智慧醫(yī)院建設(shè)中的數(shù)據(jù)思維

1、智慧醫(yī)院建設(shè)中的數(shù)據(jù)思維引 題：數(shù)據(jù)“讀心”2022/9/30Facebook風(fēng)波2012年奧巴馬（民主黨）連任。2014年共和黨大佬班農(nóng)（Stephen Bannon）和金主墨瑟（Robert Mercer）（1500萬(wàn)美元）成立劍橋分析（Cambridge Analytica）。劍橋分析通過(guò)發(fā)紅包（160萬(wàn)美元）獲得8700萬(wàn)Facebook用戶信息（用戶名、所在地、發(fā)帖、點(diǎn)贊，都是公開(kāi)數(shù)據(jù)）。劍橋分析聯(lián)結(jié)了8700用戶信息與美國(guó)商業(yè)市場(chǎng)2.2億人的消費(fèi)數(shù)據(jù)：識(shí)別身份、性別、興趣愛(ài)好、性格特點(diǎn)、職業(yè)專長(zhǎng)、政治立場(chǎng)、觀點(diǎn)傾向打標(biāo)簽、心理畫像、心理檔案希望點(diǎn)、恐懼點(diǎn)、共鳴點(diǎn)、興奮點(diǎn)、煽情點(diǎn)等。

2、引 題：大數(shù)據(jù)“讀心術(shù)”2022/9/30競(jìng)選宣傳：對(duì)“憤青”的愛(ài)國(guó)者，推送雞血文章，告訴他們特朗普能讓美國(guó)再次偉大；對(duì)知識(shí)精英，推送理性、溫和、高深的分析，獲得共鳴；對(duì)傾向與特朗普又不愿意捐款、不愿投票的，告訴他們特朗普面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，希拉里上臺(tái)后果的慘痛；對(duì)民主黨支持者，則大量推送與希拉里家族有關(guān)的負(fù)面信息，對(duì)希拉里失望；對(duì)容易被煽動(dòng)的網(wǎng)民，推送各種聳人聽(tīng)聞的陰謀論、標(biāo)題黨內(nèi)容，進(jìn)行情緒刺激和情緒強(qiáng)化；。引 題：大數(shù)據(jù)“讀心術(shù)”2022/9/30劍橋分析：告密者、信息戰(zhàn)、個(gè)人隱私的故事特朗普公開(kāi)的競(jìng)選支出明細(xì)中，劍橋分析赫然在列；特朗普?qǐng)F(tuán)隊(duì)先后支付：5，912，500美元；劍橋分析主頁(yè)上號(hào)

3、稱服務(wù)過(guò)XX洲的100多場(chǎng)選舉；2016年英國(guó)脫歐公投是全年度全球最大“黑天鵝事件”；2018年5月CA申請(qǐng)破產(chǎn)。2019年7月FB被罰款50億美金扎心了概 要2022/9/30智慧醫(yī)院醫(yī)院的數(shù)字化轉(zhuǎn)型智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維30 九月 2022 智慧醫(yī)院何為智慧醫(yī)院？對(duì)誰(shuí)而言： - 患者？ - 醫(yī)務(wù)工作者？ - 醫(yī)政管理者？ - 醫(yī)院？ - 藥企？ - 醫(yī)療器械企業(yè)？智慧醫(yī)院閉環(huán)模型30 九月 2022 智慧醫(yī)院需要什么能力？- 感知 感知需求- 分析 如何滿足需求- 規(guī)劃 采取何種方案- 決策 方案的比較與選擇- 執(zhí)行 方案的實(shí)施30 九月 2022 智慧醫(yī)院如何著手轉(zhuǎn)型？基本能力（起點(diǎn)）：感知

4、能力 - 感知：即意識(shí)對(duì)內(nèi)外界信息的覺(jué)察、感覺(jué)、注意、知覺(jué)的一系列過(guò)程。 - 感知能力：對(duì)內(nèi)醫(yī)務(wù)數(shù)據(jù)的覺(jué)察、感覺(jué)、注意、知覺(jué)的效率、效果、結(jié)果等。30 九月 2022 醫(yī)院的數(shù)字化轉(zhuǎn)型信息化 vs 數(shù)字化信息化的目標(biāo)是醫(yī)院的虛擬化、網(wǎng)絡(luò)化，通過(guò)現(xiàn)代ICTs的應(yīng)用，把醫(yī)療業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)化，數(shù)據(jù)是信息化的副產(chǎn)品；數(shù)字化是基于醫(yī)院的客觀存在，面向數(shù)字醫(yī)院、智慧醫(yī)院的建設(shè)目標(biāo)，進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)的采集、生產(chǎn)、分析、利用，它不局限于現(xiàn)有業(yè)務(wù)?？梢灾吾t(yī)服、診療、藥研、器研、咨詢、社會(huì)服務(wù)等。智慧醫(yī)院閉環(huán)模型30 九月 2022 醫(yī)院的數(shù)字化轉(zhuǎn)型為什么要數(shù)字化轉(zhuǎn)型？環(huán)境變了：“互聯(lián)網(wǎng)+”或者今天的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，是大環(huán)境

