提案参考：：医疗大数据建设存在三大问题

医疗大数据分析的挑战和解决方案随着互联网技术的不断发展，医疗行业正逐渐进入大数据时代。

医疗大数据的积累和分析，不仅可以促进医疗卫生服务的精细化管理，还有利于发现和预防医疗卫生问题。

不过，医疗大数据分析也面临着一些挑战。

本文将讨论医疗大数据分析的挑战和解决方案。

一、医疗大数据分析的挑战1. 医疗大数据质量不稳定。

医疗数据来源广泛，涉及面极广，包括医院信息系统、病人电子病历、健康档案、移动医疗应用等等。

然而，不同数据源之间具有巨大的差异，其中包括数据格式、数据质量、数据标准等方面的差异。

在这种情况下，如何选择和稳定医疗数据是医疗大数据分析的一项关键挑战。

2. 数据分析的技术难度。

医疗大数据具有复杂性和异质性。

大数据分析一般采用机器学习、人工智能等技术。

医疗大数据分析技术要求更高，包括自然语言处理、数据挖掘、深度学习、图像处理等多个方面。

如何充分利用这些技术，揭示医疗大数据之间的内在关系，是医疗大数据分析需要解决的难题。

3. 数据保密和隐私问题。

医疗大数据分析面临着医疗隐私、鉴权认证等多个问题。

如何保护医疗隐私并且确保数据的安全性、完整性是这些问题中最困难的部分。

此外，由于医疗大数据分析需要整合不同来源的数据，难免会面临着数据泄露的风险，所以如何建立可信赖的机制，以及确保数据统一和标准化是非常重要的。

二、医疗大数据分析的解决方案1. 数据采集和整合标准化。

数据采集可以采用自动化采集或者手动采集，包括机器采集和手工输入。

针对数据质量、完整性等问题，建立质量控制机制，确保数据的正确性和完整性。

数据整合是将不同的数据源的数据进行整合，保证数据的一致性和准确性是数据整合的关键。

2. 数据分析及建模技术。

数据分析技术的选择是数据分析的核心。

医疗大数据分析技术可分为监督式学习和无监督式学习等，同时应用自然语言处理、图像处理等技术。

监督式学习，可以自动地学习和训练数据，找出其中的关系和潜在模型；无监督式学习主要是从数据中自动抽取特征和分类。

医疗大数据建设过程中的问题及对策随着社会经济发展和科技进步，医疗大数据已经成为医疗行业发展的重要组成部分。

医疗大数据的建设和运用对于医疗行业的发展具有重要意义，但在建设过程中也面临着诸多问题。

本文将分析医疗大数据建设过程中存在的问题，并提出相应的对策。

一、问题分析1. 数据来源不全面和不准确医疗大数据的建设需要从各种医疗机构、医生和病人等各个方面收集数据，但由于信息来源的不全面和不准确，使得医疗大数据的质量大打折扣。

2. 数据安全性和隐私保护问题医疗数据涉及病人的隐私信息，因此在数据采集、存储和传输过程中存在着较大的安全隐患。

一旦数据被泄露，将对患者的生活和工作带来严重的影响。

3. 数据管理和利用效率低医疗行业的数据量庞大，而且种类繁多，如果没有有效的数据管理和利用手段，将会导致数据的管理效率低下，甚至影响到医疗决策的准确性和效果。

4. 数据分析和应用技术不足医疗大数据的分析和应用需要较高的技术水平和专业知识，而当前医疗机构普遍存在技术力量不足、设备陈旧等问题，限制了医疗大数据的充分发挥。

5. 法律法规和政策制度不完善当前我国医疗大数据的相关法律法规和政策制度还不够完善，导致医疗大数据的相关工作缺乏法律依据和制度保障，限制了医疗大数据的正常发展。

二、对策建议1. 完善数据采集渠道和标准在医疗大数据建设过程中，要通过建立完善的数据采集渠道和标准，规范数据的采集和录入，保证数据的准确性和完整性。

建立统一的数据标准和分类体系，便于不同机构之间的数据交换和共享。

2. 加强数据安全保障和隐私保护要加强对医疗大数据的安全保障和隐私保护工作，建立健全的数据安全管理体系和隐私保护机制，加强系统的安全防护技术，确保医疗数据的安全可靠。

