学文网医疗大数据篇1
医疗行业会变得越来越聪明。未来，患者通过云端储存的大数据在家就可以获得***，医生的工作效率也会提高。企业将在这个过程中发挥哪些作用？在飞利浦总裁兼首席执行官万豪敦（Frans van Houten）看来，企业能用云技术将健康平台上所有的智能互联产品的数据整合起来，从而更好地抓住市场增长机遇。
C：智能医疗的发展给医生和病人带来哪些改变？
H：未来，所有的健康产品不再单独存在，而是通过云端相连。智能产品将给医疗机构和个人消费者带来更好的体验。比如，医生可以通过云端实现远程医疗。现在，已经有很多产品连接到IT后台。例如，通过智能医疗，我们可以监测患者的生命体征，并把这些数据与后台相连，通过实时监控、比对和云监控，提前7个小时预警，以避免患者突发性心脏病的发生。在医疗领域，大数据的分析和应用在临床决策、质量监控、疾病预防、远程***等方面都将发挥巨大作用，在提高医疗效率、改善医疗效果的同时，也将有效控制成本。未来，这样的互联趋势将越来越明显，所有的终端或设备应该具有兼容性，即便是不同厂家的设备也可以实现互联和对话。此外，企业还要注重患者数据和隐私的保护。
C：你如何看待中国的智能医疗发展前景？企业可以抓住哪些机遇？
H：正在急剧转型的中国社会，工业化和城镇化的速度和规模都很罕见。然而快速的社会经济发展也加大了慢性病的风险因素。中国的慢性病发展状况可以概括为“发病增长快，疾病负担重”。目前，慢性病死亡占中国居民总死亡原因的比例已上升至85%，导致的疾病负担已占疾病总负担的70%，给医疗系统带来了极大的挑战。除了慢性疾病的***，另一个非常重要的环节是“健康管理”，即在疾病的早期，甚至还没有发现疾病的时候，增强一个人的健康意识，通过改变生活习惯、饮食结构，提高预测、预防慢性疾病的能力，才能从根本上保持健康。针对这种趋势，企业有很多事情可做。例如飞利浦现在正在研发的“个人健康管理系统”（Personal Health Management），它可以成为医疗系统管理慢性病患者的基础工具。该系统拥有供医务人员和病人使用的两个客户端，相互之间可以进行实时沟通，从而帮助医务人员更高效地管理病人，并使病人能在任何时间、任何地点获得健康服务。
C：现在有一些企业正在推动影像设备数字化。未来医生通过病人的数据分析就可以实现疾病的预测，但是数据采集的核心在医院，对于这个问题企业应该如何解决？
H：企业可以积极参与区域医疗信息系统平台的建设，帮助当地***府和医疗机构实现医疗信息的采集、存储、整合及分析应用，从而使医院、管理部门能全面掌握当地居民的疾病诊疗和健康状况，帮助医院提升诊断水平和医疗质量；使居民能获得更方便、快捷的医疗健康服务；促进当地医疗资源的分配更合理、更经济，从而提升区域的整体医疗保健水平。
医疗大数据篇2
关键词：大数据；数据挖掘；医疗管理
引言
改革开放以来随着人们生活质量的不断提高，医疗领域获得了空前的发展。医疗运作管理作为一个新兴领域出现在人们的视野中。同时，人们对于海量数据的挖掘与应用已经渗透到每个行业和领域。数据分析与挖掘技术日新月异，人们也逐渐发现它可以解决医疗运作管理中长期存在的种种问题。在大数据技术的帮助下，我们有希望解决许多医院管理、公共卫生等领域的技术难题。
1、大数据技术对医疗行业的影响
1.1大数据技术对医疗体制的影响
现今，医疗大数据市场规模膨胀迅速。2018年全球大数据及服务市场规模超过450亿美元。中国移动医疗市场规模从2012年的13.9亿元增长至2017年的230亿，年复合增长率达到78.48%，2020年预计将超过500亿元。大数据在医疗运作管理中的广泛应用会对医院的收费形式和看病的支付模式产生深远的影响。通过汇总数据并进行分析，院方(或付费机构)可以更加精准地了解诊疗效果，避免医疗差错、过度医疗等风险[1]。同时大数据技术可以将疾病预防方式由被动转向主动，快速分类分析电子病历，较为精准地预测传染病***情、降低传染病大规模爆发的风险。针对不同的疾病、患者等采集得到的数据，利用大数据重建形成虚拟患者或者诊疗方案，打破了原先闭塞的学习方式，各医院可以互补性地学习罕见病、常见病的病例和手术。大数据在医疗运作管理中的应用可以使得医疗数据更加精准，提高医疗过程数据的透明度，促进医疗服务质量的提高。
1.2大数据技术对医院管理的影响
随着大数据时代的到来，医院信息化的浪潮也随之兴起。适应数据技术的革新，转变传统数据统计工作的思维模式，是当今医院管理工作的重中之重。数据技术的革新，为提高医疗质量提供了保障。大数据技术为医生提供准确科学的信息，辅助医生诊疗，降低误诊率，提高医疗质量。信息化进程的推进使医院管理更加规范化、标准化，实现“精细化管理”。医疗精细化管理可以为医院提升医疗护理工作的效率和水平、节约经营成本。对数据的分析与挖掘还可以辅助医院管理决策，并解决以往医院管理中决策过于主观的问题。数据挖掘技术可以客观、科学地分析医院管理活动的各项指标与数值，准确地为管理者提供决策建议。其次，通过建立医疗科研数据中心大幅提升了医院的科研能力，提高医疗数据的收集与处理速度，直接提高了科研人员的工作效率、降低科研难度，还解决了医疗旧时代各医院间信息封闭的问题，实现科研信息共享，促进医学科研的繁荣[2]。
2、医疗大数据所面临的挑战与机遇
大数据是人类数据技术的一次重大革新，医疗大数据的分析价值也越来越得到重视。然而大数据的4V特征，即规模性(Volume)、多样性(Varity)、高速性(Velocity)和价值性(Value)导致难以运用传统的数据分析方法进行分析。80%的医疗数据都是非结构化数据，难以有效地储存和分析，而医疗数据往往又包含了许多错误信息，更为数据的处理增加了难度。另外，医疗大数据还具有地区间信息化建设不平衡、投资门槛高、数据的安全性等问题。上述问题在未来可以通过分布式系统来解决，利用云计算和Hadoop、MongoDB等分布式数据库构成的数据网络为精准医疗、公共卫生、疾病预防、医疗管理等工作提供决策支持，可以解决许多互联网医疗的障碍[3]。医院有必要针对临床智能辅助决策、疾病风险、管理者对经济性数据的需求等大数据相关的应用需求，在对医院日常业务运作的分析、临床模型设计与实现的基础上搭建医疗大数据平台[4]。大数据驱动的智能医疗将极大提高医疗品质与健康决策的效率与准确率，是接下来重要的研究方向。
3、医疗大数据分析方法及研究
随着信息技术的发展，医学领域研究、电子病历等各种信息被保留了下来，形成了海量的医疗大数据。这些数据往往体量巨大且来源多渠道、类型多样、数据的价值和潜在信息不确定，难以用传统的数据分析方法进行处理，需要通过各种算法和模型支持医疗大数据的分析[5]。Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。该算法已经广泛应用于商业、管理、移动通讯等领域，在医疗管理领域也有一定的理论成果。传统的Apriori算法由于在实现的过程中需要多次扫描数据库，具有执行时间长、没有针对性、效率低下的问题。通过构建基于NoSQL和MapReduce的数据存储与挖掘系统MSPM，并改进了传统Apriori算法，将复杂的医疗文档数据转化为Apriori算法适用的事务数据集，通过键值对存储、一次性全局扫描和兴趣集约束计数等优化策略，大幅降低了算法执行时间，提高了运行效率[6]。logistic回归分析是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。在医院的日常管理中，可以结合logistic回归与决策树分析，根据不同的指标建立的病例组合，探讨每种病例组合住院费用之间的差异[7]。线性混合效应模型是一种方差分量模型。传统的线性混合效用模型无法准确分析非线性数据。王明高[8]等通过研究医疗数据之间的非线性关系，建立了一个优于传统线性混合效用模型的贝叶斯多项式混合效用模型，用以核算医疗与保险项目的费用。聚类是将物理或者抽象对象分类到多个类的一个过程。魏志杰[9]等通过聚类技术合理抽象医疗费用数据，然后进行合规性检查达到准确医疗过程中的费用异常。模糊综合评价是一种基于模糊数学的综合评价方法，根据隶属度理论对受到多种抽象因素影响或约束的对象，将其定性评价转化为定量评价。通过构造模糊集来处理模糊因素，在很大程度上减轻了模糊指标选择的难度，加强了公立医院绩效考核评价结果的准确性与客观性。除了选择传统的企业绩效考核指标外，公立医院必须考虑到社会公益、患者满意度等因素，需要从公益性等角度提出新的绩效考核维度，必须确保公立医院的绩效考核制度有别于盈利性企业[10]。
4、基于大数据的医院管理平台
如今许多大型医院已经完成了对医院信息化管理平台、信息交互平台以及云存储等大数据应用的基础建设。如何利用智能化技术挖掘数据中心潜在的价值是大数据在医疗领域的应用研究重点。医疗体制的改革和医疗服务的市场化也随之带来了更加剧烈的市场竞争，医院需要在考虑社会公益的前提下尽可能地提升运营效率，保证运营收益，医院信息化业务平台的重要性不言而喻。
4.1移动医疗
在“互联网+”时代，有别于低效率的传统门诊业务，作为智慧医院发展的新型业务，移动医疗具有高效性、实时性等优点。包括：***预约挂号、APP叫好提醒、医生移动查房、远程会诊、大数据智能辅助决策、护士移动护理等，甚至未来在5G技术的帮助下，极为精密复杂的远程手术也可以实现。移动医疗深刻改变了医疗服务模式，优化了医疗资源配置，大幅提升了医疗服务质量和效率。
4.2药械监管系统
药械管理是医院日常管理中的重要组成部分，直接关乎患者与医护人员的生命安全。由于我国药械监管的安全意识淡薄和有关部门的监管还并未到位，传统的药械监管系统普遍只是以企业利益最大化为目标，停留在物流与财务层面，忽视了药械安全质量的重要性[11]。新型药械监管系统可以采用分布数据库、实时通讯、动态监控等技术，结合人工智能构建基于大数据分析的药械质控综合监管信息系统。对药械产品的生产过程与市场流动过程进行全过程监督，实时对可疑过程与人员进行监控并向相关人员报警，将适合的信息面向大众公布，从根本上消除药械在生产过程中的质量隐患。
