医疗行业大数据应用三点建议 从目前情况看，实现医院信息基础平台的整合，在技术和产品方面没有任何障碍，最关键的是用户的观念能否转变过来。其实，医院用于购买医疗专业设备的费用高于对IT的投入。医院的领导一定要转变过去那种IT部门是成本中心的观念，医院的发展已经离不开IT。 一位医院的CIO告诉记者： “很多人认为银行的IT系统非常重要，其实医院的IT系统更重要性，因为银行的IT系统如果宕机，损失的可能只是金钱，而医院的IT系统如果出现问题，很可能关系到人的生死。” 医院信息化的三个发展阶段 在医院信息化1.0时代，IT系统都是围绕应用构建的，一个业务系统通常要配置一套独立的硬件、软件，因此形成了大量信息孤岛。在医院信息化1.0时代，为PACS、RIS和HIS等业务系统提供支撑是医院信息化工作的核心。 进入医院信息化2.0时代，医院信息化的建设重点逐渐转移到电子病例的建立和普及上，而构建电子病例系统的前提是实现RIS、PACS及HIS等系统的无缝连接和信息共享，同时实现一体化的访问和控制。在医院信息化2.0时代，IT基础架构的整合是关键，同时也是实现数据管理和利用的基础。当前，很多医院都在探索新的信息化发展路径： 先建立一个整合的基础架构平台，然后在其上建立一个统一的医院信息集成平台，实现各应用系统的互联互通，最终实现统一、集成的资源管理。天津海河医院就在进行这方面的积极探索。 在医疗行业，典型用户的示范效应非常明显。比如无锡市第二人民医院采用HDS VSP高端存储和HCP(Hitachi Content Platform)归档方案构建了可持续发展的医疗智能信息平台。 无论是规模、响应力还是信息化水平，无锡市第二人民医院在无锡当地都名列前茅。受它的影响，无锡当地甚至整个华东地区的很多医院都选择了HDS 的解决方案。
关于大数据在医疗行业应用的调研报告 1引言 早期的医学研究成果、病人的信息等，往往都以纸质档的形式锁在文件柜中。近年来，随着计算机技术、互联网技术、信息技术等的高速发展，医疗领域内的信息包括病历数据、医学检验数据和医学影像数据等正从纸质的单一数据信息向系统的数据信息方式转变。与此同时，大型卫生信息平台、医疗业务体系也在逐步建立完善。这就决定了，大数据技术必将对医疗卫生领域带来重大影响。 大数据技术使得我们可以不再完全依赖于随机采样，通过分析挖掘获取小数据无法提取的有价值信息。大数据技术可以通过临床决策支持、医疗药品研发、健康危险因素分析等方面为医疗领域从大体量、高复杂的数据中提取价值，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。 2大数据技术在医疗领域的应用情况及发展前景 2.1大数据技术在医疗领域的应用 大数据技术在医疗领域的技术层面、业务层面都有十分重要的应用价值。在技术层面：大数据技术可以应用于非结构化数据的分析、挖掘，大量实时监测数据分析等，为医疗卫生管理系统、综合信息平台等建设提供技术支持；在业务层面：大数据技术可以向医生提供临床辅助决策和科研支持，向管理者提供管理辅助决策、行业监管、绩效考核支持，向居民提供健康监测支持，向药品研发提供统计学分析、就诊行为分析支持。 （1）大数据技术在医疗系统、医疗信息平台建设中的应用 大数据技术可以通过建立海量医疗数据库、网络信息共享、数据实时监测等方式，为国家卫生综合管理信息平台、电子健康档案资源库、国家级卫生监 督信息系统、妇幼保健业务信息系统、医院管理平台等提供基本数据源，并提 供数据源的存储、更新、挖掘分析、管理等功能。通过这些系统及平台，医疗 机构之间能够实现同级检查结果互认，节省医疗资源，减轻患者负担；患者可 以实现网络预约、异地就诊、医疗保险信息即时结算。 （2）大数据技术在临床辅助决策中的应用
大数据在医疗行业的应用 医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？ 据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。 领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案
通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率 临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本
提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护 根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远
