健康大数据分析应用平台解决方案

健康大数据分析应用平台

解

决

方

案

目录

1.背景介绍..............................................1

2.产品愿景.............................................1

3.产品定位.............................................2

3.1解决的问题.......................................2

3.2达到的效果.......................................3

4.产品理念.............................................3

5.总体思路.............................................5

5.1对接数据源，获取健康大数据分析应用平台............6

5.2对获取的健康大数据分析应用平台预处理机制..........7

5.3建立健康大数据分析应用平台的存储机制..............7

5.4健康大数据分析应用平台的处理和分析算法分类和形成..9

5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用............11

5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用............11

5.7建立平台应用实施推广组织机制......................11

5.8建立平台产品优化升级服务组织机制..................11

6.健康大数据分析应用平台建模描述和分析................12

6.1我们给出的相关数据模型...........................13

6.2卫计委给出的相关数据模型..........................14

6.3相关数据特征对比分析............................17

7.健康大数据分析应用平台支持的业务主题场景............19

7.1医疗卫生服务机构应用.............................21

健康大数据分析应用平台解决方案V3.0

7.1.1各级医院自身应用............................21

7.1.2基层医疗机构自身应用........................26

7.1.3区域卫生医疗联合体应用.....................27

7.1.4医疗卫生机构的合规应用......................32

7.2患者医疗治疗应用.................................34

7.2.1患者就医过程提示服务........................34

7.2.2患者服药提示服务............................34

7.2.3患者饮食、运动、习惯注意事项服务............35

7.2.4患者体征和治疗效果服务......................35

7.2.5患者交流交往服务............................35

7.3个性化医疗服务应用...............................35

7.3.1基因测序分析应用..........................36

7.3.2个性化药物应用..............................36

7.3.3个人健康管理应用............................37

7.4慢性病预防治疗应用（疾控中心）.................38

7.4.1慢性病检测、发现、预警服务..................39

7.4.2慢性病诊断服务..............................40

7.4.3慢性病防控治疗服务..........................40

7.5居民健康保健应用（疾控中心）....................41

7.5.1居民自我健康保健应用........................41

7.5.2政府卫生管理部门进行居民健康管理应用.......42

7.5.3政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用....42

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7.6医疗卫生管理机构应用（卫生局）...................42

7.7医疗保险管理机构应用（医保局）...................43

7.7.1基本医疗保险的决策支持分析..................45

7.7.2基本医疗保险费用单据的智能化审核............46

7.7.3基本医疗保险的有效支付和治理应用............47

7.7.4基本医疗保险和服务监管应用..................47

7.7.5降低看病率提升医疗效果应用..................48

7.8医药监管机构应用（药监局）.......................52

7.9医药研发生产经营应用（医药企业）.................52

7.9.1医药研发企业应用............................52

7.9.2医药生产企业应用............................53

7.9.3医药流通企业应用............................53

7.9.4医药零售企业应用............................56

7.10医疗卫生资源配置管理规划应用（政府主管部门）....57

7.10.1医疗卫生资源服务现状分析...................57

7.10.2医疗卫生资源财务供给能力分析...............58

7.10.3医疗卫生资源规划指标对比..................58

7.10.4医疗卫生资源政策建议.......................59

7.11商业医疗保险应用（保险公司）....................59

7.1L1获得新客户和保留已有客户的分析应用........59

7.11.2有效控制医疗费用的分析应用.................60

7.1L3商业医疗保险的保障设计和精算定价...........60

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7.11.4商业医疗保险的理赔运营管理应用.............61