4.3医疗设备管理
随着医疗水平的发展，医院越来越注重于采购现代化医疗设备，先进的大型医疗设备也能一定程度上代表医院的诊疗水平。但是传统的医疗设备无法实现实时监测使用期间的数据与损耗，预测其故障率，对故障即时警报等功能。具有设备维护成本高、维护周期不精准、故障机器闲置时间长等缺陷。未来可以通过医疗大数据、区块链、人工智能得到各医疗设备的年开机率、故障率等，实现医疗设备维护维保预警的智能化。
4.4绩效考核体系
绩效考核作为医院绩效管理的重要组成部分，是提升医院运营效率、保证医疗服务质量、确保医院日常管理与医院整体战略发展目标一致的关键环节。为了在保证医疗服务质量和医院公益性的前提下，尽可能地节约患者的费用和医院资源的消耗，调动医务人员积极性，有必要建立公平、高效的绩效考核体系。可以将医疗大数据应用于医院绩效管理，根据医院的社会效益、医疗护理质量、经营效率等方面的指标构建绩效评价体系，力***实现医院精细化管理、并使医院绩效管理服务于医院整体战略规划[12]。
医疗大数据篇3
关键词：大数据；医疗卫生；医患关系；医药研发
中***分类号：G434 文献标识码：A 文章编号：1009 ― 2234（2017）05 ― 0067 ― 03
1997年，美国NASA阿姆斯研究中心首次提出了“大数据”这一名词。2008 年 9 月4日，《Nature》出版了“Big Data”专刊，阐述了海量数据带来的挑战〔1〕。大数据受到科学界的广泛重视，2012年美国“联邦大数据研发战略计划”计划分为七个部分，计划每年投入2亿美元在大数据的研发中。目的是通过大规模数据的管理、研发为联邦各个机构提供一套相关联的大数据发展战略。我国也在“十二五”期间，将大数据的发展放在首要的战略地位。在医疗领域每天都有海量的数据产生，针对这些数据进行分析处理，可以对目前的医疗决策、诊断，患者***方案等设定都有积极的作用〔2〕。
1.大数据的定义
不同的科学家对于大数据的定义也是不同的，科学家维克托主要从“价值大”的角度给了大数据的含义： 大数据是当今社会所独有的一种新型的能力，它以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，可获得有巨大价值的产品和服务。大数据有四大特点：规模庞大，处理速度快，数据类型和来源多样化，数据的真实性〔3〕。
2.研究大数据在医疗领域应用的必要性
医疗大数据成为大数据行业发展的一个重要组成部分，医疗大数据以惊人的速度发展着。每个患者的基础信息，病程的发展，用药情况，各种直接、间接的数据在不断更新变化着。针对这些随时更新的大数据，进行及时的归纳、处理、分析对于医疗卫生领域的发展有积极的作用。
2.1大数据创造巨大的经济和社会效益〔4〕
随着时代的进步，人们的健康意识不断增强，健康的意义不再是单纯的祛除疾病而是身心健康愉悦，更加重视保健、理疗等。人们的知识水平也不断提高，对于医疗诊断的方法，策略，心态上也在悄然发生着变化。患者不但是知其然而且要知其所以然。让疾病及早发现，防止疾病进一步发展为慢性疾病，甚至发展为慢性的并发症。减轻人们来自健康方面的经济负担，也带来了社会效益。
2.2 维护社会稳定，保护国家安全
进入是十一世纪以来，可以说谁掌握了大数据的研发，利用主动权，谁就拥有了国家发展的优先权。我国***府也十分重视大数据的研究，科技部“十二五期间国家科技计划信息技术领域备选项目征集指南”把大数据研究列在首位。
随着大数据的发展，国家本着大数据的普惠原则，秉承技术优先的原则，着力开发包括数据存储技术、数据分析处理技术、数据可视化技术在内的大数据技术，三位一体的新大数据技术平台；秉承共享原则，法制保障原则，在数据采集过程中要尊重患者的隐私，严防一些个人和集体为一己私利滥用医疗数据，一旦一些重要的数据被滥用，可能会影响国家的利益，必须建立健全法律法规，为医疗大数据的健康发展奠定坚实的法律基础；秉承国内外结合原则，大数据的发展，无论从技术层面上还是在数据的采集层面都需要人们不断的努力，更需要借鉴国外先进经验，突破技术难关，建立符合国情的大数据发展策略。
3.大数据在医疗领域应用
3.1医药研发
通过大量数据的统计、分析，可以对患者身体状况、情绪、潜在的病症等一些细节的信息进行归纳总结，从而为患者提供更加适合的药物，使得医疗卫生的相关医药服务得到更加有效的调整和优化。利用大数据针对互联网提供的社会对药物的供求信息进行判断，并结合患者临床药物需求以及疗效，根据药物生产的成本等，使得研发人力、物力、财力等得到更加有效的投入。同时根据患者用药的药量，药效等数据分析、优化药物的成分和比例，大数据医药研发的效益和r间周期提供有效的保障。
药物副作用分析是大数据的另外一个重要应用。在临床用药过程中，药物错用、滥用可能导致患者药效不够，或是产生不良反应，可能会导致***作用减弱或是失败，甚至死亡。同时也会给患者带来没有必要的经济负担。目前的临床药物副作用主要来源与临床试验，药物副作用信息信息量少。利用临床大数据，可以从数以万计的临床患者数据中挖掘与某种药物的不良反应信息，综合分析，更加科学的获得药物不良反应信息。
3.2疾病诊疗
目前医患关系激化的一个主要问题就是信息的不畅通，医生没有有效的了解患者的个人需求。患者没有更好的了解病情的发展，导致患者对医生的医疗方案或是医疗结果不满意。致使医患官司不断〔5〕。通过大数据的分析，整理。医生能够更加理性的作出判断，诊断更有说服力。患者对自身的健康状况有更加准确全面的动态认识，从而维护了社会的稳定。同时患者也将疾病尽早发现，防患高危疾病转换为慢性病，慢性病进一步恶化，减少了患者的经济和心理负担，同时也节约了资源，维护了社会稳定。
3.3传染病的预测
目前卫生保健工作者能确定的健康影响因素只有10%～15%，剩下85%～90% （包括健康行为、遗传、自然和社会经济环境因素等） 尚未知晓〔10〕。利用庞大的数据的来分析、整合已有的疾病信息，并将未知的健康因素考虑到大数据的分析中，可以更加准确评估疾病的发生原因，发展趋势，发病病程等。最大程度减少疾病的发生可能和***成本，从而促进健康。
自从2003年SARS在全球大范围传播以来，常常有一些传染病流行的报道。人们对疾病的防控，预报措施也尤重视。大数据的监控无疑是防控传染病流行的一个有力手段，可以及时有效的预防，控制传染病的发生发展。目前急需建立健全更加有效的大数据共享平台。将广泛的大数据资源为科学研究工作者所用。
3.4公共卫生管理〔6〕
大数据在公共卫生管理中的应用主要体现在询证公共卫生决策和健康管理、健康监测两个方面。
3.4.1询证公共l生决策
询证公共卫生决策已经逐步深入人心，但是目前国内没有完备的询证医学数据库，极大的阻滞了询证医学的发展。询证医学是以有价值的、可信的科学研究结果为证据，提出问题，寻找实证，运用实证，对病人实施最佳的医疗服务。运用询证医学技术，对公共卫生决策问题进行评估决策。将个人数据集加入大数据能为循证医学提供最坚实的证据，能发现小样本无法发现的细微差别，寻求公共卫生事业有效发展的最佳途径。可以最大程度的整合，分析目前的公共卫生监管状况，为下一步的整改，调整提出指导性的建议。通过对患者的病情，基本病理信息的处理，有效的提升传染病的检测水平。居民的疾病感染率明显减少。
3.4.2健康管理、健康监测
大数据在医疗公共卫生管理中的应用，主要包括对个人和社区等群体健康水平进行全年的评估，对于健康隐患进行干预去除，建立个人的健康档案，将健康档案中涵盖的大数据信息进行分析整理，从而实现对人群实现个性化的服务。
目前健康大数据的重要来源有：电子健康档案、电子病历，还包括饮食、睡眠、锻炼习惯、文化程度、生活方式、工作强度、生活压力、收入、心理压力等联系起来进行健康管理和监测〔10〕。将收集的信息进行监测、评估构成大数据并上传，逐步建立完备的数据库。通过分析、整理、挖掘个人健康信息，确定个人健康状态与疾病预警信息，再结合病人的病史，家族发病史。将健康危险因素进行分析，判断短期风险和长期预后，可以进行更加有效的临床干预和个性化的医疗就诊指导。
3.5个性化医疗
个性化医疗的代表人物苹果公司的总裁乔布斯，2003年被查出患有发病时间最短，死亡率最低的胰腺癌，在他长达8年多的抗癌历程中，运用了最先进的基因疗法，针对乔布斯本人的基因数据，有针对性的***。开大数据时代的先河，是大数据进行个性化***标志性案例〔7〕。
当今影响人类健康因素很多：土壤、空气质量等环境因素，细菌、病毒等生物因素，城市化、人们的思想意识等社会化因素，性格、职业、爱好、心理等个人因素〔6〕，社区卫生组织、医院等医疗结构因素〔8〕。将所有这些因素相关的数据统计，并进行分析整理，可以得到不同的地区，不同职业下，人们的身体健康指标。并分析影响健康的主要因素，有针对性的进行健康水平的提高。甚至可以针对每个人，根据健康测量，生活指标等产生的大数据进行分析特体的健康隐患，存在的健康问题，做出有针对性的预防预报，从而可以大大的提升人们的健康指数。
我国目前医疗领域应用大数据的现状是：大部分的城市医疗卫生领域的医疗没有形成网络系统，即使联网了，数据也没有形成共享，更没有标准化的数据传输功能，导致大数据的应用成为困难。数据本身的结果不同，存在隐私，为数据的批量处理和安全维护造成很大的难度〔9〕。获得大数据其中有价值的信息对于医疗卫生领域发展具有重要作用，是未来科学发展的重要方向。国内医疗大数据系统目前正处在建设和发展当中，其中首要的任务是医疗大数据的采集与获取。
4.总结
大数据在医疗卫生领域的应用是十分必要的，它带来巨大的经济和社会效益的同时，也维护了社会稳定，保障了国家安全。在医药研发，疾病诊疗，传染病的预测，公共卫生管理，个性化医疗等方面都能够体现大数据的巨大效应。大数据在医疗领域的应用正处在起步阶段，进一步发展需要科学工作者付出更多艰辛的努力。
〔参 考 文 献〕
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医疗大数据篇4