第７期 ２４ ２０１４年４月１０日 计算机教育 ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｄｕｃａｔｉｏｎ ◆新视点 文章编号：１６７２．５９１３（２０１４）０７—００２４－０６ 中图分类号：Ｇ６４２ 大数据分析及其在医疗领域中的应用 邹北骥 （中南大学信息科学与工程学院，湖南长沙４１００８３） 摘要：互联网和物联网技术的快速发展给数据的上传与下载带来了前所未有的便利，使得互联网上 的数据量急剧增长，由此产生了针对大数据的存储、计算、分析、处理等新问题，尤其是对大数据的挖掘。文章分析当前大数据产生的背景，阐述大数据的基本特征及其应用，结合医疗领域，论述医疗 大数据分析的目的、意义和主要方法。 关键词：大数据；物联网；医疗；大数据挖掘 １ 大数据早已存在，为何现在称之为大
数据时代 计算与数据是一对孪生姐妹，计算需要数据，数据通过计算产生新的价值。数据是客观事 物的定量表达，来自于客观世界并早已存在。例 如，半个世纪前，全球的人口数量就有数十亿，与之相关的数据就是大数据；但是在那个时代，由于技术的局限性，大数据的采集、存储和处理 还难以实现。 互联网时代之前，采集世界各地的数据并让它们快速地进入计算系统几乎是一件不可想象的 事情。２０世纪８０年代兴起的互联网技术在近３０ 年里发生了翻天覆地的变化，彻底地改变了人们的工作和生活方式【ｌ】。通过互联网人们不仅可以下载到新闻、小说、论文等各类文字数据，而且可以轻而易举地下载到音乐、图像和视频等多媒体数据，这使得互联网上的数据流量急剧增长。据统计，现在互联网上每分钟流人流出的数 据量达到１ ０００ ＰＢ，即１０亿 ＧＢｔ２１。 推动大数据产生的另一个重要因素是物联网技术。近几年发展起来的物联网技 术通过给每个物品贴上标签 并应用ＲＦＩＤ等技术实现了
医疗健康 云计算大数据的五大方向、15项应用 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。 1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(AdvancedAnalytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(3V)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和
医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(ComparativeEffectivenessResearch，CER)。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一
大数据在医疗行业应用的15个场景 1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advaneed Analyties) 。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析 能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、 什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析 最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。 因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中 指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加 价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众 健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 临床操作： 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用, 光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1. 比较效果研究 通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特 定病人的最佳治疗途径。 基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research，CER)。研究表 明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很 大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助
