讲稿11-大数据时代下的护理管理
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发展护理信息的核心思路
大数据时代下的护理管理
彭振兴, Ph.D. @ 2015/12，天津
课程大纲
• • • • 云端时代的海量数据趋势 运用大数据智能分析的实例探讨 浅谈大数据智能分析工具 大数据时代的护理管理模式
– 数据驱动的决策管理模式 – 推动管理者之自主性分析 – 进一步完善临床信息系统
• Google 每天会接收到超过三十亿笔的搜寻，而且会把 它们全部储存起来，因此有大量的数据可供使用。 • 先挑出美国人最常使用的前五千万个搜寻字眼，再与美 国疾病管制局在 2003 年到 2008 年间的流感传播数据， 加之比对。 • 想靠着民众在网络上搜寻什么关键词，找出那些感染了 流感的人。 • 针对搜寻字眼的搜寻频率，找出和流感传播的时间、地 区，有没有统计上的相关性。 • 总共用上了高达四亿五千万种不同的数学模型，测试各 种搜寻字眼，放进数学模型之后，再与疾管局在 2007 年与2008年的实际流感病例加以比较。 • 找出一组共45个搜寻字眼，放进数学模型后，预测结果 会与官方公布的全美真实资料十分符合，有强烈的相关 性。
• 感知化(Instrumented) 所有的物体，包括风、流水、空气中的湿 度，都能被感测。 • 物联化(Interconnected) 感测过程中产生大量的数据，需要输送到 后台进行处理。 • 智能化(Intelligent) 获取数据只是一个手段，最终目的是要从 底杂巨量的数据数据中，分析出有用的信 息，帮助人们做出决策。
再入院趋势分析(2/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
再入院趋势分析(3/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
再入院趋势分析(4/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
37
大数据智能分析工具 (2) 仪表板(Dashboards)
• Reports (报表) 与 Dashboards (仪表板)
– 参见次页示例：美国国家公园访客量统计图
• Dashboards (仪表板)：是一个可视化界 面，将特定目标或业务流程相关的量测值 ，提供一个一目了然的视图。
1. 以图形化方式显示(图表)，可可视化呈现数据 所代表的趋势、比较、例外情形。 2. 只显示与仪表板主旨相关的数据。 3. 直观地表现出预定的结论，省得让读者自行 思考分析。
來源：Google 流感趨勢 (http://www.google.org/flutrends)
16
來源：Google 流感趨勢 (http://www.google.org/flutrends)
17
实例 2：加拿大安大略理工大学建构 之早产儿健康监护系统
• 早产儿出生时免疫系统尚未发育完全，加上经 常要插管、注射或做各种检查，万一生病或感 染，病情变化可能会来得又快又急，特别危险 。 • 在早产儿的身上和周围装设传感器，收集传感 器和其他监测设备产出的心跳、呼吸等数据数 据，每秒最多可产生高达512则的监测值。 • 透过不断更新的流动性资料，协助医护人员提 前24小时预防早产儿因败血症引发的感染。
• 文档下载：http://www.mmh.org.tw/bi/a11.pdf，“医院发 展云端决策支持系统之趋势与效益" by张文信副院长 • 文档下载：http://www.mmh.org.tw/bi/a12.pdf，“马偕护 理云端决策系统之推展" by 护理部张德馨主任林淑娟副主 任李美玉副主任 • 文档下载：http://www.mmh.org.tw/bi/b11.pdf，“专题论 坛(一)-护理行政与教育管理" by 护理部林淑娟副主任 • 文档下载：http://www.mmh.org.tw/bi/b12.pdf，“专题论 坛(二)-护理临床照护" by 护理部李美玉副主任
38
例：美国国家公园访客量统计图
39
仪表板的使用者需求分析
• 需求分析的主要内容：
1. 界定观众群
仪表板的使用者是谁？ 他们会如何使用仪表板？
一个严谨的需求分析过程 ，才能确保仪表板的： 有效性(effective) 可维护(maintainable)
2. 界定性能指针 (performance measures)
KPI (Key Performance Index)
须有正常值范围的界定 如何连结 KPI 和 data source ？
3. 界定数据源 (data sources)
4. 界定资料维度(dimensions) 和过滤条件(filters) 5. 决定数据下钻(drill-down details)的需求 6. 界定更新行程表 (refresh schedule)
18
实例 3：DNA微阵列技术实验
DNA克隆
实验组 对照组
染色 ( 绿)