关键词：大数据；医疗卫生；应用
0引言
近几年，人们的生产、生活越来越离不开大数据，其对人们的生产生活方式及思维也均产生了一定的影响，开启了新的时代变革。而且随着医疗信息数据的不断积累以及相关大数据先进技术的逐渐发展，在供需的双重需求之下，使得现代医疗卫生信息数据得到了本质上的变化。在这样的形势下，虽然使得经济和社会价值得到了提升，但是同样带来了一定的挑战，以下针对大数据技术在医疗卫生领域的应用进行分析。
1大数据的基本概述
经济和科技的进步带动了信息工具和技术的发展，物联网、移动互联网、电脑、手机等各类形式的传感器得到了涌现，数据源种类也得到了极大的增加，这加大了信息数据的数量以及信息数据的复杂程度，而在这些庞大的信息数据当中提取出所需要信息的能力逐渐地成为时展下的要求和方向，即大数据。其可以在庞大的数据信息基础上进行深入的挖掘，以此获得有价值的认知，从而创造出新的价值，并且以此为基础实现对组织机构和市场之间以及公民和***府之间的关系改变。大数据本身与以往形式的海量数据之间存在一定的差别，不仅是在数据的数量之上，而且还在于数据的种类以及价值密度、处理速度及时效性之上（如***1）。目前大数据已经充斥着我们的生产和生活，在金融、经济、农业和医学、交通等领域均得到了广泛的应用。
2医疗卫生领域的基本数据资源现状分析
随着经济和技术的发展，医疗卫生领域同样吸取了国外的先进技术，信息化的程度也得到了根本的提高，而且我国针对卫生统计工作也构建了相应的国家、省至村不同等级的工作网络，九十多万家各级卫生机构通过直接的统计系统进行年、月报的上报，以此形成一个动态形式的信息库和数据资源库，包括医疗卫生组织机构、卫生人力信息和卫生服务利用、卫生资源和健康监测即疾病报告等各类数据。我国以1993年为起点，开始实施每五年一次的全国范围的卫生服务调查，由此形成了时间序列上的系列数据，信息量巨大。而且信息技术和科技的发展，使得我国县级和县级以上的医院机构也逐渐的建立起了相应的信息系统，一部分县级和县级以上的医院也开始建立病人为中心的以电子病例为根本的从挂号到***一体化形式的信息化管理系统。从医改的实施和深化以来，各地区也逐渐的建立起药物的基本检测评价和管理体系，由此同样产生了大量的信息和数据资源。而且德勤咨询公司针对2020年我国的医疗健康数据进行了预测（如***2），对中国人群的医疗卫生大数据进行了反映。
3大数据在医疗卫生领域的应用分析
3.1医药研发医疗卫生领域大数据的应用战略意义即为对各类医疗卫生信息数据进行科学化、专业化且有效的处理，这使得对大众的情绪和行为细致测量分析成为可能。对其基本的症状特点及喜好、行为习惯等进行了深入的挖掘，从而可以对其进行针对性的药品***和服务，并且不断地进行优化调整。而且针对医药的开发研究部门或者是企业公司在进行新药的研发制造过程中，同样可以应用大数据技术对互联网络上整体的公众疾病和药品需求的总趋势进行分析，以此来对药物研发生产投入和产出进行研究，对研发的资源进行合理的配置。而且除了对研发的成本进行有效的控制之外，也可以对物流平台进行管理和优化，以此来更加快速的得到回报，一般情况下，新药从研发到逐渐的推向市场大约需要13年的时间，对信息数据的预测和分析可以加快新药推出的步伐。***3为药企大数据应用的具体分析。
3.2疾病诊疗随着医疗卫生领域的信息化发展，国家对居民的健康问题进行了有效的关注。通过健康云基础信息平台，可以实现对一定区域内居民的健康数据智能化采集，而且居民可以对自身的健康数据进行随时的查阅，以此对自身的健康情况进行了解。而且在此基础上，还推出了专家***咨询专线，对居民的身体健康进行相应的诊断，对存在的身体问题或者是应该做出的预防措施进行提醒，以此实现对居民疾病的现代科学化管理。针对基础的医疗卫生组织机构，可以对远程的医疗卫生监控系统数据进行分析，对病人的病情进行掌控，对其住院的时间进行有效的缩短，对急诊量进行控制。目前大部门的医院机构与社区医院之间均建立了相关的远程调控关联，以此来实现服务到家的目标。而且不仅可以应用大数据技术对诊疗资源数据进行分析，也可以提升医疗的价值，形成高效且个性化的***。
3.3公共卫生公共卫生信息可以在大数据技术下得到有效的分析和整合，以此来对疾病的预警和预报能力进行极大程度上的提高，从而对***情的爆发进行有效的防治。相关的公共卫生部门则可以对区域覆盖范围内的综合卫生管理信息系统和平台以及该区域内居民的健康数据信息库进行运用，以此为基础对传染疾病进行快速的检测，实现全面的、科学的、高效的***情监测，并且可以积极的通过响应程序和集成疾病检测快速的做出反应，这些大数据技术的应用可以对医疗索赔等支出进行极大的减少，而且还可以对传染疾病的感染程度进行基本的降低。通过大数据可以为公众提供准确且及时的健康咨询服务，这对于公众健康意识和风险意识的提升具有重要的作用。
3.4居民健康随着医疗卫生领域的积极发展，居民逐渐的拥有了自己的电子形式健康档案，这是居民基本健康管理中极为重要的数据基础，也是大数据应用的重要体现。大数据在居民的健康管理中可以对相关的个体健康管理服务进行促进，对现代的信息管理相关技术和营养学模式进行改变，从社会、环境和营养及心理等方面对每一个居民进行更为深入的健康服务，对居民进行一个科学的指导，从而使其对自身的健康进行更好的维护。而且，在此基础之上，大数据可以实现对患者各类健康信息的整合集成，为***的远程诊断及后期的***提供基本的数据信息证据，在挖掘数据中对居民自身的健康情况进行信息智能的科学监测。
3.5健康危险因素分析医疗卫生领域中信息系统、物联网和互联网等相关信息化系统的普遍应用，实现了对健康危险相关因素的科学、系统且全面的搜集和分析，其中包括环境方面的因素，例如可以应用GIS系统对土壤、大气和水文等方面的数据进行搜集，以此对疾病的传染和身体健康问题进行分析；其中还包括生物方面的因素，例如致病性质的细菌、微生物和各类的真菌等等，对其进行相应的监测，以此形成监测的数据可以为后期的疾病和健康分析提供依据；另外还包括经济社会方面的因素，例如经济收入和基本人口迁徙和营养情况，以及教育就业和整体的城镇化发展程度等方面的因素；个人和心理方面的因素、医疗卫生的基本服务、遗传因素等等同样与健康相关，对这些健康危险因素的科学分析，需要应用到大数据技术，在不同的区域和不同的人群中进行筛选和相应的评估，以此形成基本的医疗卫生健康监测相关的评估***表和数据库。当***情出现或者针对某一区域进行健康情况调查时，则可以对目标区域内的居民进行针对性较强的干预计划制定，从而对居民的整体健康水平进行根本的提高。
4结束语
总而言之，在社会和信息化的不断发展下逐渐的衍生出了大数据，这是其发展的必然结果。而医疗卫生作为全民健康改善的基础，对健康数据信息资源进行了大量的积累，而且也与社会海量的信息数据资源一起，为医疗卫生的发展提供了基础。但是新时期仍需针对大数据进行更为深入的分析和应用，以***府为主导进行宏观的规划，加大对隐私的保护，以及数据的安全保护，对大数据技术在医疗卫生领域中的应用进行积极的推动。
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医疗大数据篇5
34年前，当“激光照排之父”、方正主要创始人之一的王选从激光照排机上成功输出第一张八开报纸底片时，中国的第二次印刷***就已经开始了。短短几年后，这项让中国“告别铅与火，迎来光与电”的伟大技术成果经由方正集团商品化运作，普惠至全球相关产业，也促成了方正IT产业27年的快速成长，并一度占据媒体出版行业近乎90%的市场份额。然而，在多元化、跨领域发展的潮流下，方正IT也曾涉足PC、手机等业务。尤其是PC业务，做得风生水起，零售终端遍布全国各地。
就在方正电脑如日中天的时候，方正IT却做了一个出人意料的战略转移，放弃PC转向IT服务。为什么要做这样的转型？外界并不清楚，但是作为方正IT的掌门人，方正集团高级副总裁、方正信产集团CEO方中华深知，电脑最核心的芯片是别人的，操作系统也是别人的，产品附加值非常低。业界也曾流传着 “毛三毛四”的说法，即组装一台电脑的毛利润仅为3%-4%。
“我们在这个行业没有太多的优势，如果继续朝这个方向走下去是没有价值的，这与方正集团坚持自主创新的企业文化也是背道而驰的。”在方中华内心，始终有一根不断的主线，那就是无论方正IT做什么样的产品，都应该有自己的符号，要有自主知识产权，要有行业竞争力。
与方正IT转型的同时期，国际上的一些大PC厂商也在转型，尤其是苹果公司，iPhone取得了非常大的成功，硬件+软件+内容+服务，构成了他们的新商业模式；IBM觉醒得更早，在2004年就把PC业务卖给了联想，之后真正向IT服务转型；动作稍微迟缓的惠普在2010年前后宣布要退出PC业务时，结果发现已经卖不掉了；戴尔现在也不再专注于PC，而是大量并购一些软件公司转型做行业解决方案。现在看来，方正IT的转型恰恰与国际潮流同步。
“IT行业变化太快了，今天不创新，明天就会落后。在创新的路上千万不能打盹。方正IT的转型是沉下心来踏踏实实搞原创，我们希望做改变行业、影响世界的事情。”秉承这样的理念，方中华开始着手重新布局方正IT的产业。在调整PC业务之后，他将原有的半导体制造逐步向高端、向上游延伸。凭借多年的行业经验和敏锐的商业嗅觉，在方中华的主导下，2006年方正IT投资的珠海越亚，开始加大投入与研发力度，通过短短几年时间，率先成为采用国际领先的Coreless技术进行无核封装基板研发并达到产业化的企业，产品一度占据全球高端手机34%的市场份额，成为自主创新的代表。然而，不到两三年的时间，这项技术就开始被众多企业争相模仿。不过此时的方正IT早已未雨绸缪，潜心研发嵌埋元器件制造技术，把过去电路板上的电感电容直接写入封装基板。方中华称，“这项技术国际上许多大公司早在15年前就开始研究，直到今天，方正IT做出来了并实现量产，这意味着被动元器件、甚至CPU将从此消失而成为历史。这就是改变世界、改变格局的技术。”