7.11.5商业医疗保险的市场和销售拓展应用...........64

7.12公共卫生服务应用（卫生防疫中心）...............64

7.12.1传染病预警预报.............................65

7.12.2公共卫生舆情监测预警.......................66

7.12.3疾控和保健应用.............................67

7.13政府监管应用（政府主管部门）....................67

7.13.1医药监管应用...............................67

7.13.2医疗监管应用...............................68

7.13.3医保监管应用...............................69

7.13.4医疗服务机构和医生监管应用.................70

7.14新型医疗卫生服务应用（政府主管部门）...........70

7.14.1远程医疗...................................71

7.14.2移动医疗...................................71

7.14.3互联网医疗.................................73

7.14.4数字医疗...................................73

7.14.5大数据医疗.................................73

7.14.6智慧医疗...................................74

7.14.7精准医疗...................................74

8.健康大数据分析应用平台支持的专题大数据应用...........75

8.1患者分析（基于电子病历EMR）....................76

8.L1患者数据预处理..............................76

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8.1.2患者个体（个性）分析........................77

8.L3患者群体（统计）分析........................77

8.2疾病分析（基于电子病历EMR和电子健康档案EHR）....77

8.2.1常见疾病分析................................77

8.2.2慢性疾病分析................................77

8.2.3疾病诱因分析................................78

8.2.4疾病统计分析................................78

8.2.5临床路径分析...............................78

8.3医生及医护人员分析（基于医疗卫生资源数据）....78

8.3.1医生及医护人员资历资格分析..................78

8.3.2医生及医护人员行医记录分析..................78

8.3.3医生及医护人员培训进修分析..................78

8.4处方分析（基于电子病历EMR）....................78

8.4.1医生用药分析..............................79

8.4.2患者用药分析..............................79

8.4.3处方用药分析..............................80

8.4.4医院科室用药分析............................80

8.4.5安全用药分析..............................80

8.4.6处方符合性分析............................80

8.4.7处方用药-诊断结论关联分析...................81

8.4.8诊断结论-处方总价聚类分析...................81

8.4.9患者特征-诊断结论分类分析...................81

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8.4.10患病时间-诊断结论序列分析...................81

8.5居民人口分析（基于电子健康档案EHR）.............82

8.5.1居民个体健康分析..............................82

8.5.2人口群体健康分析..........................82

8.5.3人口亚健康相关因素关联分析...................82

8.5.4人口健康相关因素关联分析....................82

8.5.5人口健康时间空间分布分析....................82

8.5.6人口健康预测分析............................82

8.6药品分析（基于医药产业链数据）.....................82

8.6.1药品种类分析...................................83

8.6.2药品研发分析...................................84

8.6.3药品生产分析...................................87

8.6.4药品销售分析.................................87

8.6.5药品物流分析...................................88

8.6.6药品资金流分析.................................89

8.6.7药品信息流分析.................................89

8.6.8药品库存分析...................................89

8.6.9药品质量偏差分析...............................94

8.6.10药品不良反应&药品群体不良事件分析........94

8.7医疗健康检验检测分析（基于电子健康档案EHR）....94

8.7.1生理信号检测分析..............................94

8.7.2医学影像图像分析..............................95

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8.7.3DNA检测和DNA序列分析......................95

8.7.4重要人体征数据分析..........................95

8.7.5远程自助健康医疗检测分析...................95

8.8医疗安全风险分析（基于电子病历EMR）............95

8.8.1医疗安全分析................................95

8.8.2医疗风险分析................................95

8.8.3假药、过期药、成分异常药的使用分析..........96

8.8.4医疗事故诱因分析..........................96

8.8.5医疗安全风险统计分析........................96

8.9医疗卫生资源分析（基于政府的医疗卫生资源数据）...96

8.9.1医生护理人员分析..........................96

8.9.2医院床位分析............................96

8.9.3医疗检测检验能力分析......................96

8.9.4医疗卫生资源需求分析........................96

8.9.5医疗卫生资源匹配度分析......................96

8.9.6医疗卫生资源对比分析......................97

8.10医疗卫生效果分析（基于电子健康档案HER和医疗卫生资源

数据）................................................97

8.10.1医疗卫生满意度分析........................97

8.10.2医疗卫生问题诱因分析.......................97

8.10.3医疗卫生规划符合度分析.....................97

9.关键核心技术和算法....................................97

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9.1大数据分析能力......................................98