基因扩增与纯化 Cy3 (green)
染色 (红)
Cy5 (red)
杂交检测
计算器分析
19
组织
双向分层聚类
Two Way Hierarchical Clustering
基因
20
火山图(Volcano Plot)
显着
显着程度 (统计上)
不要超过一个画面(或一页纸张) 让用户用交互式(interactive)功能来探索细节
• 善于版面安排来抓住视觉焦点，例：(图17)
• 有效运用格式来表现数值型数据 • 有效运用标题(Title)和标签(Label)
43
44
45
用户视觉的焦点区块
大数据智能分析工具 (3)：数据挖掘
31
台北马偕医院『护理云』
32
台北马偕医院『护理云』
33
台北马偕医院『护理云』
34
台北马偕医院『护理云』
35
课程大纲
• • • • 云端时代的海量数据趋势 运用大数据智能分析的实例探讨 浅谈大数据智能分析工具 大数据时代的护理管理模式
– 数据驱动的决策管理模式 – 推动管理者之自主性分析 – 进一步完善临床信息系统
21
实验组较强
效果 对照组较强
实例 4：院长首页-仪表板(Dashboard)
22
來源：广州医博信息技术有限公司
应用示例
• • • • • • • • • • • • • DRG案件费用分析 门诊手术统计 门、急、住诊业务量 医师产值分析 超长住院率 异常危急值运用 药品使用趋势 抗生素使用量分析 仪器使用效益分析 维修费用分析 人力资源关键指标 病房满意度分析 more …
• 结语：
智能化的发展周期：知觉、领悟、改革、 实践
2
云端时代的海量数据趋势
化繁为简、化数为宝
将能结合分析结果并采取行动做出更 好的决策
3
科技浪潮一波波袭来
•第一波是大型计算机 •第二波是个人计算机 •第三波是网络 •第四波是社群媒体 •第五波是海量数据(Big Data)
4
海量数据的 3I新世界
13
海量数据的特色(2)
透过分析 产生价值
來源：Ishwarappa, Anuradha J., ”A Brief Introduction on Big Data 5Vs Characterics and Hadoop Technology”, Procedia Computer Science 48 ( 2015 ) 319 – 324.
Decision Trees
Clustering
2002
6பைடு நூலகம் 3B
2001 2000
来源: UC Berkeley, School of Information Management and Systems
8
数据储存单位
科技研究公司IDC估算，仅在2011年一年内，就有高达1.8ZB的资料。 1.8ZB = 1,800EB = 1,800,000PB = 1,800,000,000TB= 1,800,000,000,000GB=1800亿GB
9
Variety：种类繁「杂」
IT的数据型态
10
Velocity：变化飞「快」
实例：爱尔兰的戈尔韦湾的海洋监控系统
• 因为地理环境的缘故，每当漏油或其他污染事件发 生，哥尔韦湾中污染扩散的速度远比公海快。 • 因此爱尔兰海洋学会与IBM合作，在海湾中装设数 百个浮标，浮标上带有传感器，透过无线电与网络 链接，实时测量海洋与气候环境的变化。 • 透过频繁的采样和追踪，任何些微的水温、浪高、 洋流状态、盐度和含氧量变动，都会被记录下来。 • 科学家从不断更新的流动性数据中掌握海洋生态的 变化，除了可及早采取因应措施，可以找出不同时 段里波浪发电的最佳地点。
例：仪表板的版面安排
过去两年的整体趋势？ 服务爆发量(%)？
排名前 排名后 10月份？ 10月份？
特定产 品趋势
本年度 本月营 平均月 差额 业额 营业额
41
设计仪表板的主要原则
• 第一法则：简单、不要复杂化
不要把你的仪表板当成是数据仓储 舍弃华丽的风格，例：比较(图1-4)与(图1-5) 去掉不必要的图表组件，例：(图1-6) 仪表板要能“一目”了然
• 结语：
智能化的发展周期：知觉、领悟、改革、 实践
36
大数据智能分析工具 (1)：数据仓储
HIS
理由2： 数据查询不能影响临床 系统(HIS/NIS)效能
数据库
自动导出
数据仓储
NIS
理由1：数据清理 数据库
a. 过滤未完成的文档 b. 清除作庖的资料 c. 转换编码及公式
理由3： 可运用功能强大的统计分析工具。一 般而言，临床系统(HIS/NIS)自带的 统计分析工具之功能都不会太好。
再入院趋势分析(5/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
再入院趋势分析(6/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
实例 6：台北马偕医院『护理云』
2014/8/1(五) 马偕纪念医院、台湾教会医疗院所协会主办、 台湾微软所合办的【不血汗的护理云，云端信息研讨会】
5
这些快速变动且源源不绝产生的海 量资料就是云端时代的新金脉
海量数据有多大?
