【正文】 余項。對醫(yī)療機構來說，不良反應和醫(yī)療過失記錄起到的是長遠的貢獻作用，能減少醫(yī)療悲劇的重現(xiàn)。腦卒中發(fā)病率正以每年 %的速率上升，我國每年用于治療腦血管病的費用約在 100 億元以上。 GE 醫(yī)療 “ 腦卒中行動 ” 的法寶之一就是大數(shù)據(jù)。 GE 搭建的腦卒中信息管理系統(tǒng)可以與醫(yī)院 Lis 和 His 系統(tǒng)全面對接，記錄患者的基本信息、初篩信息、復篩信息、用藥信息、實驗室檢查、體格檢查信息及其隨訪信息等，全面跟蹤患者的診治流程。同時，可對患者全流程疾病影像信息回顧，減少患者重復檢查的負擔，協(xié)助醫(yī)生對患者疾病信息的全面判斷。從而達到：服務模式（以患者為中心，形成居民健康全過程服務），從被動到主動；醫(yī)療模式（以預防為主，人人享有基本醫(yī)療衛(wèi)生服務，將醫(yī)療衛(wèi)生工作重點由后治前移到預防保?。?，從治病到防??；診療模式（避免各自為政，實行上下聯(lián)合，專業(yè)分工），從排斥到聯(lián)動；數(shù)據(jù)模式（從業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)向整體數(shù)據(jù)轉變，改變過去的數(shù)據(jù)不統(tǒng)一、不互通、不共享），從隔離到整體；技術模式（采用各 種新技術手段，包括大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)等，形成技術合力），從簡單到綜合的轉變。 3. 產(chǎn)品定位 本平臺以醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的整體數(shù)據(jù)架構（數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)構成、數(shù)據(jù)關系）為基礎和標準，以對應的醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務數(shù)據(jù)為輸入，通過大數(shù)據(jù)技術，形成針對醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)中不同機構、角色和業(yè)務活動的智能化應用，因此本平臺不是代替已有醫(yī)療衛(wèi)生信息化系統(tǒng)，而是在多個方面強化已有醫(yī)療衛(wèi)生信息化系統(tǒng)，包括任意查詢、即興分析、業(yè)務增強、規(guī)則約束、預測未來、發(fā)現(xiàn)知識，并提供互動性、及時性、預知性、洞察性，從而達到實現(xiàn)智慧醫(yī)療的目標。 通過本平臺實現(xiàn)國家醫(yī)療衛(wèi)生信息化規(guī)劃中“ 46312”的三大基礎數(shù)據(jù)庫，即 電子健康檔案 數(shù)據(jù)庫、 電子病歷 數(shù)據(jù)庫和全員人口個案數(shù)據(jù)庫的應用落地； 通過本平臺實現(xiàn)智慧醫(yī)療的核心部分，即醫(yī)療衛(wèi)生服務體系的智能化，使醫(yī)療 衛(wèi)生的各種應用提升水平； 通過本平臺為“看病難、看病貴”的解決提供科學定量判斷依據(jù)、對比分析依據(jù)和方案效果評價依據(jù)； 達到的效果 本平臺預期部署到云平臺上運行，采用 SOA 的理念進行架構開發(fā)，通過分層將公共大數(shù)據(jù)算法模型封裝為服務，對業(yè)務應用提供服務，同時平臺業(yè)務應用也是服務的形式存在，即應用單位不再需要購買部署自己的服務器硬軟件環(huán)境，只需要開通相應服務就可以了。 本平臺希望將醫(yī)療衛(wèi)生的智慧功能應用普及到業(yè)務角色和過程的方方面面，包括醫(yī)生（包括?？漆t(yī)生、全科醫(yī)生、保健醫(yī)生等）、患者（包括慢性病患者、潛在患者等）、管理者（包括醫(yī)療管理者、醫(yī)療保險管理者、醫(yī)藥監(jiān)管管理者、公共衛(wèi)生管理者等）、醫(yī)藥經(jīng)營者（藥品研發(fā)、藥品生產(chǎn)、藥品物流、藥品零售等）以及商業(yè)醫(yī)療保險經(jīng)營者（健康險、大病險、醫(yī)療意外險等）。 5. 