与此同时，方中华将公司的重心放到了做软件服务及行业解决方案上，业务涉及媒体、金融、交通、安全，以及移动互联网等多个领域和行业。而近来被方中华提及最多的，是方正IT多年来在智慧医疗领域所做的努力和取得的成果。除了拥有超过10000名客户，超过200家三级医院使用方正IT的医疗信息化系统外，完全自主研发的医疗信息化集成平台还助力北大人民医院医疗信息化建设，使其成功晋级国际HIMSS六级医院；方正IT还协助苏州工业园区将45家医院、240家社区卫生服务站等机构整合一体，形成区域卫生医疗网络……可谓硕果累累。不久前，在“北京大学医院管理论坛”上，北大医学部宣布将与方正IT共建北大医疗数据中心，共同探索中国医疗信息化的发展之路。会上，方中华喊出，“我们要做中国医疗信息化行业的领导者”的壮志豪言。
转型，卧薪尝胆
从一种商业模式转到另外一种商业模式，这是一场由内而外的变革，从骨子里转变是有相当难度的。进入一个新的行业，至少要投入六七年的时间才能够成长起来。然而投入六七年之后能否成功还是个未知数，大量IT企业投入新业务的成功率不到10%。就连微软这样的国际巨头在IT转型的过程中也一时找不着北，近期收购诺基亚一举也并不被业内看好。转型不一定能成功，但不转型就是等死。对于方正IT而言，要从PC的生产销售模式，转到行业解决方案的综合服务模式，应该算得上是一次质的飞跃。方中华回忆，“从一个光鲜的舞台上销声匿迹，转入一个前途未卜的领域期待黎明，是要耐得住寂寞的。”
方正IT如今在IT软件服务、移动互联网及半导体制造等领域已经全面开花，过程并非一蹴而就。聊起转型，方中华颇感欣慰，“我们已经找准了方向。”方正IT近期捷报频传的医疗信息化项目，其实早在2006年就已经开始布局。
那一年，在经过深入的市场考察和调研之后，方中华看准了与民生息息相关的医疗信息化领域。战略的第一步是从并购开始的。当年，方正IT首先并购了一家在业内已有10多年积累的小公司，成立了方正众邦。当时，医疗信息化市场很小，再加上市场竞争的无序化，缺乏行业标准，导致业内的公司规模都不大。跟其他竞争对手一样，方正众邦也只是为医院做HIS系统这样的软件产品。
然而，随着近些年人们生活水平的不断提高，大家对健康越来越关注，医疗信息化的市场需求也极速膨胀。记者了解到，1995年前后，中国平均每人每年用于医疗健康方面的投入微乎其微，仅有30多美元，到2011年的时候已增长至近300美元，经过十几年的发展几乎翻了10倍。为了应对和解决日益突显的医疗信息化需求，***府层面也开始关注并加大了对该领域的建设投入，希望改善国内医疗信息化的现状。那个时候的医院，各科室信息系统林立、院内信息孤岛、患者信息重复录入、科室间用药无延续性、重复用药超标用药、院级管理缺乏及时更新准确透明的基础数据等问题仍亟待解决。
就在此时，大数据浪潮仿佛一夜间席卷而来，给迫切需要转型的医疗信息化产业带来了勃勃生机，同时催生了更多的商业模式。正如方中华曾预言：“在大数据时代，一定是以需求推动转型，医疗信息化在中国优势明显，大有可为。”一切尽在意料之中，因此早在三四年前，方中华果断地投入了数亿元，专注开发大数据平台，研究底层核心的数据分析技术，为引领行业发展做好了准备。
创新，运筹帷幄
在总体架构方面，方正IT请全球著名的咨询公司Accenture参与设计，同时也考察了北美、欧洲、澳大利亚、新加坡等很多在信息化和国际化方面做得很好的医院，创立了一套具有国际化标准的体系。“我们的核心就是要做标准，因此采用国际上最先进的数据整合、平台集成技术，使得我们在一开始就是国际化的。”
但是，集成平台技术涉及面非常广，不仅要把海量的数据运转起来，还要使原始数据有一个统一的标准，使数据结构化，相互之间才能产生逻辑关系，最终则是通过信息服务实现其商业价值。“过去医院是买单一的系统，今天我们提供的是整体IT服务和运营，他们再也不用分头对接几十家IT服务厂商了，只要托管给我们就OK。”方正IT提供的“大集成大运维”的端到端的整体医疗信息化服务，能有效提高医院自身的运营效率，解决和完善各级医疗机构管理中的痼疾。
医院在搭建了以患者主索引EMPI、集成引擎IE、临床数据中心CDR为核心技术的集成平台后，会带来哪些变化呢？方中华引用了北京一家大型三甲医院的的实际数据——该院自2006年以来的283万就医患者的全部临床文书，包括医嘱、处方、检查与检验报告等，合计21TB的临床数据与60TB的影像数据，通过集成平台技术整合在一起。患者再次就医时，医师、护士不用再重复询问现病史，其历次就诊信息、过敏史就跃然“屏”上，其历次检验指标、检查报告按倒序给予提示，方便医师根据患者全周期的健康信息为其提供安全、有效的“个性化”诊疗服务。通过整合在集成平台的合理用药、临床路径、临床决策支持等公共服务，为患者提供“智能化”的诊疗服务。通过集成平台技术提供的系统间闭环管理功能，将原本位于各个科室的“封闭”的临床服务，以患者就医流程为线串起来，为患者提供安全、便捷、透明的就医体验。
基于实时更新的临床数据中心和集成引擎，医院在管理的“精细度”上也得到有效提升。之前基于个人病区科室院级的手工统计报表体系，被实时更新的智能决策系统所取代。门诊、急诊挂号量，住院部空床率，手术准时开台率，药品库存预警都由物联网+数据中心实时系统自动完成“仪表盘”的呈现。院领导在办公室就可以实时、准确地把握各个科室的门诊诊桌利用率，并有针对性地提出PDCA的持续改进措施；在医疗建筑、器械无法迅速扩张的前提下，挖掘现有资源潜力，确保医疗安全的前提下提高运营效率。
大数据的作用，不仅限于此。医院建立数据库，可将临床诊断的后续跟踪、用药效果的长期监测等信息，通过正当的渠道提供给医生、教授及相关领域的专家学者，将对医疗、医药的学术研究发挥更加巨大的价值。
人才，精英计划
2006年，方正的医疗信息化项目只有不到70人的团队，到2013年已经壮大为700人，其中有600多人都是研发人员。以北大人民医院项目为例，“最多的时候，我们投入了200人，这还不包括前期做新产品研发的人员。如今两三年过去了，我们依然有团队在北大人民医院驻场服务。”有了人才的支撑，整个业务发展迅速。2013年9月底，北大人民医院的集成平台已全部上线。
即便如此，方正IT仍然经历着“人才荒”。物联网、云计算、大数据、智慧城市…一个个炙手可热的新名词的诞生，导致了这个行业的优秀人才更加抢手。在中国，IT业已经出现了一个新的景象：优秀的人才都出国留学了，毕业后大都留在了硅谷，回国的有一部分转行做了金融，还有一部分去了外企、国企，真正留下来做IT的凤毛麟角。在这样的人才格局下，要找到优秀的人来推动大数据开发，是一件特别困难的事。
对于企业而言，人才的竞争便显得尤为激烈。起初，方正IT大多是靠内部提拔和外部引进相结合的方式选拔人才。“随着国际环境和IT产业的发展变化，过去的HR***策已不能满足企业乃至社会的需要。如今，需要采取新的策略和手段来抢夺优秀人才。”为此，方正IT制订了“新人才战略”，首先从薪酬改革做起，目标直指技术类应届毕业生。“他们是梯队，是未来，对优化现有的技术队伍，非常重要。”方中华直言。
于是，在2013年11月，方正IT举办了一场精英双选会，吸引了北大、清华、北航、北理工等全国各大高校计算机、数学相关专业Top5的应届生参加，数量和质量规模空前。方中华在会上提到，技术岗应届本科生的月薪区间从6000～10000元不等，部分岗位远超同行，比肩业内最高水平，对于高端研发人才更有“上不封顶”的***策。并承诺，所有通过“精英汇”录取的毕业生均可解决北京户口。此外，招聘入职的应届毕业生将受到方正技术专家的指导和培养，并为他们度身定制清晰的职业发展计划，从而实现专业和管理的职业双通道发展。同时，在微博上，方正IT喊出了“10万是基本的，20万是靠谱的，30万是可以的，40万是能够的……即使100万，也不是不可能的。人才是无价的！”豪言，同时也坦言称“我们不是土豪，只是求贤若渴”。
执行“新人才战略”，从财务账面上来看确实要多花不少钱，但是方中华算过一笔账，如果为了省钱，低薪水找到的人才肯定是三流四流的，做出来的产品肯定也是三流四流的，而且交付的时间会拖得很长，交付时间一长，本来可以赚钱的项目最后就会变得不赚钱，这就是软件行业的特点。比如一个项目，如果花高薪请一流的优秀人才来做，两个月就能一次付完成，毛利率可以达到70%，但是如果请三流四流的人来做的话，需要一年才能完工，结果就会倒赔三倍。“我们要算综合成本，不能看眼前得失。要做到与众不同，就要学习国际理念，在人才引进上要舍得花钱。”方中华透露，未来几年，方正IT对人才将不计代价地投入。
“高科技企业要做与众不同的事，人才是核心。过去我们给自己的定位是国内企业，不跟国际上的大公司参与竞争，现在的大数据已经无国界，在更为激烈的国际市场竞争，我们要敞开胸怀，下大决心吸引全球优秀的人才加入方正IT。”方中华说。
值得一提的是，正是看到了医疗信息化系统建设未来发展的大好趋势，北京大学已经宣布要建立交叉学院，医疗信息管理学院，医疗信息技术学院，把数学系、统计系、医学计算机这些人才聚合在一块，成立一个交叉学科，为将来培养出综合性的人才做好准备。
未来，智慧医疗
北大人民医院集成平台验证上线，并成功晋升为HIMSS六级医院，比肩国际领先水平，在社会各界掀起了一阵IT风潮。近日，在“智慧北京·点亮民生”高峰论坛暨第二届“智慧北京大赛”颁奖大会上，由方正IT承建的北大人民医院集成平台项目荣获“优秀示范应用奖”；《通过信息化全面提升医院水平——北京大学人民医院在新医改中的实践》成为清华经管学院案例中心2013年通过哈佛出版网络向全球发行的8个成功管理实践案例，适用于MBA、EMBA或综合管理类教学，以及相关培训课程。全国各地的大型医院都组织人员前来参观北大人民医院的医疗信息化建设，方正IT也由此打开了市场局面，陆续接到多家医院的订单，包括海淀医院，深圳港大医院等都已进入细节洽谈的阶段。过去花三年时间做成的医疗信息化系统，未来只需要半年左右的时间就可以复制到另外一家医院。