医疗大数据的应用 医疗大数据带给人类的福音早在2009年google公司的一个案例中直接可以体现，google借助大数据技术比美国疾病控制与预防中心提前1到2周预测到了甲型H1N1流感爆发，此事震惊了医学界和计算机领域的科学家。 (1)服务居民。居民健康指导服务系统，提供精准医疗、个性化健康保健指导，使居民能在医院，社区及线上的服务保持连续性。例如，提供心血管、癌症、高血压、糖尿病等慢性病干预、管理、健康预警及健康宣教;同时减少患者住院时间，减少急诊量，提高家庭护理比例和门诊医生预约量。 卢红强调，无论做慢病管理还是随访也好，尤其是做健康管理，都是需要有数据支撑的，没有数据支撑，所有的健康管理都是虚的。她举例表示，单纯从体检数据不可能给患者做到全面的健康咨询和精准健康管理服务的。体检是有限的，一定要结合患者的医疗数据，所以做好这件事情是一定要有一个数据的平台来支撑的，这个数据平台做什么?就是把分散在医院各方面的数据聚集起来，提供一个可视化的展现形式，提供给大夫，大夫透过这些数据、结果来更好的为患者提供健康服务。 (2)服务医生。临床决策支持，如用药分析、药品不良反应，疾病并发症，治疗效果相关性分析，抗生素应用分析，或者是制定个性化治疗方案。 这些都是要以药品质量反映，疾病的并发症，这些在我们的信息系统中都有不同程度的体现。卢红举例说，不良反映，最早以前我们医院是有一套体系，大家报药品的不良反映，但是报完了之后没有反馈，这个信息收集完了之后报给国家，国家没有把这个信息反馈给医院。我们就提出建议：医院作为数据的供给者，非常希望上级可以把数据的结果反馈回来。后来，上级定期把结果反馈回来，我们从内网中体现出来，医生就能够经常看到。 (3)服务科研。包括疾病诊断与预测、提高临床实验设计的统计工具和算法，临床实验数据的分析与处理等方面。在目前的医院里，喜欢做科研的医生对这方面的呼声非常高，第一是希望自己有一个平台，把自己所关注的病例能够及时的放到平台中来进行管理。第二个，当这些数据都放进去以后，他会透过这个数据来设计一些科研的方案，透过这 个平台能够产生一些他认为的指标 出来，反过来这些指标对他的临床工 作又有一定的指导意义。 (4)服务管理机构。对行政管理部门是 有一定的意义的。 (5)公众的健康服务。包括危及健康因 素的监控与预警、网络平台，社区服 务等方面。大家都知道，上海在卫生 医疗领域积累了大量的数据，行业专 家通过诊疗数据作相关疾病的分析， 最后得出一个分布图，在浦东这个区 域里，糖尿病的患者究竟是聚集在哪 一个区域，高血压的患者又是在哪一 个区域，肝癌的患者在哪一个区域， 得到了这样一个分析数据以后，再进 一步分析这个区域里的人的饮食习 惯，或者是这个区域的人群来源结 构，这一个地区的人群饮食习惯，都 做了进一步的分析，去找到他患糖尿 病或者是高血压的一个因素在哪里， 这就是一个很典型的大数据分析得 到的结果，反过来为公共决策部门进 行服务的典型案例。 大数据平台让医生从录入者变成使 用者 卢红认为信息化推行这么多年仍有 很多问题的一个非常重要的原因，就 是医生只是数据的录入者，没有真正 成为数据的使用者、利用者。 随着大数据技术的不断成熟，通过建 立大数据平台、数据的支撑，让医生 在治疗、随访等实际工作中受益。让 医生的角色真正从录入者向使用者 转变。 卢红将大数据平台带来医疗服务及 医生的益处主要归于以下几类： 1、精准医疗。 比如说抗菌药物的使用，抗菌药物需 要控制，但是大家总也找不出很好的 方法去控制。我们有很多的规定，但 是这些规定如果没有平台支撑的控 制，这种规定都是空的。第一没办法 执行下去，第二没有办法核查。比如 说这位患者用某一个抗菌药物，理论 上用了3天就不能用了，必须要做抗 菌药物的耐药性的检测，耐药性的检 测是送给微生物检查，微生物室得到 一个结论，这个患者对哪个菌种耐 药，马上就要换。但是实际的工作中 常常是这个大夫可能用了这个抗菌 药物用了10天，觉得没有效果了又 换，又用了几天没有效果，才想起来做耐 药性的检测，但是如果系统在这方面能够 很好的把控的话，我相信抗菌药物使用， 按照国家的标准，抗菌药物的使用是一定 能够控制下来的。 2、个人治疗计划。 通过对历次住院信息的分析，制定本次治 疗计划，为医生提供参考。这就是对一个 个体，上次有公司到医院来讲课，他说我 能够把患者历次的信息都看得到，我说你 看到只是仅仅展现出来，大夫所需要的不 仅仅是把这些信息看到，而是需要能够把 历次的住院信息中的某个专科疾病所关 注的指标，用一种时序的方式展现出来， 这就是需要大数据的分析手段来给大夫 提供这样的展现形式，只有这样，我们的 大夫才能一目了然。前面关注的指标是透 过什么发生了这样的变化，他就非常清晰 了。 如果简单的展示，上次看他的病情是什 么，第二次是什么，第一次用了什么药， 第二次用了什么，其实这个没有太大的意 义。只有对这些数据进行分析，透过时序 的方法展现出来，对我们的大夫才会有指 导意义。 3、为医生和科研服务。 通过对某个专科疾病的分析提供可参考 的治疗方案，为科研提供分析数据。 举个例子不同的医院疾病不一样，比如说 某个医院有10个前10位的看病最多的， 就把这10个看病最多的医院病案搜索出 来，用大数据的方法分析好，就能为医生 提供非常好的服务。 4、为患者健康服务提供数据支撑。 健康管理，慢病管理，病人随访等等。尤 其是健康管理，如果没有一个数据支撑的 管理都是空话，包括慢病管理也好，因为 慢病管理虽然是糖尿病，但是有可能产生 了一个并发症，肯定到医院治疗过，这些 数据都是要被收集到这个平台里的，提供 给管理慢病的大夫。包括社康的大夫他也 是非常需要这些数据的，透过这样的数据 支撑，就可以提供很好的服务。 大数据可以带给医院、医生、患者这么多 好外，如何让这一切能为现实，医院能做 些什么呢?卢红谈到，目前医院在尝试通 过一些数据分析公司来做平台建设的工 作，通过平台提供数据服务，包括健康管 理、慢病管理、病人随访，包括转诊、科 研等等，都要建立在这个平台上。透过底 层的大数据分析支撑，来为这些所有的业 务提供数据支撑的服务。
