大数据+智慧医疗
2015年12月
目录
1.概述..................................................... - 1 -
2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索............................ - 1 -
3.“大数据＋智能穿戴”：移动医疗创新........................ - 3 -
1.概述
卫生信息化是指以健康信息为核心、管理信息为纽带、分析决策系统信息为主导的全面信息化进程。它体现了现代信息技术在医疗卫生领域的充分应用，有助于实现资源整合、流程优化，降低运行成本，提高服务质量、工作效率和管理水平。
众所周知，在都市中奋斗的白领阶级虽然拿着较高的工资，却也付出了极大的心力。据相关统计显示，白领阶层中工作时间超过8小时的高达90%，10小时以上的占62.3%，超过12小时的占20%，而中国白领平均每周的运动时间却只有2.61个小时。
长时间超负荷的工作，一再被压缩的运动时间，导致越来越多白领脱离了健康的“轨道”。由于受限于现有的网络和硬件设施，各区县现有的社区卫生服务应用系统的建设差别较大。
比较起来，城区的社区卫生应用软件建设起步早，而在偏远地区，社区卫生服务工作基本停留在手工操作阶段。但是，即使在经济比较发达的城区，各区甚至各社区服务中心都没有统一功能统一版本的社区卫生服务信息系统，社区服务中心自行开发的应用软件只能满足基本的社区卫生服务要求。这为社区卫生相关政策的执行，社区卫生服务系统与外系统的接口带来了极大的不便。因此，从社区卫生管理的需要出发，急需建设一套保留个性化要求的、全市统一的社区卫生服务信息系统应用软件。
2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索
数据显示，当前国内现有2000多款移动医疗APP，且处于快速增长阶段。去年，我国移动医疗市场规模达到30．1亿元，比2013年增长26．8％，预计2017年将达到125．3亿元。移动医疗APP德国调研公司Research2guidance报告称，当前全球移动健康应用的数量超过10万项，大部分应用的下载量不超过5万次，营收低于1万美元。
《纲要》提出，要鼓励和规范有关企事业单位开展医疗健康大数据创新应用研究，构建综合健康服务应用。事实上，好多与医疗相关的企业已经开始了这样的探索。
以大数据为基础的精准营销，已经在颠覆传统的广告模式
有人说，2013年是大数据元年，未来五年会有一大批基于大数据商业模式的公司催生出来。在味库身上，的确看到了这种趋势。
资深互联网评论人士谢文认为，大数据时代将首先对健康和医疗领域带来深刻变革，因为该领域已经过了思想革命的概念阶段，逐步迈入商业模式创新时期。这或许恰好解释了为何移动健康行业在今年成为风险投资的热土。
如果把大数据时代分为前台、中台和后台三个主战场，前台就是数据终端，负责数据获取和传输，如手机、电脑、智能眼镜、汽车以及各种传感器等，将物质世界和人类社会的一切数据化。在谢文看来，前台是目前争夺的主要战场，出现的创新数不胜数——这正是近两年智能手表、智能手环、电子秤等智能可穿戴设备大热的背景。
与此同时，各种健康数据收集平台也在今年陆续登台亮相：先是三星公司5月底发布一款健康追踪腕带Simband和智能健康追踪平台SIMI，接着苹果公司在6月WWDC大会上发布移动应用平台HealthKit，数天之后，谷歌紧追不舍在其年度开发者大会上推出名为Google Fit的健康平台。近日，微信以公众号为接口，与咕咚、华为、乐心和iHealth 四款运动手环展开合作的消息又博到不少中国媒体的眼球。外界纷纷揣测，腾讯公司此举实乃有意借微信打造出一个开放的健康数据平台。
面对如火如荼的大数据前台、中台争夺战，百度董事长兼CEO李彦宏5月29日在黄山召开的“百度联盟峰会”上语惊四座：“我们真正想要的数据现在没有，或是还没有搜集上来，已经被搜集上来的数据基本没有价值。”
3.“大数据＋智能穿戴”：移动医疗创新
“戴个手环、弄个眼镜”，计算每天走多少步、消耗了多少卡路里、心跳多少次，对治病没有什么帮助。“互联网公司通过可穿戴设备搜集了很多数据，结果又发现没法对这些数据进行分析。”李彦宏说。
