大數據時代下的智慧醫療建設探討

摘要：隨著大數據時代的到來，醫療行業的信息化也迎來自己的大數據時代。而醫療機構數據復雜，包含大量的結構化和非結構化數據，如何利用大數據分析技術，將大數據變成大智慧，已經越來越被人們所關注。本文從大數據的概念、特征、來源，以及大數據時代智慧醫療建設的應對策略和實際應用等方面進行探討和研究。

關鍵詞：大數據；智慧醫療；信息；分析與挖掘

當前我們正處于一個數據爆炸性增長的\"大數據\"時代。據IDC（International Data Corporation，國際數據公司）預測，中國的大數據市場在2012～2016年將增長5倍，政府、銀行、醫療衛生、電信等行業將在其中占據最多的份額。在醫療衛生領域，各種信息系統在醫療機構的廣泛應用以及醫療設備和儀器的數字化，使醫院數據庫的信息容量不斷膨脹，這些寶貴的醫療信息資源對于疾病的管理、控制和醫療研究都是非常有價值的。如何利用這些海量的信息資源更好地為醫療衛生行業的管理、診療、科研和教學服務，如何將大數據變成大智慧，通過對大數據的分析與挖掘，將數據轉換為信息與知識，推動智慧醫療建設，已經越來越為人們關注。

1大數據的基本概念

1.1大數據的定義 大數據，或稱巨量數據，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。最早提出\"大數據\"時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：\"數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。

1.2大數據的特征 大數據時代的數據呈現4個特征：①數據量大：大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）。②類型繁多：包括網絡日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等等，多類型的數據對數據的處理能力提出了更高的要求。③價值密度低：如隨著物聯網的廣泛應用，信息感知無處不在，信息海量，但價值密度較低，如何通過強大的機器算法更迅速地完成數據的價值\"提純\"，是大數據時代亟待解決的難題。④速度快時效高：這是大數據區分于傳統數據挖掘最顯著的特征。

1.3醫療大數據的來源 醫療大數據的來源主要包括四類：①制藥企業/生命科學：藥物研發是相當密集型的過程，對于中小型的企業也在TB以上的。②臨床決策支持/臨床醫療數據：即患者在整個診療過程中產生的臨床結構化和非結構化數據（包括診斷相關的影像信息），以及產生的決策支持信息。③費用報銷/利用率：即患者在就診過程中產生的費用信息、報銷信息、新農合基金使用情況等[1]。④健康管理/社交網絡：隨著移動設備和移動互聯網的飛速發展，便攜化的醫療設備正在普及，如果個體健康信息都能連入互聯網，由此產生的數據量不可估量。

2大數據時代下智慧醫療建設應對策略

2.1根據大數據特征，構建新的存儲架構 面對日益膨脹的醫療大數據，目前醫療信息化的存儲架構無法滿足大數據應用的需要，在處理和查詢數據集時更是力不從心。理想的存儲架構必須是一個使用塊數據、文件和內容的集成系統，并且擁有強大的容量、性能和吞吐量，在處理、移動和訪問多個大型數據集和大量數據時能夠保持運行的一致性。

2.2重視大數據挖掘技術 醫療大數據結構較為復雜，除了普通結構化數據外，多為半結構化或非結構化的數據[2]。在大數據時代，傳統的數據庫分析系統已不能滿足需求，大部分醫療機構還停留在數據的精確性層面，而非從數據關聯性方面分析挖掘數據的價值，這就需要醫療機構重視大數據技術，發現數據挖掘帶來的價值，通過對醫療大數據有效的存儲、處理、查詢和分析，輔助醫生做出更為科學和準確的診斷和用藥決策，輔助管理者對醫療發展做出預測。

2.3注重人才培養 信息時代新技術層出不窮，為充分應用大數據，創建智慧醫療，在大數據時代，醫療機構應注重大數據挖掘方面人才的培養，加大投入，積極鼓勵信息人員深入學習大數據知識和發展前景，提前規劃各醫療機構在大數據時代到來時的應對措施和應用方向，并要求學以致用，在行業內做好相關人員的培訓工作，以適應大數據時代將帶來的歷史性變革。

2.4逐步實現標準化 信息化建設的一個關鍵問題是標準化和規范化[3]?？v觀我國醫療衛生領域信息化建設歷程，標準化和規范化工作滯后，成為信息化發展的瓶頸。在大數據時代，應利用契機，對醫療機構產生的海量數據進行深入分析與挖掘，逐步完善修訂各項標準并應用于醫療，使醫療衛生網絡互連互通，實現資源共享，確保智慧醫療建設方案的落實。

3大數據應用中智慧醫療建設的產物

3.1信息平臺應用 大數據時代，隨著醫療和健康數據的的急劇擴容和幾何級的增長，充分利用包括財務數據、影像數據、病歷數據、檢驗檢查結果、診療費用等在內的各種數據，搭建先進的數據集成信息平臺，是創建智慧醫療，實現智慧轉型的應用之一。

3.2臨床路徑標準化 英國國家健康與臨床卓越研究所國際所所長KalipsoChalkidou指出，\"在建立臨床路徑時，數據非常重要，特別是基層數據[4]。想要提高醫療質量，先需要知道搜集什么數據?；颊叻召|量、成本、醫療質量這方面的數據都非常關鍵。另外，還要有人才懂得分析這些數據，使數據能被有效利用。\"

3.3\"以患者為中心\"服務模式的轉變 大數據時代的來臨，將從新知識的產生、醫療質量的提高、個性化醫療和臨床決策等多個層面推動醫療模式從\"以醫師為中心\"向\"以患者為中心\"服務模式的改變。其次方便了保健咨詢服務系統的建立，有醫療海量數據的支撐，保健專家可以對各種人群的身體狀況、各種疾病進行科學研究，從中科學總結出更加準確的保健知識，普通老百姓可方便快捷地享受到正確的保健咨詢服務，將服務模式從原來的疾病治療轉變為疾病預防，提前知曉疾病的風險并做出干預，從而降低疾病的發生率。

3.4\"以管理為中心\"決策支持系統的應用 決策支持系統是依靠大數據技術，從海量數據中尋找隱藏其間的關系和聯系，并深層次地認識和挖掘醫療數據的內在規律，快速、準確、及時提供有價值的信息給管理者以進行分析和決策的一種系統[5]。大數據時代可以通過大數據分析技術找到醫院醫療質量不足的環節和醫療資源分配不合理的地方，從而幫助領導者做出更準確的決策。

4結論

大數據是醫療行業的智慧源泉，大數據的核心也在于如何利用和分析大數據，然而智慧醫療建設的理想和現實差距還很大，如何利用大數據契機，將海量數據轉換為信息、信息轉換為知識輔助信息化管理，實現智慧醫療建設，是我們共同的目標。

參考文獻：

[1]蔡佳慧，張濤，宗文紅.醫療大數據面臨的挑戰及思考[J].中國衛生信息管理雜志，2013，10（4）：292-295.

[2]宮芳芳，孫喜琢，林君等.我國智慧醫療建設初探[J].現代醫院管理，2013，11（2）：28-29.

[3]醫療行業大數據應用的15個場景.中國計算機報.http：//tech.hexun.com/2012-02-20/138442723.html.

[4]李亞婷.大數據推動智慧醫療落地[J].中國經濟和信息化，2014，（7）.

[5]鄔賀銓.大數據首要應用是智慧醫療[J].金卡工程，2012，（12）：2.編輯/張燕