【正文】 據(jù)分析應(yīng)用支撐平臺(tái)，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，達(dá)到發(fā)現(xiàn)知識(shí)、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預(yù)測(cè)未來(lái)，將醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)推進(jìn)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代提供技術(shù)可行性。 個(gè)人 個(gè) 人 生 命 全 周 期個(gè) 人 疾 病 全 周 期 個(gè) 人 健 康 全 周 期醫(yī)生醫(yī) 療 衛(wèi) 生 服 務(wù)藥品醫(yī) 藥 供 應(yīng) 鏈診 斷處 方治 療招 投 標(biāo)采 購(gòu)物 流支 付個(gè) 人 （ 患 者 、 亞 健 康 ）醫(yī) 療 衛(wèi) 生 服 務(wù) 機(jī) 構(gòu)醫(yī) 藥 生 產(chǎn) 經(jīng) 營(yíng) 企 業(yè)醫(yī) 療 衛(wèi) 生 管 理 機(jī) 構(gòu)醫(yī) 療 保 險(xiǎn) 機(jī) 構(gòu)公 共 衛(wèi) 生 服 務(wù) 機(jī) 構(gòu)醫(yī) 藥 監(jiān) 管 機(jī) 構(gòu)患 者 分 析疾 病 分 析用 藥 分 析費(fèi) 用 分 析健 康 分 析藥 品 分 析安 全 風(fēng) 險(xiǎn) 分 析資 源 分 析效 果 分 析醫(yī) 療 衛(wèi) 生 大 數(shù) 據(jù) 源 專 題 大 數(shù) 據(jù) 應(yīng) 用 業(yè) 務(wù) 大 數(shù) 據(jù) 應(yīng) 用 對(duì)接 數(shù)據(jù) 源 ，獲取醫(yī)療 衛(wèi)生 大數(shù)據(jù) 醫(yī)療衛(wèi)生大 數(shù)據(jù)中心 為 本平臺(tái) 進(jìn)行醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)分析提供 數(shù)據(jù) 源，但不在本 平臺(tái)范圍內(nèi)，并平臺(tái)只是開發(fā)提供一套與該數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)讀取接 口 ，并具有監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)讀取情況匯總統(tǒng)計(jì)和異常提示功能。 目前 除了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) 外，還主要 存在 有以下四種 NoSQL 數(shù)據(jù)管理系統(tǒng) ： 鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)： 當(dāng)數(shù)據(jù)以鍵的形式訪問(wèn)時(shí)，比如通過(guò)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)書號(hào) ISBN 找一本書，鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)是最理想的。在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)經(jīng)常以行來(lái)訪問(wèn)。 醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù) 的 處理 和 分析 算法 分類和形成 ? 技術(shù)分類方法 ? 根據(jù)挖掘任務(wù)：分為分類或預(yù)測(cè)模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等等； ? 根據(jù)挖掘?qū)ο螅嚎煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)、空間數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)、遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)以及環(huán)球網(wǎng) Web； ? 根據(jù)挖掘方法：可分為 :機(jī)器學(xué)習(xí)方法、統(tǒng)計(jì)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。人工智能從數(shù)據(jù)中主動(dòng)地提取信息。 建立 平臺(tái) 產(chǎn)品 優(yōu)化 升級(jí)服務(wù)組織 機(jī)制 本平臺(tái)作為公司的主打產(chǎn)品系列，要建立嚴(yán)格的版本控制，并根據(jù)市場(chǎng)反饋和內(nèi)部技術(shù)發(fā)展，進(jìn)行有計(jì)劃的平臺(tái)版本升級(jí)，并將新版本升級(jí)信息和文檔，按規(guī)定要求通知已有用戶，并及時(shí)進(jìn)行產(chǎn)品升級(jí)，并提供維護(hù)服務(wù)。 