大数据在医疗领域的应用（下） 宁家骏——国家信息化专家咨询委员会委员 二、大数据与云计算相向而行、发展迅速 （三）大数据时代及其特点 我们说现在我们进入大数据时代，为什么叫大数据时代？大家知道，是因为人类前进的脚步有了重大的变化，我们已经从农业社会进入到工业社会，又从工业社会进入到了信息社会，当今我们面临着一个生活、工作和思维方式的巨大变革的时期，就是我们说的大数据的时代。 为什么叫大数据时代呢？也是因为我们人类对信息的利用和认识的手段，经过了5次巨大的变革。比如开始最早的时候，我们的猿人，我们的先祖直立起来，能够进行语言的交换，这是第一轮。之后，在公元3500年有了文字。之后，大家知道是我们国家的骄傲，到了15世纪，我们毕升发明了活字印刷。到了19世纪开始有了电子，比如说电话、广播。到了上世纪有了电视。但是现在大家知道，从20世纪末开始到本世纪，人们更加青睐的互联网。互联网最大的问题就给我们带来了方便。大家过去查个东西很麻烦，以前我们大家知道，比如说过去国家图书馆，你去查资料挺麻烦，你要查一个国外的一个数据库的东西，是报刊的东西，也非常麻烦，还要花很多钱，现在很方便。所以这是我们看到时代的变化，在这样一个时代点上，它推动了我们认知的格局，就是你认识世界、了解世界，你实际是变化，所以这一点是非常重要的。 就是我们开通了新的望远镜，开通萨德，这个坦率说，对我们威胁还是非常大，所以这也就是我们为什么现在更加重视这种数据的分析，比如说韩国部署了萨德，最大的一个问题就是它能够监测我们各种的这种卫星、导弹，我们的部署和活动的信息，所以这是为什么我们坚持反对，这一点是我们一个很大的一个，可以说是必须引起高度警惕的一件事情。所以大数据的利用成了新时代的一个显微镜，一个望远镜。 我们说为什么叫大数据时代？我们要理解大数据，就是因为当今我们有三大定律还在发挥重要作用。第一个就是大家熟知的摩尔定律，英国人摩尔提出说，同一个面积的集成电路上可容纳的晶体管的数，每18个月翻一番，同时性能提高一倍。这个就说明什么呢？我们现在对数据的存储和管理，它的效率越来越高，而且越来越方便了，因为能力提高了，价钱还越来越便宜。 第二个定律就是我们常说叫吉尔德定律，吉尔德定律就是指的在当前，我们凡是一个成功的商业运作，总是把价格最低的资源尽可能消费掉，来保留价格最贵的资源。我们举个例子，比如现在大家上网老是找wifi，因为wifi免费不花钱，你自己流量就可以省一些，而现在的这个发展的趋势，将来就是都可以免费上网，而且速度会越来越高。 第三个定律叫麦特卡尔夫定律，这个老麦是以太网的发明人，也就是我们过去常说的一种网络连接方式，特别是局域网，它的核心的思想就是物以多为贵，就是网络的价值与用户数的平方成正比，也就是你上网的人越多，创造的价值越大。所以这个是为什么当今互联网时代，大家都在争夺用户、争夺入口的一个重要的原因。基于这三大定律我们可以看到，在新的时期，数据成为重要的战略资源，在这样一个背景下面，我们可以看到，就是大数据它的应用呈现了很好的前景，所以这一点是我们必须看到，比如航空公司利用数据搞清楚，怎么样来确定我的航班，怎么样来给航班进行定价，银行利用这个大数据决定把贷款贷给谁，贷给谁，谁最有效益，而且还没有风险。 前面讲了，大数据是不讲为什么，它不讲究数据之间为什么有勾连，它只讲这个关联性，各位领导可能都知道，一个非常熟悉的一个例子，叫做“啤酒尿布效应”，这是在美国的沃尔玛超市里头，超市的经理发现了，就是到了周末的时候，这个尿布的销售量有提高，啤酒销售量也提高，后来这个经理就真正到现场去研究、调研。大家知道，美国人他都是周末的时候，到超市去买一大堆东西回来。然后他就注意到了，一些男性的顾客他要给小孩买纸尿布的时候，他想想给自己还是买点东西，就买啤酒。所以超市老板发现这个之后，本来这两个东西毫不相关，但是通过这个调研之后，它相关了之后，他就在商店里头，把这个啤酒和尿布靠的很近，方便大家买。第二，把那个最不好卖的，价格最贵的啤酒跟尿布放得最近，这样照顾一些人，反正我拿着方便，我也不管什么，这提高了它上涨的效应。 所以大数据的价值重在于挖掘，而挖掘就是分析，我们不仅仅是为了数据而数据，而分析就是找出它们的关联程度，找出它们的交点，找出它们的规律，来提高我们的洞察力。所以我们说大数据它颠覆了很