9.2大数据分析技术......................................98

9.3大数据存储技术和系统................................99

9.4大数据业务模型建模.................................100

9.5大数据的实时查询..................................103

9.6大数据的复杂分析..................................104

10.用健康大数据分析应用平台为业务服务................108

10.1核心理念..........................................108

10.2管理闭环...........................................109

1.背景介绍

建国以来，尤其是改革开放以来，我国用较少的投入取得了医疗

卫生事业较大的成就，但随着社会的发展，投入与需求的矛盾越来越

突出，忧患也越来越大，已严重影响到国民的健康素质。我国财政医

疗和卫生支出的绝对值和占财政经常性收入的增幅均逐年增长，但占

我国医疗卫生总费的比例也在逐年快速下降，与卫生需求差距更大、

支出结构更加不合理。

2.方案愿景

形成充分发挥大数据技术的，针对医疗医药行业的，能充分适应

医疗卫生信息特征的大数据分析应用支撑平台，通过大数据分析，达

到发现知识、发现规律、预测未来，将医疗卫生行业推进进入大数据

时代提供技术可行性。

签约管理

病史查看接诊e

远程医疗中心监管考核中心

预约就诊协同诊治

居民随访签约中心双向转诊中心客服中心

全科医生康蝮治行

慢病售理慢病管理

居民随访中心慢病管理中心教学中心病史查看

近程星护

社区

健康宣教

U健康监测智能终端

医生上门

家庭好医（医生版）•・・・・・居民去社区

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3.方案定位

方案以医疗卫生行业的整体数据架构（数据模型、数据构成、数

据关系）为基础和标准，以对应的医疗卫生业务数据为输入，通过大

数据技术，形成针对医疗卫生行业中不同机构、角色和业务活动的智

能化应用，因此方案不是代替已有健康大数据分析应用平台系统，而

是在多个方面强化已有健康大数据分析应用平台系统，包括任意查询、

即兴分析、业务增强、规则约束、预测未来、发现知识，并提供互动

性、及时性、预知性、洞察性，从而达到实现智慧医疗的目标。

3.1解决的问题

当前健康大数据分析应用平台建设的主要问题是各个区域内不

同医疗机构中患者的基础信息和各种临床信息资源分散、重复、孤立，

导致有效信息闲置、信息重复或不一致，很难得到有效利用。

通过方案实现国家健康大数据分析应用平台规划中“4631-2”的

三大基础数据库，即电子健康档案数据库、电子病历数据库和全员人

口个案数据库的应用落地；

通过方案实现智慧医疗的核心部分，即医疗卫生服务体系的智能

化，使医疗卫生的各种应用提升水平；

通过方案为“看病难、看病贵”的解决提供科学定量判断依据、

对比分析依据和方案效果评价依据；

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3.2达到的效果

方案预期部署到云平台上运行，采用SOA的理念进行架构开发，

通过分层将公共大数据算法模型封装为服务，对业务应用提供服务，

同时平台业务应用也是服务的形式存在，即应用单位不再需要购买部

署自己的服务器硬软件环境，只需要开通相应服务就可以了。各个应

用单位根据自己的业务需要定制服务，平台支持“开通即用”服务模

式，为实现业务应用集成，方案将对外支持WebService方式的接口

服务。

方案希望将医疗卫生的智慧功能应用普及到业务角色和过程的

方方面面，包括医生（包括专科医生、全科医生、保健医生等）、患

者（包括慢性病患者、潜在患者等）、管理者（包括医疗管理者、医

疗保险管理者、医药监管管理者、公共卫生管理者等）、医药经营者

（药品研发、药品生产、药品物流、药品零售等）以及商业医疗保险

经营者（健康险、大病险、医疗意外险等）。

4.方案理念

医疗卫生、健康保健、医药器械形成的海量数据就象一座待开发

的金矿，利用大数据技术、云计算技术、物联网技术和便携设备技术

的最新成果，将给医疗卫生事业带来全新革命性的改变，明显解决看

病难和看病贵的问题，达到医疗卫生资源配置分布合理、大病小病治

疗各司其职、疾病预防治疗有机结合、公民健康保健全过程覆盖。

基本公共卫生服务主要为三大类人群共提供14项服务

1、建立城乡居民健康档案

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2、健康教育

3、传染病及突发公共卫生事件报告和处理

4、卫生计生监督协管

5、。〜6岁儿童健康管理

6、孕产妇健康管理

7、老年人健康管理

8、中医药健康管理

9、预防接种

10、慢性病患者管理（高血压患者和2型糖尿病患者）

11、严重精神障碍患者管理

12、肺结核患者健康管理

13、免费提供避孕药具

14、健康素养促进

其中1-4项为针对所有人群的服务；5-9项为针对特殊人群的服

务；10-12项为针对患病人群的服务。有部分有条件的地方在开展:

1、重性精神疾病患者管理；（很多地方仅限于发现有精神病后建立档

案，做记录、随访，其他均是转到规定有条件的单位）；2、孕产妇健

康管理（除产后访视）。

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5.总体思路

通过建立健康大数据分析应用平台的统一标准和规范，形成可被

相关业务应用所利用的健康大数据分析应用平台源和交互机制，在此

基础上，首先形成专题大数据应用，这些应用具有跨部门和组织机构

的通用性，并具有良好的稳定性，因为这些应用是面向医疗卫生专题

的；基于专题大数据应用，根据医疗卫生相关部门和组织机构的业务

要求，可开发形成各种业务大数据应用，并且随着平台的推广，积累

的医疗卫生业务大数据应用的实例将会越来越多，并最终形成不同方

向的最佳应用样例。

医疗卫生大数据源专题大数据应用业务大数据应用

一.个人（患者、亚健康）|

!.□__________________.

