大數據在醫療企業中的應用及問題探討

張棟

［摘 要］隨著信息技術的發展，大數據已經成為醫療行業的重要組成部分。通過對醫療數據進行收集、處理和分析，大數據可以幫助醫療企業更好地了解患者需求，提升醫療服務質量。然而，大數據應用也存在一定的問題，如數據隱私安全問題和人才缺乏問題。文章首先闡述大數據在醫療企業中的應用，然后分析大數據在醫療企業中應用存在的問題，最后提出應用建議，以期為醫療企業提供意見和參考。

［關鍵詞］大數據；醫療企業；醫療應用

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.02.039

［中圖分類號］F270.7［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2024）02-0120-04

0? ? ?引 言

隨著互聯網技術的高速發展，數據已經成為人類生產生活中不可或缺的組成部分。世界上產生的數據日新月異，日益增長，這就需要更加強大的技術來處理這些數據，從而給人類帶來更多、更便捷的服務和發展機會。這也就是大數據所涉及的領域。大數據的定義可以簡單地理解為“海量數據的分析與處理”。現在很多企業、組織甚至政府部門都在開展大數據的處理和分析工作，為實現企業價值最大化和社會價值最大化提供了強有力的支持。

大數據的特點主要體現在3個方面。首先，大數據的關鍵詞是“海量”。無論是網頁瀏覽記錄、社交網絡資料，還是移動設備信息等，都屬于大數據所概括的數據類型［1］。這些數據量巨大、多樣性高、來源分散，甚至涵蓋了全球范圍內的數據，對數據組織、管理、處理、分析都提出了極高的要求。其次，大數據的處理方式是不同于傳統數據的。傳統數據處理可以采用以結構化查詢語言（Structured Query Language，SQL）等關系型數據庫技術為代表的處理方法，而大數據則采用了分布式計算、MapReduce、數據挖掘等技術。這些新興技術的應用，讓人們可以快速處理幾十太字節甚至幾百太字節的數據，獲取極有價值的信息。再次，大數據提供了更為準確的數據分析服務，增強了對現實世界的實時反饋能力，為更好地滿足用戶需求提供了技術支持。創新與變革早已成為大數據時代的常態，大數據也成了人們不可或缺的數據處理方式。而大數據的發展不僅局限于技術層面，在催生出新的行業進階和商業模式的同時，還會給人類帶來更多福祉。

隨著信息化水平的不斷提升，大數據已經成為醫療健康領域不可或缺的部分。其可以通過數據分析和挖掘，更好地支持醫療服務提供商提升運營效率、優化醫療流程，也可以在一定程度上幫助患者更好地掌握自身疾病信息，提供更為個性化的醫療服務。然而，與之相對應的問題也隨之而來，如醫療領域的大數據應用可能會引發數據隱私和安全危險、數據缺乏共享、技能短缺等問題［2］。如何合理有效地利用大數據，在醫療領域確保醫療健康領域數據的安全和隱私，是需要探討和思考的問題。

1? ? ?大數據在醫療企業中的應用

1.1? ?數據分析與挖掘

隨著互聯網技術的發展，醫療行業中不斷涌現出各種各樣的新工具與新技術。其中，大數據技術就是在醫療行業中被廣泛使用的一種新技術。大數據技術可以幫助醫療企業進行數據分析與挖掘，提高醫療服務的質量和效率。以下是大數據在醫療企業中的表現。一是提高醫療服務的質量。大數據技術可以對醫療企業所擁有的大量病例、醫療記錄等數據進行分析和挖掘，以幫助醫療企業提供更好的服務。通過對患者數據的分析，醫生可以更好地了解患者的病情和治療需要，并據此進行更為精細化的治療。同時，大數據技術還可以幫助醫生減少病人的誤診和漏診情況，提高診斷和治療的準確度與效率。二是實現病例共享。大數據技術可以促進醫療機構之間的信息共享與交流，讓醫療信息得到更好的利用。因為在醫療行業中，不同的醫療機構之間有時難以共享病例信息，這給醫療服務的提供帶來了一定挑戰。但是，大數據技術可以通過提供數據共享平臺、數據分析工具等手段，實現病例數據共享，進一步提升醫療服務質量和效率。三是加強醫療質控。大數據技術可以對患者治療過程中的信息進行跟蹤和監測，以保證醫療質量。大數據技術可以實時監測醫生和患者之間的互動情況，分析患者對治療方案的反應、對藥物的反應等數據，并及時糾正治療中出現的問題。總的來說，大數據技術在醫療行業中的表現非常突出。通過大數據技術的應用，醫療企業可以實現更好的數據分析與挖掘，提高醫療服務的質量和效率，同時也能夠實現病例共享和加強醫療質控。作為新技術，大數據技術未來在醫療行業中的應用前景是非常廣闊的。

