大數據護理管理應用探討

游曉英

（南昌大學第四附屬醫(yī)院體檢科 江西·南昌 330003）

1 醫(yī)療健康領域大數據

醫(yī)療健康行業(yè)是世界上最大、發(fā)展最廣泛行業(yè)之一。近年來，世界各地醫(yī)療健康管理正從以疾病為中心轉變?yōu)橐圆∪藶橹行哪Ｊ剑峁┮匀萘繛榛A的醫(yī)療健康模式。強調醫(yī)療健康優(yōu)勢，降低醫(yī)療健康成本，使醫(yī)療健康服務向價值導向和以病人為中心發(fā)展原則。作者曾總結過護理風險及對策與未來發(fā)展趨勢(游曉英，2015)。近年，互聯網、物聯網、云計算、三網融合等IT與通信技術迅猛發(fā)展，數據量不斷加大，數據方式更加復雜，社會日益大數據（BigData）化。以電子健康記錄、注冊或可穿戴傳感器形式收集的數據巨量增長，給醫(yī)療健康行業(yè)帶來一場大數據革命。

“醫(yī)療健康大數據”這一術語是在2013年初開始真正流行起來。醫(yī)療健康大數據分析(BDA)面臨著數據不統一、變量眾多、需要并行處理和實時數據共享等諸多挑戰(zhàn)。醫(yī)療健康大數據分析分為描述性分析、診斷性分析、預測性分析和說明性分析。與其他部門相比，醫(yī)療健康部門大數據可用性巨大。在大多數發(fā)達國家，大數據由醫(yī)療健康服務提供者收集、存儲和共享，涉及到不同患者服務。醫(yī)療健康服務提供者包括醫(yī)生、醫(yī)院、醫(yī)療實驗室、診所、藥房、醫(yī)療成像中心和其他與醫(yī)療相關專業(yè)人員。同時，BDA需要滿足網絡中各種利益相關者的需求，如醫(yī)療健康組織、患者、供應商、員工、媒體以及各種健康監(jiān)測和監(jiān)管組織。大數據也與外部各方共享，比如政府機構和保險公司。醫(yī)療健康質量對于顯著改善服務質量和降低服務成本至關重要；數據隱私和安全水平、對數據泄漏和入侵控制以及標準化數據可用性也被認為是醫(yī)療健康機構BDA成功關鍵因素。

2 醫(yī)療健康領域大數據特點

醫(yī)療健康領域大數據具有六大特征，即數量、多樣性、速度、準確性、可變性和價值。不同研究者討論過被廣泛用于描述大數據特征的前三個V(數量、多樣性、速度)。其他三個V(準確性、可變性和價值)也被一些研究者廣泛討論。該領域大數據以其數量、復雜性和多樣性為特征，可以在當前和未來獲取迫在眉睫的知識。大數據的高容量、準確性、多樣性和動態(tài)性等具體特征，使來自不同分散位置的數據收集、數據存儲、共享和實時處理具有挑戰(zhàn)性。

3 大數據醫(yī)療健康應用

大數據幾乎可以應用于醫(yī)療健康管理所有領域。潛在應用領域有欺詐檢測、疫情傳播預測、組學、臨床結果、醫(yī)療器械設計、保險行業(yè)、個性化患者護理與制造、醫(yī)藥開發(fā)等。此外，大數據在個性化醫(yī)療中被廣泛采用，提供以個人為中心方法。具體如基因組學、蛋白組學、代謝組學；醫(yī)療保險公司/支付者使用大數據進行承保、欺詐扣除和索賠管理；促進更廣泛設備材料、輸送方法、組織相互作用、解剖結構評估；藥物開發(fā)各個階段，尤其是藥物發(fā)現；促使診斷輔助、臨床指南和患者分診的適當更新，允許更具體和改進的治療，以提高患者醫(yī)療結果等各方面。

通過數據分析，護理方面會有個性化護理服務，基于電子病歷個人健康檔案，疾病預警與防控，群體事件應急管理等,特別是臨床診斷決策。為提供有效的以病人為中心護理，管理和分析巨大健康數據至關重要，還可以人口學及工作相關之特點，探討護理人員與個人沖突之來源及護理人員處理沖突之策略。

值得我們特別關注的兩點，預防疾病傳播是BDA醫(yī)療健康管理的一個重要方面，有助于預防和控制疾病傳播。在傳感器、計算技術和人工智能(稱為“環(huán)境智能”)幫助下，實時氣候數據被用于開發(fā)一個基于數據大型監(jiān)測系統，用于持續(xù)監(jiān)測和控制登革熱。埃博拉爆發(fā)志愿者使用移動設備收集時空大數據在評估網絡結構對疾病動力學影響方面非常有用。今年美國霍普金斯大學對全球新冠肺炎感染人數實時監(jiān)測也是大數據應用經典實例。另一方面，與疾病治療相比，預防性保健包括預防疾病的各種措施。預測患者未來健康風險的臨床智能將成為支持個性化預防護理和臨床決策重要工具。據此可以討論定制健康評估、疾病管理和健康計劃，高效健康管理將集中于把電子醫(yī)療健康數據使用在個性化醫(yī)療和以病人為中心的結果上。

4 研究目的

本研究歸納總結國內外在醫(yī)療健康大數據方面研究進展和未來發(fā)展趨勢，以及大數據背景下對各行各業(yè)影響與應用探討，以期發(fā)現大數據在醫(yī)療機構日常護理管理工作中一些具體應用，如對病人群體分類管理，科室藥物管理，風險管理等方面。

5 研究方法

本文搜集整理國內外大數據研究各類成果資料，主要針對大數據資源整理，存儲，優(yōu)化，檢索與分析。另外還涉及到上傳和共享等方面工作；研究還發(fā)現，在醫(yī)療機構大數據應用中，甚至診斷和護理糾錯也可以通過數據分析來實現。

6 研究結論與未來方向

國內研究人員對醫(yī)療健康大數據認知和關注程度及時并且敏感，醫(yī)療機構和政府機構等都對大數據進行了不同量的投入與研究應用，在醫(yī)療健康和醫(yī)療管理實踐方面有不同程度成果，但還存在一定缺陷和不足之處。首先，關于醫(yī)療健康管理中的大數據文獻非常有限；大數據所面臨一個大問題是數據暴露或公開與隱私保護的矛盾，其他問題還包括數據動態(tài)性變化，能耗問題，軟硬件協同，以及大數據管理的易用性問題等。對數據治理組件進行更詳細研究是未來研究主題；利用新的數據可視化工具進行有效決策對于推進醫(yī)療衛(wèi)生管理、推動醫(yī)療衛(wèi)生產業(yè)向更高層次轉型具有廣闊前景。因此，國內醫(yī)院要打破目前信息孤島現象，打破信息壁壘，爭取早日實現醫(yī)療資源信息共享，比如全國性腸胃病數據庫和健康體檢庫的建立。