3. 提高数据管理和利用的效率在医疗大数据建设过程中，要采用先进的数据管理技术和工具，提高数据的管理和利用效率。

引入人工智能技术进行数据分析和处理，提高医疗数据的利用价值。

4. 加强技术人才培养和设备更新医疗机构要加强对技术人才的培养和引进，提高技术队伍的整体水平。

医疗大数据建设过程中的问题及对策【摘要】医疗大数据建设在改善医疗体系和提高医疗服务质量方面发挥着重要作用，但也面临着一系列问题。

数据安全、质量、隐私保护、人才短缺和技术更新等问题成为制约医疗大数据发展的主要障碍。

针对这些问题，我们可以采取一系列对策，比如加强数据安全措施、提升数据质量监控、建立隐私保护法规、加强人才培养和引进、积极跟进技术更新等。

持续推进医疗大数据建设对于优化医疗资源配置、提高医疗服务效率和质量具有重要意义。

未来，医疗大数据应朝着更加智能化、精准化和个性化的方向发展，同时也需要应对新技术带来的挑战，不断完善相关政策法规和技术手段，以促进医疗大数据更好地为人类健康服务。

【关键词】医疗大数据建设，问题与对策，数据安全，数据质量，数据隐私保护，人才短缺，技术更新，持续性，重要性，发展方向，挑战。

1. 引言1.1 医疗大数据建设过程中的问题及对策在当今信息时代，医疗大数据的建设已成为医疗行业发展的重要趋势之一。

在医疗大数据建设过程中，面临着诸多问题需要克服。

本文将围绕数据安全问题、数据质量问题、数据隐私保护问题、人才短缺问题以及技术更新问题展开讨论，并提出相应的对策措施。

数据安全问题是医疗大数据建设过程中的重要难题。

医疗数据的泄露或篡改可能给患者带来严重的健康损害，因此建立健全的数据安全管理体系至关重要。

针对这一问题，可以采取加密传输、权限管控、日志监控等手段加强数据安全保障。

数据质量问题也是制约医疗大数据应用的关键因素之一。

数据质量不佳会影响决策的准确性，甚至导致医疗错误。

应该建立完善的数据采集、清洗和验证机制，确保数据的准确性和完整性。

数据隐私保护问题是医疗大数据建设中不可忽视的问题。

患者的隐私数据需要得到充分保护，避免被滥用。

可以采取数据匿名化、权限访问控制等措施，保障患者隐私不被泄露。

人才短缺和技术更新也是医疗大数据建设过程中常见的问题。

缺乏相关人才会影响数据分析的效果，而技术更新则需要不断跟进，以应对医疗领域的迅速变化。

医疗大数据建设过程中的问题及对策作者：李静刘磊杨海波田会乔丽华郝晨汝程莉来源：《青年与社会》2019年第13期摘要：信息技术的发展对各行各业都产生了影响，医疗行业也不例外。

近年来，我国医疗行业正在向着现代化、信息化的方向发展，大数据建设已经逐渐成为现代医改不可或缺的重要内容。

政府愈加重视医疗信息化的推进，强化了大数据平台的建设与应用，并在一定程度上推进了我国医疗行业的进步。

然而，在实际建设的过程中，仍旧存在一些问题和漏洞。

文章主要就医疗大数据建设过程中的问题进行了分析，并闡述了相应的解决措施。

关键词：医疗大数据；建设问题；对策随着现代技术的发展，数据信息平台的搭建技术日臻成熟，大数据凭条系统的建设促进了各行各业的发展，医疗行业也不例外。

通过大数据建设，能够改善现有的医疗模式，进而增加医疗资源的供给渠道、改善医疗成本的管控措施、提升医疗服务的水平和医疗机构的运行效率，从而有效满足现代人多元化、多层次的医疗需求，对医疗行业的进步与发展有很大的作用。

一、大数据对医疗行业的影响医疗并不是单纯的对患者进行治疗，其布置专注于生物医学的研究，还要掌握患者在患病时的心理因素、主观意识、社会行为等方面。

不仅如此，保持着对患者负责的态度，还要对患者的病情发展状况进行长期跟踪，全面了解患者的各项身体指标以及各项生理参数，将这些数据和参数进行整理和记录，建立有效的医疗档案，进而实现医疗模型的搭建。

此类医疗模型的推广即医疗大数据的初次形态。

此外，对患者的医疗行为并不仅仅是诊治患者的病灶，还包括掌握患者健康数据、生活习惯、健身状况等内容，尤其是患者的心理。

在大数据的作用和影像下，现代医学正向着心理医学的方向发展。

医务人员更加注重患者的心理状态以及对患者治疗情况的长期追踪，通过电子病历的创建能够对新型疾病进行策略分级，利用计算机技术对病历数据进行统计和分析，可以在数据库中查询可利用信息，对新病症的临床分析数据进行记录，结合基因数据，有助于医疗研究的进步和发展。