〉］医药生产经营企业

*1医疗保险机构

公共卫生服务机构

・医药监管机构

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5.1对接数据源，获取健康大数据分析应用平台

健康大数据分析应用平台中心为方案进行健康大数据分析应用

平台分析提供数据源，但不在方案范围内，并平台只是开发提供一套

与该数据中心的数据读取接口，并具有监控数据读取情况汇总统计和

异常提示功能。

该数据中心的定位：整合区域内不同医疗机构中患者/健康人群

的各种临床诊疗数据、健康数据，在相对集中的逻辑/物理环境中，

构建一个以存储和处理患者/健康人群诊疗信息为核心，覆盖多学科、

多专业的面向区域内主要卫生行政主管部门、临床医疗机构和社会公

众的医学（医药、医疗、健康）信息资源共享机制一一区域性医学数

据中心。区域性医学数据中心的建设以行政业务处理、医疗、预防、

保健、康复为服务主线，以健康人群和患者的医疗活动需求为基础。

区域卫生数据中心通过制定标准的数据接口，建立基于广域网的信息

交换、数据采集和传输机制，对区域内医疗卫生信息数据进行采集、

传输、清洗和汇总，将医院、社区、医药企业以及公共卫生机构的各

类数据、系统有机地整合起来，生成区域的卫生大数据。

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5.2对获取的健康大数据分析应用平台预处理机制

健康大数据分析应用平台预处理主要完成对已接收数据的辨析、

抽取、清洗等操作，目的是将数据按统一的格式提取出来，然后再转

化，集成，载入数据仓库的工具(ETL)包括：抽取：因获取的数

据可能具有多种结构和类型，数据抽取过程可以帮助我们将这些复杂

的数据转化为单一的或者便于处理的构型，以达到快速分析处理的目

的；清洗：对于大数据，并不全是有价值的，有些数据并不是我们所

关心的内容，而另一些数据则是完全错误的干扰项。因此要对数据

通过过滤“去噪”从而提取出有效数据。

5.3建立健康大数据分析应用平台的存储机制

虽然关系型数据库系统(RDBMS)在安装和使用上仍然占有主要地

位，但毋庸置疑，非关系型数据库NoSQL技术已经成为今天发展最快

的数据库技术。NoSQL是对数据库系统的总称，在某种程度上，它的

性能和用途可能完全不同。

目前除了关系型数据库外，还主要存在有以下四种NoSQL数据管

理系统：

键值数据库：当数据以键的形式访问时，比如通过国际标准书号

ISBN找一本书，键值数据库是最理想的。在这里，ISBN是键，书籍

的其他信息就是值。必须知道键才能查询，不过值是一堆无意义的数

据，读取之后必须经过翻译。

文档数据库：该数据库以文档的形式管理和存储数据。有点类似

于键值数据库，但文档数据库中的数据有结构。与键值数据库中值是

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一堆无意义的数据不同，文档数据库中数据以文档的结构被描述，典

型的是JavaScriptObjectNotation(JSON)或XML。文档存储数据

库中的数据可以通过定义的任何模式进行查询，但键值数据库只能通

过它的键进行查询。

列式数据库：也被称为列式存储或宽列存储，一改之前行式存储

的方式，对数据进行列式存储。在传统关系型数据库中，数据经常以