總體思路 通過建立醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標準和規(guī)范，形成可被相關業(yè)務應用所利用的醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)源和交互機制，在此基礎上，首先形成專題大數(shù)據(jù)應用，這些應用具有跨部門和組織機構的通用性，并具有良好的穩(wěn)定性，因為這些應用是面向醫(yī)療衛(wèi)生專題的；基于專題大數(shù)據(jù)應用，根據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生相關部門和組織機構的業(yè)務要求，可開發(fā)形成各種業(yè)務大數(shù)據(jù)應用，并且隨著平臺的推廣，積累的醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務大數(shù)據(jù)應用的實例將會越來越多，并最終形成不同方向的最佳應用樣例。 該數(shù)據(jù)中心的定位：整合區(qū) 域內(nèi)不同醫(yī)療機構中患者 /健康人群的各種臨床診療數(shù)據(jù)、健康數(shù)據(jù)，在相對集中的邏輯 /物理環(huán)境中，構建一個以存儲和處理患者 /健康人群診療信息為核心，覆蓋多學科、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)療機構和社會公眾的醫(yī)學（醫(yī)藥、醫(yī)療、健康）信息資源共享機制 區(qū)域性醫(yī)學數(shù)據(jù)中心。區(qū)域衛(wèi)生數(shù)據(jù)中心通過制定標準的數(shù)據(jù)接口，建立基于廣域網(wǎng)的信息交換、數(shù)據(jù)采集和傳輸機制，對區(qū)域內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)進行 采集、傳輸、清洗和匯總，將醫(yī)院、社區(qū)、醫(yī)藥企業(yè)以及公共衛(wèi)生機構的各類數(shù)據(jù)、系統(tǒng)有機地整合起來，生成區(qū)域的衛(wèi)生大數(shù)據(jù)。 因此要對數(shù)據(jù)通過過濾“去噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。 NoSQL是對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的總稱，在某種程度上，它的性能和用途可能完全不同。在這里， ISBN 是鍵，書籍的其他信息就是值。 文檔數(shù)據(jù)庫： 該數(shù)據(jù)庫以文檔的形式管理和存儲數(shù)據(jù)。與鍵值數(shù)據(jù)庫中值是一堆無意義的數(shù)據(jù)不同，文檔數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)以文檔的結構被描述，典型的是 JavaScript Object Notation (JSON)或 XML。 列式數(shù)據(jù)庫： 也被稱為列式存儲或寬列存儲，一改之前行式存儲的方式，對數(shù)據(jù)進行列式存儲。以列式管理記錄的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫可以管理大規(guī)模的動態(tài)列。列式數(shù)據(jù)庫適用于不經(jīng)常寫的情況，要滿足 ACID（原子性、一致性、隔離性和持久性）的要求并不難，而且模式是變化的。圖型數(shù)據(jù)庫用帶有點、邊緣和屬性的圖的結構表示和存儲數(shù)據(jù)。 每個種類的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫都有適用的不同類型的應用程序和用例，這就涉及到一個 NoSQL 社區(qū)常用的一個話題，即多樣持久性，或者說根據(jù)數(shù)據(jù)庫處理應用程序需求的不同，使用不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，用于不同的應用程序和用例。 ? 主要處理和分析技術 ? 預言處理：用歷史預測未來； ? 挖掘規(guī)律處理：了解數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律； ? 關聯(lián)分析：查找存在于項目集合或對象集合之間的頻繁模式、關聯(lián)、相關性、或因果結構； ? 序列模式處理：給定一個由不同序列組成的集合，其中，每個序列由不同的元素按順序有序排列，每個元素由不同項目組成，同時給定一個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（預言）分析：預測分類標號（或離散值），根據(jù)訓練數(shù)據(jù)集和類標號屬性，構建模型來分類現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并用來分類新數(shù)據(jù)。在同一個類中，對象之間具有相似性；不同類的對象之間是相 異度分析；把一個給定的數(shù)據(jù)對象集合分成不同的簇。數(shù)據(jù)可視化可以讓數(shù) 據(jù)自己說話，讓用戶直觀的感受到結果； ? 