医疗行业研究(合集7篇)

第第页医疗行业研究(合集7篇)

时间：2023-09-0516:31:57

医疗行业研究第1篇

关键词:大数据；体系架构；医疗卫生

1引言

随着“互联网”+、大数据、云计算和物联网等新兴技术的不断发展和应用，医疗卫生领域的信息化程度和水平不断提升，随之产生的相关医疗数据也呈现爆炸式增长。医疗行业作为国家和社会发展的基础行业，其医疗数据蕴含着着巨大的价值。通过大数据技术可以有效地处理医疗卫生行业日益增长的各种数据，为整个医疗卫生行业的发展提供有效地决策支持。

2医疗大数据概述

2.1医疗大数据的概念。大数据(BigData)，通常是指多源异构、跨域关联的海量数据集合，其数据量特别大、数据形态众多、数据结构复杂，使用传统的软硬件及算法难以进行数据的存储、处理和分析。医疗大数据是传统大数据的衍生，指在医疗行业所产生的海量数据，包括患者就医、医疗服务、卫生管理和医学研究过程中产生的以患者为中心的众多数据[1]。2.2医疗大数据的特征。医疗大数据不仅具有传统大数据的5V特征，即Vol-ume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性），还具有以下六点特有的特征[2-4]：（1）医学术语的复杂性。在医学领域中，医学术语涉及国外和国内医学术语以及外文与中文表达表述方式，存在术语标准不统一不精确、更新速度快等问题，使得医学术语和医疗数据在文字表达和语义方面复杂繁琐，尤其体现在我国的中医药领域的医学术语的复杂性。（2）医疗数据的多维性。患者在医院就医过程中，围绕着患者为中心，医疗数据会从多个维度产生，如医生从诊断治疗维度产生数据、医技从检查检验维度产生数据、护士从护理维度产生数据，数据的产生格式和要求不同，使得同一医疗行为存在多重维度的数据展示。（3）医疗数据不完整性。不管是手工记录还在借助于电子化方式记录医疗数据，均会由于各种原因导致数据记录不全或记录中出现纰漏缺失的情况存在，使得医疗数据不完整。（4）医疗数据的时序性。患者的就诊和治疗行为往往是多次的，不同的时间产生的不同医疗数据具有一定的时序性。此外，患者的检查数据如心电图数据等也都与时间有关。（5）医疗数据的隐私性。医疗数据中往往包括患者的隐私，如基本信息、健康状况等，这些隐私数据分布或隐藏在不同的地方，医疗大数据通过数据分析和挖掘，可能获得比较完整的患者隐私情况，使得医疗数据的隐私性呈现暴露化状态。（6）医疗数据的冗余性。医院在信息化建设过程中，由于厂家的不同、上线时间各异，信息孤岛普遍存在，同一患者在不同的信息系统中会产生重复的数据，这些数据分散存储在不同的系统中，使得医疗数据具有冗余性。

3医疗大数据应用体系架构

大数据技术已经应用在很多行业和领域中，通过分析和借鉴其他行业的大数据应用情况认为，医疗大数据应用体系架构应主要包括数据采集、数据存储、数据分析、数据交换共享和数据应用五个层次，以及标准规范体系、数据治理体系、运维管理体系和信息安全体系四个体系[5-7]。医疗大数据应用体系架构如图1所示。3.1体系架构的五个层次。3.1.1数据采集。数据采集的目的是采集医疗卫生机构所产生的数据，主要从各级医疗机构、公共卫生机构、医疗保险机构、全员人口信息库、居民健康档案、电子病历信息库和其他数据来源处采集医疗数据。医疗大数据的采集通常分为集中式采集和分布式采集，其中最关键的就是数据的采集、清洗、转换、装载，获取高质量符合需求的数据。3.1.2数据存储。数据存储是大数据技术的重要环节，医疗大数据量级别通常为TB至PB级别，存储方式包括结构化存储方式、非机构化存储方式以及分布式文件存储方式，其中结构化数据通常存储在关系型数据库（RDBMS）中，常见的关系型数据库包括ORACLE、SQLSERVER、DB2等，非机构化存储方式需要用到NoSQL等技术，分布式文件存储方式可以通过Hadoop等技术实现。在医疗领域，PACS数据、电子病历、随访数据等主要以图像或文本形式存在。3.1.3数据分析。数据的分析方法是大数据技术的关键核心，主要包括三种方式：一是以分类、聚类、特征分析、关联规则、多维分析、回归分析为主的传统分析方法，二是以机器学习、数据挖掘、语义搜索、自然语言处理的智能分析方法，三是以自定义分析为主的分析方法。大数据分析由于数据海量，传统的分析方式效率低下，因此智能分析方式是目前的主流数据分析方法。在医疗领域针对电子病历的自然语言处理技术和面向PACS图像的语义分析技术日益成熟。3.1.4数据交换共享。数据交换共享不仅要满足数据共享集成功能，实现数据的集中采集、分拣下推等，还需要很好的支持面向分布式的SOA架构，支持基于WebService、文档、DB等多种模式的更具有广泛意义的数据交换。实现业务内部的紧耦合、业务之间的松耦合，支持各种标准和接口规范，实现核心基础服务平台、各应用系统的集成和数据交换共享。3.1.5数据应用。数据的应用主要包括政府部门应用、医疗机构应用、社会公众应用和行业企业应用四个方面的应用。政府部门应用主要包括智能监管、决策支持、舆情监控等，医疗机构应用主要包括辅助诊疗、精准医疗、临床科研，社会公众应用主要包括个性化诊疗、慢病助治，行业企业应用主要包括药品研发和健康保险等。3.2体系架构的四个体系。3.2.1标准规范体系。医疗大数据应用体系架构的设计以数据处理为核心，在国家标准、行业标准、管理规范、技术标准和信息标准的基础上制定并完数据接口标准规范、数据交换标准、元数据信息标准、数据采集规范、数据管理制度、数据质量规范等，建立医疗大数据应用体系的标准规范集。3.2.2数据治理体系。数据治理是对数据的全生命周期管理，主要包括两个方面：一个是数据质量核心领域，二是数据质量保障机制。其中，数据质量核心领域的内容包括数据服务、数据质量、主数据、元数据、数据全生命周期、数据模型、数据标准和数据安全等，数据质量保障机制包括章程制度、组织、流程和IT技术应用等。3.2.3运维管理体系。运维管理体系是保障整个应用持续正常运行的基础，主要包括管理对象、组织结构、服务流程、服务内容、响应措施和制度规范等。针对网络、主机、存储、数据库系统、中间件、终端外设运维等多个方面，建立持续改进的运维管理体系。3.2.4信息安全体系。信息安全管理体系涵盖安全策略、访问控制、信息安全组织、物理和环境安全、通信和操作安全、信息安全事件管理和业务连续性管理等，从规章管理制度和信息安全技术等方面构建全面的信息安全体系。