5、、萬(wàn)物互聯(lián)的環(huán)境，也是多元的環(huán)境。人（醫(yī)務(wù)工作者），可以多點(diǎn)執(zhí)業(yè)，這涉及到員工解耦與重構(gòu)。物，科室與設(shè)備的解耦與重構(gòu)，如區(qū)域影像中心、區(qū)域檢驗(yàn)中心；醫(yī)療活動(dòng)在時(shí)空層面的解耦和重構(gòu)，如遠(yuǎn)程會(huì)診、多方授權(quán)。聚合，院中、院后、院前一體化，要講養(yǎng)老、康復(fù)、護(hù)理一體化。這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了醫(yī)院的圍墻，它延伸到了社會(huì)和家庭，所以說(shuō)環(huán)境變了。輸入的變量變了。醫(yī)院體系輸入?yún)?shù)在數(shù)量和性質(zhì)上發(fā)生了根本的變化，不但是數(shù)量，性質(zhì)上都發(fā)生了變化。內(nèi)部互動(dòng)機(jī)制變了，醫(yī)院內(nèi)各部分相互作用機(jī)理變化了。邏輯，大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等講相關(guān)性，邏輯性弱了。30 九月 2022 醫(yī)院的數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)用場(chǎng)景- 信息支撐：數(shù)據(jù)的

6、收集匯聚，如各種診療數(shù)據(jù)，為專業(yè)人員提供信息源。- 數(shù)據(jù)共享：從醫(yī)院內(nèi)部各個(gè)處室到醫(yī)院之間，到不同區(qū)域的醫(yī)院，共享數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了交換訪問(wèn)，做到有數(shù)可依，有據(jù)可查。- 數(shù)據(jù)交換：打破時(shí)空與信息壁壘；- 數(shù)據(jù)可視化：輔助認(rèn)知，清晰，直接。- 數(shù)據(jù)智能：賦予我們更豐富的智慧。智慧醫(yī)院閉環(huán)模型30 九月 2022 醫(yī)院的數(shù)字化轉(zhuǎn)型醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑 - “三化”:數(shù)字化（集成化、資產(chǎn)化、可視化）、智能化（自動(dòng)化）、智慧化。數(shù)字化是基礎(chǔ)，集成化則是數(shù)據(jù)匯聚、治理，資產(chǎn)化則從財(cái)務(wù)、資產(chǎn)回報(bào)、安全等角度透視。可視化讓數(shù)據(jù)可見(jiàn)、可量化。自動(dòng)化和智能化則驅(qū)動(dòng)醫(yī)院業(yè)務(wù)的自動(dòng)化與智能化應(yīng)用。智慧化讓診療服務(wù)、研究開(kāi)發(fā)

7、、社會(huì)服務(wù)更加精準(zhǔn)、個(gè)性化。數(shù)字化智能化智慧化30 九月 2022 醫(yī)院的數(shù)字化轉(zhuǎn)型一個(gè)值得思考的問(wèn)題？莫拉維克悖論：圖靈機(jī)模型的局限。人類獨(dú)有的高階智慧需要非常少的計(jì)算能力，但是實(shí)現(xiàn)無(wú)意識(shí)的技能和感知卻需要極大的運(yùn)算能力。目前還沒(méi)有看到直接從現(xiàn)象實(shí)現(xiàn)機(jī)器輔助決策的技術(shù)，短期內(nèi)仍然是基于對(duì)數(shù)據(jù)的識(shí)別、分析來(lái)實(shí)現(xiàn)。30 九月 2022 智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維何為數(shù)據(jù)思維？數(shù)據(jù)思維（Thinking in Data），這個(gè)概念雖然很早就有，但直到近幾年隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，又重新回到了思維認(rèn)識(shí)的高度。簡(jiǎn)單來(lái)講，大數(shù)據(jù)時(shí)代下的 數(shù)據(jù)思維 就是一種進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)的采集、生產(chǎn)、分析、利用，并應(yīng)用大數(shù)據(jù)來(lái)看