在利用体检数据方面，美国硅谷早有成功案例。几年前，经尔纬数据技术有限公司创始人糜万军在美国硅谷完成了一个大数据创业项目。该项目利用数据挖掘技术，综合分析斯坦福大学全校员工的体检记录和就诊记录，并据此对所有人每年的医疗费用进行预测。糜万军说，项目成立的初衷，是希望利用个人的医疗信息预测其医疗费用，给保险公司做参考。但后来，美国许多大企业却成为客户的主要来源。
变化是这样发生的：糜万军带领的团队，在了解每名员工的健康状况之后，通过数据分析，为其制订了个性化的健身计划，有效地帮助员工改善了健康状况。这项业务受到美国企业的欢迎，从斯坦福大学到思科、苹果等大公司，都乐于购买它的服务。
创新总在以极快的速度迭代，但在李彦宏看来，真正能给医疗健康行业带来革新的，是一种“慢数据”：通过一种简单的方法，在三个月、半年甚至更长的时间内，持续不断地监测你的某些指标，通过长时间的数据积累，准确预测你未来患上的某种疾病的可能性，以达到中医所讲的“治未病”的效果。这并非空穴来风。7月13日，发表在阿尔茨海默症国际会议上的四篇论文进一步支持了如下结论：通过对眼睛和嗅觉的检测，能够预测阿尔茨海默症(俗称老年痴呆症)的发生。
无独有偶，最近伊利诺斯大学的研究者透露，他们根据现有数据研究发现，人脸的衰老速度与寿命之间存在着确切的关联。假设该研究顺利进入应用阶段，保险公司只需对准顾客的面部乃至照片扫描一番，即可知晓他的天寿几何，从而优化该顾客的相关保险配置。
4.等待人工智能
今天，大数据已经在生活和医疗健康行业扎根萌芽。随着科技的发展，人类社会管理方式的进步，它也将对军事、金融、航空以及制造业等各行各业带来变革。同时，智能社会、智能社区以及智能交通等等，将随着大数据应用的突破逐渐成型。
据麦肯锡预测，未来中国大数据产品的潜在市场规模有望达到1.57万亿元。或许，在5-10年间，下一个谷歌或者下一个Facebook将在大数据领域诞生。
然而，大数据时代的推进，也面临重重桎梏。首先，它给人类社会现有的管理方式带来了极大的挑战。如谢文所言，大数据时代的核心词是开放与融合，以及“一切皆可数据化”的思维。但是，“完整综合的、开放公共的、动态及时的”大数据并不会自动生成，它有赖于政府数据开放平台和数据交易市场的建成。
据工信部于2014年5月发布的《大数据白皮书》，目前不少国家已加入到开放政府数据行动，推出公共数据库开放网站。例如，美国数据开放网站https://www.doczj.com/doc/7513424525.html,目前已有超过37万个数据集、1209个数据工具、309个网页应用和137个移动应用，数据源来自171个机构。
“开放数据”已经成为一种潮流，所有国家、公司乃至个人或早或晚都将卷入其中。但在谢文看来，无论政府还是公司，中国在信息共享方面的理念都相当保守，同时还缺乏完善的市场经济制度和法治体系作为基础支撑。这都将成为中国大数据发展中的致命弱点。
实现数据的开放与融合，还仅仅是大数据时代迈出的第一步。《大数据白皮书》中提到，在人类全部数字化的数据中，仅有非常小部分的数值型数据(约占总数据量的1%)得到深入分析和挖掘(如回归、分类、聚类)，大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据也只进行了浅层分析(如排序)，占总量近60%的语音、图片、视频等非结构化的数据，还难以进行有效分析。
智慧医疗大数据分析 应用平台 建 设 方 案
目录 1.背景介绍 (10) 2.产品愿景 (14) 3.产品定位 (15) 3.1解决的问题 (15) 3.2达到的效果 (15) 4.产品理念 (16) 5.总体思路 (16) 5.1对接数据源，获取医疗卫生大数据 (17) 5.2对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (18) 5.3建立医疗卫生大数据的存储机制 (18) 5.4医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (20) 5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (22) 5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (22) 5.7建立平台应用实施推广组织机制 (23) 5.8建立平台产品优化升级服务组织机制 (23) 6.医疗卫生信息的大数据建模描述和分析 (23) 6.1 我们给出的相关数据模型 (24) 6.2 卫计委给出的相关数据模型 (25) 6.3 相关数据特征对比分析 (29) 7.大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (31) 7.1 医疗卫生服务机构应用 (33)
