醫(yī)學信息技術在醫(yī)學中的應用

1、醫(yī)學信息技術在醫(yī)學中的應用篇一當今的醫(yī)院正在向現(xiàn)代化管理的方向發(fā)展，而醫(yī)院管理的信息化是實現(xiàn)這個目標的重要方式。如何以最佳方式利用醫(yī)學信息幫助醫(yī)院加強管理具有重大意義。醫(yī)院應該抓住這個發(fā)展中的機遇，通過充分應用醫(yī)院信息化來為醫(yī)院管理向現(xiàn)代化發(fā)展助力。1 概念所謂醫(yī)學信息，指的是運用科技手段將醫(yī)療資源信息化的形式，它包含了人類為了自身健康長壽，而同疾病進行長期抗爭的各種經(jīng)驗和智慧。 從專業(yè)醫(yī)藥學角度來詮釋的話，醫(yī)學信息則是指包括醫(yī)療、衛(wèi)生、大眾保健以及藥物、用藥等信息的全方位的信息。2 醫(yī)學信息和醫(yī)院管理的關聯(lián)2.1 充足的醫(yī)學信息是醫(yī)院管理的前提對醫(yī)院來說，主要資源無外乎人員、物資和信息資源。

2、首先，各類人員進行的各種行動推動了醫(yī)院的運轉，同時人員培訓計劃還可以增強醫(yī)院的技術實力，這些都可以轉變?yōu)獒t(yī)院提升醫(yī)院實力的資本；其次是物資，包括各種醫(yī)療器械和各種類型的藥品；第三就是醫(yī)院的各種數(shù)據(jù)信息。只有充分合理的利用信息，醫(yī)院的管理層才能權衡利弊，下達科學合理、行之有效的指令和計劃，使醫(yī)院管理更為有序。想跟2.2 醫(yī)學信息幫助促進醫(yī)院的技術水平如今無論哪個領域，上最新、 最前沿的技術和理論都離不開信息的掌握，醫(yī)學領域尤其如此，作為醫(yī)院，應該為醫(yī)護人員提供了解國內外最新醫(yī)療技術和最新醫(yī)學理念以及各種經(jīng)驗教訓等條件，只有這樣才能提升醫(yī)院的整體醫(yī)療技術水平。3 將醫(yī)學信息應用于醫(yī)院管理當中3.1

3、 醫(yī)學信息在國外醫(yī)院管理中的應用與國內醫(yī)院相比，國外醫(yī)院將醫(yī)學信息應用于管理開始的比較早，尤以美國的體系最為完善。同時，國外的醫(yī)院在管理上著重于運用電腦程序來操作、分析信息。為了保持信息的客觀性，他們通過計算機操作和分析大量的醫(yī)學信息、數(shù)據(jù)，并將這些信息運用于醫(yī)院的管理和決策。當然在此過程中，這些國家也對人工智能的推進做了大量的投入，建立各種信息體系來幫助進行醫(yī)院管理，這些體系或系統(tǒng)既包括有助于醫(yī)院管理的管理信息體系、決策支持系統(tǒng)和區(qū)域信息系統(tǒng)，也包括有助于提升醫(yī)療水平的臨床信息系統(tǒng)和人工智能系統(tǒng)等。下面介紹一下一些發(fā)達國家醫(yī)院信息系統(tǒng)的開發(fā)和建立，首先是美國，醫(yī)院信息化的發(fā)展過程一般要經(jīng)過四