除了大型医院，方正IT的医疗信息化系统还被运用到区域卫生医疗领域，比如苏州工业园区，就是一个典型的云计算SaaS服务。园区内有45家医院，此外还有100多个诊所。这些医疗机构过去的信息化系统十分简单，就是装一台电脑，买一个软件光盘，相互之间没有关联。方正IT的医疗信息化系统将这些医院和诊所整合为一个医疗共同体，避免患者重复检查，患者人均至少节约10%的医疗费用；实现医疗卫生云端化，平均各家医院每年节约硬件费用30-90万元，软件费用50-150万元，维护费用15-60万元；通过优化就医流程和结构，平均就医时间下降25%，人均就医时间缩短近5分钟。
医疗大数据篇6
关键词：话语公正；良序社会；反思平衡；道德理性；群体思维
中***分类号：C913.4 文献标志码：A 文章编号：1002-2589（2017）05-0082-03
2016年伊始，北医三院一名高知孕妇的去世引发了一场聚讼纷纭的医疗纷争。作为一起新闻事件，它固然有着信息时代的消费属性，但其所致使的池塘效应绝不会随着时间的流逝而趋于消弭。毕竟，它再次撕开了医疗纠纷这一由来已久的社会沉疴，进而在“主题”与“事实”已然明朗的语境下通过争辩双方所属机构的公文舆论大战，建构起了体现双方主体间性的话语场域。个中争辩双方相互参照、排斥彼此的话语陈述，各自生产出具有真理特性的知识话语，最终糅合成一张逻辑对决的攻防网络。此外，在大数据时代的信息裹挟下，围观的公众就像幽灵肆意地盘桓于网络的各个角落，并窥伺着时下发生的一切。他们的主体意志极易屈从于技术的压迫，进而其交往维度也必将滑入“数据收集―信息评论”的机械模式，就本质而言这只是一类交往理性淡漠、反思能力贫乏的心理存在。而囿于扭曲的主w意识，他们面对社会聚焦所实施的话语行为便难逃语言暴力、无端指责、造谣生事等一系列负面能量。借鉴海德格尔的观点来看，此类承载着负面能量的话语就是所谓的“流言”和“闲话”，它不是让事物以原发的方式交流，而是沿着闲聊和流言的途径交流。话中谈论的东西以权威的特征在更广大的圈子里扩散。事情是这样就是因为人们都这么说[1]。其实，医疗纠纷的解决不能趋附于话语的“厚度”和“流传声势”[2]，相反更应从实践话语公正、构筑良序社会及创设反思平衡等方面来探寻终极机制。
一、在“论证商谈”的过程中实践话语公正
媒体报道2016年1月14日该孕妇生前工作单位中科院理化所曾发出公函，要求北医三院就病人去世原因“做出公正、透明、翔实的调查，给出一份真实、完整的结论”。两天后，院方便对此公函做出回应，声称经初步判断该孕妇猝死原因应为主动脉夹层破裂，并指控患者家属有医闹行为。一场医疗纠纷竟致争辩双方所属单位展开了火力威猛的舆论对决，这足以说明多年来医患矛盾的积重难返。其实，在解决医疗纠纷这一叙事环节上，事件的争辩双方分担的并不只是信息的单向传播，更多地是要创设一种包容协商的话语互动实践。唯有如此，才能消解因任何一方话语意志不在场而造成的尴尬境地，同时竭力弥补话语权势方因语言技术化而负载的“有限理性”（bounded rationality）的缺陷，进而舒缓日趋紧张的话语关系。然而，鉴于医疗纠纷问题的复杂性，话语参与方必须建构起一定程度的“群体思维”（population thinking）[3]，策略性地意识到共识的价值，旋即在“论证商谈”（dialogue of argumentation）的过程中实践话语公正的元规定。身处不同的话语位置，争辩双方诉诸“争胜的模式”（agonistic mode） [4]来获取支持与认同，本无可厚非，但解决医疗纠纷问题的关键不在于他们任何一方的意愿，因而他们各自从主体的单一层面出发去阐释意义都是徒劳无益的。反之，他们应基于理解，并本着“消解主体，构筑关系”的话语策略来平衡医疗纠纷中的各类复杂要素，进而借鉴这些要素间的相互关联来达成实施事件解决机制的最高约定，即求助于剥离了医疗国资管理功能的卫生行***部门或由其认证的***第三方来负责处理医疗纠纷。否则，纠纷双方只会掩盖个人的各类特殊状况，进而诉诸惠及自身的最优选择来实施话语抗辩，最终陷入一类破坏社会基本善物的契约拉锯闹剧。其实，在转型期个体利益关系的复杂纠纷中，若想对医疗争辩双方的相应社会关系进行合理的再组织化和程序化，就必须引入“对话伦理”（discourse ethics）与交往理性（communicative rationality），具体而言，就是在利益角逐中，参与方必须遵循“普遍化原则”（principle of universalization）和“对话伦理原则”（principle of discourse ethics）[5]。“普遍化原则”强调“主体间性”的论证方式，而“对话伦理原则”则坚持每一个人的观点、利害都应该在讨论审议过程中获得平等的尊重。然而碍于技术、认知、利益与诉求等一系列话语实践的制约，医疗纠纷的当事双方唯有搁置道德真理，转而去选用“合理性”作为弱化争辩的判断标准，此般方可因应当代社会利益多元的群体声音，最终致使剩余之意见冲突不再深入而广泛，同时亦可提升双方达成妥协的可能性。“合理性”本身就事涉个体的“公民性”问题，即公民社会必不可少的一类社会价值，因为它旨在解决公民们理当怎样行动以便彼此之间能公正、和谐地生存在一起，进而构筑出一幅人人欲求的良善社会的美丽***景。
二、在“重叠共识”的架构下构筑良序社会
在医疗纠纷这一利益环节中，不同涉及方的观念与话语往往呈现出一定的多样性，这种多样性不仅意味着争吵，也意味着对话，这就生成了现代性话语中的“同调”（homologie）与“异调”（heterologie）[6]。譬如，逝者家属在医院集聚在院方眼里无异于胡搅蛮缠，或是一种医闹行为，同样逝者家属及逝者单位则认为医院未能及时给出最终的解释却是一种罔顾社会呼吁的话语谋划。然而，双方的理解歧异并不妨碍达成最终的话语妥协，当然这种妥协必须借助特定的历史文化语境并通过“创造性转型”（creative transformation）[6]来实现。
此间的“创造性转型”，即服从于社会所普遍承认的规则和程序来指导自身话语实践，以期建构起双方最起码程度上的“重叠共识”（overlapping consensus）[7]，最终形成一种各对话者彼此理解的“相互性视景接纳”（reciprocal taking over of perspectives）[8]。而“相互性视景接纳”在本质上是指医患双方作为社会公民对彼此的相互对待，在罗尔斯看来，“相互性”是“良序社会”的一种公民关系，它介于“公道”和“互利”之间[9]。然而，当下经济理性泛化对社会生活造成的宰制性影响，造就了现代道德理性的严重弱化，并最终导致现代人道义感的衰退。较之经济理性，道德理性就是一种人际关怀理性和承担社会道义的理性。在道德理性的支配下，医患双方往往会对自身争辩不休的话语行为展开适当的反思，进而形成一种动态的有关对错、善恶、好坏的价值标准，最后确立起一类公共思维结构。其实，现代社会的碎片化不应打破正义的秩序，而医患双方更不应降低个体对自身人格与社会群体的认同，进而避免因双方长时间的相互对峙而影响社会稳定。因为此间正义的秩序已然成为社会的公共理性，它疏淡了个体的背景文化，讲究的是合理性与有效性，而回归到医患冲突场域，事情的个中原委也无不如此。恰似哈贝马斯所述，“只有那些所有可能受到影响的人作为合理商谈的参与者都可能同意的行动规范才具有有效性。”[10]当然，达致双方的认知共识尚需身份***又具专业权威的第三方机构本着至善、中立的视域来行使教育、解释和判定功能，期间双方的事件参与度得到加强、自我决定力备受尊重、差异张力值无尽缩小。在价值维度悄然变化的当下，医患双方之争纯属合理的社会分歧，此类分歧但凡经历第三方机构符合程序正义的中立裁决必将顾及双方的利益关切，最终使双方均以乐于接受的方式给予社会正义正面的例证，这个例证过程即医患双方相互对待、相互尊重、善于倾听对方必须表达的声音，并随时准备进行合理调适或修正自身观点的过程，此举必将提升个体的公共理性，构筑和谐的良序社会，同时双方表达合理诉求的行为也必将被他人视为合理。
三、在“程序正义”的前提下创设反思平衡
正义是在各种力量的不断冲突和妥协中逐渐形成的。但当下医患双方的争论直指现存的医疗管理制度，事者在要求强化权益保护，提高信息知情的同时，竭力呼吁增加制度程序的参与性和公开性。一般而言，在医患双方的话语冲突中，患者一方由于缺失医学专业认知往往存在判断的负担，此时作为技术施行方的医疗机构便会急剧膨胀自身的专业裁量权。碍于双方价值诉求的分歧，医疗机构在行使专业裁量权时往往难以做出全面客观的评价，进而无法让对方认为这是一种规范性考量，最终使得纠纷解决面临巨大挑战。众所周知，专业裁量在解决医疗纠纷中扮演着非常重要的角色，因为它启动、控制和影响了争端的全过程。有鉴于此，当事方必须排除在专业裁量的仲裁队伍之外，相反这一权利必须赋予一个毫无利益纠葛的第三方权威机构，唯有如此方可符合抚平争端的程序正义，而程序正义则有助于医患双方生发出一种“反思平衡”（reflective equilibrium）[11]。只有历经全面深入的反思，当事双方才能领悟规范与价值的真谛，进而依次建构起“私人自律”（private autonomy）与“公共自律”（public autonomy）[12]，最终沿着理性路径重建彼此利益一致的社会***景。但在全球化不断蔓延的当下，世俗化也在世界各国社会中急遽扩展，回复到医学场域医生则往往成为服务提供者，而病患也就是服务享受者，这两者历来有着天然自带的利益抵牾，个中冲突更是无法依赖道德理性、人文精神抑或认同秩序等精神要素来调和、解决。受囿于此般精神困局，国家的正面倡导便亟须发挥社会功效，因为只有自上而下的倡导才能达致自下而上的认同。当下的中国正试***建构横跨社会全阶层的共同价值，也就是国家层面的“富强民主文明和谐”，社会层面的“自由平等公正法治”以及个体层面的“爱国敬业诚信友善”。可以肯定地说，此类价值的持续倡导与推广必将促进阶层的融合，因为它一方面能够淡化交际冲突双方的文化背景差异，另一方面则有利于创设一种彼此理解、理性商谈的公共场域。置身于此类公共场域，纠纷双方便极易本着合理多元的理念体系，进而在宽容原则的指引下反思各自德行与价值的差异，最终在主动趋附于情境化实用主义的过程中实现诉求和解。而医患纠纷的诉求和解也往往在创设社会共同善念的基础上建构起各方所欲求的一个正义和稳定的社会。
