医疗大数据应用规划

新进概念： Data Veracity 数据准确性高
Big Data
大数据的第四个定义——Data Veracity
数据无偏差 数据噪声少 数据无异常值
否则便是： Garbage in， Garbage out.
在 2013 年波士顿的大数据峰会， Express Scripts 的首席数据科学家 Inderpal Bhandar 提出了 Veracity 的概念。 Veracity 主要是指数据是否有偏差、数据噪声有多大，以及是否有异常值。当 业界大量积累各种来源的数据时，数据是否准确变成一个非常重大的问题， 否则最后就是 “Garbage in，Garbage out”。
行精准统计和预测评价
健康医疗大数据典型应用——医疗决策支持
临床决策支持
利用医院的综合数据，建 立医学知识库，为医院医 生提供临床决策支持
基因测序与精准医疗
集成基因芯片与测序技术， 推动精准诊疗与精准用药
临床医学书籍示范中心
我国目前依托现有资源建 设一批心脑血管、肿瘤、 老年病和儿科等临床医学 数据示范中心
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大数据产业链
数 据 定 义
数 据 收 集
数 据 准 备
数 据 分 析
数 据 运 用
新 数 据 产 生
数据产生
数据处理
数据消费
数据存储和管理 贯穿了整个大数据周期
医疗大数据
医疗健康数据来源 1、医院信息系统（HIS）是 医疗数据的重要来源。 医院信息系统包括：电子病例 系统（EMRS）、实验室信息 系统（LIS）、医学影像存档 与通信系统（PACS）、放射 信息管理系统（RIS）、临床 决策支持系统（CDSS）等。 2、除此之外，各种健康设备 可以帮助收集用户的生命体征 信息，比如心电数据、血氧浓 度、呼吸、血压、体温、脉搏、 运动量。社交网络和搜索引擎 也包含了潜在的人口健康信息。 医疗健康数据特点 1、5V Volume（数据规模巨大） Variety（数据类型繁多） Velocity（数据产生速度快） Veracity（数据准确性要求高） Value（大数据研究价值高） 2、多态性、时效性、不完整 性、冗余性、隐私性等。多态 性指医师对病人的描述具有主 观性而难以达到标准化；不完 整性指医疗分析对病人的状态 描述有偏差和缺失。 医疗健康数据处理 关联规则学习 分类 聚类分析 数据融合 机器学习 自然语言处理 回归 信号处理 仿真 可视化
健康医疗大数据典型应用
面向多主体、以需求为导向的健康医疗大数据应用规划
亚健康/健康群体
科研教学
医疗机构
政府
患者
医生
医药经销商
行业治理
体制改革评估监测 医院评价与监督 医疗保险控费
临床科研
临床决策支持 药物副作用监测 基因序列 基因组分析
公共卫生
监测评估与决策管 理 预防控制重大疾病 预警与应急响应
区域医疗 大数据应用
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目录
Contents
Part 01 / 大数据大趋势 Part 02 / 医疗数据设计架构 Part 03 / 医疗大数据应用
IBM 的大数据定义—— 3V
Data Variety 数据种类多样
Data Velocity 数据生成速度够快
Data Volume 数据量够大
医疗大数据设计架构
搭建公共卫生综合管理平台 平台的接入服务利用ELT技术 将公共卫生相关系统采用互联 网SSL安全协议认证获取区域 卫生资源库数据。 创建卫生局数据中心为医疗 大数据平台作为铺垫，更快、 更精确、更安全地把医疗数据 控制在手上。 可视化应用平台将硬件设备 （GPS设备、监控设备、电 视机等）接入服务。
管理决策
决策支持 资源配置优势 成本有效控制
惠民服务
优化诊疗流程 互联网健康医疗 服务模式 一体化电子 健康服务
产业发展
数据相关服务 传统产业融合 衍生平台
健康医疗大数据典型应用——医疗行业治理
卫生体制改革评估监测
对分级诊疗效果进行监测评估
医院精细化运营管理
利用医疗成本大数据，促进医
医疗保险控费
大数据出现的技术背景及改变
百度文库
数据计算能力提升 数据传输能力增强 数据存储成本下降
推动企业： 存储海量数据 将数据传输到数据中心 通过云计算进行分析、处理 网络端数据呈现，指导商业 决策
得益于计算能力的快速增长、数据传输能力的增长和成本的下降，以及数据储存成本的下降， 大数据获得了极大的发展。
新药研究
利用数据加速新药研发， 寻找已有药新靶点，评估 新药风险，跟踪药物上市 后的反应
健康医疗大数据典型应用——数据惠民服务
一、通过互联网模式，不断增强“自 主健康”服务体验，让健康数据“多 跑路”，让人民群众“少跑腿”，在 互联网健康咨询、预约就诊、预约挂 号、诊间结算、医保联网异地结算、 移动支付等方面，给百姓带来更加便 捷的应用服务； 二、随着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； 三、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。
医疗大数据设计架构
医疗大数据设计架构
搭建区域医疗信息化平台 采用互联网SSL安全协议认证 获取区域卫生资源库数据。 健康医疗用于连接患者，为患 者提供更加优质的医疗服务, 推动个体医疗的发展。 连接医疗业务，加强区域内部 医疗健康数据的互通以及预警 监测，运营监测等，实时提供 给相关的机构,可进行有效的 医疗机构监管，实现区域内部 医疗资源的共享和互动,提升 医院资源利用率，提供更丰富 的医疗应用。
实现医疗保险由事后监控为主，
对医院进行风险监控管理
对居民健康状况等重要数据进
疗资源运营管理提升 逐步向事中监控、事前提示过 基于DRGS的医疗服务能力分析， 渡的立体化监管模式 评价体系真实反映医院实际运 实现商业保险基于数据的保障 营水平 设计与精准定价、理赔运营、 市场和销售推广 通过大数据供应链开放平台， 助力医疗机构上下联动、公开 透明，对采购全过程综合监督 通过系统实时监控，审核刷卡 行为，对比医疗行为审查违规 现象