行来访问。以列式管理记录的NoSQL数据库可以管理大规模的动态列。

因为没有固定的模式，所以列名和键可以变换。列式数据库适用于不

经常写的情况，要满足ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)

的要求并不难，而且模式是变化的。

图型数据库：图型数据库关注值与值之间的关系，用图型的数学

概念存储数据。图型数据库用带有点、边缘和属性的图的结构表示和

存储数据。在图型数据库中，每一个元素都包含一个直接的指向它毗

邻元素的点，所以也就不需要索引查找。

每个种类的NoSQL数据库都有适用的不同类型的应用程序和用

例，这就涉及到一个NoSQL社区常用的一个话题，即多样持久性，或

者说根据数据库处理应用程序需求的不同，使用不同的数据库系统，

用于不同的应用程序和用例。

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5.4健康大数据分析应用平台的处理和分析算法分类和形成

•技术分类方法

/根据挖掘任务：分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关

联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常

和趋势发现等等；

/根据挖掘对象：可分为关系数据库、面向对象数据库、空间数据

库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、

遗产数据库以及环球网Web；

/根据挖掘方法：可分为：机器学习方法、统计方法、神经网络方

法和数据库方法。

•主要处理和分析技术

/预言处理：用历史预测未来；

/挖掘规律处理：了解数据中潜在的规律；

/关联分析：查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关

联、相关性、或因果结构；

/序列模式处理：给定一个由不同序列组成的集合，其中，每个序

列由不同的元素按顺序有序排列，每个元素由不同项目组成，

同时给定一个用户指定的最小支持度阈值，序列模式挖掘就是

找出所有的频繁子序列，即该子序列在序列集中的出现频率不

低于用户指定的最小支持度阈值；

/分类（预言）分析：预测分类标号（或离散值），根据训练数据

集和类标号属性，构建模型来分类现有数据，并用来分类新数

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据。建立连续函数值模型，比如预测空缺值；

/聚类分析：聚类是一种无监督分类法：没有预先指定的类别。在

同一个类中，对象之间具有相似性；不同类的对象之间是相异

度分析；把一个给定的数据对象集合分成不同的簇。将物理或

抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类；聚类在

不同的应用领域，用作描述数据，衡量不同数据源间的相似性，

以及把数据源分类到不同的簇中；聚类是将数据分类到不同的

类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相

似性，而不同簇间的对象有很大的相异性；聚类与分类不同，

聚类所要求划分的类是未知的；

/异常检测分析：异常检测是数据挖掘中一个重要方面，用来发现”

