医院大数据平台建设及行为监管应用.docx

医院大数据平台建设及行为监管应用近年来，大数据概念逐渐被人们认知，并渗透到各种行业中。

通常大数据不能在一定时间内用传统工具及方法进行内容抓取、管理、处理及利用，就医疗大数据而言，具有发展迅速、数据量大、数据种类多、价值高、价值密度低、产生和处理快等特点[1]。

医院内部数据到区域医疗数据的发展，使医疗大数据的应用成为必然趋势[2]。

有学者在近期相关研究报告中提出，区域医疗与健康大数据中大多数数据均以非结构化形式存在，想要较好的应用并不容易，通常上述数据均以自然语音和(或)录入处理[3]。

通过综述现阶段我国医疗大数据的应用现状和医院大数据平台建设，展望医院大数据平台建设及其在医疗行为监管中的应用。

1医院医疗大数据应用
国际分析机构Gartner对大数据进行定义，大数据主要指一些具有规模大、速度快和种类多等特点的数据资产。

大数据分析主要指从庞大的数据库中逐步筛选出有用的信息后通过各种手段将信息转化为洞察力，进行后续正确抉择后，最终推动业务的发展。

医疗机构大数据主要指患者自身信息、接受检查的信息、治疗信息及住院信息等。

大数据平台主要指将大数据与云计算技术相结合，构建医疗大数据分析云平台，从而实现医疗大数据的采集、处理、存储、检索、计算及应用展现的需求。

1.1大数据应用现状
国内医院医疗大数据研究起步相对较晚，还未形成整体结构，实
际应用过程中还存在明显局限性。

近年来，随着相关部门的逐渐重视，医疗大数据的相关研究也不断开展，医疗大数据逐渐成为医疗模式的转型应用需求[4]。

医疗大数据样本可与移动数据端相结合，在对患者脉搏、血压及心电图等常规指标检测记录后将结果上传至大数据中心，医师可通过大数据端对各项常规指标的测量结果进行查阅与分析，患者能得到便捷的医疗服务[5]。

20XX年第15个国际爱耳日推行“中国聋病基因组计划项目”，该项目主要通过较为全面的基础数据采集，利用大数据样本检测分析，从而实现聋病的早发现、早诊断和早治疗[1]。

20XX年，XX卫生计生委利用百度大数据样本挖掘与分析关键技术，从而对多种公共突发事件、流行性疾病爆发和人口流动等领域提供分析与预警，为科学合理的管理模式及相关对策措施的制定提供信息数据支持[6-7]。

1.2大数据与人工智能
近年来，大数据和人工智能两个领域的研究交互促进，产生了很多新的方法、应用和价值。

拥有对数据规模大、数据类型多、数据流转快和数据真实性高的大数据进行存取、检索、分类和统计能力，完全得益于大数据技术的发展。

人工智能领域的一些理论和方法，已开始应用于大数据分析，并取得一定效果[8-9]。

研究发现，解决人工智能的扩展性和成长性问题，离不开大数据技术，以往人工智能技术还不能实现与人类相似的学习研究能力，原因在于人工智能看似简单，实际上是一件非常繁琐和复杂的事情，产生人工智能的两个必要条件要有海量数据的支撑和对这些数据的极强处理能力，而以前的相关设
备都不具备这两个条件。

人工智能与人类相同，需要拥有大量的知识和丰富的经验，在这些知识和经验的背后是需要大量的数据支撑。

大数据技术的发展，为储存、分析大量的数据提供了技术支持，使相关设备得到的数据量和拥有的数据处理能力，与形成人工智能所需要的数据量和数据处理能力相匹配。

人工智能领域的一些理论和方法，能够有效地提升大数据的使用价值，同时大数据技术的发展为人工智能提供用武之地[10]。

2医院大数据平台建设
2.1平台构建
根据国家和地方相关政策要求及医院自身实际管理需求，对医疗客户管理系统进行针对性改建，建立药品监管类、费用监控类、质量监督类和规则库管理类等全过程信息化的医疗服务行为体系监管大数据平台。

学习院外先进管理理念，使相关管理行为更加科学化、规范化，制定针对性的管理模式对医嘱、处方及收费项目进行相关干预，通过事前干预、事中监督及事后分析等行为使医嘱的制定、实施在信息化支持下实现。

医疗行为监管系统设计将各个系统业务数据整合，对业务数据进行集成及大数据分析，参考实际业务现状获取自助配制，实现各类应用程序与系统应用的对接，并对过往数据进行总结分析，全面实现数据共享。

系统构架包括基础层、支撑层、应用层和用户层。

2.2关键技术
医疗行为监管大数据平台主要集中多个数据源系统数据，并在得到的数据基础上进行分析、构建视图后采用如Kettle等ETL工具完善
数据对接工作。

ETL工具主要将诸如分散、异常、关系及平面等数据进行抽取，再进行后续的清洗、转换和集成，最后加载至数据仓库或数据集市中，最终构成联机分析处理及数据挖掘的基础。

2.3平台功能设计
多分子系统间的密切联合构成了医疗行为监管大数据平台，在医疗大数据的支持下，平台工作范围主要包括：医嘱开具、保存、提交、执行至患者出院为医嘱生命周期进行事前监控、事中分析与干预和事后监督与评价等。

医疗行为监管大数据平台可划分为众多具备相应功能的子监管系统，包括知识库规则库管理子系统、医保费用监管子系统、全程化药事监管子系统及医疗质量控制监管子系统[11]。

(1)知识库规则库管理子系统。

该系统参考国家相关政策、法律法规及医疗行业的相关准则建立，如人力资源和社会保障部制定发布的相关规定建设的医保知识库，可对医保违规行为进行审核[12]；建设的临床用药知识库可了解相关药品的详细用药信息，避免不合理用药情况发生，在对患者临床治疗效果改善及医疗行业服务质量改善项目上均有重要意义。

(2)医保费用监管子系统。

该系统的建设主要参考地方相关政策法规要求，其作用主要是对不同医保患者提供治疗和住院费用分析，该系统可调查每位患者医保费的具体使用情况，并就医保指标进行层层分解，将指标落实到具体执行科室甚至医务人员，从而完成多维调控的最终目的。

(3)全程化药事监管子系统。

该系统主要对医疗机构临床用药及医疗服务行为进行监督，提出各类相应改进措施，最终促使医疗机构医疗水平及服务质量提升。

对不合理用药行为进行监督分析，。