医疗大数据建设过程中的问题及对策医疗大数据建设是近年来备受关注的热点话题，随着医疗技术的不断发展和互联网的普及，医疗信息数据呈现爆炸式增长的趋势。

而医疗大数据的建设也面临着一系列的问题和挑战。

本文将就医疗大数据建设中的问题及对策进行分析和探讨。

一、医疗大数据建设中的问题1. 数据隐私保护问题在医疗大数据建设过程中，医疗信息涉及到患者的个人隐私和医疗机构的商业机密，数据泄露可能导致患者个人信息被盗用，医疗机构面临着商业机密泄露的风险。

数据隐私保护问题是医疗大数据建设中的重要问题，如何在确保数据可用性的前提下，保护好患者的隐私信息成为了一个亟待解决的问题。

2. 数据采集和整合问题医疗大数据的建设需要从各个医疗机构采集庞大的数据量，然而医疗机构的信息系统各不相同，数据格式和标准也存在差异，因此数据的采集和整合成为了一大挑战。

如何将来自不同医疗机构的数据整合成一个统一的数据平台，确保数据的准确性和完整性，是医疗大数据建设中的难题之一。

3. 数据分析和应用问题医疗大数据中涉及到的信息量庞大，对数据的分析和应用需要利用先进的技术手段和算法。

目前医疗大数据分析和应用的技术手段还不够成熟，对于数据的挖掘和应用还存在较大的局限性，如何充分发挥医疗大数据的潜力，提高数据的利用价值成为医疗大数据建设中的重要问题之一。