四、结语
医患纷争是一个复杂的社会问题，既涉及法律、道德，又事关社会、经济、文化、伦理等诸多层面。而表征争辩双方思维形态的利益诉求则让人深刻感悟解决这一问题却是一个社会系统工程，它不但要求利益攸关方厘清自身的权益场域，而且要匡正自身话语实践的合理性与正义性。此外，尚需领略社会转型时期伴随经济失序而形成的道德观念的无序状态，尤其要考虑医患双方人格结构的多元画面。更重要的是，医患问题的合理处置必须在法律许可的范畴内重新进行制度设计，换言之，竭力强化对彼此合理权益的保护力度，严格框定第三方调解机构的公正裁决手段；同时要促使医患双方努力转变价值观念。唯有如此，双方才能建构起一定范围内的道德“公度”，进而在注重程序公正的语域里有所交流和共享。毕竟，人类的生存方式不仅仅是***的或自足的，也是相互的或关系性的，用现代伟大哲人海德格尔的话说，不仅仅是“此在”性的，也是“与在”或“共在”性的。总而言之，在医患纷争这一特定的话语场域中，医患双方理应摒弃自私自利的行事心态，转而借助一种客观精致的话语表述，在理解与宽容的基础上去实现双方之间最低限度的道德共识，这样一来，双方作为不同道德主体才能以一种平等参与的文化姿态，进行一种相互理解的“全体对话”（omnilogue）[13]，最终在软化争辩问题的进程中重构符合社会现实的价值观念秩序和道德生活秩序。
参考文献：
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医疗大数据篇7
业内普遍认为，这一纲要的意味着智慧医疗时代正大跨步赶来。易观国际的预测数据显示，2014年仅我国移动医疗市场规模已达到30.1亿元，同年增长52%，预计2017年，移动医疗市场规模将突破200亿元，市场进入高速发展期。
大数据支撑医疗健康
“互联网+与医疗健康产业的结合，大数据在其中起到决定性作用。”亚信数据电信解决方案&行业创新中心总经理李捷表示，体外诊断是一个新领域，在这个领域里面有很多新兴技术，包括皮下的持续监测血糖、心电的实际监测、基因测序等，让人的健康护理、健康管理在科学上取得很大的进步。
众所周知，亚信是专注运营商行业的企业，那么为什么亚信会选择深耕医疗健康领域呢?
李捷解释说：“运营商正面临着转型，而其庞大的客户群不仅仅有通讯需求，还有更多的自身生活健康相关的诉求。运营商本身也是一个管道提供商，在管道上承载的各种专项服务，对运营商而言都是有价值的。”亚信数据方面认为，产业跨界联合，一方面是对新兴领域的探索，另一方面则是希望通过领域拓宽，给运营商的原有市场和老客户群体带来新的价值。
互联网+医疗健康有诸多价值可以挖掘，随着人们收入的增加，对生活质量的需求也在不断提升，从简单的衣食住行到关注自身健康养生，这也推动了智能可穿戴设备的快速发展，目前已然形成一个完整的生态闭环。从设备的数据采集，数据传输，到数据的挖掘跟管理，再到健康师的分析，最后给出合理的理疗建议。亚信数据在这一过程中扮演的就是生态中最为重要的一个角色——数据分析。
精准化服务
大数据分析的价值在于以此为依据提供定向的专业化服务，李捷表示，亚信数据的准确率高达85%以上，亚信开放云平台有着五年的非结构化数据处理经验，包括对各个APP和互联网语料库的识别能力，行业涉及***府、餐饮、医疗健康、公共媒体等。合作伙伴遍布产学研各个领域，合作模式不仅仅局限于数据支撑，也包括联合运营。
移动互联网时代，很多的企业都在探索如何依托大数据技术实现企业转型，亚信的互联网运营经验得以显现。李捷认为，亚信数据最大的优势在于其与运营商的多年合作，积累了大量的用户上网行为分析经验，同时拥有庞大的运营商用户作为支持，其数据更加多元、精准。用户在管道里面搜索的信息，挖掘的信息，也是由运营商第一时间捕获，其实运营商比互联网公司能够更早的捕获这些信息，这也是运营商数据价值所在。
通过大数据分析，对人群进行分类，可以更好地帮助定向人群找到最适合的解决方案。同时给传统的医学机构、营业机构提供精准的市场分析报告。同时李捷认为，在技术上，目前国内的几家技术领先企业各有千秋、不分伯仲，而亚信数据对于行业的理解是超前的。数据整合之后，需要做深度的行业理解跟模型转换，比如医疗健康行业，数据涉及很多的健康指数，用户日常行为等，这些数据之间有着潜在的关联关系，而对关联关系的解读需要相当的行业沉淀，亚信数据有着专业的咨询顾问团队做后台支撑，不只是医疗健康行业，亚信数据在各个涉及的行业均组建了相应的咨询顾问团队，提供最专业的行业分析。
大数据的流动性价值
与大数据、互联网相关的产业，竞争无处不在。对此，李捷说：“因为现在已经是跨界竞争的状态，我们会遇到很多原来在通信行业里不会遇到的竞争对手，比如说阿里、百度，他们同样在做跨界的渗透。”面对资本雄厚的竞争对手，亚信数据认为，目前其行业经验的积累使其与强大的竞争对手处在同一竞争水平。加之亚信一直与运营商合作比较紧密，行业基础牢固，李捷透露，下一步亚信计划联合运营商在移动端展开战略布局。
医疗大数据篇8
【关键词】 “互联网+” 大数据 “三角服务”模型 智能医疗服务系统
在人口快速老龄化、家庭规模日益小型化和机构养老发展不足等多重因素的影响下，发展社区养老逐渐成为一种必然选择。建立起基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统，在市区大医院、社区医疗站以及社区老年人三者之间建立起信息网络，使社区老年人的健康问题得到更好的保障。
一、系统概述
现如今，大型医院普遍存在床位紧张、人员调配效果不佳、管理体系不健全等问题。建立社区老人智能医疗服务系统是完善现有医疗体系急需解决的主要问题，同时，随着物联网技术的不断发展，将互联网与大数据分析技术用于社区医疗服务系统，已成为该方面的一项新技术。
二、技术分析
根据上述分析，需要开发一套基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统，此系统可以最优化利用资源，帮助老人方便、快捷的解决突发状况。为满足需求，该方案需要具备以下技术：1）概率统计。收集社区老人的体温、心率等生命体征数据。以河师大社区为例，运用概率统计技术采集社区老人的生命体征数据。2）大数据分析。分析老人生命体征数据。在信息协作平台上，利用大数据分析、数据挖掘和人工智能中不确定性推理技术，对采集到的老年人信息进行分析及推断。3）互联网技术。构建“三角服务”模型。运用互联网技术，构建一个以老人为中心，社区家庭、社区医疗站、市区医院三大子系统相互连接的“三角服务”模型，实现智能管理。
三、设计方案
1、总体流程。整个医疗服务系统可分为线上和线下两种服务方式。线上：系统按照固定方案进行老人身体数据采集；线下：社区医疗站会定期派专业人士到老人家里对其进行全方位检查以及相关医疗知识的普及。
2、数据采集与处理。首先利用智能手环采集社区部分老年人的身体数据，通过社区中建立的互联网网络把数据传输到手机APP以及信息协作平台上。分析老人生命体征数据。在信息协作平台上，利用大数据分析和不确定性推理技术，对采集到的老年人信息进行分析及推断。
3、“三角服务”模型。“互联网+”社区养老中最为核心的就是系统模型的构建，运用互联网技术，构建一个以老人为中心，社区家庭、社区医疗站、市区医院三大系统相互连接的“三角服务”模型（如***1所示）。
若采集到的老人的身体数据发生了变化，则会通过报警系统反馈到社区医疗站，社区医疗站则做出最快的反应，一方面，会到老人家中对老人进行急救，另一方面，会及时将老人的存档发送给医院，并联系医院进行一系列的急救措施，从而节约了救援时间。
4、构建智能医疗服务系统。开发社区老人智能医疗服务系统。即开发一个集智能医疗设备、智能医护终端设备和带有功能模块的智能医护平台为一体的服务系统。将采集到的老人身体数据存于专门的数据库中，在信息协作平台上将社区老人、社区医疗站和市区大医院三者建立成一个相互共享的网络，实现数据信息的共享。手机APP与信息协作平台相联系，能够通过移动设备查看网络平台的信息，市区大医院的医疗系统与社区医疗站的数据库相连接，从而便于实现信息的共享。
结语：本系统是基于“互联网+”和大数据分析的社区老人智能医疗服务系统，是物联网在医疗领域的应用，目的是为社区老人提供更便捷的医疗服务。将大数据分析技术与智能医疗服务系统相结合，在概率统计的基础上，将手机APP与信息协作平台相联系，通过移动设备查看网络平台的信息，便于实现信息的共享与交流，医疗服务更趋于智能化。
参 考 文 献
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医疗大数据篇9
各省、自治区、直辖市人民***府，***各部委、各直属机构：
健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。健康医疗大数据应用发展将带来健康医疗模式的深刻变化，有利于激发深化医药卫生体制改革的动力和活力，提升健康医疗服务效率和质量，扩大资源供给，不断满足人民群众多层次、多样化的健康需求，有利于培育新的业态和经济增长点。为贯彻落实《***关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》（国发〔2015〕50号）要求，顺应新兴信息技术发展趋势，规范和推动健康医疗大数据融合共享、开放应用，经***同意，现提出如下意见。
一、指导思想、基本原则和发展目标