区域医疗 SOA 解决方案 第 4 部分: ESB 在医疗行业中的应用 - 健康服务总线 健康服务总线是企业服务总线在医疗行业的实现，它使用 SOA 架构和医疗行业标准为基础，将医疗卫生机构的业务流程、应用系统和相关数据整合起来，提供统一的访问总线。本文给出了 IBM WebSphere Message Broker 为实现平台的参考架构，并详细介绍了与 IBM 其他产品进行集成以提供健康服务总线的相关功能。 背景介绍 区域医疗信息网络内多系统的整合 在区域医疗卫生信息网络（Regional Healthcare Information Network，RHIN）内医疗卫生机构之间共享临床与医疗健康信息的能力是当今医疗行业内面临的主要挑战之一，现有的医疗机构应用系统由于采用了不同标准、数据模型或者实现平台，在需要数据共享时候，常常根据某些特定需求实现了特定方式的连接，由于系统的异构性以及集成需求的变化和增加，这种点对点的信息交换模式越来越复杂而且难以维护，逐渐不能满足日益复杂的数据共享和交换要求，现有的系统整合和集成需要一种统一的应用架构来解决上述挑战，从而形成一个互联互通的医疗卫生业务协作网络，实现市民在各医疗机构间（例如医院与医院之间，医院与社区中心之间，社区中心与社区中心之间）的诊疗资料的共享和交换。 健康服务总线概念 在面向服务的体系架构（SOA）中，企业服务总线（Enterprise Service Bus, ESB）是一个实现系统间集成和互联互通的重要技术架构，它提供一个基于企业总线的先进应用整合理念，最大限度地减少应用系统互联所面临的复杂性，降低集成和维护成本。在区域医疗卫生信息整合环境下，构建统一的企业服务总线是实现区域医疗信息网络内多系统整合的重要实现手段，在这里，我们把企业服务总线在医疗卫生行业内特定的实现称之为健康服务总线（Health Service Bus，HSB）。健康服务总线在实现企业服务总线基本特点的同时，例如消息转换、路由、协议接入等，还需要满足医疗卫生行业内的特定需求，例如病人隐私保护、医疗卫生行业标准支持等。 回页首
大数据在医疗卫生中的应用前景 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 摘要：随着科学技术的飞速发展，互联网、云计算等得到了广阔的发展及应用。在信息化的发展下，各种网络信息的数据种类及数据规模也呈现出爆炸式的增长。与此同时，以“互联网+医疗”的新型医疗服务得到了一定的发展，各种医疗信息更是规模庞大。可以说，医疗卫生领域已经进入“大数据时代”。本文将简单概述大数据的含义及意义，指出大数据在医疗卫生中的发展应用前景。 关键词：大数据;医疗卫生;应用前景 在当代医疗行业发展中，传统的病例检查报告、病情诊断报告及医疗数据、相关的医疗影像资料都已实现了由纸质化向电子化的转变。随着医疗行业服务需求的不断加剧，形成的电子数据更是呈现出爆炸式增长。通过汇聚并不断完善这些数据，可有效实现医疗卫生行业的有效发展，提升医疗卫生服务质量。因此，大数据在医疗卫生中的应用及前景广泛。 一、大数据的含义及意义 目前大数据在各行各业取得了广泛应用。而所谓
大数据针对于不同行业有不同的定义。概括来说，它主要是指规模及数据量巨大的数据。针对于医疗卫生来说，大数据主要是指由医学诊断、患者行为及管理、医保、研发等形成的海量的、高增长率、多样化的信息资产。这些信息隐含着巨大的信息量及潜在价值，若得到有效开发，必能使每个医疗卫生行业的参与方受益无穷[1]。在熟练掌握大数据分析的基础上，通过深层次挖掘关联性及价值性的信息，必能在信息化的基础上实现医疗行业的一体化及智能化的发展。 二、大数据在医疗卫生中的应用前景 (一)在医疗卫生数据存储、分析及决策中的应用 以大数据为基础建立的医疗云平台，可以有效将大量临床诊断数据，如诊断结果等结构数据、医学影像数据如X光、CT扫描等上传至云端数据库，在借助于网络技术实现数据的分类存储，以电子数据为基础的信息在降低管理成本的同时，又能实现对数据的快速查阅。此外，通过有效的数据挖掘技术，可以成功开采网络大数据中的临床数据资源，结合国内外先进的医疗资源，最终实现对于数据的有效分析[2]。从我国目前的医疗保障来看，到2020年止，我国的医疗保障资金将出现700多亿元的缺口，这一形式将使得医疗分配具有相当的严峻性。借助于大数据的网络平