4. 数据安全问题医疗大数据中包含着大量的患者病例数据和医疗机构的商业机密，数据的安全性和可靠性是医疗大数据建设中不可忽视的问题。

如何建立健全的数据安全管理体系，确保数据的安全性和完整性，防止数据被恶意攻击和篡改，是医疗大数据建设中的一大难题。

针对数据隐私保护问题，可以建立健全的数据隐私保护法规，规范医疗机构在数据采集和使用过程中的行为，加强对数据的监管和保护措施，提高数据安全性和隐私保护水平。

同时可以采用加密技术和权限控制，对敏感数据进行加密处理和访问控制，确保数据的安全性和隐私保护。

针对数据采集和整合问题，可以建立数据标准和统一数据格式，推动医疗机构对数据的标准化和规范化，以便于数据的采集和整合。

医疗大数据建设过程中的问题及对策随着医疗大数据建设的不断推进，出现了一些问题和挑战。

下面将对其中几个问题进行分析，并提出对策。

1.数据安全问题医疗大数据涉及到很多个人隐私数据，例如病历、病史、病理数据等等，这些数据的安全性需要得到保障。

如果数据被泄露或者被滥用，将可能造成严重的后果。

对策：建立合理的信息安全管理制度，加强数据的加密保护、操作审计和访问控制等技术手段，同时加强员工的安全意识培训，提高数据安全保护意识。

医疗大数据建设涉及到多个医疗机构的协同合作，由于不同的机构可能使用不同的数据采集方式和数据存储结构，数据整合将成为一个非常棘手的问题。

对策：建立标准化的数据采集和数据存储格式，建立数据交换平台，通过建立标准的数据元数据和数据交换协议来实现多个机构之间的数据互通。

医疗大数据建设需要大量的数据积累，但是这些数据的准确性和完整性对于其在整个医疗系统中的应用具有非常重要的意义，数据的质量是医疗大数据建设的关键问题。

对策：建立合理的数据质量控制机制，通过数据清洗、数据去重、数据校验、数据挖掘和数据分析等手段来监控、评估和提高数据质量。

医疗大数据建设需要多个机构之间的数据共享，但是目前在一些地方，由于数据安全、医生个人隐私等原因，数据共享受到很多限制。

对策：设立专职或临时工作组，协调、编写数据使用协议，规范数据使用方式和条件，以及确保数据共享是在充分保护隐私的情况下进行的。

医疗大数据的价值在于其在医疗系统中的应用，但是目前，由于医疗大数据的应用场景还比较有限，很多数据还没有得到进一步挖掘和应用。

对策：针对不同的医疗应用场景，建立数据应用模型，通过数据挖掘和分析来发现潜在的应用场景，提高医疗大数据的应用价值。

通过以上几点对问题的分析和对策的提出，可以看出，医疗大数据建设虽然具有广泛的前景和潜力，但其建设过程中也面临许多困难和挑战。

建议有关部门加大政策和技术支持力度，推动医疗大数据建设工作的顺利开展。

医院和医疗行业面临的大数据主要有医学影像、视频(教学、监控)及文献等非结构化数据。

由于这些数据增长很快且结构复杂，给数据管理和利用带来较大的压力，存储与管理成本不断提高，数据利用困难、利用率低。

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。

医疗大数据的应用要保证数据的全面性、准确性、实时性和使用便捷性，要与日常工作平台紧密结合。

面对“大数据”的挑战，医院必须考虑三大主要问题。

数据存储是否安全可靠？因为系统一旦出现故障或者安全性问题，首先考验的就是数据的存储及恢复能力，否则会导致数据丢失，对医院的业务、患者满意度构成直接损害。

如何以信息技术为支撑提高医院运行和服务的效率？提高效率就是节省医生的时间，从而缓解医疗资源的紧张状况，在一定程度上可以帮助解决“看病难”的问题。

如何控制大数据的成本？存储架构是否合理，不仅影响医院IT系统的成本，而且关乎医院的运营成本，医疗数据激增，使医院普遍存在着较大的存储扩容压力。

如今，医院的存储设备大多是由不同厂商构成的完全异构的存储系统。

这些不同的存储设备利用各自不同的软件工具来进行控制和管理，这样就增加了整个系统的复杂性，使管理成本非常高。

大数据来了，医院如何应对医疗行业大数据应用还处在起步阶段，但大部分医疗机构已经开始意识到大数据的重要性。

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、改进医护水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。

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。

医院在应用大数据技术方面还存在的挑战有：一是数据存储，数据的存储备份和动态扩容；二是数据共享访问，海量数据的快速访问和检索，以及实时共享交换；三是数据分析和挖掘，数据的快速统计，疾病分类、趋势分析、药物分析等；四是数据整合，建立主数据和主索引，对于区域医疗，要统一各医院间的病患数据，建立区域医疗系统中的病患主数据，这里既有技术难题，又有医院间的合作问题。

医疗大数据建设过程中的问题及对策随着医疗信息化的加速发展，医疗大数据建设已经成为医疗信息化的一个重要组成部分。

医疗大数据可以帮助医生、医院、政府等各种机构更好地了解患者的健康状况和疾病发生、流行趋势等信息，提高医疗决策的科学性和精准性，推动医疗卫生服务的质量和效率提高。

但是，在医疗大数据建设过程中，也会面临一些问题和挑战，本文将从以下四个方面进行分析。

一、难以打破数据孤岛在医疗大数据建设过程中，不同医疗机构之间的数据孤岛是一个重要的问题。

随着医疗机构之间互联互通的不断加强，医疗大数据的价值才得以实现。

但是，不同医疗机构的信息系统技术和数据标准不同，导致数据共享难度大。

因此，如何打破数据孤岛，实现医疗大数据互通共享是一个亟待解决的问题。

对策：建立医疗大数据共享平台，实现跨机构数据互通共享。

该平台应该具备统一的数据标准和协议，以确保数据的质量和安全。

同时，应鼓励医疗机构积极参与共享，促进数据的共享和流动。

二、数据质量不高数据质量不高是医疗大数据建设的另一个难点。

医疗数据质量的高低直接影响到医疗决策的科学性和精准性。

数据质量差会导致医疗数据分析的精度不高，从而影响医疗服务的质量和效率。

对策：加强数据质量管理，制定医疗数据标准和准则。

建立医疗数据质量评估体系，监测数据质量和安全，提高数据的可信性和准确性。

同时加强对医疗机构的数据标准培训和监督，提高医务人员的数据采集技能和数据质量意识。

三、信息安全风险增加医疗大数据建设过程中，信息安全问题是一个值得注意的方面。

医疗数据属于敏感信息，泄露或损毁会造成极大的后果。

医疗数据也经常成为黑客攻击的目标，增加了医疗机构的信息安全风险。

对策：加强信息安全管理，加强医疗数据的保密措施。

完善医疗数据的存储、备份和恢复机制，加强数据安全防护系统的建设。

同时，提升医务人员的安全意识，加强数据安全培训，定期对医疗数据进行全面审计，确保医疗数据的安全和保密性。

四、数据治理和应用问题医疗大数据建设不是简单地把数据整合起来，还需要对数据进行治理和应用。

医疗大数据建设存在三大问题国务院《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》提出：到2020年建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台，实现与人口、法人、空间地理等基础数据资源跨部门、跨区域共享，医疗、医药、医保和健康各相关领域数据融合应用取得明显成效。