（一）指导思想。深入贯彻落实***的十和十八届三中、四中、五中全会精神，牢固树立并切实贯彻创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念，按照***中央、***决策部署，发挥市场在资源配置中的决定性作用，更好发挥***府作用，以保障全体人民健康为出发点，强化顶层设计，夯实基层基础，完善***策制度，创新工作机制，大力推动***府健康医疗信息系统和公众健康医疗数据互联融合、开放共享，消除信息孤岛，积极营造促进健康医疗大数据安全规范、创新应用的发展环境，通过“互联网+健康医疗”探索服务新模式、培育发展新业态，努力建设人民满意的医疗卫生事业，为打造健康中国、全面建成小康社会和实现中华民族伟大复兴的中国梦提供有力支撑。
（二）基本原则。
坚持以人为本、创新驱动。将健康医疗大数据应用发展纳入国家大数据战略布局，推进***产学研用联合协同创新，强化基础研究和核心技术攻关，突出健康医疗重点领域和关键环节，利用大数据拓展服务渠道，延伸和丰富服务内容，更好满足人民健康医疗需求。
坚持规范有序、安全可控。建立健全健康医疗大数据开放、保护等法规制度，强化标准和安全体系建设，强化安全管理责任，妥善处理应用发展与保障安全的关系，增强安全技术支撑能力，有效保护个人隐私和信息安全。
坚持开放融合、共建共享。鼓励***府和社会力量合作，坚持统筹规划、远近结合、示范引领，注重盘活、整合现有资源，推动形成各方支持、依法开放、便民利民、蓬勃发展的良好局面，充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力。
（三）发展目标。到2017年底，实现国家和省级人口健康信息平台以及全国药品招标采购业务应用平台互联互通，基本形成跨部门健康医疗数据资源共享共用格局。到2020年，建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台，实现与人口、法人、空间地理等基础数据资源跨部门、跨区域共享，医疗、医药、医保和健康各相关领域数据融合应用取得明显成效；统筹区域布局，依托现有资源建成100个区域临床医学数据示范中心，基本实现城乡居民拥有规范化的电子健康档案和功能完备的健康卡，健康医疗大数据相关***策法规、安全防护、应用标准体系不断完善，适应国情的健康医疗大数据应用发展模式基本建立，健康医疗大数据产业体系初步形成、新业态蓬勃发展，人民群众得到更多实惠。
二、重点任务和重大工程
（一）夯实健康医疗大数据应用基础。
1.加快建设统一权威、互联互通的人口健康信息平台。实施全民健康保障信息化工程，按照安全为先、保护隐私的原则，充分依托国家电子***务外网和统一数据共享交换平台，拓展完善现有设施资源，全面建成互通共享的国家、省、市、县四级人口健康信息平台，强化公共卫生、计划生育、医疗服务、医疗保障、药品供应、综合管理等应用信息系统数据采集、集成共享和业务协同。创新管理模式，推动生育登记网上办理。消除数据壁垒，畅通部门、区域、行业之间的数据共享通道，探索社会化健康医疗数据信息互通机制，推动实现健康医疗数据在平台集聚、业务事项在平***理、***府决策依托平台支撑。
2.推动健康医疗大数据资源共享开放。鼓励各类医疗卫生机构推进健康医疗大数据采集、存储，加强应用支撑和运维技术保障，打通数据资源共享通道。加快建设和完善以居民电子健康档案、电子病历、电子处方等为核心的基础数据库。建立卫生计生、中医药与教育、科技、工业和信息化、公安、民***、人力资源社会保障、环保、农业、商务、安全监管、检验检***、食品药品监管、体育、统计、旅游、气象、保险监管、残联等跨部门密切配合、统一归口的健康医疗数据共享机制。探索推进可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗移动应用等产生的数据资源规范接入人口健康信息平台。建立全国健康医疗数据资源目录体系，制定分类、分级、分域健康医疗大数据开放应用***策规范，稳步推动健康医疗大数据开放。
（二）全面深化健康医疗大数据应用。
3.推进健康医疗行业治理大数据应用。加强深化医药卫生体制改革评估监测，加强居民健康状况等重要数据精准统计和预测评价，有力支撑健康中国建设规划和决策。综合运用健康医疗大数据资源和信息技术手段，健全医院评价体系，推动深化公立医院改革，完善现代医院管理制度，优化医疗卫生资源布局。加强医疗机构监管，健全对医疗、药品、耗材等收入构成及变化趋势的监测机制，协同医疗服务价格、医保支付、药品招标采购、药品使用等业务信息，助推医疗、医保、医药联动改革。
4.推进健康医疗临床和科研大数据应用。依托现有资源建设一批心脑血管、肿瘤、老年病和儿科等临床医学数据示范中心，集成基因组学、蛋白质组学等国家医学大数据资源，构建临床决策支持系统。推进基因芯片与测序技术在遗传性疾病诊断、癌症早期诊断和疾病预防检测方面的应用，加强人口基因信息安全管理，推动精准医疗技术发展。围绕重大疾病临床用药研制、药物产业化共性关键技术等需求，建立药物副作用预测、创新药物研发数据融合共享机制。充分利用优势资源，优化生物医学大数据布局，依托国家临床医学研究中心和协同研究网络，系统加强临床和科研数据资源整合共享，提升医学科研及应用效能，推动智慧医疗发展。
5.推进公共卫生大数据应用。加强公共卫生业务信息系统建设，完善国家免***规划、网络直报、网络化急救、职业病防控、口岸公共卫生风险预警决策等信息系统以及移动应急业务平台应用功能，推进医疗机构、公共卫生机构和口岸检验检***机构的信息共享和业务协同，全面提升公共卫生监测评估和决策管理能力。整合社会网络公共信息资源，完善疾病敏感信息预警机制，及时掌握和动态分析全人群疾病发生趋势及全球传染病***情信息等国际公共卫生风险，提高突发公共卫生事件预警与应急响应能力。整合环境卫生、饮用水、健康危害因素、口岸医学媒介生物和核生化等多方监测数据，有效评价影响健康的社会因素。开展重点传染病、职业病、口岸输入性传染病和医学媒介生物监测，整合传染病、职业病多源监测数据，建立实验室病原检测结果快速识别网络体系，有效预防控制重大疾病。推动疾病危险因素监测评估和妇幼保健、老年保健、国际旅行卫生健康保健等智能应用，普及健康生活方式。
6.培育健康医疗大数据应用新业态。加强健康医疗海量数据存储清洗、分析挖掘、安全隐私保护等关键技术攻关。积极鼓励社会力量创新发展健康医疗业务，促进健康医疗业务与大数据技术深度融合，加快构建健康医疗大数据产业链，不断推进健康医疗与养生、养老、家***等服务业协同发展。发展居家健康信息服务，规范网上药店和医药物流第三方配送等服务，推动中医药养生、健康养老、健康管理、健康咨询、健康文化、体育健身、健康医疗旅游、健康环境、健康饮食等产业发展。
7.研制推广数字化健康医疗智能设备。支持研发健康医疗相关的人工智能技术、生物三维（3D）打印技术、医用机器人、大型医疗设备、健康和康复辅助器械、可穿戴设备以及相关微型传感器件。加快研发成果转化，提高数字医疗设备、物联网设备、智能健康产品、中医功能状态检测与养生保健仪器设备的生产制造水平，促进健康医疗智能装备产业升级。
（三）规范和推动“互联网+健康医疗”服务。
8.发展智慧健康医疗便民惠民服务。发挥优质医疗资源的引领作用，鼓励社会力量参与，整合线上线下资源，规范医疗物联网和健康医疗应用程序（APP）管理，大力推进互联网健康咨询、网上预约分诊、移动支付和检查检验结果查询、随访跟踪等应用，优化形成规范、共享、互信的诊疗流程。探索互联网健康医疗服务模式。以家庭医生签约服务为基础，推进居民健康卡、社会保障卡等应用集成，激活居民电子健康档案应用，推动覆盖全生命周期的预防、***、康复和健康管理的一体化电子健康服务。
9.全面建立远程医疗应用体系。实施健康中国云服务计划，建设健康医疗服务集成平台，提供远程会诊、远程影像、远程病理、远程心电诊断服务，健全检查检验结果互认共享机制。推进大医院与基层医疗卫生机构、全科医生与专科医生的数据资源共享和业务协同，健全基于互联网、大数据技术的分级诊疗信息系统，延伸放大医疗卫生机构服务能力，有针对性地促进“重心下移、资源下沉”。
10.推动健康医疗教育培训应用。支持建立以国家健康医疗开放大学为基础、中国健康医疗教育慕课联盟为支撑的健康医疗教育培训云平台，鼓励开发慕课健康医疗培训教材，探索新型互联网教学模式和方法，组织优质师资推进网络医学教育资源开放共享和***互动、远程培训、远程手术示教、学习成效评估等应用，便捷医务人员终身教育，提升基层医疗卫生服务能力。
（四）加强健康医疗大数据保障体系建设。
11.加强法规和标准体系建设。制定完善健康医疗大数据应用发展的法律法规，强化居民健康信息服务规范管理，明确信息使用权限，切实保护相关各方合法权益。完善数据开放共享支撑服务体系，建立“分级授权、分类应用、权责一致”的管理制度。规范健康医疗大数据应用领域的准入标准，建立大数据应用诚信机制和退出机制，严格规范大数据开发、挖掘、应用行为。建立统一的疾病诊断编码、临床医学术语、检查检验规范、药品应用编码、信息数据接口和传输协议等相关标准，促进健康医疗大数据产品、服务流程标准化。
12.推进网络可信体系建设。强化健康医疗数字身份管理，建设全国统一标识的医疗卫生人员和医疗卫生机构可信医学数字身份、电子实名认证、数据访问控制信息系统，积极推进电子签名应用，逐步建立服务管理留痕可溯、诊疗数据安全运行、多方协作参与的健康医疗管理新模式。
13.加强健康医疗数据安全保障。加快健康医疗数据安全体系建设，建立数据安全管理责任制度，制定标识赋码、科学分类、风险分级、安全审查规则。制定人口健康信息安全规划，强化国家、区域人口健康信息工程技术能力，注重内容安全和技术安全，确保国家关键信息基础设施和核心系统自主可控稳定安全。开展大数据平台及服务商的可靠性、可控性和安全性评测以及应用的安全性评测和风险评估，建立安全防护、系统互联共享、公民隐私保护等软件评价和安全审查制度。加强大数据安全监测和预警，建立安全信息通报和应急处置联动机制，建立健全“互联网+健康医疗”服务安全工作机制，完善风险隐患化解和应对工作措施，加强对涉及国家利益、公共安全、患者隐私、商业秘密等重要信息的保护，加强医学院、科研机构等方面的安全防范。