大数据在健康医疗领域的应用现状 摘要：医疗大数据具有极大的价值，挖掘医疗大数据中的价值信息对于疾病诊断、治疗方 案确定、流行病预测、医学研究和药物副作用分析等方面具有重要的意义。从某种意义上讲，医疗大数据系统对于改善人类生活环境、提高生活质量、获得更高的幸福指数均有重要的作用。 关键词：医疗大数据应用 在大数据时代，我们每天都生活在数据的世界中。全球每秒钟发送2.9 百万封电子邮件，一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年…每天会有2.88 万个小时的视频上传到Youtube，足够一个人昼夜不息的观看3.3 年…推特上每天发布 5 千万条消息，假设10 秒钟浏览一条信息，这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16 年…每天亚马逊上将产生6.3 百万笔订单…每个月网民在Facebook 上要花费7 千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…Google 上每天需要处理24PB 的数据… 大数据时代，数据不再是社会生产的“副产物”，而是可被二次乃至多次加工的原料，是可再生资源，从中可以探索更大价值，它变成了生产资料。然而不可再生资源呢？据统计，全球煤炭资源仅供开采162年、石油仅供开采40年，天然气仅供开采65年。那么大数据对于人类医疗健康，临床试验等，是否能起到指示性的作用呢？ 1大数据在医疗卫生领域的应用现状 1.1医疗卫生领域数据资源现状分析 近年来，我国医疗卫生领域吸纳了国内外当前先进的信息技术，信息化程度得到很大提高，我国卫生统计建起了覆盖国家、省、市、县、乡、村六级的从业人员达10万人的工作网络，90余万家医疗卫生机构通过统计直报系统上报了年报及月报，建立了动态的医疗卫生机构、卫生人力等信息库，卫生资源与卫生服务利用、疾病报告与健康监测等大型数据资源库。自1993年开始，每5年在全国范围内开展的国家卫生服务调查，现已建立连续性的，覆盖全国31个省20万人口的家庭基本信息、人口基本信息、患病、就医、基本医疗卫生服务利用等200余项指标的数据库，形成了可进行时间序列分析的系列海量数据。目前，县及县以上医院基本建立了医院信息系统，20%的县及县以上医院建立起以病人为中心、以电子病历为基础的挂号、收费、处方、治疗一体化管理信息系统。全国县级新农合管理信息系统基本建成，省、市级监管平台正在逐步完善，各级新农合管理部门、经办机构、定点医疗机构以及其他相关部门间建立计算机网络联接和数据资源共享。深化医改以来，各地基本建立了基本药物监测评价管理系统，实现对各地基本药物和增补药物品种数量、采购情况、缺失的基本药物品种数量、销售价格、配备使用、补偿及报销情况的监管时，产生了大量数据资源。国家卫生综合管理信息平台是我国卫生信息资源管理的重要组成部分，实现了医疗卫生机构统计数据和各级卫生行政部门在线汇总数据，仅在当前开始运行阶段，就已采集传染病信息5千多万条、突发公共卫生事件信息20多万条、近5百万人电子健康档案数据、3百多万人新农合数据近4千万条、1千多万人的诊疗数据。北京、上海、安徽等12个省份也已建立电子健康档案资源库。另外，国家传染病与突发公共卫生事件网络直报系统的建立，实现了
随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展，其数量之大和种类之多令人难以置信。比如：一个CT图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图则大得多，接近5 GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就可以生成和累积达数个TB甚至数个PB级的结构化和非结构化数据。 在中国，2010年，国家公布的“十二五”规划中指出要重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，建设电子档案和电子病历两个基础数据库等诸项目标，也就是推进医疗信息化的“3521”工程。过去由于缺少统一的电子病历系统(EMR)标准，中国的电子病历系统发展比较缓慢，医院之间不能实现共享病患信息共享，医疗服务水平也因此受到影响。为改善这一现状，国家会逐渐加大对电子病历的投入，适应这一趋势，各级医院也将加大在数据中心，IT外包等领域的投入。而随着医疗信息数据的几何倍数增长，医院信息存储将越来越受到重视，医疗信息中心的关注点也将由传统“计算”领域转移到“存储”领域上来。 有“弊”就有“利” 对于许多医疗和生命科学机构而言，努力控制大数据造成的呈螺旋上涨的成本、复杂性和风险已经成为一个至关重要的问题。然而，从另一个角度来看，医疗大数据能够带来的收益要远远超出管理它们的成本，如开放新的具有医疗价值的信息源、提高诊断准确性和速度、预测疾病和健康形态，以及取得生命科学创新的不同见解。美国管理咨询公司麦肯锡全球研究院（MGI）预测，如果美国的医疗行业能够有效利用不断增长的大数据来提高效率和质量，那么每年可创造超过