7.1.1各级医院自身应用 (33) 7.1.2 基层医疗机构自身应用 (38) 7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (38) 7.1.4医疗卫生机构的合规应用 (43) 7.2患者医疗治疗应用 (46) 7.2.1患者就医过程提示服务 (46) 7.2.2患者服药提示服务 (46) 7.2.3患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (46) 7.2.4患者体征和治疗效果服务 (47) 7.2.5患者交流交往服务 (47) 7.3个性化医疗服务应用 (47) 7.3.1基因测序分析应用 (47) 7.3.2个性化药物应用 (48) 7.3.3个人健康管理应用 (48) 7.4慢性病预防治疗应用（疾控中心） (50) 7.4.1慢性病检测、发现、预警服务 (50) 7.4.2慢性病诊断服务 (52) 7.4.3慢性病防控治疗服务 (52) 7.5居民健康保健应用（疾控中心） (53) 7.5.1居民自我健康保健应用 (53) 7.5.2政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (54) 7.5.3政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用
大数据+智慧医疗 2015年12月
目录 1.概述..................................................... - 1 - 2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索............................ - 1 - 3.“大数据＋智能穿戴”：移动医疗创新........................ - 3 -
1.概述 卫生信息化是指以健康信息为核心、管理信息为纽带、分析决策系统信息为主导的全面信息化进程。它体现了现代信息技术在医疗卫生领域的充分应用，有助于实现资源整合、流程优化，降低运行成本，提高服务质量、工作效率和管理水平。 众所周知，在都市中奋斗的白领阶级虽然拿着较高的工资，却也付出了极大的心力。据相关统计显示，白领阶层中工作时间超过8小时的高达90%，10小时以上的占62.3%，超过12小时的占20%，而中国白领平均每周的运动时间却只有2.61个小时。 长时间超负荷的工作，一再被压缩的运动时间，导致越来越多白领脱离了健康的“轨道”。由于受限于现有的网络和硬件设施，各区县现有的社区卫生服务应用系统的建设差别较大。 比较起来，城区的社区卫生应用软件建设起步早，而在偏远地区，社区卫生服务工作基本停留在手工操作阶段。但是，即使在经济比较发达的城区，各区甚至各社区服务中心都没有统一功能统一版本的社区卫生服务信息系统，社区服务中心自行开发的应用软件只能满足基本的社区卫生服务要求。这为社区卫生相关政策的执行，社区卫生服务系统与外系统的接口带来了极大的不便。因此，从社区卫生管理的需要出发，急需建设一套保留个性化要求的、全市统一的社区卫生服务信息系统应用软件。 2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索 数据显示，当前国内现有2000多款移动医疗APP，且处于快速增长阶段。去年，我国移动医疗市场规模达到30．1亿元，比2013年增长26．8％，预计2017年将达到125．3亿元。移动医疗APP德国调研公司Research2guidance报告称，当前全球移动健康应用的数量超过10万项，大部分应用的下载量不超过5万次，营收低于1万美元。
