健康大數據助力醫療衛生領域供給側改革淺析

梁美心

供給側改革是指對生產領域實施優質供給，降低無效供給，以此來確保供給體系能夠更好地適應需求結構的變化。隨著醫療衛生領域信息化建設進程的不斷推進，大數據時代已經悄然來臨。此外，供給側改革也逐步受到了社會各行各業人士的廣泛關注。隨著居民對醫療服務需求的增長，現有的醫療服務供給顯然已經無法滿足隨時增長和變化的醫療需求，供給側改革相對滯后。國內研究學者認為，目前我國醫療衛生服務供給側存在著很多的問題，主要表現在：市場醫療不足，要素配置不合理，風險管控意識薄弱，個性化健康教育不足，醫藥產品成本過高，醫保與政策沖突等。因此，在醫療衛生領域中應用健康大數據已經迫在眉睫，將健康大數據與醫療服務供給側改革充分結合起來，利用健康大數據助力醫療衛生領域供給側改革，完善醫療管理機制具有重要的現實意義。

一、健康大數據在醫療衛生領域供給側改革中的作用

（一）健康大數據促進醫療結構的調整。一直以來，一線城市醫院“一號難求”的現象日益嚴重，非常不利于健康大數據的實施。但是，健康大數據在醫療機構中的應用能夠對不同疾病的癥狀進行統計提取，根據患者的癥狀提出相關去基層醫療機構還是大醫院的建議，從而有效實施分級診療。作為供給側改革的重點，分級診療面臨著實施難度大的局面，雖然基層醫療資源配置易于實現，但是卻無法掌控患者的需求選擇。通過健康大數據對患者疾病的癥狀進行科學的分析，幫助患者正確認識和看待自己的疾病，了解自己病情的嚴重程度，引導患者正確選擇醫療機構就疾病進行治療。這在很大程度上能夠有效轉變患者的就醫選擇，結合互聯網+技術真正實現“基層首診，雙向轉診，上下聯動”的醫療程序。

（二）健康大數據有利于綜合醫院的合理布局。為了解決大型綜合醫院人滿為患的困局，實施分級診療，對綜合醫院進行合理布置，實施患者分流，引導小病患者在基層醫療機構進行診療是最有效地方法。如何對綜合醫院進行合理布局是當前急需解決和面臨的重要問題。通過大數據對當地人口密度、地區常見病、GDP、交通運輸能力等數據指標進行分析，通過現代化信息技術對醫院布局的合理性進行預測和評估。通過健康大數據分析顯示，人口密度越大，地區常見病的病發率會隨之提高。同時，地區GDP水平越高，建立綜合醫院的可能性和必要性也就越大。如果地區交通堵塞嚴重，建立綜合醫院的可能性就越小?？梢?，健康大數據有利于指導綜合醫院合理布局。

（三）健康大數據促進“互聯網+醫療”模式的形成?；ヂ摼W+模式的建立，拓展公眾與醫院醫生的咨詢渠道是醫療改革的核心重點?！拜p問診”概念的提及完善了分級診療制度。通過網絡大數據為公眾與醫生之間的溝通搭建了快捷路徑，破除了地域的限制，患者也能夠在最短的時間內獲得專業醫生的解答。同時，在社區衛生服務中心實施幫教活動，能夠讓市民就近就可以享受三甲專家的醫療服務。利用互聯網來增強醫療服務的可能性，通過線上來緩解大醫院擁擠的現象。遵循疾病的輕重緩急提供多樣化的醫療服務，實行有序就醫。

二、健康大數據在醫療衛生領服務中的運用

（一）健康大數據促進臨床科研發展。衡量醫院實力的重要指標之一就是科研能力的強弱，但是，一直以來我國臨床與科研并沒有有效結合起來。在臨床上通常是以經驗和診療結果為基準，臨床醫療人員未涉獵科研，科研人員無臨床經驗的現象更是層出不窮。據統計，在美國重癥監護室平均每年都有四萬人死于誤診。導致這一現象出現的原因就在于很多的醫療診斷憑借的是經驗性的主觀判斷，而不是科學的檢測和數據。健康大數據就要求將臨床和科研融合起來，避免根據片面性的判斷或是根據經驗開展診療，只有將兩者充分結合起來，才能挖掘出更多有價值的信息。此外，健康大數據還可以促進臨床科研的高效發展，例如：應用健康大數據技術，對國際醫藥科技的研究和應用進行深化，提高重大疾病的預防以及對重大疾病的診療水平，通過大數據對病人的相關信息技術統計分析，篩選合適的實驗對象，從而確保臨床實驗的有效性。當然，如果能夠對更多的數據進行搜集，能夠在很大程度上預測疾病的發生，這就需要健康大數據的高效配合。

（二）健康大數據輔助醫生臨床診斷。利用大數據輔助醫生臨床診斷，提高診療質量，主要表現在以下幾方面：第一，患者全息診療數據。通過健康大數據系統，患者的歷史診療數據會直觀的體現出來，包含病歷、用藥方案、檢查項目、檢驗結果等診療數據，同時，在系統中還能夠對患者的診療數據進行調閱，以便醫生能夠進行具有針對性的診斷，并制定最適合患者的診療方案。第二，臨床輔助決策。基于健康大數據系統軟件是以醫療衛生機構為單位的，作為人口健康信息以及醫療大數據而言，這個軟件系統只是其中一個組成部分，通過對患者的診療數據進行搜集匯總，并對所有數據進行整合，為醫生的臨床治療提供科學、有效地數據支持，有利于提高醫療質量，降低醫療安全事故的發生。第三，促進疾病診療標準化。健康大數據具有海量、無序等特點，對慢性疾病模型重建、診療計劃的制定、疾病臨床路徑的制訂都有著積極地促進作用。針對某種疾病或者是病種，通過健康大數據的分析能夠對其進行分類，并對多種疾病干預治療方案進行科學化對比，能夠為醫生提供更有針對性的診治指南。

三、健康大數據的價值挖掘和共享

在醫療衛生領域供給側改革中應用健康大數據具有深遠的意義和重要的價值，但是在健康大數據與醫療的整合過程中依舊存在很多的問題。作為健康大數據的重要基石和內容，醫療數據在國內醫療衛生機構信息化建設的過程中，常常出現“孤島數據、共享障礙、標準不一、聯而不通”的現象。但是，在供給側改革中健康大數據的應用時，單一化的醫療機構數據顯然已經無法為大數據的發展和研究提供科學的數據分析，因此，在醫療衛生領域供給側改革的關鍵時期，注重健康大數據平臺的建設刻不容緩，同時也是對健康大數據與醫療整合的關鍵手段。完善的政策引導和規范化的標準都是健康大數據價值挖掘的前提和保障，這也需要政府、社會和企業的共同努力，制定完善的人口健康信息化體系，促進健康醫療大數據的資源共享，加強對醫療衛生機構健康醫療標準的制定，從根源上推動醫療機構的信息化建設。

四、結語

總而言之，在醫療衛生領域大力實施供給側改革的關鍵時期，必須要轉變陳舊的觀念，將醫院的發展方向轉向新興領域，創造新的經濟增長點。當然，政府也應當加大支持力度，通過自身力量整合各渠道形成健康大數據網絡，打通信息孤島，建立資源共享的數據庫，在確保公共衛生服務的基礎上，利用大數據引導醫療資源合理配置。