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正文內(nèi)容

醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用服務(wù)平臺(tái)產(chǎn)品解決方案(編輯修改稿)

2024-12-02 23:42 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ............................. 69 藥品信息流分析 ....................................................................................... 70 藥品庫(kù)存分析 ........................................................................................... 70 藥品質(zhì)量偏差分析 .................................................................................... 73 藥品不良反應(yīng)&藥 品群體不良事件分析 .................................................. 73 醫(yī)療健康檢驗(yàn)檢測(cè)分析(基于電子健康檔案 EHR) ............................................. 73 生理信號(hào)檢測(cè)分析 .................................................................................... 74 醫(yī)學(xué)影像圖像分析 .................................................................................... 74 DNA 檢測(cè)和 DNA 序列分析 ........................................................................ 74 重要人體征數(shù)據(jù)分析 ................................................................................ 74 遠(yuǎn)程自助健康醫(yī)療檢測(cè)分析 ...................................................................... 74 醫(yī)療安全風(fēng)險(xiǎn)分析(基于電子病歷 EMR) .......................................................... 74 醫(yī)療安全分析 ........................................................................................... 74 醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn)分析 ........................................................................................... 74 假藥、過(guò)期藥、成分異常藥的使用分析 .................................................... 74 醫(yī) 療事故誘因分析 .................................................................................... 75 醫(yī)療安全風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)計(jì)分析 ............................................................................. 75 醫(yī)療衛(wèi)生資源分析(基于政府的醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)據(jù)) ......................................... 75 醫(yī)生護(hù)理人員分析 .................................................................................... 75 醫(yī)院床位分析 .......................................................................................... 75 醫(yī)療檢測(cè)檢驗(yàn)?zāi)芰Ψ治?............................................................................. 75 醫(yī)療衛(wèi)生資源需求分析 ............................................................................. 75 醫(yī)療衛(wèi)生資源匹配度分析 ......................................................................... 75 醫(yī)療衛(wèi)生資源對(duì) 比分析 ............................................................................. 75 醫(yī)療衛(wèi)生效果分析(基于電子健康檔案 HER 和醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)據(jù)) ................. 76 醫(yī)療衛(wèi)生滿意度分析 .............................................................................. 76 醫(yī)療衛(wèi)生問(wèn)題誘因分析 ........................................................................... 76 醫(yī)療衛(wèi)生規(guī)劃符合度分析 ....................................................................... 76 9. 關(guān)鍵核心技術(shù)和算法 ............................................................................................... 76 大數(shù)據(jù)分析能力 ................................................................................................. 76 大數(shù)據(jù)分析技術(shù) ................................................................................................. 77 大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)和系統(tǒng) ...................................................................................... 77 大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型建模 .......................................................................................... 78 大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)查詢 ............................................................................................. 80 大數(shù)據(jù)的復(fù)雜分析 ............................................................................................. 81 10. 用醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)服務(wù) .......................................................................... 