医院大数据的内涵解析及应用现状探讨

医院大数据的内涵解析及应用现状探讨

摘要随着社会的发展，我国逐渐进入到大数据时代，为各行各业提供了便利。医院大数据是医疗健康大数据的重要来源与组成部分，在医疗质量控制、医院管理运营以及临床科研服务等方面发挥着重要作用。要使医院大数据应用落到实处，必须要整合各系统多元异构的数据，搭建数据共享及互联互通的平台，加强数据质量管控，提高数据分析能力，这样才能真正体现其价值。

关键词大数据；互联网医疗；医院

前言

科学技术的不断发展，推动了大数据时代的到来，各行各业每天都在产生数量巨大的数据碎片。就医疗事业而言，大数据时代的到来，给医疗诊断、临床医学等都提供了大量的信息资源，推动了医疗事业的发展。

1 医院大数据内涵

所谓医院卫生大数据是指在医院管理和医疗活动中利用计算机、通信设备及网络技术对医院运营进行有效管理，并为医院所属各部门提供病人诊疗信息和行政管理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换的需求。通过将大数据应用到医院的卫生管理中，发挥大数据快速、高效、便捷的优势，形成数据共享、方便快捷、透明公开和实施监管的医药卫生数据系统。通过大数据的应用，优化了医院的服务流程，病患能够最便捷的享受最好的医疗服务，降低了患者看病的经济成本和时间成本，有利于优化医院医疗配置、提高医疗效率、降低医疗费用、降低管理成本、提高医疗质量。一般而言，医院卫生数据信息系统又可以分为门诊管理子系统、住院管理子系统、药房药库管理子系统、人事管理子系统、报表管理子系统、院长查询管理子系统等，这些系统均涉及数据方面，都可以接受大数据系统所带来的服务[1]。

2 医院大数据的应用现状

2.1 医疗质量监控

2016年7月26日，国家卫生计生委讨论通过了《医疗质量管理办法》，自2016年11月1日起施行。办法第三十二条明确指出，医疗机构要强化基于电子病历的医院信息平台建设，充分利用信息化手段开展医疗质量管理与控制。医院大数据恰恰是这项工作顺利开展的基础。它可以全息呈现各科室的患者诊治过程。并协助医院管理者构建完整的电子病历质量控制标准规范，通过提取与此标准规范不相符合的大数据内容，达到事前、事中、事后全流程的质量监管。

2.2 管理医院运营

大数据可以挖掘出大量以往的相似疾病案例，通过分析这些诊断数据，对疑难杂症进行快速判别。医院诊疗大数据是临床真实诊治过程的完整体现，具有较好的外部真实性，医生和医院管理者获得的数据越多，就越容易发现趋势，越容易对患者数据进行标准化整合，也越容易找到治疗过程中的瓶颈。但因回答科学问题时存在的偏倚，使其内部真实性相对较低，医院诊疗资料向临床研究资料转化的目的是尽可能高地提高内部真实性。新的技术和方法也更多地关注解决利用医院诊疗大数据资料时遇到的困难。

2.3 临床科研服务

长期以来，基于随机对照的临床试验被认为是循证医学的金标准或最高级别的证据。但是在实际的临床应用过程中，RCT的结果与真实世界的结果往往并不相同，RCT的弊端也逐步显现出来。一定程度上，RCT得出的是干预手段在严格试验条件下的生物学疗效，而生物学疗效是否与临床疗效等价或者如何转化为临床疗效，才是医生患者最关心的。而基于大数据的临床研究未来可能会带来一些新的解决方案或与RCT形成互补。其中，基于医院电子病历系统的数据将是用于临床研究大数据的主要构成。因为此系统包含了人口学信息，既往病史，合并用药，实验室检查，微生物检测，遗嘱，医疗操作以及临床转归等临床研究的主体信息。标准的、能够共享的医院大数据对于临床科研来说永远是用之不竭的宝库[2]。

3 医院大数据面临的问题与挑战

3.1 思维方式和技术挑战

大数据应用的理念与思维方式决定其普及和利用的程度。目前，很多的医学工作者都喜欢用自己所学到的知识和自身的经验对医疗重大事情进行决策，因为，他们认为大数据的运用只可以发现医疗诊断、临床治疗过程中存在的问题，但是并不能找出其出现问题的本质原因。并且，当运用大数据计算出的结果和医学者个人认知出现偏差时，就会产生矛盾，不能够对相应的诊斷做出准确的判断，不具有说服力，因此，传统的思维方式还是会成为主流思想，不能够将大数据的作用发挥出来，使得医疗数据信息被浪费。另外，各类医疗卫生平台十分的多，但是在数据信息上存在很大的差别，对各类疾病预防处理的方法上具有很大的差异，同样使得大数据应用受到了阻碍。

3.2 医院数据质量

在医疗数据产生的各个环节，如基础数据录入缺乏统一标准及规范，人员操作不当，医院信息系统（HIS）本身的系统问题，以及程序、硬件、网络安全等诸多因素都直接影响着医院医疗数据质量。数据质量是数据分析与数据挖掘的生命，因为有质量的大数据才能形成知识库，没有质量的数据只能是垃圾。而基于垃圾的数据绝对不会产生可挖掘利用的价值，甚至会得出错误的导向和结论。当前，就医院大数据而言，数据质量问题不容乐观且并没有得到管理部门的足够重视，主要表现在数据采集项目填写不全或填写不规范、许多非结构化数据尚不能

进行结构化，系统之间不能互联互通导致数据缺乏整体性或连贯性等等。要解决这一问题，首先需要建立一套系统化的针对医疗数据质量的监督管理机构并完善规范制度，医院数据质量管理机构职责是负责制定全院性的数据质量监控制度和措施，协调各个部门、科室及各个质量管理环节。其次要从数据采集、传输、显示和存储各环节入手，按照操作人员、应用科室和管理部门三个层面，对各科室的医疗数据进行质量监督和规范化指导，切实抓好数据质量[3]。

4 结束语

医院的大数据化建设是一个建设周期较长的庞大复杂的系统工程，各个阶段各个项目的方案制定及具体实施必须充分考虑其整体信息和是否符合长远发展，以免对系统整体建设和长远发展带来不利的影响，此外，医院在大数据系统建设过程中，应在采用信息化的新技术新应用时，一定要结合医院的实际情况，充分考虑其社会基础，不能盲目地追赶新技术新应用。

参考文献

[1] 周光华，辛英，张雅洁，等.医疗卫生领域大数据应用探讨[J].中国卫生信息管理，2013，10（4）：296-300.

[2] 颜延，秦兴彬，樊建平，等.医疗健康大数据研究综述[J].科研信息化技术与应用，2014，5（6）：3-16.

[3] 蔡宏伟.传统医学统计学与医疗大数据应用的对比研究[J].中国数字医学，2016，11（10）：12-14.