1.2? ?在線咨詢服務和醫療隨訪

隨著醫療科技的不斷發展，大數據技術在醫療企業中的應用越來越廣泛。其中，大數據在在線咨詢服務與醫療隨訪方面的表現尤為優異。一方面，大數據為在線咨詢服務提供了更加精準、高效、便捷的支持。通過對海量的患者數據進行分析和挖掘，醫療企業可以精準地為患者提供健康咨詢、遠程會診、醫療指導等服務，幫助患者解決疾病問題、提高生活質量。同時，大數據技術可以為醫療企業提供更加全面、客觀、科學的評價標準，幫助醫療機構提升服務質量，增強競爭力。另一方面，大數據在醫療隨訪方面的應用，也為慢性病患者提供了更加便捷、全面的健康管理服務。通過在患者的日常生活中采集各種健康指標數據，醫療企業可以利用大數據技術進行數據分析，了解患者的健康情況，及時發現疾病風險，并為患者提供具有針對性的健康管理方案。此外，醫療企業還可以通過智能技術實現醫患隨時隨地在線交流，幫助患者更好地了解疾病，獲取治療建議，從而提高醫療效果。綜上所述，大數據技術在醫療企業中的在線咨詢服務和醫療隨訪方面的應用已經取得不俗的成果，為患者提供了更加貼心、專業的健康服務。相信在未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的擴大，大數據技術在醫療領域的作用將會越來越突出。

1.3? ?疾病預測和預防

大數據在醫療企業中可以應用于疾病預測和預防方面，通過收集和分析大量的醫療數據，可以提高疾病的早期診斷準確率，預防疾病的發生和傳播。首先，大數據可以幫助醫療企業預測常見疾病的發病率和流行趨勢。如結合社交媒體等數據，預測流感等傳染病的傳播情況，及時采取預防措施，減少疾病的傳播。同時，大數據也可以預測個體患某些疾病的風險，如基因檢測數據和個人健康檔案的整合應用，可以幫助醫生預測患者患上某些遺傳性疾病的可能性，從而采取早期干預措施，降低疾病的風險。其次，大數據可以支持醫療機構開展精準診療，提高患者治療效果，減少醫療資源浪費。例如，通過對患者的病情監測數據、用藥記錄、醫療收費數據等多方面數據的整合分析，可以制訂出適合患者的個體化治療方案，提高治療的效果和效率。同時，大數據對患者疾病的預測和風險評估等信息也可以幫助醫生進行風險控制與預防，減少不必要的住院和手術等治療，從而減少醫療資源的浪費。最后，大數據可以作為醫學研究的重要工具，支持醫療行業的技術創新和發展。通過對大量醫療數據的收集和分析，可以發現新的疾病規律、診斷方法和治療手段等，為醫學研究和技術創新提供數據基礎，推動醫療行業的發展。總之，大數據在醫療企業中的應用有助于改善患者的治療效果和保障公共衛生安全，同時也有助于提高醫療機構的管理效率和創新能力，推動醫療行業向數字化、智能化方向

發展。

2? ? ?大數據在醫療企業中應用存在的問題

2.1? ?數據隱私安全問題

隨著大數據技術在醫療企業中的廣泛應用，數據隱私安全問題也隨之浮出水面。以下是大數據在醫療企業應用中出現的數據隱私安全問題的表現。一是數據泄露。數據泄露指的是未經授權或意外泄露醫療數據的行為。大數據技術在醫療企業中應用需要收集大量的敏感數據，如病人基本信息、病歷、診斷報告等。如果這些數據被泄露，將會對病人的隱私造成嚴重威脅。二是數據濫用。醫療企業收集的大數據被濫用的情況也比較常見。例如，病人的基本信息可能被不法分子用來進行詐騙或其他非法行為。三是數據丟失。由于大數據量的存在，醫療企業在數據處理過程中可能會出現數據丟失的情況。這不僅會影響病人的診療情況，還可能導致病人的隱私暴露。四是數據竄改。大數據技術處理醫療數據的過程中，數據可能被竄改或操縱。這種數據竄改會導致醫療決策的失誤，威脅到病人的安全。五是數據分析誤差。大數據分析的結果直接影響醫療服務的質量和效果。如果分析結果存在誤差，將會對病人的診治產生負面影響。