醫(yī) 生患 者藥 品醫(yī) 療 器 械處 方檢 查 結(jié) 果P體 檢 結(jié) 果大 眾 群 體體 檢 中 心體 檢 報(bào) 告醫(yī) 療 保 險(xiǎn)商 業(yè) 保 險(xiǎn)A P P 服 務(wù)健 康 報(bào) 告藥 監(jiān) 局醫(yī) 院醫(yī) 保 中 心衛(wèi) 生 局疾 控 中 心保 險(xiǎn) 公 司體 檢 醫(yī) 生醫(yī) 藥 生 產(chǎn)銷 售 零 售企 業(yè)醫(yī) 療 器 械生 產(chǎn) 銷 售企 業(yè)體 征 數(shù) 據(jù)藥 品 招 采藥 品 運(yùn) 輸與 庫(kù) 存 衛(wèi)計(jì)委 給出的相關(guān)數(shù)據(jù)模型 2020 年底，原衛(wèi)生部完成了“十二五”衛(wèi)生信息化建設(shè)工程規(guī)劃編制工作，初步確定了我國(guó)衛(wèi)生信息化建設(shè)路線圖，簡(jiǎn)稱“ 35212 工程”，即建設(shè)國(guó)家級(jí)、省級(jí)和地市級(jí) 3 級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)，加強(qiáng)公共衛(wèi)生、醫(yī)療服務(wù)、新農(nóng)合、基本藥物制度、綜合管理等 5 項(xiàng)業(yè)務(wù)應(yīng)用，建設(shè)健康檔案和電子病歷 2 個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)和 1 個(gè)專用網(wǎng)絡(luò)建設(shè) ，進(jìn)行 醫(yī)療衛(wèi)生信息 標(biāo)準(zhǔn)化體系和安全 保障 體系 2 個(gè)體系建設(shè) 。 電 子 病 歷 數(shù) 據(jù) 庫(kù)１ 、 病 歷 概 要 ： 包 括 患 者 基 本 信 息 等 四 項(xiàng) 內(nèi) 容 。2 、 主 要 衛(wèi) 生 服 務(wù) 記 錄 ： 包 括 兒 童 保 健 信 息 、 婦女 保 健 信 息 、 疾 病 預(yù) 防 信 息 、 疾 病 管 理 ： 高 血 壓 、糖 尿 病 、 腫 瘤 、 重 癥 精 神 疾 病 等 病 例 管 理 信 息 ， 老年 人 健 康 管 理 信 息 、 醫(yī) 療 服 務(wù) 信 息 等 。 ? 第一維（ X 軸）：生命階段 按照不同生理年齡可將人的整個(gè)生命進(jìn)程劃分為連續(xù)的若干生命階段，如：嬰兒期（ 0～ 1 歲）、幼兒期（ 1～ 3 歲）、學(xué)齡前期（ 3～ 6 歲）、學(xué)齡期（ 6～ 12歲）、青春期（ 12～ 20 歲）、 青年期（ 21～ 45 歲）、中年期（ 46～ 60 歲）、老年期（ 60 歲以上）等八個(gè)生命階段。近幾年，隨著社區(qū)系統(tǒng)、新農(nóng)合系統(tǒng)、村衛(wèi)生室系統(tǒng)等基層醫(yī)療衛(wèi)生信息系統(tǒng)逐步上線，醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)源頭也越來(lái)越多，數(shù)據(jù)量越來(lái)越大。這就需要醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)模型能夠適應(yīng)靈活多變的多維統(tǒng)計(jì)分析需求。 各級(jí) 醫(yī)院 自身應(yīng)用 醫(yī)院核心業(yè)務(wù)每天產(chǎn)生大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，具有豐富的價(jià)值，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘等手段的分析，構(gòu)成指導(dǎo)決策的 數(shù)據(jù)，這對(duì)醫(yī)院的發(fā)展、決策非常重要。方法包括應(yīng)用大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能技術(shù)，集成醫(yī)院各類數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)機(jī)構(gòu)各類管理指標(biāo)的預(yù)警監(jiān)控，并提供多維綜合分析平臺(tái)。醫(yī)療數(shù)據(jù)的多維度、多粒度為各種信息服務(wù)的多角度、多層次分析提供了可能，但同時(shí)也為大數(shù)據(jù)分析 帶來(lái)了挑戰(zhàn)。另外可以看出目前所給數(shù)據(jù)都是結(jié) 構(gòu)化數(shù)據(jù)，如果從大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用角度，理想的數(shù)據(jù)還應(yīng)該包括圖像、圖形、文本等半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，以及非關(guān)系數(shù)據(jù)（多維數(shù)據(jù)），才能構(gòu)成滿足醫(yī)藥醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的需求。