6
海量数据的特色
7
Volume：数据量底「大」
24B
2003
570亿GB
G i g a b y t e s
12B
40,000 BCE cave paintings bone tools 3500 writing 0 C.E. paper 105 1870 electricity, telephone transistor 1947 computing 1950 Late 1960s 1993 Internet (DARPA) The Web 1999 1450 printing
课程大纲
• • • • 云端时代的海量数据趋势 运用大数据智能分析的实例探讨 浅谈大数据智能分析工具 大数据时代的护理管理模式
– 数据驱动的决策管理模式 – 推动管理者之自主性分析 – 进一步完善临床信息系统
• 结语：
智能化的发展周期：知觉、领悟、改革、 实践
15
实例 1：Google与美国疾病控制及预防 中心合作，协助追踪流感传播趋势
11
Veracity：真伪存「疑」
八成数据的可靠性不明
1 EB=1,000 PB=1,000,000 TB 12
可靠性不明的例子
• 先进的半导体晶圆制程也无法确保100%的良率 。 • 送货路线规划得再好，也无法精准预估尖峰时间 从甲地送货到乙地的车程。 • 传感器所感测的数据也可能因为环境变化或使用 年限而发生错误，甚至数据传输的过程也可能被 恶意破坏。 • 曾有医疗研究单位为年长者装了无数的感应监控 装置，以测知年长者的生理状况和疾病发生之间 的关系。某日研究人员非常震惊地发现，一位老 妇人在就寝和早餐之间的时间里，体重居然增加 了8磅，这是否表示她水肿的程度已达到危险等 级？
24
來源：SAP 医疗行业解决方案 (http://www.sap.com/china/solution/industry/healthcare.html)
实例 5：再入院趋势分析(1/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
大数据时代下的护理管理
彭振兴, Ph.D. @ 2015/12，天津
课程大纲
• • • • 云端时代的海量数据趋势 运用大数据智能分析的实例探讨 浅谈大数据智能分析工具 大数据时代的护理管理模式
– 数据驱动的决策管理模式 – 推动管理者之自主性分析 – 进一步完善临床信息系统
• Google 每天会接收到超过三十亿笔的搜寻，而且会把 它们全部储存起来，因此有大量的数据可供使用。 • 先挑出美国人最常使用的前五千万个搜寻字眼，再与美 国疾病管制局在 2003 年到 2008 年间的流感传播数据， 加之比对。 • 想靠着民众在网络上搜寻什么关键词，找出那些感染了 流感的人。 • 针对搜寻字眼的搜寻频率，找出和流感传播的时间、地 区，有没有统计上的相关性。 • 总共用上了高达四亿五千万种不同的数学模型，测试各 种搜寻字眼，放进数学模型之后，再与疾管局在 2007 年与2008年的实际流感病例加以比较。 • 找出一组共45个搜寻字眼，放进数学模型后，预测结果 会与官方公布的全美真实资料十分符合，有强烈的相关 性。
• 感知化(Instrumented) 所有的物体，包括风、流水、空气中的湿 度，都能被感测。 • 物联化(Interconnected) 感测过程中产生大量的数据，需要输送到 后台进行处理。 • 智能化(Intelligent) 获取数据只是一个手段，最终目的是要从 底杂巨量的数据数据中，分析出有用的信 息，帮助人们做出决策。
再入院趋势分析(2/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
再入院趋势分析(3/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
再入院趋势分析(4/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
37
大数据智能分析工具 (2) 仪表板(Dashboards)
• Reports (报表) 与 Dashboards (仪表板)
– 参见次页示例：美国国家公园访客量统计图
• Dashboards (仪表板)：是一个可视化界 面，将特定目标或业务流程相关的量测值 ，提供一个一目了然的视图。
1. 以图形化方式显示(图表)，可可视化呈现数据 所代表的趋势、比较、例外情形。 2. 只显示与仪表板主旨相关的数据。 3. 直观地表现出预定的结论，省得让读者自行 思考分析。
來源：Google 流感趨勢 (http://www.google.org/flutrends)