83 核心理念 .......................................................................................................... 83 管理閉環(huán) .......................................................................................................... 84 11. 未來(lái)市場(chǎng)前景分析 ............................................................................................ 86 12. 總結(jié) ................................................................................................................. 86 醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺(tái)產(chǎn)品解決方案 ( 初稿 ) 本應(yīng)用平臺(tái)產(chǎn)品的總體方案思路是:基于目前醫(yī)療服 務(wù)機(jī)構(gòu)及相關(guān)機(jī)構(gòu)已有的 HLI、 NHLI、 HIS 等有關(guān)系統(tǒng)形成并積累的醫(yī)藥醫(yī)療大數(shù)據(jù)和信息,采用最新的大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、 BI 和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),形成對(duì)醫(yī)療行業(yè)具有新視角、全方位、智能性、預(yù)測(cè)性、可視性的深層次展示分析效果( Insight),揭示醫(yī)療行業(yè)整體規(guī)律和內(nèi)在發(fā)展趨勢(shì),揭示患者個(gè)體的獨(dú)有特質(zhì)并形成個(gè)性醫(yī)療,將醫(yī)療行業(yè)的宏觀大勢(shì)與每個(gè)患者的微觀個(gè)體定性定量描述有機(jī)結(jié)合,達(dá)到支撐和形成醫(yī)療行業(yè)新應(yīng)用場(chǎng)景和新服務(wù)模式?!搬t(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。 1. 背景介紹 根據(jù)國(guó)際著名分析機(jī)構(gòu) Gartner 給出的定義:大數(shù)據(jù)就是那些具有規(guī)模大、速度快、種類多三大特征的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)分析從海量數(shù)據(jù)中篩選出有用的信息,然后通過(guò)各種手段將信息轉(zhuǎn)化為洞察力,從而做出正確決策,并最終推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展。通過(guò)一系列分析處理,大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)制定明智且切實(shí)可行的戰(zhàn)略,獲取前所未有的客戶洞察,支持客戶購(gòu)買行為,并構(gòu)建新的業(yè)務(wù)模式,進(jìn)而贏得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。 隨著人們的生活水平不斷提高,健康也越來(lái)越受到家庭的關(guān)注。 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%。由此我們可以看出,建立科學(xué)、規(guī)范、高質(zhì)量的慢性病管理策略,實(shí)現(xiàn)對(duì)人體慢性病的監(jiān)護(hù)具有重大的意義。通過(guò)慢性病的早期診斷和監(jiān)護(hù),不僅能提前預(yù)防和控制各種疾病,還能幫助他們合理用藥,減少醫(yī)藥開支。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。因此,實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)之間的醫(yī)療衛(wèi)生資 源共享成為丞待解決的重要問(wèn)題。 同時(shí),隨著國(guó)家積極倡導(dǎo)“ 3521”醫(yī)療系統(tǒng)建設(shè),我國(guó)醫(yī)療領(lǐng)域信息化程度得到了很大的提高,預(yù)計(jì)在全國(guó)會(huì)出現(xiàn)上百個(gè)醫(yī)療數(shù)據(jù)中心,每個(gè)數(shù)據(jù)中心都將承載近 1000 萬(wàn)人口的醫(yī)療數(shù)據(jù),數(shù)量多、更新快且類型繁雜,使醫(yī)院數(shù)據(jù)庫(kù)的信息容量不斷膨脹,這就產(chǎn)生了醫(yī)療大數(shù)據(jù)。醫(yī)療大數(shù)據(jù)通常具有以下特征 : (1) 數(shù)據(jù)巨量化 : 區(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)通常是來(lái)自于擁有上百萬(wàn)人口和上百家醫(yī)療機(jī)構(gòu)的區(qū)域,并且數(shù)據(jù)呈持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)。依照醫(yī)療行業(yè)的相關(guān)規(guī)定,患者的數(shù)據(jù)通常至少需要保留 50 年。 (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。例如 : 臨床中的診斷和用藥建議、健康指標(biāo)預(yù)警等。 (3) 存儲(chǔ)形式多樣化 : 醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)形式多種多樣,例如各種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表、非 ( 半 ) 結(jié)構(gòu)化文本文檔、醫(yī)療影像等。 (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。 因此,如何在海量的醫(yī)療大數(shù)據(jù)中提取信息的能力正快速成為戰(zhàn)略性發(fā)展的方向,通過(guò)大數(shù)據(jù)分析挖掘出有價(jià)值的信息,將對(duì)疾病的管理、控制和醫(yī)療研究都有著非常高的價(jià)值。 目前,大數(shù)據(jù)、云計(jì)算是已經(jīng)普及并成為 IT 行業(yè)的主流技術(shù)。國(guó)內(nèi)外都已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的研究熱潮,同時(shí)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)也逐漸成熟,大大數(shù)據(jù)將給醫(yī)療衛(wèi)生帶來(lái)的益處 強(qiáng)化管理,降低成本,提高效益 為醫(yī)療衛(wèi)生事故防控,贏得時(shí)間 實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療衛(wèi)生早期預(yù)警 規(guī)模區(qū)域醫(yī)療信息系統(tǒng)和大型數(shù)據(jù)中心的建立也在同時(shí)進(jìn)行。而云計(jì)算是大數(shù)據(jù)成長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)力,與此同時(shí),由于醫(yī)藥醫(yī)療大數(shù)據(jù)越來(lái)越多,對(duì)云計(jì)算的需求日益增長(zhǎng),所以二者是相輔相成的。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。 “大數(shù)據(jù)時(shí)代”已經(jīng)降臨,“大數(shù)據(jù)”正在對(duì)每個(gè)領(lǐng)域都造成影響。在商業(yè) 、經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域中,決策行為將日益基于數(shù)據(jù)和分析的結(jié)果,而非基于經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué);而在公共衛(wèi)生、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域中,“大數(shù)據(jù)”的預(yù)見能力也已經(jīng)嶄露頭角。 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 In
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