智慧医疗大数据平台及专病数据库系统 1.1系统概述 系统采用了基于大数据和机器学习的相关技术，对医院多源异构数据进行清洗和整合，形成了标准化大数据平台，并基于大数据平台建设专病数据中心，实现了专病库管理、数据质控、数据导出、统计分析等功能，解决了科研人员在专病库建立及统计建模等方面的难题。 近年来，大数据、人工智能等计算机技术的迅猛发展，对临床科研模式的巨大影响正日益受到各界关注。国家先后出台了《国务院办公厅关于印发深化医药卫生体制改革2016年重点工作任务的通知》《国务院办公厅关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》等政策文件，鼓励推进科研大数据应用，提升医学科研及应用效能，进而推动智慧医疗的发展。 与此同时，传统科研模式中存在的“科研构思难、数据获取难、想法验证难、数据处理难”等弊端，已严重阻碍临床研究水平的进一步发展，亟待利用新的技术手段予以解决。因此，基于大数据及人工智能技术进行临床研究的新模式应运而生。新技术和新思路的引入，将帮助医生从数据中发现问题，实时进行数据质控，并行验证研究问题，从而实现数据驱动的一体化科研工作模式。 本系统采用了基于大数据和机器学习的相关技术，对医院多源异构数据进行清洗和整合，形成了标准化大数据平台，并基于大数据平台建设专病数据中心，实现了专病库管理、数据质控、数据导出、统计分析等功能，解决了科研人员在专病库建立及统计建模等方面的难题。通过建设一体化科研大数据平台和专病数据库，
系统可以大幅提升医疗科研的效率，使得医生和科研人员能够高效、高质地完成科研工作。系统的建设可以大幅提升医疗科研的质量及效率，加快科研成果转化，从而间接促进医疗质量的提高。 1.2系统具备如下特性： 1) 基于双模式的数据集成 2) 十亿级记录的亚秒级搜索响应 3) 统一的临床科研专病平台 4) 科研病例资料收集的自动化和智能化 5) 统一并规范化专病科研数据集 6) 规范化科研病例报告CRF表单定义 7) 同一专病库支持多个课题，避免资料重复收集整理，造成资源浪费 8) 统一随访，减少失防、漏防、以及重复随访，提供随访效率 9) 完善的病例资料权限和隐私管理，保护科研病例资料的安全
从专家诊病模型实例理解智慧医疗大数据 大数据可谓是当红炸子鸡，对于它的应用场景，人们已经做了充分的想象，很多也在逐步落地，比如智慧医疗。医疗行业正更多的融入人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化。 面对不同受众，智慧医疗有着不同的涵。对于公众，意味着更便捷可及的医疗服务；对于医护人员，不仅可以提高诊疗速度，还可以让诊疗更加精准，通过大量的数据分析支持他们的诊断。这里就不得不提到专家系统，它应该是一个典型的医疗应用，是大数据和人工智能的紧密结合。 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。 接下来将通过生动有趣的过程讲解，帮助读者了解使用SmartMining敏捷挖掘桌面版，以决策树算法为背景，依托大数据如何构建专家诊病模型，以及如何通过可视化探索数据，实现决策树同样的计算结果！ 该案例的工作流如下：
智慧医疗概念应用案例解析及国外经验借鉴 来源：数据观时间：2016-02-23 16:36:29 作者： 智慧医疗概念 智慧医疗英文简称WIT120，是最近兴起的专有医疗名词，通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。 在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。 下面我们首先来了解嘉兴市智慧医疗建设的经验。 智慧医疗案例：嘉兴市借力互联网大数据建立智慧医疗
ct、磁共振、b超……对于一家医院来说，每过一天，都意味着有几千张新的图文影像资料生成。这些影像资料的数据占据着医院大部分数据存储空间，给医院带来存储和经济上的巨大压力。近日，记者从嘉兴市第一医院获悉，该院日前上线的影像数据“云存储”系统成功打破了以往的数据存储瓶颈，在该院的智慧医疗建设进程上树起了全新的“里程碑”。该举措不仅开创了全省先河，在全国范围内也屈指可数。 6月2日上午，市一院呼吸内科，58岁的施爱文正为自己的哮喘病寻医问诊。为了对照患者过去的病情做出更精准的诊断，副主任医师张齐通过“云存储”系统轻松调取了患者在2013年12月拍的一张肺部ct来仔细查看。“现在真方便，通过电脑就可以看到我过去来医院拍的影像。不然时间过了这么久，放在家里的片子我肯定找不到了！”施爱文说。