2.2? ?醫療機構數據“孤島”

在醫療企業中，醫療機構往往會存在數據“孤島”問題。這個問題的表現主要體現在以下幾個方面。一是數據來源分散。由于醫療機構的規模較大，且涉及多個科室、多個病人、多個醫生等不同因素，其數據來源極為分散。這導致了相應的數據可用性變差，也給大數據的應用帶來了極大的困難。二是數據共享困難。在醫療機構中，每個部門都有可能從不同的角度來收集數據，但由于數據來源的不同，這些數據之間是無法直接進行共享的。這種情況下，即使大數據技術有著很強的挖掘能力，但在實際應用中仍然存在著很大的局限性。三是數據格式不統一。醫療機構中，不同部門收集到的數據往往采用不同的格式，如文本、圖片、視頻等。這樣不僅給數據采集帶來了困難，也給數據分析帶來了極大的挑戰。四是數據質量問題。醫療機構中涉及的數據非常龐雜，有時還涉及病人隱私等敏感信息。這就需要對數據進行嚴格的篩選和審核，以保證數據的準確性和可靠性。但在實際應用中，醫療機構本身由于人力和技術能力的限制，往往難以做到數據的高質量采集和管理。

2.3? ?人才短缺問題

醫療大數據應用領域，人才短缺具有以下表現。一是數據分析師短缺。數據分析師是醫療大數據應用的核心人才之一，主要負責對海量醫療數據進行收集、處理和分析。然而，在當前市場上，具備醫療與數據分析能力的專業人才相對稀缺，難以滿足企業的需求。二是數據科學家短缺。醫療大數據應用需要數據科學家對醫療數據進行挖掘，提取重點信息，并幫助企業制定數據驅動的業務策略。但是，數據科學家所需的數學、計算機和統計學知識相對較為專業，目前市場上缺少合格的數據科學家。三是臨床醫生數據科學素養不足。雖然臨床醫生在醫療領域具有較高的專業素養和實踐經驗，但是在數據科學領域可能存在一定的缺口。目前，需要更多的臨床醫生具備數據科學素養，以協助企業進行醫療大數據的分析和挖掘。四是人工智能專家短缺。人工智能技術在醫療大數據應用中有著廣泛的應用，包括自然語言處理、機器學習、深度學習等領域。然而，由于該技術相對較為前沿，所需的人工智能專家非常稀缺，難以滿足企業的需求。綜上所述，醫療企業在大數據應用領域中面臨著人才短缺問題，這意味著企業在應用醫療大數據時需要加強人才資源的儲備與培養。

3? ? ?大數據在醫療企業中應用的建議

3.1? ?完善大數據管理機制

在醫療企業應用大數據的過程中，完善大數據的管理機制是非常重要的。以下是一些可行的建議。一是設立數據管理部門或數據團隊［3］。醫療企業應該設立專門的數據管理部門或數據團隊來負責大數據的規劃、采集、分析與應用。這個部門或團隊應該特別關注數據的質量、安全、隱私以及合規性等問題。二是建立數據采集標準和流程。醫療企業應該建立數據采集標準和流程，確保數據的準確性和一致性。這可能涉及數據采集工具和技術的選擇、數據質量控制、數據驗證和清洗等方面。三是保障數據的安全和隱私。醫療企業應該保障數據的安全和隱私，確保數據的保密性、完整性和可用性。這涉及數據存儲、傳輸、訪問和使用等方面。醫療企業也需要遵守相關法律法規和隱私政策。四是采用適當的數據分析工具和技術。醫療企業需要采用適當的數據分析工具和技術來處理與分析大數據。這可能包括數據挖掘、機器學習、人工智能等技術。醫療企業也需要培訓相關員工，提高他們的數據分析能力。五是加強數據應用和監管。醫療企業應該加強數據應用和監管，確保大數據合理使用和合規使用。在數據應用方面，醫療企業可以利用大數據來優化病人治療和管理、提高醫療效率和質量。在數據監管方面，醫療企業需要制定相關政策和流程，確保數據的合法性和透明度。同時，醫療企業也需要定期對其數據管理機制進行評估和改進。