《意见》明确了相关重点任务和重大工程，其中包括全面深化健康医疗大数据应用，加强健康医疗大数据保障体系建设。

目前，医疗领域已进入“大数据时代”。

大数据与医疗的结合将驱动医疗变革，有利于优化医疗流程和医疗资源配置，提高医疗质量，降低医疗风险和医疗成本。

但在目前的管理环境下，这些不断增长的医疗大数据还存在三大问题：一是大数据意识匮乏。

目前电子健康档案已经广泛使用，但大部分医生和患者还没充分意识到这部分系统的意义。

二是信息孤岛普遍存在。

医疗领域大数据来自不同行业，数据资源分散在不同的数据池中，包括医院的电子病历、结算与费用数据，医疗厂商的医药、医械数据，医学研究的数据，区域卫生信息平台采集的居民健康档案，政府调查的人口与公共卫生数据等，彼此之间没有太多联系。

三是标准化难以实施。

目前来自不同厂商的电子健康档案系统没有实施标准化，不仅医院之间的数据不能共享，而且医院不同科室的数据也难以实现集成。

为了推进医疗大数据的应用，建议采取下列措施：一是统筹医疗大数据平台建设。

建议成立医疗大数据领导小组，负责统筹医疗大数据平台建设的规划和实施，充分利用政府的各级信息化平台，做好数据汇总、传输工作，稳步推进各医疗机构信息化建设，打牢不同数据采集基础。

二是构建医疗大数据系统，消灭信息孤岛。

建议各医院根据统一标准，录入相关数据，然后通过互联网将多个医院连接在一起，形成区域医疗，在区域医疗基础上再发展为城市医疗大数据系统，实现数据共享，逐步消灭信息孤岛。

三是加强医疗信息标准化改造。

进一步加大对大数据技术的研究，制定统一的标准和技术要求。

同时，对各级各类医疗机构的信息系统进行必要的技术指导和标准化改造，避免各自为政，推进集约化建设，最终达到医学信息共享、管理信息互通、结算信息互联、综合分析系统建立的目标。

医疗大数据建设过程中的问题及对策1. 数据质量问题：医疗数据的质量关系到对数据的使用和分析的可靠性和准确性。

医疗数据来源多样、数据格式不一、存在互操作性问题，可能会导致数据质量不高的情况出现。

对策可以是加强数据采集的质量控制，提高数据的准确性、完整性和一致性，并确保数据的及时性。

2. 数据安全和隐私保护问题：医疗数据涉及到个人隐私和敏感信息，一旦泄露可能对个人和社会造成严重的后果。

对策可以是建立健全的数据安全和隐私保护机制，包括加密数据、权限控制、访问控制、数据脱敏等措施，并遵循相关隐私法规和政策。

3. 数据标准化问题：医疗数据来自不同的医疗机构和系统，可能存在数据格式和标准不统一的情况。

如果缺乏统一的数据标准，将会导致数据的互操作性降低，数据集成和共享困难。

对策可以是制定和推广医疗数据的标准规范，统一数据格式、数据编码和数据交换标准。

4. 数据分析和应用问题：医疗大数据的价值主要体现在数据的分析和应用上，但是目前医疗领域对大数据的分析和应用还相对较少。

对策可以是加强医疗大数据人才的培养，提高医护人员对数据分析和应用的能力，同时推动医疗机构和科研机构合作，加强医疗大数据的研究和应用。

5. 法律和政策问题：医疗大数据的建设和应用涉及到众多法律和政策问题，如医学伦理、数据保护、知识产权等。

对策可以是制定相关的法律和政策，明确医疗大数据的使用和保护的规范和要求，同时平衡数据的开放和隐私的保护。

6. 融合和共享问题：医疗数据来自多个不同的来源，如医院、药店、健康监测设备等，需要将这些数据进行融合和共享才能实现大数据的价值。

对策可以是建立医疗数据的集中管理和共享平台，提供数据的共享和访问接口，促进数据的共享和利用。

在解决以上问题的过程中，需要政府、医疗机构、科研机构、技术供应商和用户等多方合作，共同推动医疗大数据的建设和应用，实现数据的共享、分析和应用的效果最大化，为医疗和健康领域提供更好的服务和决策支持。