運用大數據加強對衛生市場主體服務監管

孫伊婷

[摘要]中國政府于2009年4月出臺了《中共中央國務院關于深化醫藥衛生體制改革的意見》和《國務院深化醫藥衛生體制改革近期重點實施方案（2009—2011）》，深化醫藥衛生體制改革工作從此進入實質實施階段。醫藥衛生信息化作為深化醫藥衛生體制改革“四梁八柱”的八柱之一，明確提出要建立實用共享的醫藥衛生信息系統。

[關鍵詞]大數據；衛生市場；主體服務

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.01.101

1 大數據對加強我國衛生服務市場和監管有重要意義

中國幅員遼闊，各類醫院、社區衛生服務中心、鄉村醫療工作站、疾病監控中心、急救中心等衛生醫療機構大量分散。醫療信息化在十余年的發展中，沉積下的IT系統涉及技術門類眾多，給數據采集、數據質量、數據標準以及后續的維護帶來了巨大的挑戰。假如均采用定制開發、標準接口或人工錄入的方式，不可避免地要投入大量的人力物力，并且在數據準確性、實時性上無法得到保證。

中國疾病預防控制中心信息中心主任馬家奇在接受《E醫療》記者采訪時介紹：“局限于過去的技術水平，以前公共衛生相關數據的上報效率非常低。大部分數據從地方上報到國家，可能需要按月度報告，有些甚至是年度報告，而且報告上來的也只是統計結果的指標數據。而如今，開始逐步收集原始數據、個案數據，在我國人口基數大的背景下，每天產生的數據量可想而知。以傳染病報告為例，中國CDC每年會收到全國600多萬個案信息，而且這個信息量還在逐年增加。”面對龐大繁雜的結構化與非結構化數據，通過專用的數據采集交換設備來解決數據采集、匯總中的數據質量、實時性和標準化的問題，方為加速大數據落地，使各級區域衛生信息平臺、網絡直報平臺、疾病監控平臺、應急指揮處理平臺等以數據為支撐的平臺真正發揮價值的標本兼治之法。

2 大數據管理在我國衛生市場的發展

中國政府、醫院近年來在醫療信息化領域投入較大，醫療衛生領域吸納了國內外當前先進的信息技術，醫療信息化水平得到迅速提高。但總體來說，中國醫療信息化水平還處于初級階段，存在信息共享機制不健全、全國各地區發展不平衡、相關標準不統一等諸多問題。伴隨著中國醫療衛生服務信息化進程推進，必將產生大量的數據。這些數據主要來源于醫療業務活動、健康體檢、公共衛生等九項服務醫療衛生服務。數據內容主要包括來自醫院的大量電子病歷、區域衛生信息平臺采集的居民健康檔案等，其中充斥著大量非結構化/半結構化的數據，如何從各種類型的數據中快速獲得有價值的信息，并通過對數據的整合對衛生市場主體服務進行監管，對于輔助醫療機構做出決策支持、政府公共衛生決策及個人健康管理都會發揮積極的作用。

國家衛生綜合管理信息平臺是我國衛生信息資源管理的重要組成部分，實現了醫療衛生機構統計數據和各級衛生行政部門在線匯總數據，建立了動態的醫療衛生機構、衛生人力等信息庫，衛生資源與衛生服務利用、疾病報告與健康監測等大型數據資源庫。

醫療衛生“大數據”的數據資源包括醫療服務的EHRs數據，醫院與醫保的結算與費用數據，醫學研究的學術、社會、政府數據，醫療廠商的醫藥、醫械、臨床實驗數據，居民的行為與健康管理數據以及政府的人口與公共衛生數據，連同我國公共社會經濟生活中網絡產生的數據，構成了醫療衛生領域大數據的初期數據資源。而隨著醫改的不斷深入，衛生統計和信息化建設得到了進一步加強，統計方法不斷改進、多種信息系統廣泛使用，醫療和健康數據急劇擴容并呈幾何級增長，利用包括影像數據、病歷數據、檢驗檢查結果、診療費用等在內的各種數據，搭建合理先進的數據服務平臺，將為廣大患者、醫務人員、科研人員及政府決策者提供服務和協助方面發揮主要作用。