同時(shí)，坐標(biāo)軸上的三維坐標(biāo)連線交叉所圈定的空間位置（域），表示了人在特定生命時(shí)期、因特定健康問(wèn)題而發(fā)生的特定衛(wèi)生服務(wù)活動(dòng)所需記錄的特定記錄項(xiàng)集。7 、 醫(yī) 療 機(jī) 構(gòu) 信 息 ： 醫(yī) 療 機(jī) 構(gòu) 法 人 信 息 。依托中西醫(yī)協(xié)同公共衛(wèi)生信息系統(tǒng)、基層醫(yī)療衛(wèi)生管理信息系統(tǒng)、醫(yī)療健康公共服務(wù)系統(tǒng)打造全方位、立體化的國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生資源體系。 我們 給出的相關(guān)數(shù)據(jù)模型 我國(guó) 醫(yī)療 衛(wèi)生 行業(yè)涉及的數(shù)據(jù)實(shí)體 對(duì)象種類 非常眾多，包括醫(yī)療機(jī)構(gòu)－科室－醫(yī)生 （門診、住院） 、大眾群體－患者、醫(yī)療管理部門－ 衛(wèi)生局－疾控中心－醫(yī)保 中心 －發(fā)改委 －中醫(yī)藥管理局 、醫(yī)藥管理部門－藥監(jiān)局、 醫(yī)藥研發(fā)－醫(yī)藥生產(chǎn)－醫(yī)藥經(jīng)營(yíng)－藥品 （處方藥、 ODC 藥） 、 醫(yī)療器械研發(fā)－醫(yī)療器械生產(chǎn)－醫(yī)療器械經(jīng)營(yíng)－醫(yī)療器械、 商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)公司、體檢中心 －體檢醫(yī)生 、 APP 服務(wù) 等。在上述專題大數(shù)據(jù)應(yīng)用基礎(chǔ)上，結(jié)合所承擔(dān)的相關(guān)醫(yī)療衛(wèi)生及其相關(guān)機(jī)構(gòu)項(xiàng)目，進(jìn)行機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)應(yīng)用定制開發(fā)。分割、集群、孤立點(diǎn)分析還有各種算法讓我們精煉數(shù)據(jù)，挖掘價(jià)值。在圖型數(shù)據(jù)庫(kù)中，每一個(gè)元素都包含一個(gè)直接的指向它毗鄰元素的點(diǎn)，所以也就不需要索引查找。 文檔存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)可以通過(guò)定義的任何模式進(jìn)行查詢，但鍵值數(shù)據(jù)庫(kù)只能通過(guò)它的鍵進(jìn)行查詢。 建立 醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù) 的 存儲(chǔ) 機(jī)制 雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng) (RDBMS)在安裝和使用上仍然占有主要地位，但毋庸置疑，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù) NoSQL 技術(shù)已經(jīng)成為今天發(fā)展最快的數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)。 4. 產(chǎn)品 理念 醫(yī)療衛(wèi)生、健康保健、醫(yī)藥器械形成的海量 數(shù)據(jù)就象 一座待開發(fā)的金礦，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和便攜設(shè)備技術(shù)的最新成果，將給醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)帶來(lái)全新革命性的改變，明顯解決看病難和看病貴的問(wèn)題，達(dá)到醫(yī)療衛(wèi)生資源配置分布合理、大病小病治療各司其職、 疾病預(yù)防治療有機(jī)結(jié)合、公民健康保健全過(guò)程覆蓋。 在上述這些大背景下， 本 公司提出并 計(jì)劃 研發(fā)“醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺(tái)”（以下簡(jiǎn)稱“本平臺(tái)”）產(chǎn)品，以期為我國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生 實(shí)現(xiàn)數(shù)字醫(yī)療、 智慧醫(yī)療、健康醫(yī)療發(fā)揮重要作用。 根據(jù)我國(guó)居民第三次死因調(diào)查報(bào)告顯示，腦血管病已成為居民的第一死因。隨著醫(yī)療數(shù)據(jù)的急劇增長(zhǎng)，如何充分利用這些數(shù)據(jù)，運(yùn)用 大數(shù)據(jù)、 云計(jì)算技術(shù)，搭建合理先進(jìn)的數(shù)據(jù)云服務(wù)平臺(tái)，為廣大患者、醫(yī)務(wù)人員、科研人員提供服務(wù)和協(xié)助，必將成為未來(lái)信息化工作的重要方向。 (2) 服務(wù)實(shí)時(shí)性 : 醫(yī)療信息服務(wù)中會(huì)存在大量在線或?qū)崟r(shí)數(shù)據(jù)分析處理的需求。 2020 年 2 月 27 日，我國(guó)衛(wèi)生部公布的第四次國(guó)家衛(wèi)生服務(wù)調(diào)查結(jié)果顯示，截止至 2020 年，我國(guó)居民腦血栓，糖尿病，高血壓等慢性病病例數(shù)達(dá)到 億，占全國(guó)總?cè)藬?shù)的20%，其中高血壓病人對(duì)自身疾病的知曉率只有 30%，同時(shí)這些病人中的治療率只有 25%，控制率僅為 6%，糖尿病病人中，能堅(jiān)持做到規(guī)范治療的也只有 33%。“ 醫(yī)藥醫(yī)療 大數(shù)據(jù)”是具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn) ，但需要新計(jì)算處理模式 。另一方面，我國(guó)公共 醫(yī)療衛(wèi)生資 源 緊缺，城鄉(xiāng) 醫(yī)療衛(wèi)生資源 的差距比較大，城市人口平均擁有的 醫(yī)療衛(wèi)生資源 是農(nóng)村人口的 倍以上，比如，占全國(guó)總?cè)丝诮?70%的農(nóng)村擁有全國(guó) 醫(yī)療衛(wèi)生資源 的 30%，而占全國(guó)總?cè)丝?30%的城市卻占有全國(guó) 醫(yī)療衛(wèi)生資源 的 70%，優(yōu)質(zhì)的 醫(yī)療衛(wèi)生資源 集中分布在城市，尤其是大城市。 (4) 高價(jià)值性 : 醫(yī)療數(shù)據(jù)對(duì)國(guó)家乃至全球的疾病防控、新藥研發(fā)和頑疾攻克都有著巨大的作用。 2020年 3月，美國(guó)政府公布了“大數(shù)據(jù)研發(fā)計(jì)劃”（ Big Data Research and Development Initiative）。 GE 醫(yī)療 “ 腦卒中行動(dòng) ” 的法寶之一就是大數(shù)據(jù)。 3. 產(chǎn)品定位 本平臺(tái)以醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的整體數(shù)據(jù)架構(gòu)（數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)構(gòu)成、數(shù)據(jù)關(guān)系）為基礎(chǔ)和標(biāo)準(zhǔn)，以對(duì)應(yīng)的醫(yī)療衛(wèi)生 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為輸入， 通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)，形成針對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生 行業(yè) 中 不同機(jī)構(gòu)、角色和 業(yè)務(wù) 活動(dòng)的 智能化 應(yīng)用 ，因此本平臺(tái)不是代替已有醫(yī)療衛(wèi)生信息化系統(tǒng)，而是在多個(gè)方面強(qiáng)化已有醫(yī)療衛(wèi)生信息化系統(tǒng) ，包括任意查詢、即興分析、業(yè)務(wù)增強(qiáng)、規(guī)則約束、預(yù)測(cè)未來(lái)、發(fā)現(xiàn)知識(shí)，并提供 互動(dòng)性、及時(shí)性、預(yù)知性、洞察性 ，從而達(dá)到 實(shí)現(xiàn)智慧醫(yī)療的目標(biāo)。 該數(shù)據(jù)中心的定位： 整合區(qū)域內(nèi)不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)中患者 /健康人群的各種臨床診療數(shù)據(jù)、健康數(shù)據(jù)，在相對(duì)集中的邏輯 /物理環(huán)境中，構(gòu)建一個(gè)以存儲(chǔ)和處理患者 /健康人群診療信息為核心，覆蓋多學(xué)科、多專業(yè)的面向區(qū)域內(nèi)主要衛(wèi)生行政主管部門、臨床醫(yī)療機(jī)構(gòu)和社會(huì)公眾的醫(yī)學(xué) （醫(yī)藥、醫(yī)療、健康）信息 資 源共享機(jī)制 區(qū)域性醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中心 。在這里， ISBN 是鍵，書籍的其他信息就是值。以列式管理記錄的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)可以管理大規(guī)模的動(dòng)態(tài)列。 ? 主要處理 和分析 技術(shù) ? 預(yù)言 處理 ：用歷史預(yù)測(cè)未來(lái) ； ? 挖掘規(guī)律處理 ：了解數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律 ； ? 關(guān)聯(lián)分析 ：查找存在于項(xiàng)目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)聯(lián)、相關(guān)性、或因果結(jié)構(gòu) ； ? 