3.2? ?加強大數據溝通協助

一是建立數據共享平臺。醫療企業可以建立一個數據共享平臺，讓各家醫療企業可以在平臺上共享自己的數據，同時平臺也可以提供數據分析和數據挖掘的功能，讓各家醫療企業能夠更好地利用共享數據作出決策［4］。二是標準化數據格式。為了方便醫療企業之間的數據交換和使用，醫療企業可以制定一個標準的數據格式，這樣不同的醫療企業在數據交換時就可以保證數據的一致性和準確性。三是定期分享研究成果。醫療企業可以定期進行研究成果的分享，讓各家醫療企業了解不同的研究成果和技術，促進企業之間的合作和學習。四是建立數據合作伙伴關系。醫療企業可以建立數據合作伙伴關系，邀請其他醫療企業或相關機構成為數據合作伙伴，共同開發和分享大數據資源，從而提升醫療服務的質量和效率。在醫療企業應用大數據的過程中，加強企業間的大數據溝通協助是非常重要的，只有各醫療企業之間緊密合作，分享數據和資源，才能夠更好地利用大數據作出更準確和更高質量的決策，提供更優質的醫療服務。

3.3? ?加強大數據人才的培養

隨著大數據時代的到來，醫療企業也變得越來越注重大數據的應用，注重通過數據分析來提升醫療效率和醫療質量。然而，大數據分析需要專業的技能和技術，因此需要加強大數據人才的培養［5］。以下是在醫療企業應用大數據的過程中加強大數據人才培養的路徑。一是建立專業的培訓計劃。醫療企業可以開設一些相關的培訓課程對員工進行培訓，幫助員工提高大數據的應用技能。這些課程可以包括統計學、機器學習、數據挖掘、數據可視化、大數據處理等方面的內容。在此基礎上，企業可以開展項目實戰課程和知識分享課程，幫助員工更好地掌握實踐技能，避免理論與實際脫節。二是培養崗位需求明確的管理人才。醫療企業應該明確崗位需求，在招聘時對特定崗位的應聘者進行篩選。企業要為不同的崗位制訂不同的培訓計劃，以培養不同領域的管理人才。這樣可以更好地為企業的大數據應用提供支持。三是建立高效的工作團隊。醫療企業可以通過建設數據分析工作團隊來加強大數據人才的培養。工作團隊可以由數據分析師、數據挖掘師、數據可視化設計師和業務分析師等組成，通過協同工作來完成數據分析和處理的任務。在此過程中，員工可以互相學習，共同提高，從而提高整個團隊的質量。四是引入優秀的大數據人才。醫療企業可以引入優秀的大數據人才，通過人才引進計劃來促進大數據人才的快速成長。企業可以尋找在大數據領域表現優秀的人員，并為他們提供相應的職業發展和晉升機會，從而達到激勵和吸引優秀人才的目的。綜上所述，醫療企業在應用大數據的過程中，必須積極加強對大數據人才的培養，以提高企業的核心競爭力。隨著大數據技術的不斷發展，醫療企業需要不斷創新和提升自己的技術水平，培養更多的大數據專業人才，從而更好地服務于廣大患者。

4? ? ?結束語

本文基于對大數據在醫療領域中的應用和現存問題的探討，以及為保證大數據在醫療企業的應用，在數據隱私和安全保護、醫療機構數據“孤島”、人才缺乏和互通共享等方面提出針對性對策和措施。如果能夠有效地解決上述問題，加強大數據應用既可以提升醫療服務質量，降低醫療成本，也可以更好地為患者提供更加滿足個性化需求的醫療服務。

主要研究方向

［1］殷明雪.健康醫療大數據建設與隱私保護之沖突與協調

［J］.醫學與社會，2023（2）：125-131.

［2］師慶科，李楠，王覓也，等.醫療健康大數據平臺建設實施路徑探索［J］.中國數字醫學，2023（1）：18-22.

［3］王玉申，楊光，楊凱，等.云計算與大數據技術在智慧醫療的應用策略［J］.中國科技信息，2023（2）：135-137.

［4］張勝發，羅葳，馬玉環，等.關于加快健康醫療大數據向科學數據轉化的思考與建議［J］.醫學信息學雜志，2022（11）：8-13.

［5］杜志成，張志杰，姜慶五.醫療大數據分析技術研究進展［J］.中國血吸蟲病防治雜志，2022（5）：465-468，492.

［收稿日期］2023-05-02