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互聯網時代下的醫療健康大數據生態系統

2019-11-08 02:04:04孫亞丹
數字通信世界 2019年10期
關鍵詞:環境信息

孫亞丹,崔 巍

(1.上海軟中信息技術有限公司,上海 200235;2.上海軟中信息系統咨詢有限公司,上海 201112)

隨著互聯網技術、大數據技術、人工智能技術的發展和深入應用,互聯網基礎設施的不斷完善、技術得到不斷的完善和大幅提升,數字化戰略規劃也是愈漸明朗,互聯網服務不斷持續地滲透至交通、環保、金融、醫療等行業。根據CNNIC統計可知,2018年12月止,網民規模至8.29億人口,互聯網普及率達59.6%,網民規模仍有大幅攀升的趨勢,因此互聯網+醫療的應用應引起足夠的關注。隨著互聯網技術的發展,醫療服務內容和服務方式產生變化,如患者的就醫方式、支付方式;醫生的診療方式、診療數據信息來源;藥物配送形式等。醫療領域與互聯網技術的融合也是逐步成熟,應用范圍逐漸廣泛,同時也為健康醫療領域帶來了機遇和挑戰。

1 互聯網+醫療健康大數據

“互聯網+醫療”是指互聯網技術在健康醫療領域的應用和滲透,傳統的就醫模式實現信息化、數據化、在線化,形成了醫療服務方式、就診方式、藥物配送新形態,提高醫生的服務效率核服務質量,提升患者的滿意度。由于醫療行業的特殊性和技術的局限性,互聯網+健康醫療的落實仍處于探索和初步應用階段。目前現有的醫院信息化建設主要是以電子病歷EMR為中心的應用系統建設,構建了醫院信息集成平臺、臨床數據中心(CDR)、運營數據中心(ODR)、科研數據中心(RDR),實現數據互連和業務協作。在“健康中國”建設的背景下,隨著信息化水平的提升和醫療模式新業態的應用,患者的基本信息和就診信息呈指數型增長。

隨著技術的發展,數據的生成和收集方式的高度多樣化,健康醫療大數據主要包含院內就診的醫療大數據、公共衛生大數據以及公眾健康大數據等,包含了患者的個人基本信息(如姓名、性別、身高、體重、血型等)、就診信息、檢驗檢查數據、PACS圖像信息、個人電子病歷、個人健康檔案、電子處方等數據信息。通過對健康醫療大數據的分析,對醫療領域的“治未病”、輔助診療決策、疾病預測等方面有很大的推動作用。利用健康醫療大數據的相關關系,通過數以億計的健康醫療大數據,輔助醫生對致病因素和疾病發生率的預測,實現醫生的精準化治療,對公共衛生管理提供數據支撐;但是由于數據的質量、收集過程可能出現問題,導致健康醫療健康大數據的分析結果對于宏觀層面具有指導意義,不足以支撐微觀醫學的具體問題分析。

2 醫療健康大數據生態系統模型

2.1 大數據生命周期理論

醫療健康大數據的運行周期跟其他數據的過程類似,主要包含綜合服務、臨床服務、醫技服務、便民服務、醫療管理、運營管理等其他過程產生的信息數據,其中有結構化形式的和非結構化形式的病歷信息。醫療健康大數據的生命周期主要從產生患者醫療建檔起至數據的銷毀的全過程管理,主要有數據生成、采集、傳輸、存儲、分析、交易、應用等過程,如圖1所示:

圖1 醫療健康大數據生命周期

2.2 醫療健康大數據生態系統模型

醫療健康大數據的生態系統是基于醫療健康大數據生命周期的各參與的主體和相關的外部環境構成一種穩健的系統。隨互聯網技術、物聯網等技術的提升,互聯網醫院、線上問診等多種形式的互聯網醫療逐漸成熟和采納應用,互聯網情境下產生的醫療健康大數據也是逐漸增長,日后也會指數級形式增加的,對醫療健康大數據應用的影響程度迅速增高。醫療健康大數據生態系統模型主要三個體系結構層次組成,如圖2所示。第一層是核心層,主要是健康醫療大數據的生成、采集、分析、交易、評估以及應用等活動,包含生產醫療數據的各個健康醫療機構、衛生健康機構等應用部門、服務于醫療衛生健康領域的相關企業,直接影響健康醫療大數據的穩定性、平衡性以及效果的顯著性。第二層是延伸層,主要是對健康醫療大數據生態系統中間接作用的行政機構,如工業和信息化部、公安部、國家安全部、公共衛生機構、自然資源部、財政部等,以及為本生態系統提供間接支持影響的其他組織機構。最外圍的是醫療大數據生態系統的環境層,指對生態系統參與主體有直接或者間接影響的宏觀環境,主要有技術環境、經濟環境、政治環境以及社會文化環境,同時互聯網環境對于醫療形式的作用顯著,因而歸結至技術環境版塊,環境層是醫療健康大數據生態系統的變化的外生變量,為健康醫療的發展從宏觀層次中提供資金、技術、標準、制度等各項保障。生態系統中核心層、延伸層以及環境層并不是孤立存在,而是相互關聯、緊密相關,信息數據在各個層次見相關傳遞和交換,是生態系統的基礎。

3 醫療健康大數據應用領域

隨著醫療健康信息數據的積累以及人工智能等新技術的應用,醫療健康大數據的應用領域、應用范圍愈加廣泛,應用效果更佳顯著。目前健康醫療大數據的主要應用于以下幾個方面:

輔助臨床診療和決策。臨床醫師通過患者的診療數據以及其他病歷特征,針對慢性病和傳染病等疾病的診療、過程控制,提高臨床醫師的診療效率,完善問診質量。結合大數據技術精準分析患者的臨床診療信息數據,為臨床醫生的診療提供精準化、個性化診療。

圖2 互聯網環境下醫療健康大數據生態模型

支持科研大數據應用和藥物研發。醫療健康大數據的數據為大數據的臨床醫學研究奠定基礎,對遺傳病、癌癥等疾病的提供數據支撐。在新型藥物的研發過程中,通過分析臨床藥物試驗數據和電子病歷等信息數據,輔助藥物效用分析和合理用藥,分析耐藥性和帶來的不良反應,有效把控藥品研發的投資策略和資源配置方案。

醫療行業治理的大數據應用。利用大數據技術對醫療健康大數據精準分類、分析和整合,根據海量數據間的相關關系以及短期內其他社會化情境的特征,對傳染病等疾病進行檢測和預防,對公共衛生監測提供支持,為公眾健康的管理提供管理。

4 結束語

醫療健康領域新技術的應用,信息化、智能化水平顯著提升,患者健康檔案、電子病歷的信息數據指數級增長,通過數據處理、利用、分析,挖掘出醫療健康大數據間的相關性,發現其中的有效有用的價值,提高醫護人員的工作效率和工作質量,縮短患者的就診時間,提升患者滿意度,進而對我國的經濟、社會等重要領域產生深遠影響,為進一步推動醫療健康大數據的應用和研究,應該完善互聯網情境下的醫療方式,制定相關的政策標準;推動相關技術的研發;加強相關復合型人才的培養;在網絡大環境下,加強醫療健康大數據的安全和隱私保護。

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