序列模式 處理 ：給定一個(gè)由不同序列組成的集合，其中，每個(gè)序列由不同的元素按順序有序排列，每個(gè)元素由不同項(xiàng)目組成，同時(shí)給定一個(gè)用戶指定的最小支持度閾值，序列模式挖掘就是找出所有的頻繁子序列，即該子序列在序列集中的出現(xiàn)頻率不低于用戶指定的最小支持度閾值 ； ? 分類（預(yù)言） 分析： 預(yù)測(cè)分類標(biāo)號(hào)（或離散值） ， 根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和類標(biāo)號(hào)屬性，構(gòu)建模型來(lái)分類現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并用來(lái)分類新數(shù)據(jù) 。包括機(jī)器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問(wèn)答系統(tǒng)等 ； ? 數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。 6. 醫(yī)療衛(wèi)生 信息的 大 數(shù)據(jù) 建模 描述 和分析 伴隨著中國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的信息化進(jìn)程推進(jìn)，將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。 2020 年 11 月，衛(wèi)生部 和 計(jì)生委合并 后，信息化建設(shè)工程規(guī)劃的頂層設(shè)計(jì)規(guī)劃又調(diào)整為“ 46312 工程”，其中，“ 4”代表 4 級(jí)衛(wèi)生信息平臺(tái)，分別是：國(guó)家級(jí)人口健康管理平臺(tái)，省級(jí)人口健康信息平臺(tái)、地市級(jí)人口健康區(qū)域信息平臺(tái)及區(qū)縣級(jí)人口健康區(qū)域信息平臺(tái) 。2 、 門 （ 急 ） 診 診 療 記 錄 ： 包 括 門 （ 急 ） 診 病 歷 、處 方 等 六 項(xiàng) 內(nèi) 容 。全 員 人 口 個(gè) 案 數(shù) 據(jù) 庫(kù)1 、 個(gè) 人 基 本 信 息 ： 包 括 姓 名 、 性 別 、 照 片 、 英 文 名、 曾 用 名 、 身 份 證 號(hào) 碼 、 年 齡 、 證 件 類 型 、 證 件 號(hào) 碼 、 籍貫 、 國(guó) 籍 、 戶 籍 類 型 、 戶 籍 地 址 、 政 治 面 貌 、 健 康 狀 況 、婚 姻 狀 況 、 宗 教 信 仰 、 兵 役 狀 況 、 文 化 程 度 、 專 業(yè) 、 學(xué) 位、 職 稱 、 從 業(yè) 狀 態(tài) 、 工 作 單 位 、 工 作 單 位 通 訊 地 址 、 社 保號(hào) 、 民 政 撫 助 對(duì) 象 類 型 、 聯(lián) 系 電 話 、 手 機(jī) 號(hào) 碼 、 電 子 郵 件、 現(xiàn) 居 住 地 址 、 居 住 類 型 、 死 亡 標(biāo) 識(shí) 信 息 等 。也可以根據(jù)基層實(shí)際工作的需要，將人群化分為：兒童、青少年、育齡婦女、中年和老年人。從衛(wèi)生服務(wù)的類型看，區(qū)域衛(wèi)生信息的類型主要有：醫(yī)療服務(wù) 類、公共衛(wèi)生服務(wù)類、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)類、衛(wèi)生業(yè)務(wù)類、衛(wèi)生管理服務(wù)類數(shù)據(jù)。 7. 大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用 平臺(tái)支持的 業(yè)務(wù) 主題 場(chǎng)景 本平臺(tái)支持的業(yè)務(wù) 主題 應(yīng)用 場(chǎng)景將盡量 以 國(guó)務(wù)院發(fā)布的 《全國(guó)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系規(guī)劃綱要（ 2020~2020 年）》 內(nèi)容和目標(biāo)為依據(jù)，即“優(yōu)化醫(yī)療衛(wèi)生資源配置，構(gòu)建與國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展水平相適應(yīng)、與居民健康需求相匹配、體系完整、分工明確、功能互補(bǔ)、密切協(xié)作的整合型醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，為實(shí)現(xiàn) 2020 年基本建立覆蓋城鄉(xiāng)居民的基本醫(yī)療衛(wèi)生制度和人民健康水平持續(xù)提升奠定堅(jiān)實(shí)的醫(yī)療衛(wèi)生資源基礎(chǔ)。 “現(xiàn)在的一個(gè)醫(yī)生，最多能管理 30 個(gè)糖尿病患者，但是大數(shù)據(jù)研究一做出來(lái)，一個(gè)醫(yī)生能管理 200 個(gè)糖尿病患者，光這一個(gè)應(yīng)用，我們就可以增加七倍的生產(chǎn)力。這些活動(dòng)如下圖：