4、個時期：首先是嘗試階段，西方國家的醫(yī)院最先建立了病人護理系統(tǒng)、事務處理系統(tǒng)以及醫(yī)療收費系統(tǒng)等。在此階段，流動護理系統(tǒng)（COSTAR ）被建立起來， 這個系統(tǒng)將病人的信息匯總以供醫(yī)院的臨床、財務處和醫(yī)院管理人員檢索借用；同時醫(yī)院信息系統(tǒng)（PROMIS ），也成功建立并在婦科病區(qū)試行后推廣，這是首個具備完整醫(yī)院信息的系統(tǒng)。然后到了前進階段， 此階段以原有局部信息管理鋪墊，開始運用最新技術建立涵蓋整個醫(yī)院的一體化信息系統(tǒng)。許多著名系統(tǒng)都是在這一階段建立的，例如：Omaha 系統(tǒng)、 HELP 系統(tǒng)等。接著發(fā)展就到了完善階段，此時期系統(tǒng)的開發(fā)特點是以病人為主，體現(xiàn)了人文精神，利用最先進的計算機網(wǎng)絡設備開

5、發(fā)出與病人緊密相連的系統(tǒng)。到目前為止，美國的醫(yī)院信息已經(jīng)發(fā)展到了提升階段，如今的醫(yī)院信息系統(tǒng)開發(fā)側重于電子病歷系統(tǒng)，醫(yī)院管理決策協(xié)助系統(tǒng)，以及醫(yī)學語言系統(tǒng)等課題的開發(fā)，同時開始對新舊系統(tǒng)的應用成效做一系列的評價和對比，在各個系統(tǒng)之間進行結合也是目前研究的課題之一。接下來進入了一體化醫(yī)院信息系統(tǒng)時期，此時診療過程已經(jīng)規(guī)劃入計算機管理。最后是目前為止的電子病歷時期。如今日本的很多醫(yī)院開始推行使用電子病歷。最后是歐洲國家，它們的醫(yī)院信息系統(tǒng)起步稍晚于日本，但后勁十足，到目前歐洲很多國家已經(jīng)開始應用臨床信息系統(tǒng)和電子病歷系統(tǒng)。篇二一直以來，大數(shù)據(jù)與商業(yè)就密不可分。以前，覺得所有數(shù)據(jù)零散在每個角落，無法

6、統(tǒng)計，讓多少市場因此無法描述用戶畫像，導致市場分析出現(xiàn)偏差、錯誤，影響整個決策力的制定和執(zhí)行。醫(yī)學大數(shù)據(jù)的應用醫(yī)學大數(shù)據(jù)的應用目前主要有兩方面，第一個是發(fā)現(xiàn)新知識、認識新規(guī)律，第二個是促進精準適度醫(yī)療，提升醫(yī)療價值。以往受數(shù)據(jù)采集與分析能力的限制，醫(yī)學主要依靠抽樣研究來發(fā)現(xiàn)新知識、認識新規(guī)律，但不同樣本間的差距經(jīng)常導致結論不一致甚至截然相反。隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，醫(yī)學研究由抽樣的小樣本研究進入到超大樣本、甚至全樣本研究時代，從嚴格篩選患者入組進行研究到全面觀察各種影響因素的真實世界研究時代。美國2015 年啟動了 “觀察阿司匹林效果與劑量”的大規(guī)模觀察性醫(yī)學研究，多達30 萬人參加基于大數(shù)據(jù)的

7、觀察性研究得出的結論更具現(xiàn)實指導意義，甚至推翻了之前一些建立在小樣本數(shù)據(jù)基礎上的“科學 ”結論。斯坦伯格(Steinberg) 等人在 3 萬余人兩年的保險記錄、化驗記錄、 用藥記錄、就醫(yī)記錄中挖掘出新的代謝綜合征預測模型，用 80% 的人作為訓練集，20% 的人作為測試集，在貝葉斯框架下依據(jù)最大熵原理， 對數(shù)據(jù)中未知的參數(shù)進行分布邊緣化來計算模型的結構概率，綜合考慮模型的復雜性和與數(shù)據(jù)的匹配性建立起新的預測模型，從 4000 余個參數(shù)中篩選出腰圍、用藥依從性等與代謝綜合征密切相關的因素。隨著醫(yī)學的進步，源于個體的數(shù)據(jù)越來越豐富，包括組學數(shù)據(jù)、健康監(jiān)護數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)等。計算機科學與醫(yī)學結合能夠