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來源：Google 流感趨勢 (http://www.google.org/flutrends)
17
实例 2：加拿大安大略理工大学建构 之早产儿健康监护系统
• 早产儿出生时免疫系统尚未发育完全，加上经 常要插管、注射或做各种检查，万一生病或感 染，病情变化可能会来得又快又急，特别危险 。 • 在早产儿的身上和周围装设传感器，收集传感 器和其他监测设备产出的心跳、呼吸等数据数 据，每秒最多可产生高达512则的监测值。 • 透过不断更新的流动性资料，协助医护人员提 前24小时预防早产儿因败血症引发的感染。
• 文档下载：http://www.mmh.org.tw/bi/a11.pdf，“医院发 展云端决策支持系统之趋势与效益" by张文信副院长 • 文档下载：http://www.mmh.org.tw/bi/a12.pdf，“马偕护 理云端决策系统之推展" by 护理部张德馨主任林淑娟副主 任李美玉副主任 • 文档下载：http://www.mmh.org.tw/bi/b11.pdf，“专题论 坛(一)-护理行政与教育管理" by 护理部林淑娟副主任 • 文档下载：http://www.mmh.org.tw/bi/b12.pdf，“专题论 坛(二)-护理临床照护" by 护理部李美玉副主任
38
例：美国国家公园访客量统计图
39
仪表板的使用者需求分析
• 需求分析的主要内容：
1. 界定观众群
仪表板的使用者是谁？ 他们会如何使用仪表板？
一个严谨的需求分析过程 ，才能确保仪表板的： 有效性(effective) 可维护(maintainable)
2. 界定性能指针 (performance measures)
KPI (Key Performance Index)
须有正常值范围的界定 如何连结 KPI 和 data source ？
3. 界定数据源 (data sources)
4. 界定资料维度(dimensions) 和过滤条件(filters) 5. 决定数据下钻(drill-down details)的需求 6. 界定更新行程表 (refresh schedule)
18
实例 3：DNA微阵列技术实验
DNA克隆
实验组 对照组
染色 ( 绿)
基因扩增与纯化 Cy3 (green)
染色 (红)
Cy5 (red)
杂交检测
计算器分析
19
组织
双向分层聚类
Two Way Hierarchical Clustering
基因
20
火山图(Volcano Plot)
显着
显着程度 (统计上)
不要超过一个画面(或一页纸张) 让用户用交互式(interactive)功能来探索细节
• 善于版面安排来抓住视觉焦点，例：(图17)
• 有效运用格式来表现数值型数据 • 有效运用标题(Title)和标签(Label)
43
44
45
用户视觉的焦点区块
大数据智能分析工具 (3)：数据挖掘
31
台北马偕医院『护理云』
32
台北马偕医院『护理云』
33
台北马偕医院『护理云』
34
台北马偕医院『护理云』
35
课程大纲
• • • • 云端时代的海量数据趋势 运用大数据智能分析的实例探讨 浅谈大数据智能分析工具 大数据时代的护理管理模式
– 数据驱动的决策管理模式 – 推动管理者之自主性分析 – 进一步完善临床信息系统
21
实验组较强
效果 对照组较强
实例 4：院长首页-仪表板(Dashboard)
22
來源：广州医博信息技术有限公司
应用示例
• • • • • • • • • • • • • DRG案件费用分析 门诊手术统计 门、急、住诊业务量 医师产值分析 超长住院率 异常危急值运用 药品使用趋势 抗生素使用量分析 仪器使用效益分析 维修费用分析 人力资源关键指标 病房满意度分析 more …
• 结语：
智能化的发展周期：知觉、领悟、改革、 实践
2
云端时代的海量数据趋势
化繁为简、化数为宝
将能结合分析结果并采取行动做出更 好的决策
3
科技浪潮一波波袭来
•第一波是大型计算机 •第二波是个人计算机 •第三波是网络 •第四波是社群媒体 •第五波是海量数据(Big Data)
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海量数据的 3I新世界
13
海量数据的特色(2)
透过分析 产生价值
來源：Ishwarappa, Anuradha J., ”A Brief Introduction on Big Data 5Vs Characterics and Hadoop Technology”, Procedia Computer Science 48 ( 2015 ) 319 – 324.