3000亿美元的额外价值。而且，在欧洲的发达国家中，仅在提高运行效率一项上，政府行政管理部门就可以利用大数据节省1000亿欧元以上的费用。 对于大多数成功的医疗机构来说，利用大数据已经成为提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。那么，我们该如何在两方面进行平衡，实现可观的效果和利润呢？ 答案存在于数据经济学中，即如何使从数据中获取价值的成本低于数据能产生的效益？如果我们能够有效地将数据存储、处理和保护成本降至最低，然后利用尖端技术将数据转化成支持临床需要与业务增长的可执行信息，我们就能实现最高的数据经济效益。 医疗大数据的挑战 然而，如何有效地将大数据存储成本降至最低，是企业和IT领导者，尤其是内容驱动的医疗和生命科学企业面临的根本性挑战。因为除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。患者的病历可能需要保存70或80年，甚至更长。许多情况下，病历还必须以原始格式永久保存，以满足法规遵从的要求。同样，生命科学研究机构有选择性的选择价值足以保留和维护数十年的数据，以期为新研究提供依据。 另外，许多医疗与生命科学研究机构在竭力应对资源紧张、持续的业务增长和新医疗技术带来的挑战。事实上，存储消费速度加快，存储资产未得到充分利用，对空间的持续需求以及动力和冷却成本的增加，都推动了总体拥有成本的不断攀升。而且，一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临更严重的局面。对于研究机构来说，数据存取是创新和竞争力的核心。这样看来，
竭诚为您提供优质文档/双击可除 医药医疗大数据 篇一：大数据在医药行业应用的15个场景 除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。 麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可
以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1、比较效果研究 研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现 ceR(comparativeffectivenessResearch，比较效果研究)，将有可能减少过度治疗(比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式)，以及治疗不足。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2、临床决策支持系统 临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。目前
大数据在健康医疗领域的应用现状 摘要:医疗大数据具有极大的价值,挖掘医疗大数据中的价值信息对于疾病诊断、治疗方案 确定、流行病预测、医学研究和药物副作用分析等方面具有重要的意义。从某种意义上讲，医疗大数据系统对于改善人类生活环境、提高生活质量、获得更高的幸福指数均有重要的作用。 关键词:医疗大数据应用 在大数据时代，我们每天都生活在数据的世界中。全球每秒钟发送 2.9 百万封电子邮件,一分钟读一篇的话，足够一个人昼夜不息的读5.5 年…每天会有 2.８8万个小时的视频上传到Yｏutube，足够一个人昼夜不息的观看3．3 年…推特上每天发布 5 千万条消息,假设10 秒钟浏览一条信息,这些消息足够一个人昼夜不息的浏览16年…每天亚马逊上将产生6.３百万笔订单…每个月网民在Ｆacebｏok 上要花费7千亿分钟，被移动互联网使用者发送和接收的数据高达1.3EB…Gｏogle 上每天需要处理２4PＢ的数据… 大数据时代，数据不再是社会生产的“副产物”，而是可被二次乃至多次加工的原料，是可再生资源,从中可以探索更大价值,它变成了生产资料。然而不可再生资源呢?据统计，全球煤炭资源仅供开采162年、石油仅供开采40年，天然气仅供开采65年。那么大数据对于人类医疗健康，临床试验等，是否能起到指示性的作用呢？ 1大数据在医疗卫生领域的应用现状 １．1医疗卫生领域数据资源现状分析 近年来,我国医疗卫生领域吸纳了国内外当前先进的信息技术，信息化程度得到很大提高，我国卫生统计建起了覆盖国家、省、市、县、乡、村六级的从业人员达10万人的工作网络,9０余万家医疗卫生机构通过统计直报系统上报了年报及月报，建立了动态的医疗卫生机构、卫生人力等信息库,卫生资源与卫生服务利用、疾病报告与健康监测等大型数据资源库。自1993年开始,每5年在全国范围内开展的国家卫生服务调查，现已建立连续性的,覆盖全国31个省2０万人口的家庭基本信息、人口基本信息、患病、就医、基本医疗卫生服务利用等200余项指标的数据库，形成了可进行时间序列分析的系列海量数据。目前,县及县以上医院基本建立了医院信息系统,2０%的县及县以上医院建立起以病人为中心、以电子病历为基础的挂号、收费、处方、治疗一体化管理信息系统。全国县级新农合管理信息系统基本建成,省、市级监管平台正在逐步完善,各级新农合管理部门、经办机构、定点医疗机构以及其他相关部门间建立计算机网络联接和数据资源共享。深化医改以来,各地基本建立了基本药物监测评价管理系统,实现对各地基本药物和增补药物品种数量、采购情况、缺失的基本药物品种数量、销售价格、配备使用、补偿及报销情况的监管时,产生了大量数据资源。 国家卫生综合管理信息平台是我国卫生信息资源管理的重要组成部分，实现了医疗卫生机构统计数据和各级卫生行政部门在线汇总数据，仅在当前开始运行阶段，就已采集传染病信息5千多万条、突发公共卫生事件信息2０多万条、近5百万人电子健康档案数据、3百多万人新农合数据近４千万条、1千多万人的诊疗数据。北京、上海、安徽等１2个省份也已建立电子健康档案资源库。另外,国家传染病与突发公共卫生事件网络直报系统的建立,实现了
