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在传统的医疗诊断中，医生仅可依靠目标患者的信息以及自己的经验和知
识储备，局限性很大。而大数据技术则可以将患者的影像数据，病历数据、检
大数据在医疗行业应用场景汇总
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(Advanced
Analytics)。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。
浅析“大数据”于医疗领域的应用
大数据技术已经应用在电信、金融、教育、医疗、军事、电子商务甚至政府决策等几乎所有的领域，尤其在医疗领域的应用越来越多，因此，大数据技术在医疗领域的项目管理逐渐引起人们的重视。针对大数据技术在医疗领域的发展趋势和当前面临的问题，研究大数据技术在医疗领域项目的工程实施过程中的管理调整及解决措施，从而引导和促进大数据技术在医疗领域应用的快速、健康发展。
一、大数据技术的出现及发展
近年来随着互联网、云计算、移动和物联网等的迅猛发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互，要处理的数据量巨大，数据一直都在以每年50%的速度增长，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应付，因此，大数据技术（Big Data）成为近来的一个技术热点，引起了广泛的重视。
大数据创造价值是基于这样一个核心逻辑，即当今社会在商业、经济、政府及相关领域中，决策行为越来越取决于数据和分析，而不再是经验和直觉。大数据技术可以为决策提供一定的“预见参考”，而成功的分析和预见往往能带来商业和经济价值。
二、大数据技术在医疗领域的发展趋势及面临挑战
除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业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，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。
通过大数据技术可以加速医学的猜想、发现到医疗实践的转化：借助于不断增长的私密和公开医疗数据，大数据技术帮助人们存储管理好医疗大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的医疗技术、产品将不断涌现，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。大数据技术在医疗行业的应用将包含以下方向：临床数据对比；药品研发；临床决策支持；实时统计分析；基本药物临床应用分析；远程病人数据分析；人口统计学分析；新农合基金数据分析；就诊行为分析；新的服务模式。目前，发达国家已经占据了先机，取得了一些成果，如谷歌在H1N1流感预测方面的成功等，大数据在我国医疗领域的应用相对比较保守，但相关部署也已经开始启动。
医护行业医院大数据应用实例
在当今数字化的时代，大数据已经成为各个行业创新和发展的重要驱动力，医护行业也不例外。医院作为医疗服务的核心机构，每天都会产生大量的数据，包括患者的病历信息、医疗影像、检验报告、用药记录等等。通过对这些大数据的有效应用，医院能够提高医疗质量、优化运营管理、提升患者满意度，为医疗行业的发展带来新的机遇。
一、大数据在医疗质量提升方面的应用
1、 疾病预测与预防
通过对大量患者的病历数据进行分析，医院可以发现疾病的发病规律和趋势，从而提前采取预防措施。例如，通过分析某地区过往几年流感患者的年龄、性别、症状、发病时间等数据，医院可以预测下一年流感的高发季节和高危人群，并提前进行疫苗接种宣传和储备，降低流感的发病率。
2、 精准医疗
大数据可以帮助医生为患者提供更加精准的治疗方案。基于患者的基因数据、病史、临床表现等多维度信息，医生可以制定个性化的治疗方案，提高治疗效果。比如，对于癌症患者，通过对肿瘤基因的测序和分析，医生可以选择最适合患者的靶向药物，提高治疗的针对性和有效性。 3、 医疗质量监控
利用大数据技术，医院可以对医疗过程中的各个环节进行实时监控和评估。例如，通过分析手术患者的术前准备、手术时间、出血量、术后并发症等数据，医院可以评估手术质量，发现存在的问题并及时改进，从而降低手术风险，提高手术成功率。
二、大数据在医院运营管理方面的应用
1、 资源优化配置
医院的资源包括人力、物力和财力等。通过对患者流量、病床使用率、医疗设备使用情况等数据的分析，医院可以合理调配资源，提高资源的利用效率。例如，根据患者就诊的高峰时段和低谷时段，合理安排医护人员的工作时间，避免人力资源的浪费；根据医疗设备的使用频率和维修记录，合理安排设备的采购和维护计划，降低设备的闲置率和维修成本。
2、 成本控制
大数据可以帮助医院进行成本核算和控制。通过对医疗服务项目的成本数据进行分析，医院可以了解每个项目的成本构成和效益情况，从而优化医疗服务流程，降低成本。例如，通过分析药品的采购成本、库存管理成本、使用情况等数据，医院可以优化药品采购计划，减少库存积压，降低药品成本。
