大數據在醫療行業的應用

潘明

【摘要】 ? ?現代科學技術的快速發展進步帶來了許多行業的技術革新，尤其是隨著大數據時代的來臨，許多行業都發生了質的變化，借助大數據技術手段極大地提高了發展速度和發展質量。對于醫療行業而言同樣如此，通過運用大數據技術，醫療行業將實現新的跨越，同時也將面臨更大的發展挑戰。現在醫療大數據已經成為醫療行業的重要資產，大數據的發展與應用不僅會對傳統醫療模式造成極大地改變，更會使醫療行業向著數字化、現代化、智能化的方向發展，不僅能夠極大地促進現代醫療服務的質量提升，更能夠使醫療服務的效率得到顯著提高，為廣大人民群眾提供更加智能化的健康服務。

【關鍵詞】 ? ?醫療行業 ? ?大數據技術 ? ?特點分析 ? ?應用 ? ?挑戰

引言：

隨著我國國民經濟建設的不斷完善，人們生活水平日益提高，對于醫療健康服務的需求也在逐漸攀升，與此同時相關的服務標準也在逐漸提高，醫療資源緊張、配置失衡及利用率低等問題凸顯，對醫療行業發展帶來了一定挑戰。而憑借著大數據等相關最新技術的快速發展，醫療行業可以通過使用這些先進的技術手段，強化服務質量，從大數據之中對患者病情進行快速掌握和處理，進而可以全面提高醫療服務效率，也能夠向患者提供更有針對性的服務。對大數據的有效利用，將幫助醫療行業創造出更大的價值，促進我國醫療行業現代化，而這也將成為我國醫療行業實現跨越式發展的重要契機。

一、大數據在醫療行業的特點

與醫療行業相關的大數據主要是指在醫療行業內由于醫療診斷和科技研發等相關工作的開展，而生成各類與健康和衛生醫療相關的數據，這些數據將統稱為醫療大數據，大數據在醫療行業的特點主要包括以下幾方面：

1.1復雜性

人類文明快速發展，對于各類疾病的認知水平也在逐漸提高，這就意味著代表不同含義的疾病詞匯也在逐漸地增加，進而導致大數據信息相關的復雜性也在逐漸地提高。

1.2時序性

在臨床醫學上，每一位患者到醫院就診所生成的數據信息都是按照時間順序來進行排列的，這也就意味著醫療大數據有著時序性的特點，會按照時間的流逝進行分布。

1.3多元性

不同的患者在接受醫療服務時往往會得到不同醫務人員的管理和服務，既包括醫生，也包括護士和護工等，因此與這些醫務人員相關的各類數據信息也各有不同，帶來大數據多元性特點。在進行醫療大數據記錄時，可以根據不同的對象以及不同的參與方按照不同的方式來進行記錄，既可以實現數據信息的精準性，也將帶來數據信息的多元性。

1.4冗余性

當一個患者去不同的醫院就診時，由于病癥一致，往往會產生相同的醫療數據;或者是由于醫院的操作，導致一名患者產生重復的數據信息，進而就會導致醫療大數據存在一定的冗余性特點，而這也從另一個方向說明我國醫療數據信息系統仍然有較大的上升空間，需要進一步加以完善和規范。

1.5欠缺性

患者在接受醫生的診斷服務時，由于醫生的醫療業務能力有時會出現診斷失誤或不完善的情況，有的患者也可能會出現接受不同的醫生為其所做的診斷，所生成的醫療數據將是分散的，進而也會導致數據信息不完善的問題出現。

二、大數據在醫療行業的應用

2.1協助臨床醫療診斷

近年來互聯網技術快速發展進步并已經得到了極大的普及，現代都市人群幾乎人手一部互聯網終端設備，這就意味著在互聯網背后時時刻刻都會生成大量的數據信息，這些數據信息有許多便是與醫療行業直接相關的。患者在進行就診過程中，會接受醫院的數據信息建檔，各類診療相關的數據信息都會記錄在數據檔案之中，進而生成大數據信息資源，通過利用大數據技術對這些數據信息檔案中的大數據信息進行深度的挖掘和處理，便可以建立起病癥分析模型，幫助醫務人員更好地分析各類病癥問題。而且，該模型也可以幫助醫務人員與其他病癥進行對比，模型之間的差異將更加清晰，使醫務人員可以獲得更為直觀的數據支持，提高分析的準確性。

醫務人員在進行臨床診斷時，大數據技術也可以幫助醫務人員獲得更為完善的指標數據，幫助醫務人員更加客觀準確地診斷病情。醫務人員也可以通過這些大數據信息，結合當前患者的實際情況，制定出周詳的治療和保健方案，幫助患者提高恢復健康的速度。

利用大數據技術不僅可以幫助醫務人員更加科學地做出臨床診斷，更能夠幫助醫務人員避免經驗注意所帶來的影響，確保診斷的客觀性，進而極大地降低了臨床診斷的誤診和漏診問題[1]。

2.2協助醫療藥物研發

在醫療藥物的研發過程中，傳統的藥物研制方法存在著研發周期過長，成功率較低的缺陷，但是利用大數據技術可以協助醫療藥物的研發，不僅能夠極大地縮短研發周期，更能夠全面提高研發的成功率。

在進行藥物研發市場分析階段，可以利用大數據技術將所收集到的各類數據信息進行深度挖掘和分析，及時掌握市場上目前緊缺的藥物類型，并且結合市場中消費者的實際需求開展有針對性的研制工作，將使藥物研發更符合市場需求，提高藥物研發的經濟效益，也能夠更有針對性地滿足消費者的醫療服務要求;

