,能充分挖掘诊疗数据潜在的价值,并服务于医、教、研、管及患者服务,从而真正体现出病历的知识属性。

HIT专家网:从技术的角度,在建设医疗大数据?#25945;?#26041;面,医疗机构主要面临哪些挑战?

面临的挑战主要表现在三个方面:

一是不同数据源的数据集成与整合。医疗大数据?#25945;?#38656;要集成医院内部、外部不同数据源和不同标准格式的数据。但数据采集、清?#30784;?#26684;式匹配及转换、数据完整性检查等将会十分困难,数据整合质量面临挑?#20581;?/span>

二是大数据的存储及应用。与传统数据相比,医疗大数据的特点是规模超大、种类繁多。规模超大使得传统数据管理工具难以工作,种类繁多就需要利用不同技术来处理数据,这提高了?#25945;?#30340;技术难度和建设门槛。另一方面,医疗大数据的模式分析和知识发现,需要专业人员、精深算法以及大量资金投入,这大大增加了建设单位、运维部门的负担。同时,医疗大数据应用的价值前景还在探索中,性价比将是建设单位最优先考虑的因素,这?#27493;?#21046;?#35745;教?#30340;建设。

三是数据的隐私保护和安全保障。医疗大数据?#25945;?#35201;求与相关数据?#30784;?#19982;数据应用机构之间能够互联互通,信息共享,这也带来了个人隐私保护以及数据安全保障问题。如何建设一个可信、安全的医疗大数据?#25945;?#26159;建设者面临的一大挑?#20581;?/span>

面临的挑战主要表现在数据集成融合、处理?#29616;?#26234;能应用以及数据安全防护能力等方面。

首先是数据集成的融合能力。一是多源异构数据融合。国内医院的生产系统少则几十种,多则?#20064;?#31181;,还都由不同企业提供服务,所以医疗大数据首先要对系统数据进行融合汇聚。二是数据质量参差不齐。多数医院存在数据质量差、数据不完整的情况,?#28909;?#30149;案首页质量差、电子病历质控弱、医嘱执行缺少闭环管理等。三是数据分散、规模增长迅速、冗余性强。目前医院内还尚存一些孤岛数据,例如科室内部自建系统和一些特殊设备数据等。同时,随着系统、需求多样性,?#30001;?#31934;?#23478;?#23398;的发展,医疗数据的规模将达?#35282;?#25152;未有境界。

其?#38382;?#25968;据处理的认识能力。一是医院生产系统存在大量文?#38236;确?#32467;构化数据,?#20197;?#21547;着患者诊疗数据的核心、临床专?#19994;?#21307;学知识治疗经验等重要信息,需要通过大数据技术进?#22411;?#25496;利用。二?#20999;?#19994;标准不统一、难以?#20174;?#21644;沉淀。目前国内很多医院在用的生产系统基本已运行数年,缺少相关标准或者标准不统一,造成了存储数据错综复杂。三是专业性强、细分领域多。医疗数据本身是一个多学科且专业性强的领域,医疗大数据的发展需要临床专家和企业大数据技术专家不断碰?#30149;?#30952;合,最终实现融合。

最后是数据安全防护能力。医疗机构在迎接大数据的同时要做好数据的防?#23396;?#24739;者隐私信息保护以及整个?#25945;?#30340;安全防护。

主要面临着四点挑战:第一,医院缺乏相应的大数据人员储备,对大数据架构体系、相应的技术掌握不多,导致在?#25945;?#24314;设规划方面较难提出技术方面的意见。而在?#25945;?#24314;成后,相对传统业务系统,自身运维能力也明显不足。第二,数据服务的需求比较广泛和发散,医疗机构缺乏相应的人员编制来满足需求。第三,在数据使用权限和范围方面,需要医疗机构出台和配备相应的管理规范。既要发挥出大数据?#25945;?#30340;潜力,又要避免造成医院不同部门间的知识?#23396;?#21644;不可控。第四,大数据应用往往都是专题性的,因此医疗机构涉及立项审批流程和配套经费支撑问题。

HIT专家网:企业应该如何帮助医疗机构克服技术挑战,发挥大数据?#25945;?#30340;预期价值?

首先,基于大数据特点以及大数据技术,完善和提升医院信息?#25945;?#21151;能和服务。既支持传统实时数据传输和交互,也支持非结构化、大批量数据的非实时集成和整合,解决大数据采集?#22270;?#25104;整合问题。

其次,基于国家标准建立医疗大数据模型、大数据?#25945;?#26631;准?#28044;?#20197;及不同格式数据匹配?#25104;?#26426;制,构建统一规范的大数据?#25945;ǎ?#35299;决数据格式不统一问题。

再次,基于国家信息安全标准规范以及国内?#29992;?#31639;法,建立可信、安全的医疗大数据?#25945;ǎ?#20445;障个人隐私以及数据安全。

最后,充分利用大数据技术以及大数据分析算法,设计开发医疗大数据?#25945;?#30340;数据分析模块,提升大数据分析功能,推动?#23548;?#24212;用。

第一,保证数据安全。企业在帮助医疗机构搭建大数据?#25945;?#26102;,要考虑如何保障数据安全和隐私信息保护。建议企业在搭建大数据?#25945;?#26102;,增加数据安全存储、网络设备和安全设备的部署,实现对数据的安全防护、数据流转全程日志留痕和数据安全审计预警。

第二,统一数据标准。医疗大数据?#25945;?#30340;智能应用取决于数据标准化和结构化能力。构建完整的医学数据标?#25216;?#26415;语集和知识图谱,利用机器学习技术和自然语言处理技术,进行智能处理和人工检验辅助,保证数据处理的高效性和准确性。

第三,数据融合处理技术。通过对大规模多源异构医疗数据进行融合,打通院内数据孤岛。以大数据技术为支撑,形成汇集患者全生命周期的数据库,并通过对数据的深度处理和分析挖掘数据价值,构建一体化健康管理体系。

第?#27169;?#25968;据治理技术。通过对数据的精准甄别、科学分析、有效利用、精细化管理,可为管理层提供科学的决策依据。同时,也可为科研创新提供优质的数据服务,提高医疗安全和护理质量。推动医疗数据的开放共享,最大化利用数据资源,进而改善患者的就?#25945;?#39564;。

医疗大数据企业应该为医院提供四个帮助。一是相对成熟的数据汇聚和数据治理?#25945;ǎ?/span>二是提供相应的应用工具,如科研分析?#25945;ǎ?/span>三是提供产品化应用,如CDSS、内涵质控、分诊、问诊等;四是提供线下服务团队,和医院相关专家深度发掘数据价值。

——转载自HIT专家网

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