小的模式”（相对于聚类），即数据集中间显著不同于其它数据

的对象；

/可视化分析。数据可视化可以让数据自己说话，让用户直观的感

受到结果；

/数据挖掘算法。分割、集群、孤立点分析还有各种算法让我们精

炼数据，挖掘价值。这些算法要能够应付大数据的量，同时还

具有很高的处理速度；

/语义引擎。人工智能从数据中主动地提取信息。包括机器翻译、

情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等；

/数据质量和数据管理。透过标准化流程和机器对数据进行处理可

以确保获得一个预设质量的分析结果。

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5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用

面向医疗卫生专业所特有的专题，开发形成一系列的专题大数据

应用。在充分调研和分析医疗卫生行业的业务特性基础上，研发形成

具有我国医疗卫生行业特征的分类专题大数据分析，并根据专题组成

和业务功能要求形成满足该业务专题的大数据应用，如心脏病专题的

大数据应用，包括其成因的大数据分析、其日常行为对病情影响的大

数据分析等，为有关机构进行心脏病的有关活动（预测、预防、治疗、

恢复）提供支撑。

5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用

面向不同的医疗卫生机构和部门及其相关企业机构，开发形成针

对不同机构和部门业务的机构大数据应用，如医疗卫生机构应用、医

疗卫生管理机构应用等。在上述专题大数据应用基础上，结合所承担

的相关医疗卫生及其相关机构项目，进行机构大数据应用定制开发。

5.7建立平台应用实施推广组织机制

在方案开发和部署基础上，逐步形成基于方案开发应用项目的实

施推广组织机制，包括市场宣传、营销推广、实施维护和售后服务等。

5.8建立平台产品优化升级服务组织机制

方案作为公司的主打产品系列，要建立严格的版本控制，并根据

市场反馈和内部技术发展，进行有计划的平台版本升级，并将新版本

升级信息和文档，按规定通知已有用户，并及时进行升级维护服务。

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6.健康大数据分析应用平台建模描述和分析

伴随着中国医疗卫生服务的信息化进程推进，将产生大量的数据。

这些数据主要来源于医疗业务活动、健康体检、公共卫生等9项医疗

卫生服务。数据内容包括来自医院的大量电子病历、区域卫生信息平

台采集的居民健康档案等。其中大量充斥着非结构化/半结构化的数

据，包括图像，office文档，以及XML结构文档等。医疗健康大数

据的应用，关键是整合所有可能得到的这些数据，为机构和政策制定

者来找到如何刺激经济并降低共享数据的技术门槛。

临床数据

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6.1我们给出的相关数据模型

我国医疗卫生行业涉及的数据实体对象种类非常众多，包括医疗

机构一科室一医生（门诊、住院）、大众群体一患者、医疗管理部门

一卫生局一疾控中心一医保中心一发改委一中医药管理局、医药管理

部门一药监局、医药研发一医药生产一医药经营一药品（处方药、ODC

药）、医疗器械研发一医疗器械生产一医疗器械经营一医疗器械、商

业医疗保险公司、体检中心一体检医生、APP服务等。

如下图所示。

健康报告

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6.2卫计委给出的相关数据模型

卫生部和计生委合并后，信息化建设工程规划的顶层设计规划又

调整为“4631-2工程”，其中，“4”代表4级卫生信息平台，分别是：

国家级人口健康管理平台，省级人口健康信息平台、地市级人口健康

区域信息平台及区县级人口健康区域信息平台；“6”代表6项业务应

用，分别是：公共卫生、医疗服务、医疗保障、药品管理、计划生育、

综合管理；“3”代表3个基础数据库，分别是：电子健康档案数据库、

电子病历数据库和全员人口个案数据库；“1”代表1个融合网络，即

人口健康统一网络；最后一个“2”是人口健康信息标准体系和信息安

全防护体系。依托中西医协同公共卫生信息系统、基层医疗卫生管理

信息系统、医疗健康公共服务系统打造全方位、立体化的国家卫生计

生资源体系。卫计委规划的三大基础数据库相互关系和包括的主要数

据如下图所示。

d二病历概要：包括患者基本信息等四项内容;、

2、门（急）诊诊疗记录：包括门（急）诊病历

处方等六项内容.