數(shù)據(jù)挖掘算法。這些算法要能夠應付大數(shù)據(jù)的量，同時還具有很高的處理速度； ? 語義引擎。包括機器翻譯、情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統(tǒng)等； ? 數(shù)據(jù)質量和數(shù)據(jù)管理。 開發(fā)專題大數(shù)據(jù)分析，形成專題大數(shù)據(jù)應用 面向醫(yī)療衛(wèi)生專業(yè)所特有的專題，開發(fā)形成一系列的專題大數(shù)據(jù)應用。 開發(fā)機構大數(shù)據(jù)分析，建立機構大數(shù)據(jù)應用 面向不同的醫(yī)療衛(wèi)生機構和部門及其相關企業(yè)機構，開發(fā)形成針對不同機構和部門業(yè)務的機構大數(shù)據(jù)應 用，如醫(yī)療衛(wèi)生機構應用、醫(yī)療衛(wèi)生管理機構應用等。 建立平臺應用實施推廣組織機制 在本平臺開發(fā)和部署基礎上，逐步形成基于本平臺開發(fā)應用項目的實施推廣組織機制，包括市場宣傳、營銷推廣、實施維護和售后服務等。 6. 醫(yī)療衛(wèi)生信息的大數(shù)據(jù)建模描述和分析 伴隨著中國醫(yī)療衛(wèi)生服務的信息化進程推進，將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)內(nèi)容包括來自醫(yī)院的大量電子病歷、區(qū)域衛(wèi)生信息平臺采集的居民健康檔案等。醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應用，關鍵是整合所有可能得到的這些數(shù)據(jù)，為機構和政策制定者來找到如何刺激經(jīng)濟并降低共享數(shù)據(jù)的技術門檻。 如下圖所示。 2020 年 11 月，衛(wèi)生部和計生委合并后，信息化建設工程規(guī)劃的頂層設計規(guī)劃又調(diào)整為“ 46312 工程”，其中，“ 4”代表 4 級衛(wèi)生信息平臺，分別是：國家級人口健康 管理平臺，省級人口健康信息平臺、地市級人口健康區(qū)域信息平臺及區(qū)縣級人口健康區(qū)域信息平臺 。“ 3”代表 3 個基礎數(shù)據(jù)庫，分別是： 電子健康檔案 數(shù)據(jù)庫、 電子病歷 數(shù)據(jù)庫和全員人口個案數(shù)據(jù)庫 。最后一個“ 2”是人口健康信息標準體系和信息安全防護體系。衛(wèi)計委規(guī)劃的三大基礎數(shù)據(jù)庫相互關系和包括的主要數(shù)據(jù)如下圖所示。2 、 門 （ 急 ） 診 診 療 記 錄 ： 包 括 門 （ 急 ） 診 病 歷 、處 方 等 六 項 內(nèi) 容 。4 、 健 康 體 檢 記 錄 ： 一 般 常 規(guī) 健 康 體 檢 記 錄 。6 、 法 定 醫(yī) 學 證 明 及 報 告 ： 包 括 出 生 醫(yī) 學 證 明 等 。電 子 健 康 檔 案 數(shù) 據(jù) 庫1 、 個 人 基 本 信 息 ： 包 括 人 口 學 信 息 、 社 會 經(jīng) 濟學 信 息 、 親 屬 信 息 、 社 會 保 障 信 息 、 基 本 健 康 信 息、 建 檔 信 息 。全 員 人 口 個 案 數(shù) 據(jù) 庫1 、 個 人 基 本 信 息 ： 包 括 姓 名 、 性 別 、 照 片 、 英 文 名、 曾 用 名 、 身 份 證 號 碼 、 年 齡 、 證 件 類 型 、 證 件 號 碼 、 籍貫 、 國 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 位、 職 稱 、 從 業(yè) 狀 態(tài) 、 工 作 單 位 、 工 作 單 位 通 訊 地 址 、 社 保號 、 民 政 撫 助 對 象 類 型 、 聯(lián) 系 電 話 、 手 機 號 碼 、 電 子 郵 件、 現(xiàn) 居 住 地 址 、 居 住 類 型 、 死 亡 標 識 信 息 等 。 電子健康檔案的數(shù)據(jù)架構是以人的健康為中心，以生命階段、健康和疾病問題、衛(wèi)生服務活動（或干預措施）作為三個緯度構建的一個邏輯架構，用于全面、有效、多視角地描述健康檔案的組成結構以及復雜信 息間的內(nèi)在聯(lián)系。 個人 健康檔案的三維概念模型，可以清晰地反映出 每個個人 不同生命階段、主要疾病和健康問題、主要衛(wèi)生服務活動三者之間的相互聯(lián)系。由于三維空間中的任 意一個空間位置都對應著某個特定的健康記錄，從而構成了一個完整、立體的健康記錄，這些健康記錄全面地反映了個人健康檔案內(nèi)容的全貌。也可以根據(jù)基層實際工作的需要，將人群化分為：兒童、青少年、育齡婦女、中年和老年人。