8、挖掘出新的知識，開創(chuàng)新的診療模式。例如心理問題一般是通過臨床觀察或自我就醫(yī)的方式被發(fā)現(xiàn)并診斷的，現(xiàn)實中缺乏客觀有效的診斷方法，而基于說話模式的數(shù)據(jù)挖掘，能夠發(fā)現(xiàn)患者條理表達能力的下降，進而成功預警心理問題，在小樣本人群實驗中達到了100% 的準確度。通過機器學習對一些復雜信息進行處理，也能對心臟病、哮喘、癌癥等疾病作診斷和預測，能夠達到或超越專家的診斷水平。適度醫(yī)療、精準醫(yī)療與大數(shù)據(jù)一直以來，大數(shù)據(jù)與商業(yè)就密不可分。以前，覺得所有數(shù)據(jù)零散在每個角落，無法統(tǒng)計，讓多少市場因此無法描述用戶畫像，導致市場分析出現(xiàn)偏差、錯誤，影響整個決策力的制定和執(zhí)行?，F(xiàn)在，那些無法在一定時間范圍內用常規(guī)軟件工具進行

9、捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)，都被抓取和利用，醫(yī)學，當然也不例外。醫(yī)學大數(shù)據(jù)的應用目前主要有兩方面，第一個是發(fā)現(xiàn)新知識、認識新規(guī)律，第二個是促進精準適度醫(yī)療，提升醫(yī)療價值。以往受數(shù)據(jù)采集與分析能力的限制，醫(yī)學主要依靠抽樣研究來發(fā)現(xiàn)新知識、認識新規(guī)律，但不同樣本間的差距經(jīng)常導致結論不一致甚至截然相反。隨著大數(shù)據(jù)技術的發(fā)展，醫(yī)學研究由抽樣的小樣本研究進入到超大樣本、甚至全樣本研究時代，從嚴格篩選患者入組進行研究到全面觀察各種影響因素的真實世界研究時代。美國2015 年啟動了 “觀察阿司匹林效果與劑量”的大規(guī)模觀察性醫(yī)學研究，多達30 萬人參加基于大數(shù)據(jù)的觀察性研究得出的結論更具現(xiàn)實指導意義，甚至推翻了之

10、前一些建立在小樣本數(shù)據(jù)基礎上的“科學 ”結論。斯坦伯格（Steinberg） 等人在 3 萬余人兩年的保險記錄、化驗記錄、 用藥記錄、就醫(yī)記錄中挖掘出新的代謝綜合征預測模型，用 80% 的人作為訓練集，20% 的人作為測試集，在貝葉斯框架下依據(jù)最大熵原理， 對數(shù)據(jù)中未知的參數(shù)進行分布邊緣化來計算模型的結構概率，綜合考慮模型的復雜性和與數(shù)據(jù)的匹配性建立起新的預測模型，從 4000 余個參數(shù)中篩選出腰圍、用藥依從性等與代謝綜合征密切相關的因素。隨著醫(yī)學的進步，源于個體的數(shù)據(jù)越來越豐富，包括組學數(shù)據(jù)、健康監(jiān)護數(shù)據(jù)、影像數(shù)據(jù)等。計算機科學與醫(yī)學結合能夠挖掘出新的知識，開創(chuàng)新的診療模式。例如心理問題一般

11、是通過臨床觀察或自我就醫(yī)的方式被發(fā)現(xiàn)并診斷的，現(xiàn)實中缺乏客觀有效的診斷方法，而基于說話模式的數(shù)據(jù)挖掘，能夠發(fā)現(xiàn)患者條理表達能力的下降，進而成功預警心理問題，在小樣本人群實驗中達到了100% 的準確度。通過機器學習對一些復雜信息進行處理，也能對心臟病、哮喘、癌癥等疾病作診斷和預測，能夠達到或超越專家的診斷水平。適度醫(yī)療、精準醫(yī)療與大數(shù)據(jù)一方面要收集個人基因組、蛋白質組的數(shù)據(jù)，另一方面要收集個人行為、用藥、心理以及環(huán)境的數(shù)據(jù)，通過分析藥物組和服用安慰劑人群中出現(xiàn)心梗和未出現(xiàn)心梗的人的特征，從而區(qū)分出哪些人屬于不吃藥也不會心梗的（低風險）， 哪些人屬于吃了藥有效果的（預防了心梗），哪些人吃了藥也沒能