医院新推出的“云存储”系统，不仅给来就诊的病人带来了便利，也为提升医生的诊断服务提供了方便。“以前的片子都由病人自行保存，很多人再来看病时经常会忘记携带原先的片子，又或者是因为保存不当，片子的分辨率降低，不便于医生给病状做出进一步的判断。”张齐告诉记者，过去自己为寻找病人以往的影像资料，常常要联系放射科，再花上几十分钟，“现在只要把病人的名字或就诊卡号输入系统，等待不到十秒钟，就可以直接调出病人在我院所做过的所有影像资料，既快捷又清晰。” 近年来，随着我市医疗业的快速发展和数字医疗进程的推进，医院数据量已呈现出爆发式的增长。据该院信息科科长詹伟国介绍，以该院每日新生成的影像资料数量为例，就已从2011年医院整体搬迁时的约30gb/日增长到了60gb/日。“这对医院原有设备的存储能力是个极大的挑战！”詹伟国说，为了给每日新产生数据预留存储空间，医院不得不将生成日期超过3天的影像数据上传到放射科服务器，将超过3个月的通过移动硬盘备份后转存，“如果有医生或病人在此期间需要查看原来的影像资料，过程会很费时费力”。 如果技术上没有创新，医院就只能一次又一次地在购买存储设备上做出投入。然而，这样的做法并不能从根本上缓解影像数据生成和存储上的供应失衡。今年4月初，面对已有存储量又将再次接近饱和，该院领导和相关科室的负责人一致决定，去做“第一个吃螃蟹的人”——试水“云存储”，借助互联网大数据的信息处理方式打破以往的存储容量的界限，为病人保存完整的影像资料。 首创并非易事，从最初的下定决心到最终系统成型，医院与相关的网络和软件运营商一起经过了近2个月的反复测试和技术攻坚。5月21日，“云存储”
从医疗大数据到智慧医疗 在我国经济快速发展的背后，医疗问题也愈加的凸显，一边是快速发展的经济，一边是超负荷运转的医疗机构，二者的相互碰撞促使医疗行业变革已势在必行，而在如今的DT时代，大数据无疑成为了解决医疗困境的一个契机。 对于大数据在医疗行业的应用，大家首先想到的或许就是智慧医疗的建设，其实早在2013年，麦肯锡就认为，属于医疗行业的大数据革命到来了，因为医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，如今，时代的发展趋势和科技的快速发展，无疑给予了智慧医疗的快速发展的可能。 大数据在促进医疗行业快速发展的过程中扮演着愈加重要的角色，尤其体现在惠民便民等方面。 首先、大数据让就医、看病更简单 整合医疗资源，合理划分，让看病难问题得到解决。大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用，能够使优势资源“下得去”，更好地推动分级诊疗落地，加快远程医疗普及，推动精准医疗发展。将所有的常见病例、既往病例，都记录在案，医生可以通过有效、连续的诊疗记录，运用大数据支撑，给病人以优质、合理的诊疗方案。也就是优质医疗资源的延伸放大有了更扎实可靠的技术支撑。当然，这不仅仅能够加快医生的看病效率，还能够降低误诊率，从而让患者能够在最短的时间接受最好的治疗。 其次、大数据在预防、预测方面的应用
解决患者的疾病，最为简单的方式就是防患于未然，通过大数据对于群众的人体数据监控，做到预防为主、防治结合，中医讲“治未病”，利用大数据，将各种健康数据、各种生命体征的指标，集合在数据库和健康档案里面。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务，这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便于通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然，随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，像一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。 最后、优化治疗方案，提供最好治疗 每个患者由于自身身体特征的不同，治疗方案也会有所不同，一个普通的感冒每个人的用药就大有不同，更何况是重大疾病。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，好的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平并不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的质量方案，而随着大数据在医疗行业的深入应用，对于各类患者的统计和分析，当数据足够大时，通过大数据分析，必将能为患者找到最佳的治疗方案，当然，这里并不是在降低医师的作用，毕竟人的创造性是机器无法取代了，将大数据与医师相结合，才是解决医疗困境的最佳途径。 未来的智慧医疗必将非常的便捷，依托移动、互联网、云计算等相关科技进行结合，就医体验、电子病历查询、远程会诊等将得到实