3、住院诊疗记录：包括住院病案首页、住院志等

九项内容。

4、健康体检记录：一般常规健康体检记录。

5、转诊（院）记录：患者转诊的主要工作记录。

6、法定医学证明及报告：包括出生医学证明等

虫医疗机构信息：医疗机构法人信息。

电子病历数据库

1、个人基本信息,：包括姓名、性别、照片、英必^

1、个人基本信息：包括人口学信息、社会经济、曾用名、身份证号码、年龄、证件类型、证件号码、籍

学信息、亲属信息、社会保障信息、基本健康信息贯、国籍、户籍类型、户籍地址、政治面貌、健康状况、

、建档信息。婚姻状况、宗教信仰、兵役状况、文化程度、专业、学位

2、主要卫生服务记录：包括儿童保健信息、妇、职称、从业状态、工作单位、工作单位通讯地址、社保

女保健信息、疾病预防信息、疾病管理：高血压、号、民政抚助对象类型、联系电话、手机号码、电广邮件

糖尿病、肿痛、重症精神疾病等病例管理信息，老、现居住地址、居住类型、死亡标识信息等。

年人健康管理信息、医疗服务信息等。2、个人扩展信息：包括工作、教育、家庭、住

房、社保、公积金、计划生育、卫生健康、犯罪记

家、死亡信息等c,

电子健康档案数据库全员人口个案数据库

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电子健康档案的数据架构是以人的健康为中心，以生命阶段、健

康和疾病问题、卫生服务活动（或干预措施）作为三个纬度构建的一

个逻辑架构，用于全面、有效、多视角地描述健康档案的组成结构以

及复杂信息间的内在联系。通过一定的时序性、层次性和逻辑性，将

人一生中面临的健康和疾病问题、针对性的卫生服务活动（或干预措

施）以及所记录的相关信息有机地关联起来，并对所记录的海量信息

进行科学分类和抽象描述，使之系统化、条理化和结构化。

帕视角

卫生JS务活动

主

角

X轴

老

年

中

期

年

青

期

年

青

期

轴

学

Y春

主

要

龄

学

期

健

康

期

龄

幼

问

题

主

要

前

儿

婴

健

Nq康

主

期

要

期

问

题

儿

康

健

二

二

期

题

问

一

_

个人健康档案的三维概念模型，可以清晰地反映出每个个人不同

生命阶段、主要疾病和健康问题、主要卫生服务活动三者之间的相互

联系。同时，坐标轴上的三维坐标连线交叉所圈定的空间位置（域），

表示了人在特定生命时期、因特定健康问题而发生的特定卫生服务活

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动所需记录的特定记录项集。由于三维空间中的任意一个空间位置都