4医疗大数据的应用场景

4.1政府部门应用。在决策支持方面，传统的决策支持容易受主观因素影响，医疗大数据技术以数据为基础，以挖掘和分析为手段，能够客观全面地综合决策。政府部门主导的各级医疗大数据中心的建设汇集了海量的医疗数据，通过大数据技术宏观调控，调整各地医疗资源分配，同时为政府部门制定有关政策提供客观的依据。在智能监管方面，通过事前数据提示控制、事中数据监控管理、事后数据分析评价，全流程智能监管整个医疗行为的各个环节，对各医疗机构进行宏观评价和智能监管。在舆情监控方面，通过大数据技术自动采集和分析相关医疗数据，通过自动分类聚类以及提前预警，为合理处理医患关系，引导正确舆论提供支持。4.2医疗机构应用。在辅助诊疗方面，通过医疗大数据技术全面收集病人的在院体征、影像、随访等数据，综合多学科数据辅助诊断和治疗，建立临床大数据知识库，辅助临床工诊断、治疗和用药。在精准医疗方面，大数据技术在精准诊断、精准治疗、精准用药、精准预防环节中，通过基因测序精确存在问题的基因片段，使用靶向用药精准治疗，实现最佳诊疗方式。在临床科研方面，临床科研工常常面临数据获取难、数据量小、数据不全的问题，通过医疗大数据技术使用大数据搜索引擎可以一站式获取相关数据，利用大数据的分析方法和计算能力，探索新的医疗科研领域。4.3社会公众应用。在个性化诊疗方面，医疗大数据技术与移动互联网技术相结合，通过手机应用程序和可接入网络的可穿戴移动设备等，可以实时获取个体的各项体征数据和指标，使用大数据统计和分析技术给个体予以提醒和指导，使个体实时了解自己的健康状况，及时就医诊疗。在慢病助治方面，尤其针对肿瘤患者、高血压患者、糖尿病患者等受众诊疗和用药周期长，需要长时间监控各项指标，利用医疗大数据技术可以从历史数据、实时监控和预测数据等多个方面辅助慢性病治疗。4.4行业企业应用。在药品研发方面，通过医疗大数据技术在药品研发前期可以通过对受众进行大数据的需求调研、指标采集等以决定研发方向和投入，在药品研发过程中可以通过大样本和大量数据临床试验数据以确定药品的效果，在药品临床使用阶段可以通过临床大量患者的使用反馈效果不断改进药品，在药品上市阶段可以通过大数据技术做好市场规划和预测。在健康保险方面，通过医疗大数据统计和分析可以获取特定疾病的总体情况以及患者对于各类保险的需求，有针对地开展健康保险业务。

5医疗大数据应用面临的挑战

目前，医疗大数据的应用仍然处于初级起步阶段，面临很多问题和挑战，主要包括：（1）机制和标准不完善，国家关于大数据已经出台了很多指导性意见，但是涉及到具体的建设标准和技术规范还需要进一步细化完善，此外由于信息化建设过程中厂家各异，标准规范也各不相同；（2）关键技术需要突破，一是大数据的整合技术，尤其是针对医疗行业中的大量非结构化数据，二是大数据的存储技术，主要是分布式存储架构的建设，三是大数据的分析技术，对文本、图像等医疗数据的分析方法和能力需要创新；（3）数据的整体质量不高，由于我国的信息化建设的逐步进行的，在实际的建设过程中，基础数据缺失、数据错误等问题广泛存在，利用大数据技术