12、預防心梗的，對于后者還要繼續(xù)分析原因，是藥物的劑量不足，還是有其他因素導致的心梗，這樣我們的治療和預防手段 就會越來越有針對性，達到個體化的精準醫(yī)療。趨利避害，醫(yī)療大數(shù)據(jù)還要走的更遠當然，大數(shù)據(jù)如很多新潮工具一樣，也是一把雙刃劍，如果說做到量體裁衣、辨證施治是醫(yī)學大數(shù)據(jù)應用的重大課題， 那么它的前提基 礎是擁有長期、全面、準確的人群健康數(shù)據(jù)。對于不精準的那些垃圾數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量越大，謬誤與危害越大。當前，大部分行業(yè)在數(shù)據(jù)基礎系 統(tǒng)架構和數(shù)據(jù)分析方面都面臨著諸多挑戰(zhàn)，醫(yī)學領域也是如此。根據(jù)產 業(yè)信息網(wǎng)調查，目前國內大部分企業(yè)的系統(tǒng)架構在應對大量數(shù)據(jù)時均有 擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成

13、本高和高能耗等缺陷。同時大數(shù)據(jù)的管理一直是一個難以控制的問題，由于大數(shù)據(jù)已經(jīng) 成為了一種商業(yè)資本，各地數(shù)據(jù)的流失、泄露和私下買賣越來越多，這 也讓醫(yī)療屆的信息如同沒有關門的家園一般，毫無隱私，任人索取。醫(yī) 療機密和個人患病信息的流失，令數(shù)據(jù)安全形勢變得復雜。如此情況下，趨利避害，做好長期、全面、準確的人群健康數(shù)據(jù) 研究與管理，才是醫(yī)療大數(shù)據(jù)的長遠之計。小邁的技術和研發(fā)團隊，一直沒日沒夜的奮戰(zhàn)在一線，搜集海量 數(shù)據(jù)進行篩選和錄入，力保展現(xiàn)給會員們的是最精準有效的高質量資料， 未來， 我們會更多的進行數(shù)據(jù)的深入統(tǒng)計、分析、 研究， 真正做到，跨國界醫(yī)療研發(fā)服務，讓天下沒有難做的醫(yī)療研發(fā)。精準醫(yī)療、

14、適度醫(yī)療和過度醫(yī)療，三者既有聯(lián)系，又有區(qū)別。做到精準醫(yī)療，不一定就做到了適度醫(yī)療，適度醫(yī)療更多的是對醫(yī)療價值層面的考量，關注獲益是否大于風險，以及獲益和成本的關系。由于多種原因引起的超過疾病實際需要的診斷和治療的行為或過程就是過度醫(yī)療。正如德國醫(yī)生尤格 布來克在無效的醫(yī)療一書中所說 很多不該吃的藥，吃了；很多不需要的治療，做了；很多手術會使病人更加痛苦，卻也在做。”在美國， 40% 的醫(yī)療被認為是無效的。在我國，過度診療的現(xiàn)象也不同程度地存在。當過度醫(yī)療如此猖獗，就需要大數(shù)據(jù)的參與和幫助，來實現(xiàn)適度醫(yī)療或精準醫(yī)療。為什么過度診療會成為世界性的問題，其中一個重要的原因是個體的差異性，同一種藥物對不同人有不同的效果。而每個個體都是特殊的，每個人的健康卻是同等重要的，醫(yī)學大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的精準