而進入到藥物測試階段時，利用大數據技術可以深入分析患者的用藥信息，這就意味著能夠在數據支持的基礎上拓寬測試數據的樣本體量，及時發現不同藥物之間的對比關系以及藥物內部存在的潛在功能，進而全面提高藥物預測的準確度;

在進入臨床用藥階段時，通過錄入患者的各類數據指標和用藥信息，大數據技術將在計算機內自動生成患者相關病癥發展特征、用藥變化、用藥劑量特征以及療程數據等，通過將這些數據進行對比性分析能夠篩選出適用于藥品研發相關的各類數據信息，進而可以幫助研發人員獲得更有力的數據參考[2]。

2.3完善患者健康管理

利用大數據技術也可以幫助患者建立起完整的健康管理體系，全方位地對各類能夠影響健康的危險因素進行及時的監控，包括環境因素、病毒因素、營養狀況因素、基因影響因素等等，這些大數據都可以在大數據技術支持之下實現對比分析功能，進而挖掘出不同數據之間對于患者健康情況所造成的直接影響。

與此同時，利用大數據技術也可以對不同地區人民群眾的身體狀況進行實時的監測，并根據不同地區人民群眾的特點提出有針對性的健康建議，進而可以有效地提高我國人民群眾衛生健康水平。

將大數據資源與各類智能化移動設備和可穿戴設備相結合，可以對個人身體健康情況進行實時的監測，進而幫助患者及時了解自身生命周期的健康質量，并且加強管理，實現健康管理連續性的目的。

大數據技術應用在個人健康管理工作中，可以實時掌握各類數據信息，提高用戶健康監督管理力度，準確把握用戶的生活習慣，進而幫助醫務人員更有針對性地制定出科學合理的健康管理方案。

2.4建立健全醫療保險

利用大數據可以幫助醫療保險事業更加健全，大數據可以及時收集居民相關的各類病歷檔案、醫療費用花銷情況等。使用大數據也能夠對居民的健康狀況進行準確分析，精準判斷保險費用額度，從而可以幫助居民獲得更加合理科學的醫療保險策略，幫助居民盡可能避免醫療保險不必要的花銷，也能夠有效降低醫療資源的浪費情況，降低醫療花銷。與此同時，通過利用大數據技術對各類數據資源進行深度挖掘，可以幫助保險部門及時發現騙保行為，維護保險公司經濟權益，避免不必要的損失。

2.5促進智能決策建設

利用大數據技術能夠促進醫療行業實現智能決策建設。在過去進行臨床診斷時往往需要依靠醫生的醫療經驗和專業技術進行主觀判斷，這就意味著有時會出現誤診和漏診的情況。利用大數據系統進行醫療診斷時，憑借先進的技術支持，醫生可以更為準確地掌握患者的實際情況和各類隱藏信息。

大數據智能分析將輔助醫生進行更為客觀的診斷，也可以幫助醫生采取更為科學的治療方法，促進適度醫療，避免過度醫療。醫療管理部門也可以利用大數據技術對整個區域內的衛生狀況進行深度分析，將所獲得的結果作為提高公共衛生保障工作的決策依據，全面提高公共衛生管理質量。

三、大數據在醫療行業內的發展挑戰

在醫療行業內應用大數據技術雖然已經取得諸多的成績，但是與此同時也存在著一些不足，對這些不足進行完善將成為大數據在醫療行業持續發展的重要方向，也將進一步促進我國醫療行業的現代化發展。

3.1數據孤島問題仍然存在

大數據在醫療行業內應用仍然存在數據孤島問題，醫院之間、地區之間、部門之間經常會出現數據交流和共享不暢的問題。雖然醫療活動會生成大量數據信息，但是如果共享不暢就會導致這些數據信息在深度挖掘和使用上受到限制，對于醫療活動的指導能力將被極大地削弱，所以在未來進一步發展大數據技術時，必須加強數據資源的統籌力度，實現資源共享，提高大數據資源的整合作用。

3.2醫療數據收集阻礙較多

在醫療數據收集過程中也遇到了一些阻礙，主要困難在于醫療機構所記錄的數據往往并不完整和規范，缺乏統一的標準，進而就會導致有價值的數據隱藏在垃圾數據之中，極大地提高了數據收集的難度，也影響了數據挖掘的效率。

3.3大數據標準建設不統一

我國醫療行業在不同地區內的發展情況各有不同，進而導致所生成的醫療數據存在著不標準、不規范的缺陷。各類臨床數據分散存儲于區域內不同醫療機構的設備中，數據之間的關聯性不強，格式各不相同，存儲標準也不統一，進而導致大數據的整合難度被極大地提高，臨床數據之間難以實現有效共享，也難以進行集成使用，影響了醫療大數據技術的發展和應用。

四、結束語

與我國經濟建設一樣，我國醫療事業也正呈現出快速發展的態勢，利用大數據技術將幫助醫療行業實現更加快速和科學的發展。我們必須提高對于大數據技術的重視程度，加強數據收集能力和使用能力，逐漸完善大數據的使用規范，建立起統一標準的醫療信息化平臺，使大數據技術更好地發揮出促進醫療行業發展進步的作用。

參 ?考 ?文 ?獻

[1]孫慧. 大數據在醫療行業中的應用與挑戰[J]. 解放軍醫院管理雜志， ?2015， 000（011）：1095-1096.

[2]張琪， 鈕靖， 田肖. 大數據在醫療領域的應用推廣研究[J]. 科學家， 2017， 5（002）：79-80.