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医院大数据信息管理 | 挖掘数据潜在价值,赋能医疗健康管理

发布时间:2024-09-29 来源: PM靖茗 浏览量: 字号:【加大】【减小】 手机上观看

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医院大数据信息管理是指具有数据采集、数据存储和管理、数据整合、数据分析、数据可视化等多种功能为一体,实现数据背后的逻辑挖掘,支持临床决策及医院管理应用的综合性信息管理系统。医院大数据信息管理主要业务应用包括绩效管理、成本与疗效分析、医院控费、合理用药、精准医疗、医疗质量分析、智能辅助诊疗、影像数据分析、影像智能诊断、科研管理与分析等内容。涉及的技术主要包括数据抽取、数据清洗、数据预处理、分布式存储、数据挖掘与建模、自然语言处理、机器学习、并行计算等内容。


需求分析

1、医疗数据标准化需求

我国人口世界第一、人群分布环境各种各样,是临床数据资源最丰富的国家。这些临床数据资源在实际使用的过程中,依然存在数据缺乏规范化和标准化的问题。2009年起,原卫生部大力推进国家卫生信息化工作,开始加强卫生信息标准化工作,先后编制了中国卫生信息数据元字典、数据集,用于规范电子病历、电子健康档案所包含的医疗健康信息,这些数据元字典多侧重于医疗健康信息的表达,对大数据应用分析需求尚没有涉及。造成了只有海量“临床数据”集聚,但是缺乏“适合大数据应用的高质量数据”的局面,无法对临床诊疗决策和医疗质量管理形成强有力的数据支撑。为弥补数据质量与数据管理的巨大不足,迫切需要统一数据标准,推动医疗健康数据共享,为挖掘医疗健康大数据潜在的价值奠定坚实基础。

2、提升诊疗质量的需求

在常规的临床诊疗信息系统中,医生一般依赖于专家系统、医疗指南、知识库等辅助手段,以医生主动查询为主,查询的结果往往定位较为宽泛,需要医生进行多方比对,造成临床工作效率较低,提升诊疗水平的耗时较长,诊断结果也往往缺乏精准的数据支撑。应用大数据技术,基于大量真实病历数据的挖掘分析,可以为医生的诊疗全过程进行实时的提醒、推荐、预警等,帮助医生做出准确的诊断,提高临床诊疗质量,改善患者治疗效果。

3、规范医院管理的需求

现在的医院管理大多依靠人工管理手段为主,管理决策相对缺乏数据支撑,存在医院管理盲点和管理效率低下等现象,迫切需要通过对医院临床治疗和医院运营等方面的全面了解和掌握,明确医院具有的优势和存在的问题,才能真正确定医院发展的方向,这些都需要应用大数据技术挖掘分析数据背后蕴藏的“真相”,梳理医院管理的“主线”,发现医院管理的“核心”,才能有效提升医院在临床、运营、科研、教学等方面的管理能力、效率和质量。


建设内容

医院大数据信息管理

1、大数据采集汇聚

大数据采集汇聚是指利用大数据抽取技术,通过预先定义的数据处理流程,采集医院信息系统中的数据并存储到目标数据库的过程。采集的内容主要包括电子病历数据、影像数据、检验检查数据、HIS数据、RIS数据等医院内部数据,以及与老百姓健康相关的医保数据、保险数据、环境数据、气象数据等外部数据。

具体功能:具备数据抽取、数据存储、数据传输、数据监控、数据管理等功能。

2、大数据治理

大数据治理是指对采集汇聚的数据进行清洗加工处理,并做标准化整理,主要包括制定数据清洗流程、清洗流程控制、清洗质量控制、清洗过程管理等。

具体功能:具有数据清洗、数据校验、数据脱敏、数据标准化、统一建模、数据存储管理等功能。

3、大数据计算

大数据计算是指通过部署大数据计算框架,基于多种算法库,实现大数据存储访问及分布式计算任务调度、多维索引数据的深度搜索和全文检索等功能。大数据计算框架主要包括MapReduce、Spark、Tez等。

具体功能:数据存储及访问、任务调度、数据查询、数据检索。

4、大数据挖掘分析

大数据挖掘分析是指从大量的医疗数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。一般通过包括审计、在线分析处理、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等方法来实现。提取出的信息合成知识库、诊疗规则,服务于大数据应用。

具体功能:具有模型构建、数据展现等功能。

5、大数据利用

大数据利用是指挖掘医疗大数据潜在的价值,通过应用系统开发利用实现提高医务人员诊疗水平、辅助医院管理人员决策、加速科研成果落地、为患者提供精准化的医疗服务。

具体功能:包括临床辅助决策、单病种大宗病例统计分析、治疗方法与疗效比较、精准诊疗与个性化治疗、不良反应与差错分析提醒、健康预测与预警、精细化管理决策支持、科研结果验证、辅助用药分析与药物研发等。

6、大数据处理工具

大数据处理工具是指通过使用大数据工具软件,依据预先定义好的数据处理规则,实现以统一的数据标准对多源、异构的数据进行处理,形成统一、标准的大数据视图。

具体功能:创建数据结构、创建数据关系、目录检索、数据视图。

7、大数据平台管理

大数据平台管理是指采用相关的方法、手段、技术、制度、流程和文档等,对软硬件运行环境、业务系统、平台用户、运维人员等资源进行综合管理,其目的在于保障大数据平台的高效、稳定与可靠运行。主要包括运营维护、系统安全、日志管理、权限管理、访问控制管理、数据监控等内容。

具体功能:具有计算资源智能部署、用户权限分配、访问控制、行为监控、非法预警告警、日志记录等功能。


未来展望
大数据在医疗领域中具备广泛的应用前景,具体体现在以下几个方面:
1、疾病预防预警
通过对医疗和健康数据的集成分析,能进一步进行早期健康问题识别和趋势预警,及时有效干预,减少住院率,提升预期寿命。
2、诊疗流程支持
随着包括基因数据、诊疗数据、健康数据等的医疗大数据的全面收集,大数据将在医疗的每个环节都发挥重要作用。包括患者就医体验、医生诊疗流程、药物研发过程、智能医疗机械、医疗机构管理等。大数据不再是一个个孤立的应用,而是无处不在,嵌入到每个医疗流程中,将整个医疗行业水平提升到一个新的水准。
3、辅助政策制定
对全国医疗大数据的深入分析,能够帮助政策制定者更好地理解医疗现状,更有效地制定具备针对性的医疗政策,提升医疗经费的使用效率,改善患者就医体验和成本,合理安排医疗资源分配。


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