14.加强健康医疗信息化复合型人才队伍建设。实施国家健康医疗信息化人才发展计划，强化医学信息学学科建设和“数字化医生”培育，着力培育高层次、复合型的研发人才和科研团队，培养一批有国际影响力的专门人才、学科带头人和行业领***人物。创新专业人才继续教育形式，完善多层次、多类型人才培养培训体系，推动***府、高等院校、科研院所、医疗机构、企业共同培养人才，促进健康医疗大数据人才队伍建设。
三、加强组织实施
（一）强化统筹规划。建立******府领导、多方参与、资源共享、协同推进的工作格局。国家卫生计生委要综合统筹、强化实施，各有关部门要密切配合、形成合力，推动重点任务落实。各地区要重视健康医疗大数据应用发展，切实搞好总体规划、基础建设、安全监管，确保各项任务措施落到实处。推进健康医疗大数据***民融合发展，促进***地健康医疗数据规范衔接、互通共享、协同应用。加强对健康医疗大数据应用发展的指导，强化对技术研发、新业态构建、应用推广的统筹协调，研究建立专家委员会，组织研究制定发展战略及相关***策、法规、标准。
（二）抓住重点着力突破。从人民群众迫切需求的领域入手，重点推进网上预约分诊、远程医疗和检查检验结果共享互认等便民惠民应用。加快推进基本医保全国联网和异地就医结算。支持发展医疗智能设备、智能可穿戴设备，加强疑难疾病等重点方面的研究。选择一批基础条件好、工作积极性高、隐私安全防范有保障的地区和领域开展健康医疗大数据应用试点，总结经验，扎实有序推进。
（三）加大***策扶持力度。研究制定***府支持***策，从财税、投资、创新等方面对健康医疗大数据应用发展给予必要支持。推广运用***府和社会资本合作（PPP）模式，鼓励和引导社会资本参与健康医疗大数据的基础工程、应用开发和运营服务。鼓励***府与企事业单位、社会机构开展合作，探索通过***府采购、社会众包等方式，实现健康医疗大数据领域***府应用与社会应用相融合。充分发挥已设立的有关投资基金作用，充分激发社会资本和民间资本参与热情，鼓励创新多元投资机制，健全风险防范和监管制度，支持健康医疗大数据应用发展。
医疗大数据篇10
关键词：数据信息 医院医疗保险 医护 患者 信息技术问题与措施
当前，医疗管理已经成为医院全面化发展的重点，当前大多数医院都将医疗定点与自身费用管理体系有效的结合，在实现减轻患者负担、提供更加人性化服务的同时也极大促进了医院医疗保险管理的建设，进一步推动医院高质量经营及发展。在信息技术发展、大数据时代到来的前提下，想要实现医疗保险管理的高质量发展，就需要充分结合数据信息技术，解决一系列的问题，帮助医院更好更快发展。
1 信息技术在医疗保险业务当中的应用
1.1 全面的参保人员信息数据库建立：
过去的医院就诊环节较为复杂，人员的医疗保险信息以及***信息查询较为繁琐，甚至有的没有记录，这毫无疑问减慢了医疗就诊的速度，同时患者的相关***记录也不可考[1]。因在数据信息的建立中，信息数据库记录并保有所有涉及***的参保人员包括不仅限于身份、挂号就诊、科室收治、消费记录等信息，每次疾病的******费用以及支出都有明细信息，以信息库作为医保信息基础建设，将患者作为个体信息纳入，详细记录明细账目、***信息，从而有效帮助患者及时获取医保相关费用记录，这毫无疑问极大提升了医保费用的使用、处理、运行效率[2]。
1.2 落实国家的基层医保***策：
很多患者对于自身享受的医保***策并不知晓，信息繁杂不可查有可能会加大患者看病***的支出，造成医疗保险的浪费，而我国医疗保险***策的内容针对不同的对象是做了不同的针对性区分的，参加医疗保险的人员能够享受到的福利又会在不同的医疗项目和医保***策中是不同的，为提高患者的医保享受，避免发生费用纠纷，满足动态的社会发展要求，进一步推动社会医疗保险运行的公正性，信息数据在其中的作用十分重要[3]。在医疗保险管理中，需要医院和相关机构充分加强医保信息化建设，建立动态监测与记录的医院数据库，详细记录各项医保***策以及相关费用信息，患者及医院在提取相关信息是更加便捷，对于费用、***策等都能够及时的了解[4]。同时还能够帮助医院内部建立起公开的信息系统，该信息系统在医护人员进行用药、***方式、就诊信息收集、提供医疗服务的时候进行记录并及时提供相关医保信息[5]。
1.3 帮助医院制定医疗决策：
通过数据信息库帮助医院建立决策参考数据库，通过医患以及医疗保险的信息采集，医院能够进一步方便医患就诊，为参加医疗保险患者提供足够的医疗保险服务。我国当前的医保费用管理***策实行总额预付制，在这种制度下，医院会提前将医保费用收入，要实现医保费用的合理使用，医院需要提前制定医保总额指标，按照指标进行医院管理工作，利用医保费用总额指标来实现医院的工作决策，保证医保费用使用合理，为医保资金的管理提出风险和评估参考信息，有效避免了医院出现总额基金核减的情况，从而减少医院方资金的压力，进一步促进医院进行医保费用的调整以及分配、医疗服务***策与工作方案制定、医保资金运作计划等工作[6]。
2 数据信息化下医疗保险可能存在的问题
2.1 数据的管理与应用问题：
医院信息医保信息管理是一个十分庞大的系统，因为一个医院中涉及到医疗项目众多，并且在医院发展中开展出很多新项目例如医美服务，加上医疗人员可能来自全国各地，这直接导致了医院中各个科室的医疗业务数据十分繁杂，药品、器械、办公资源等存量的监测存在更新不及时的情况，导致数据出错，同时在信息收费记录存档与医疗保险应用可能存在细节化的错误，例如细小的金额错误、信息遗漏等，极大阻碍了医院内部信息化系统与业务的开展建设[7]。
2.2 数据真实性问题：
医疗保险涉及工作众多，在费用、***策方面既极有可能出现信息误差等情况，导致医院资金管理受到影响，同时服务质量与服务评价可能受到严重影响[8]。信息数据的真实性是必须要严格保证的，但是当前存在部分数据更新不及时、不共享的情况实现医保优惠的不合理使用，导致数据出现错误，各项医疗支相关信息不符合真实可信的要求[9]。
2.3 数据泄露风险：
医疗保险汇聚很多人的相关信息，同时也是医院医保工作参考的最重要数据，如果数据信息发生泄漏，将会导致信息篡改、被恶意使用、医疗保险被侵占等情况，后果难以设想[10]。
3 加强医疗保险管理的建议措施
3.1 借助国家数据资源建成安全的医院医保信息体系：
在信息化前提下，要实现医院的管理信息化，就必须要实现各方面的数据信息化，其中医院医保数据信息化是医疗服务能够运作的必须切入点，医保数据信息化是医院实行医疗保险管理的重要参考信息指标，因此医院医保信息体系建立的安全建设十分重要，确保完整性、安全性、准确性是医院医保管理最基本的要求[11]。当前医院医保数据的来源主要有两个方面，一个是国家医保数据的连接，另一种是医院自身医保信息数据库的信息，针对全国各地的患者以及不同医疗服务项目的情况，链接国家医保库数据资源是十分重要，两种数据的对比联合能够帮助患者在进行医保消费的时候实现医保数据的实时更新[12]。借助国家医保数据资源库，医院能够建立起统一规范的数据库，在数据库当中，医院自建库与国家医保信息进行充分整合，实现优化医院社保信息化的建设。一方面该方式能够帮助医院的信息交流与数据共享，从而增强医疗保险管理的各项管理，另一方面则能够为相关社保管理部门实现实际医疗保险的应用，帮助国家医疗保险部门实现更多医保信息采集、更多***策扶持、应用更加便民化的发展，为社会做出应有的贡献。
3.2 加强数据管理，提升医院数据可信度与处理效率：
医院每天面对的参保人员众多，如果出现信息异常的情况，医院的接诊量以及医保服务量将受到严重影响，为保证信息数据的建设与高效应用，就需要建立起医保信息分析与纠错系统用于及时纠正信息错误，帮助医院实现费用流向的分析，在***使用医疗保险的时候，医疗人员能够及时查询到医保数据，分析数据异常状态，同时分析出数据异常原因，及时进行处理无疑是提高了患者满意度以及医疗保险使用户体验[13]。医保的运行现状管理涉及多方面的信息数据，其中次均费用十分重要，在进行次均费用统计分析的过程当中，需要同时结合社保系统与医院数据信息库，通过二者的数据信息分析对比，得出实际的变化率，通过健全数据分析与纠错系统，医院能够分析出自己的管理方向与发展目标，积极发现自身系统建设不足的地方，制定出改善措施[14]。
利用实际变化率能够分析出医院各个科室费用的完成情况与医院的整体资金运作情况，通过相关的运作不仅能够进步细化资金使用率，提高医院数据的数据效率，同时能够帮助医院分析风险，消除医院发展的隐患。医院信息数据的建立是动态发展的，因为无论是医院还是管理人员个人，都需要对医保整体费用进行及时的跟踪与监督，各个科室之间需要加强医保信息交流，保证信息数据真实可靠，提升医院数据的可信度与处理效率[15]。
3.3 降低信息数据处理风险建立安全医保防控体系：
促进药品、门诊、住院部、管理层等部门的交流建设，建立起实施共享的数据系统，通过部门建设加强，改建设项目的成本能够降到最低，同时也能够让各部门实现资金的相互监督与坚持，避免重复信息采集数据以及数据失真等情况出现[16]。通过规范化的“一部门录入，多部门使用”的建设方式，规范化医院医疗保险数据的录入与审核，从而有效降低了信息数据处理的风险，有效减少金额流转过程当中出现的误差[17]。在特殊数据的使用，如次均费用分析、拒付款项等需要数据系统的特殊信息系统建立与公开，从而帮助各个部门进行统一管理，在进行医疗保险管理服务的过程中，医院能够化作一个整体建立起安全医保防控体系。
4 结语
就当前来看，我国的医疗保险管理建设已经处于较为高效的阶段，但是各个医院的之间的信息化技术与医疗技术的结合存在差异，数据信息库的应用十分广泛，但是仍然存在数据管理与应用、安全等问题，因此需要采取有效的措施，医院应当对自身医疗保险信息数据库进行客观的分析，找出不足的地方，及时补足才能提高医院的医保管理水平与服务运作的效率。
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