然而，其價值的實現取決于一個重要的前提條件：只有在取得準確、全面、及時的高質量數據的基礎上，才能借由有效的分析手段，呈現出數據背后的商機或警示。否則，再好的商業模式都只是基礎薄弱的空中樓閣。

正是基于這樣的理性思考，中國衛生醫療行業對于大數據的持續升溫始終持冷靜、審慎的態度。據HIT專家網報道，國家衛生和計劃生育委員會統計信息中心王才有副主任在醫療大數據高峰論壇（華東站）的發言中表示：當今世界，醫療衛生發展面臨很多的挑戰，如人口健康存在老齡化、慢性病、臨終前消費壓力等問題，醫療技術發展在解決問題的同時，推動了高昂的醫療費用，不協同的醫療、低效的流程、醫療錯誤、再次住院、院內感染、醫護短缺反映出醫療質量問題，全球醫改面臨著欺詐、浪費、市場扭曲、預防性醫療、管理成本高等問題。有人估計，美國2010年2.5萬億美元的醫療費用中至少有7000億是無效的。這些正是“大數據”所要研究和解決的。業務系統迅速積累數據，數據采集設備大量產出數據，社區網絡制造數據，使得數據利用需求快速發展，復雜環境下的數據采集能力以及數據分析處理能力需要繼續提高。

3 運用大數據加強衛生市場主體服務和監管的發展趨勢

大數據被認為是改變行業的關鍵節點。

隨著生物科技和醫療技術的迅猛發展，高通量手段的成熟，生物醫療行業的大數據急劇膨脹。然而，與其他行業的數據不同，生物醫療行業的數據呈現分散、破碎、低透明度以及意義尚待解析等特征。不像其他行業，數據具有時效性以及數據很輕，易于解析；生物醫療行業的數據普遍很“重”，信息量超大，不同的解析策略可能得出豐富的結果；而且生物醫療大數據隨著時間推移，數據累積量的增加，數據價值將變得越來越重要。關系型數據庫逐漸從IT行業中淡出，但生物醫療行業大數據卻十分重視數據間的復雜關系。加上中國健康人群及患者數量龐大，就越發會產生超海量的數據網絡。在醫療大數據的時代，如何構建大數據基礎架構與上層應用的生態系統、解決大規模數據引發的問題、激發數據挖掘所帶來的競爭力，是當前需要重點解決的問題。

大數據技術在醫療行業的應用主要有：臨床數據對比；藥品研發；臨床決策支持；實時統計分析；基本藥物臨床應用分析；遠程病人數據分析；人口統計學分析；新農合基金數據分析；就診行為分析；新的服務模式。

3.1 臨床決策支持系統

臨床中遇到的疑難雜癥，有時即便專家也缺乏經驗，做出正確的診斷和治療更加困難。臨床決策支持系統可以給臨床工作者、患者或個體提供知識或統計信息，并可以自動選擇適當的時機，智能地過濾或表示這些信息，以促進臨床決策，減少人為的醫療錯誤，更好地提高醫療質量和患者安全。

3.2 遠程監控診療系統

從遠程監控系統收集數據，并將分析結果反饋給監控設備及人員，從而實時診斷并確定治療方案。目前已有醫院通過結合手機APP軟件等方式，進行心率、體溫及血糖等的檢測，但檢測的內容仍很單一。臨床上希望針對不同病種開發一些診治后輔助系統，可以減少病人住院時間或門診復診次數，提高家庭護理的比例及質量，也幫助醫院和醫生鎖定患者群。

3.3 公共衛生監管系統

衛生主管部門可通過監控數據庫，實時統計分析，快速檢測傳染病、院內感染等情況，并進行快速響應。同時也利于網絡覆蓋地區發病及診治情況的數據匯總。如果將整個數據系統整合，不僅有利于整個體系內的醫療資源分布和供給，也便于實時監管和調控。

參考文獻：

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