融合论坛INTEGRATION FORUM 58软件和集成电路SOFTWARE AND INTEGRATED CIRCUIT 从1987年从业到现在32年了，我是第一次以医疗行业企业经营者和专业人士的身份来跟大家分享。从国家政策的角度来讲，国家将健康医疗大数据应用发展的建设工作纳入到了“健康中国2030”规划当中，这对健康医疗大数据的属性和发展战略提出了具体的要求，也为医疗行业以健康医疗大数据为抓手、正确有效地推进医改进程指出了路线和方向。目前医疗行业的大数据需求呈现出三大趋势。一是数据来源多样化。在医疗过程中，医生根据的是HIS （医院信息系统）、LIS （实验室信息管理系统）、E M R （电子病历）、PAC S （影像归档和通信系统）等数据，但常常忽视患者遗传背景、基因、环境等信息。现在整个医疗行 业，专业纵向细化深入、横向碎片化发展趋势非 常明显。 二是关注角度多样化。除了关注治疗效 果，我们还要关注治疗过程中患者的状态、并 发症、死亡率，关注医院救治过程的执行状况 以及收费情况。 三是知识和工具多元化。对医疗救治的认 识，已经从经验积累向数据积累转化，需要医 生在成长过程中重视方法论的培养，包括必须 熟练掌握计算机工具，学会对海量信息进行处 理。 人工智能的概念最早于1956年在美国达特 茅斯大学首次人工智能研讨会中提出，最早的 医疗场景落地探索尝试出现在上世纪70年代的 —海南沃华医疗器械有限公司董事长郝庄严 大数据+人工智能就是有效精 准数据+优秀算法，将碎片化医 疗数据化零为整，将医疗救治 从经验积累转化为数据积累， 以此服务临床科研、提升医技 能力，打造“健康中国”。 医疗大数据+AI 是推动精准医疗和临床科研的新引擎
医疗质量管理与持续改进 一、医疗质量管理和持续改进方案及实施 1.医疗质量管理和持续改进实施方案及相配套制度、考核标准、考 核办法、质量指标、持续改进措施。 （1）医疗质量管理和持续改进实施方案及相关配套制度、考核标准、考核办法、质量指标。 （2）医疗质量管理考核体系和管理流程。 （3）落实医疗质量考核。 （4）对方案执行、制度落实、考核结果等内容的分析、总结、反馈及改进措施。 2.医疗质量关键环节、重点部门管理标准与措施。 （1）医疗质量关键环节管理标准与措施。 （2）重点部门的管理标准与措施。 （3）主管职能部门监督。 （4）相关人员知晓本岗位相关质量管理标准及措施，并落实。（5）职能部门履行监管职责，对各项管理标准与措施的落实情况有定期检查、分析、反馈，有改进措施。 二、建立与执行医疗质量管理制度，将操作规范、诊 疗指南。 1.根据法律法规、规整规范以及相关标准，结合本院实际，制定完 善的覆盖医疗全过程的质量管理规章制度，并及时更新，切实保证医疗质量。
（1）医院制度符合法律法规、规章规范及相关标准，且符合本院实际。 （2）有完善的质量管理制度规章制度，并有明确的核心制度。（3）能够覆盖本院医疗全过程。 （4）对制度的管理规范，对制度、审核、批准、发布、作废等有统一流程。 （5）对制度能够定期修订和及时更新。 2.执行医疗质量管理制度，重点是核心制度。 (1)落实各项医疗质量管理制度，重点是核心制度。 (2)有医院及科室的培训，医务人员掌握并遵循本岗位相关制度。 (3)有主管职能部门监督。 (4)院科两级对制度的执行情况有监督检查与整改措施。 3.有临床技术操作规范和临床诊疗指南。 (1)有各专业临床技术操作规范和临床诊疗指南。 (2)对医务人员进行培训，使医务人员掌握并严格遵循本专业岗位 相关规范和指南开展医疗工作。 (3)对规范、指南的执行情况有监督检查及整改措施。 三、坚持“严格要求、严密组织、严谨态度”，强化 “基础理论、基本知识、基本技能”培训与考核； 每二年一次组织卫生技术人员考核。 1.坚持“严格要求、严密组织、严谨态度”，强化“基础理论、基本 知识、基本技能”培训与考核。