医疗信息化中大数据与云计算的应用要点 发表时间：2018-07-18T11:03:12.593Z 来源：《基层建设》2018年第16期作者：沈蓓 [导读] 摘要：本文分析了医疗信息化中大数据与云计算应用的相关问题，旨在为我国医疗信息化建设提供理论支撑和技术解决方案，利用大数据和云计算提升医疗信息服务的质量和效率，解决我国医疗服务中“看病贵、看病难”的问题和挑战，构建以“患者为中心”的医疗服务模式，实现医疗资源的合理分配和共享，为我国医疗服务创新提供参考。 东南大学附属中大医院江苏南京 210009 摘要：本文分析了医疗信息化中大数据与云计算应用的相关问题，旨在为我国医疗信息化建设提供理论支撑和技术解决方案，利用大数据和云计算提升医疗信息服务的质量和效率，解决我国医疗服务中“看病贵、看病难”的问题和挑战，构建以“患者为中心”的医疗服务模式，实现医疗资源的合理分配和共享，为我国医疗服务创新提供参考。 关键词：大数据；云计算；医疗信息化 近年来，大数据成为学术界、商界、政府等组织的热点研究领域。随着信息技术的进步，物联网、云计算和大数据等技术不断成熟，人、机、物三元世界不断交互融合， 各领域数据呈现爆发式增长态势。随着医疗信息化的发展，以电子病历（Electronic Medical Record）、电子健康档案（Electronic Health Record）为核心的医疗信息数据迅速累积和发展，分布在世界各地的医疗信息系统、医疗影像、医疗记录等医疗数据爆发式增长。医疗信息服务的企业和服务商也在不断成熟，互联网医疗、移动医疗、远程医疗和协同医疗等不断创新医疗服务模式与渠道。医疗大数据引发了社会各界对医疗服务和生命健康的重新思考与定位。 一、云计算概述 Buyya 等提出云计算是一种并行和分布式的计算系统，由一组内部互连的虚拟机组成，该系统服务提供商能够根据与用户协商好的服务等级协议动态地为其提供计算资源。美国国家标准与技术研究院（National Institute ofStandards and Technology，NIST）将云计算定义为：云计算是一种IT 资源的使用模式，通过Internet 对服务器、中间件和应用等可共享、可配置资源向用户提供自助的、普适的、方便的、按需的、实时的访问[6]。在云计算模式中，“云”是动态调节的一种虚拟化服务资源，用户可以根据使用量多少进行付费，通过浏览器、桌面应用程序或者是移动应用程序发送服务请求，用户不必具有相应的专业知识，不需要了解“云”中基础设施的细节，也无需直接进行控制，所有具体的处理都在“云”端，远端的“云”服务接收到客户端的请求之后返回客户端所需的应用数据等资源[7]。 二、大数据时代我国医疗信息化分析 医疗卫生信息化的核心是实现电子监控档案和电子病例的共享，需建立一个集成平台，把所有的数据都传送到平台上，而所有的人在需要的时候再从平台上获取数据。 目前，我国三甲级医院已经基本实现了医院的信息化建设，普及了医院信息系统、电子病历系统、影像归档系统、通信系统及实验室信息管理系统等。但与国外先进的医疗信息化相比，并没有真正实现同一区域内医疗机构之间、医疗机构与政府管理部门之间、医疗机构与个人之间的信息共享、互连互通。 2、大数据时代我国医疗信息化建设中的问题 （1）医疗信息化成本高 虽然医疗行业的各个机构初步实现了信息化建设，但随着功能需求及数据量的快速增加，医疗行业的软件、硬件设备跟不上发展的步伐，各医疗机构需不断升级软件、购买设备以应对日益增长的需求，提高了医疗信息化的成本。 （2）医疗信息化人才紧缺 我国医疗信息化的建设需要大量医疗信息化人才，尤其是既熟悉医疗卫生业务，又精通计算机通信技术的人才。我国这样的专业技术型人才匮乏，严重制约了医疗信息化的发展。 （3）医疗信息共享程度低 目前，区域内各医疗机构也在进行信息化建设，但几乎都是根据自己的需求建设相应的信息化平台，并且各机构比较注重各部门业务的纵向信息化建设，很少考虑部门与部门之间的横向信息沟通，更缺乏医疗机构和医疗机构之间、政府及个人之间的横向信息沟通，导致医疗信息孤岛现象严重。 （4）医疗缺乏系统的规划 大部分医疗机构在某个部门或某一业务有信息化建设的需求时才开始针对具体需求建设信息化平台，这样使其信息化建设缺乏整体规划，进而造成资源严重浪费。 三、在医疗信息化中云计算的应用 1、云计算在医疗信息化中的应用 云计算的宗旨是“一切皆服务”。大数据时代云计算在医疗信息化建设中的服务架构由3 层组成，分别是基础设施层、云平台支撑层和应用服务提供层。大数据时代基于云计算的医疗信息平台架构模型，见图1