Decision Trees
Clustering
2002
6பைடு நூலகம் 3B
2001 2000
来源: UC Berkeley, School of Information Management and Systems
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数据储存单位
科技研究公司IDC估算，仅在2011年一年内，就有高达1.8ZB的资料。 1.8ZB = 1,800EB = 1,800,000PB = 1,800,000,000TB= 1,800,000,000,000GB=1800亿GB
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Variety：种类繁「杂」
IT的数据型态
10
Velocity：变化飞「快」
实例：爱尔兰的戈尔韦湾的海洋监控系统
• 因为地理环境的缘故，每当漏油或其他污染事件发 生，哥尔韦湾中污染扩散的速度远比公海快。 • 因此爱尔兰海洋学会与IBM合作，在海湾中装设数 百个浮标，浮标上带有传感器，透过无线电与网络 链接，实时测量海洋与气候环境的变化。 • 透过频繁的采样和追踪，任何些微的水温、浪高、 洋流状态、盐度和含氧量变动，都会被记录下来。 • 科学家从不断更新的流动性数据中掌握海洋生态的 变化，除了可及早采取因应措施，可以找出不同时 段里波浪发电的最佳地点。
例：仪表板的版面安排
过去两年的整体趋势？ 服务爆发量(%)？
排名前 排名后 10月份？ 10月份？
特定产 品趋势
本年度 本月营 平均月 差额 业额 营业额
41
设计仪表板的主要原则
• 第一法则：简单、不要复杂化
不要把你的仪表板当成是数据仓储 舍弃华丽的风格，例：比较(图1-4)与(图1-5) 去掉不必要的图表组件，例：(图1-6) 仪表板要能“一目”了然
• 结语：
智能化的发展周期：知觉、领悟、改革、 实践
36
大数据智能分析工具 (1)：数据仓储
HIS
理由2： 数据查询不能影响临床 系统(HIS/NIS)效能
数据库
自动导出
数据仓储
NIS
理由1：数据清理 数据库
a. 过滤未完成的文档 b. 清除作庖的资料 c. 转换编码及公式
理由3： 可运用功能强大的统计分析工具。一 般而言，临床系统(HIS/NIS)自带的 统计分析工具之功能都不会太好。
再入院趋势分析(5/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
再入院趋势分析(6/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube
实例 6：台北马偕医院『护理云』
2014/8/1(五) 马偕纪念医院、台湾教会医疗院所协会主办、 台湾微软所合办的【不血汗的护理云，云端信息研讨会】
5
这些快速变动且源源不绝产生的海 量资料就是云端时代的新金脉
海量数据有多大?
6
海量数据的特色
7
Volume：数据量底「大」
24B
2003
570亿GB
G i g a b y t e s
12B
40,000 BCE cave paintings bone tools 3500 writing 0 C.E. paper 105 1870 electricity, telephone transistor 1947 computing 1950 Late 1960s 1993 Internet (DARPA) The Web 1999 1450 printing
课程大纲
• • • • 云端时代的海量数据趋势 运用大数据智能分析的实例探讨 浅谈大数据智能分析工具 大数据时代的护理管理模式
– 数据驱动的决策管理模式 – 推动管理者之自主性分析 – 进一步完善临床信息系统
• 结语：
智能化的发展周期：知觉、领悟、改革、 实践
15
实例 1：Google与美国疾病控制及预防 中心合作，协助追踪流感传播趋势
11
Veracity：真伪存「疑」
八成数据的可靠性不明
1 EB=1,000 PB=1,000,000 TB 12
可靠性不明的例子
• 先进的半导体晶圆制程也无法确保100%的良率 。 • 送货路线规划得再好，也无法精准预估尖峰时间 从甲地送货到乙地的车程。 • 传感器所感测的数据也可能因为环境变化或使用 年限而发生错误，甚至数据传输的过程也可能被 恶意破坏。 • 曾有医疗研究单位为年长者装了无数的感应监控 装置，以测知年长者的生理状况和疾病发生之间 的关系。某日研究人员非常震惊地发现，一位老 妇人在就寝和早餐之间的时间里，体重居然增加 了8磅，这是否表示她水肿的程度已达到危险等 级？
24
來源：SAP 医疗行业解决方案 (http://www.sap.com/china/solution/industry/healthcare.html)
实例 5：再入院趋势分析(1/6)
来源：SAS Visual Analytics Demo for Healthcare - YouTube