確定不同生命階段的主要健康和疾病問題及其優(yōu)先領域，是客觀反映居民衛(wèi)生服務需求、進行健康管理的重要環(huán)節(jié)。 個人健康檔案（ EHR）基本結構 相關數(shù)據(jù)特征對比分析 從醫(yī)藥醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析應用角度，本平臺需要一個盡可能全和細的數(shù)據(jù)集合，所以理想狀態(tài)是結合上兩部分數(shù)據(jù)內(nèi)容形成的超集集合，甚至包括一些非醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，如考察研究某種藥對某種疾病的醫(yī)療效果時，如果能獲得當?shù)氐臍庀筇鞖庑畔?，可能分析出的結果將明顯不同。 2020 年以來，我國的醫(yī)療數(shù)據(jù)的生成和采集主要局限于各大醫(yī)院。從衛(wèi)生服務的類型看，區(qū)域衛(wèi)生信息的類型主要有：醫(yī)療服務類、公共衛(wèi)生服務類、社區(qū)衛(wèi)生服務類、衛(wèi)生業(yè) 居民健康檔案 新生兒疾病篩查 出生缺陷監(jiān)測 學生健康監(jiān)婚前保健服務 疾 病 醫(yī) 療 免疫接種 傳染病報告 結核病防治 門診診療 青春期 青年期 中年期 老年期 出生醫(yī)學登記 婦女病普查 計劃生育 體弱兒童管理 兒童健康體檢 五歲以下兒童 學齡前期 幼兒期 嬰兒期 出生 學齡期 孕產(chǎn)期保健服務 產(chǎn)前篩查與診斷 孕產(chǎn)婦死亡報告 慢性絲蟲病 職業(yè)病報告 職業(yè)性健康監(jiān)護 傷害監(jiān)測報告 中毒報告 成人健康體檢 疾 病 高血壓病例管理 糖尿病病例管理 腫瘤病病例管理 精神分裂癥 艾滋病綜合防治 血吸蟲病病人管理 兒 童 保婦 女 個人 基本信息 主要疾病和 主要衛(wèi)生 老年人健康管理 住院診療 死亡醫(yī)學登記 死亡 行為危險因素監(jiān)測 務類、衛(wèi)生管理服務類數(shù)據(jù)。隨著各地區(qū)域衛(wèi)生信息平臺的建設，存儲于各醫(yī)療衛(wèi)生機構的數(shù)據(jù)將逐步通過各種方式實現(xiàn)整合與共享。如下圖所示： 以患者為中心的服務需要把一個患者的全周期數(shù)據(jù)按照時間軸排列，并分析診斷、用藥和患者生命體征、檢驗檢測值之間的關聯(lián)；以醫(yī)生為中心的服務又需要把與醫(yī)生相關的患者數(shù)據(jù)挑揀出來，并進行分類；以科室為中心的服務可能需要既從科室所屬醫(yī)生的角度，又要從在該科室就診患者的角度進行分析；針對社區(qū)的服務可能需要統(tǒng)計整個社區(qū)居民某項指標（比如血壓、血糖）的達標率。因為不可能為每一種信息服務存儲一份特定的優(yōu)化模式的數(shù)據(jù)，況且也無法 枚舉出所有可能的信息服務需求。 7. 大數(shù)據(jù)分析應用平臺支持的業(yè)務主題場景 本平臺支持的業(yè)務主題應用場景將盡量以國務院發(fā)布的《全國醫(yī)療衛(wèi)生服務體系規(guī)劃綱要（ 2020~2020 年）》內(nèi)容和目標為依據(jù)，即“優(yōu)化醫(yī)療衛(wèi)生資源配置，構建與國民經(jīng)濟和社會發(fā)展水平相適應、與居民健康需求相匹配、體系完整、分工明確、功能互補、密切協(xié)作的整合型醫(yī)療衛(wèi)生服務體系，為實現(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)提升奠定堅實的醫(yī)療衛(wèi)生資源基礎。 本平臺將以患者個人生命全周期、個人疾病全周期、醫(yī)療衛(wèi)生服務、醫(yī)藥供應鏈所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)源為主，以支持個人、醫(yī)療衛(wèi)生服務機構、醫(yī)藥生產(chǎn)經(jīng)營企業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生管理機構、醫(yī)療保險機構、公共衛(wèi)生服務機構、醫(yī)藥監(jiān)管機構等的業(yè)務大數(shù)據(jù)應用為主要應用場景。這些活動如下圖： 醫(yī)療衛(wèi)生服務機構應用 醫(yī)療衛(wèi)生服務機構要實現(xiàn)業(yè)務信息智慧洞察的目標，必須使用適當?shù)募夹g架構平臺來支持業(yè)務數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。從而應用大數(shù)據(jù)處理和商業(yè)智能技術，分析挖掘醫(yī)院運營各個方面的信息數(shù)據(jù)，通過預警監(jiān)控、多維聯(lián)機分析等技術手段，能夠