对应着某个特定的健康记录，从而构成了一个完整、立体的健康记录,

这些健康记录全面地反映了个人健康档案内容的全貌。

•第一维（X轴）：生命阶段

按照不同生理年龄可将人的整个生命进程划分为连续的若干生

命阶段，如：婴儿期（。〜1岁）、幼儿期（1〜3岁）、学龄前期（3〜

6岁）、学龄期（6-12岁）、青春期（12〜20岁）、青年期（21〜45

岁）、中年期（46〜60岁）、老年期（60岁以上）等八个生命阶段。

也可以根据基层实际工作的需要，将人群化分为：儿童、青少年、育

龄妇女、中年和老年人。

•第二维（Y轴）：健康和疾病问题

每一个人在不同生命阶段所面临的健康和疾病问题不尽相同。确

定不同生命阶段的主要健康和疾病问题及其优先领域，是客观反映居

民卫生服务需求、进行健康管理的重要环节。

•第三维（Z轴）：卫生服务活动（或干预措施）

针对特定的健康和疾病问题，医疗卫生机构开展一系列预防、医

疗、保健、康复、健康教育等卫生服务活动（或干预措施），这些活

动反映了居民健康需求的满足程度和卫生服务利用情况。

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个人健康档案(EHR)基本结构

6.3相关数据特征对比分析

从医药医疗健康大数据分析应用角度，方案需要一个尽可能全和

细的数据集合，所以理想状态是结合上两部分数据内容形成的超集集

合，甚至包括一些非医疗健康数据，如考察研究某种药对某种疾病的

医疗效果时，如果能获得当地的气象天气信息，可能分析出的结果将

明显不同。另外可以看出目前所给数据都是结构化数据，如果从大数

据分析应用角度，理想的数据还应该包括图像、图形、文本等半结构

和非结构数据，以及非关系数据(多维数据)，才能构成满足医药医

疗健康大数据分析应用的需求。

我国的医疗数据的生成和采集主要局限于各大医院。近几年，随

着社区系统、新农合系统、村卫生室系统等基层医疗卫生信息系统逐

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步上线，医疗卫生数据源头也越来越多，数据量越来越大。从卫生服

务的类型看，区域卫生信息的类型主要有：医疗服务类、公共卫生服

务类、社区卫生服务类、卫生业务类、卫生管理服务类数据。根据估

算，中国一个中等城市（1千万人口规模）50年所积累的医疗卫生

数据量就会达到10PB级。随着各地区域卫生信息平台的建设，存储

于各医疗卫生机构的数据将逐步通过各种方式实现整合与共享。

多维数据由于医疗数据是多种数据源数据的汇总，数据之间的关

系非常复杂。如下图所示：以患者为中心的服务需要把一个患者的全

周期数据按照时间轴排列，并分析诊断、用药和患者生命体征、检验

检测值之间的关联；以医生为中心的服务又需要把与医生相关的患者

数据挑拣出来，并进行分类；以科室为中心的服务可能需要既从科室

所属医生的角度，又要从在该科室就诊患者的角度进行分析；针对社

区的服务可能需要统计整个社区居民某项指标（比如血压、血糖）的

达标率。医疗数据的多维度、多粒度为各种信息服务的多角度、多层

次分析提供了可能，但同时也为大数据分析带来了挑战。因为不可能

为每一种信息服务存储一份特定的优化模式的数据，况且也无法枚举

出所有可能的信息服务需求。这就需要医疗数据的存储模型能够适应

灵活多变的多维统计分析需求。

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7.健康大数据分析应用平台支持的业务主题场景

方案支持的业务主题应用场景将尽量以国务院发布的《全国医疗

卫生服务体系规划纲要》内容和目标为依据，即''优化医疗卫生资源

配置，构建与国民经济和社会发展水平相适应、与居民健康需求相匹

配、体系完整、分工明确、功能互补、密切协作的整合型医疗卫生服

务体系，为实现2020年基本建立覆盖城乡居民的基本医疗卫生制度

和人民健康水平持续提升奠定坚实的医疗卫生资源基础。”最终形成

我国医疗卫生服务体系的总体布局，如下图。

方案将以患者个人生命全周期、个人疾病全周期、医疗卫生服务、

医药供应链所产生的大数据源为主，以支持个人、医疗卫生服务机构、

医药生产经营企业、医疗卫生管理机构、医疗保险机构、公共卫生服

务机构、医药监管机构等的业务大数据应用为主要应用场景。

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医疗卫生大数据源专题大数据应用业务大数据应用

以个人为中心全生命周期的阶段划分，如下图:

医疗卫生服务也从局限于医院内部的检查、诊断和治疗，扩展到

未病、病前和病后的全过程医疗卫生活动。这些活动如下图：

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［检查

教育价查体检/监控诊断治疗i预后康复转归

情防-y

t

保险

医患基因症状疾病诊断用药⑴理疗疗养

环境5类侑息疫愈预约

医医生态EHR体格影像薪闲诊断用药Q)进展随访宁养咨询

股务

患患CIS物理用药运动

饮食影像检查诊断(3)恶化残疾随访

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梃

开

基因理疗崎床

试

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分

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