8、待問(wèn)題、解決問(wèn)題的一種思維模式。它是一種量化的思維模式，是重視事實(shí)、追求真理的思維定式。醫(yī)療數(shù)據(jù)思維：用數(shù)據(jù)記錄、分析、回顧、診療、施救、預(yù)測(cè)、研發(fā)、咨詢，創(chuàng)新與創(chuàng)造公共價(jià)值等。具有創(chuàng)新、發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)造新的醫(yī)療模式的能力。30 九月 2022 智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維數(shù)據(jù)思維的特征總的來(lái)說(shuō)，思維具有能動(dòng)性、概括性和間接性這三大特征：思維的能動(dòng)性：所謂能動(dòng)性是說(shuō)，思維不是對(duì)客觀事物消極的、被動(dòng)的反映，而是自覺(jué)的、主動(dòng)的反映客觀世界。思維的概括性：人們?cè)谀軇?dòng)性的基礎(chǔ)上產(chǎn)生了思維的概括性，所謂概括性是說(shuō)，人腦對(duì)客觀事物的反映不僅僅是對(duì)個(gè)別事物或個(gè)別特征的反映，而是把事物的共同特點(diǎn)歸結(jié)在一起，對(duì)事物共同的本質(zhì)特

9、性及其關(guān)系的反映。思維的間接性：人們?cè)诟爬ㄐ缘幕A(chǔ)上產(chǎn)生了思維的間接性，所謂間接性是說(shuō)，思維不是直接反映客觀事物的，而是通過(guò)其它媒介來(lái)實(shí)現(xiàn)的。30 九月 2022 智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維數(shù)據(jù)思維的類型按照思維的進(jìn)程方向，思維可以劃分為：橫向思維、縱向思維與發(fā)散思維、收斂思維等；按照思維的抽象程度，思維可以劃分為：直觀行動(dòng)思維、具體形象思維和抽象邏輯思維；按照思維的形成和應(yīng)用領(lǐng)域，思維可以劃分為：科學(xué)思維與日常思維。一般來(lái)說(shuō)，科學(xué)思維比日常思維更具有嚴(yán)謹(jǐn)性與科學(xué)性。按照人對(duì)事物間關(guān)系的認(rèn)識(shí)層面看，思維可以劃分為兩大類：科學(xué)思維和數(shù)據(jù)思維。30 九月 2022 智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維四種研究范式對(duì)應(yīng)的思維

10、方式研究范式思維方式應(yīng)用學(xué)科呈現(xiàn)的基本對(duì)象采用的基本方式理論范式理論思維（邏輯思維）理論科學(xué)符號(hào)、定義、公式、公理、定理演繹、推理實(shí)驗(yàn)范式實(shí)驗(yàn)思維（實(shí)證思維）實(shí)驗(yàn)科學(xué)定義、定律（規(guī)律）、現(xiàn)象、實(shí)驗(yàn)、定理設(shè)計(jì)、再現(xiàn)、模擬、觀察、歸納、分析計(jì)算范式計(jì)算思維計(jì)算科學(xué)符號(hào)、算法（程序）、模型、系統(tǒng)抽象（離散化、符號(hào)化、模型化）、自動(dòng)計(jì)算（程序化）數(shù)據(jù)范式數(shù)據(jù)思維數(shù)據(jù)科學(xué)大數(shù)據(jù)（無(wú)結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)、巨大規(guī)模）計(jì)算（統(tǒng)計(jì)、分布、并行）30 九月 2022數(shù)據(jù)思維 vs 科學(xué)思維這兩種思維方式，一直伴隨著人類的生活和生產(chǎn)，無(wú)處不在，缺一不可。認(rèn)識(shí)層面不同:從對(duì)事物間關(guān)系的認(rèn)識(shí)層面看，數(shù)據(jù)思維注重事物間的相關(guān)關(guān)系

11、，科學(xué)思維注重事物間的因果關(guān)系。研究范式不同:伴隨大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)范式，是繼理論范式、實(shí)驗(yàn)范式和計(jì)算范式之后的第四種科學(xué)研究范式，這一研究范式的特點(diǎn)表現(xiàn)為：不在意數(shù)據(jù)的雜亂，而強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的量；不要求數(shù)據(jù)精準(zhǔn)，而看重其代表性；不刻意追求因果關(guān)系，而重視規(guī)律總結(jié)。 智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維30 九月 2022數(shù)據(jù)思維 vs 統(tǒng)計(jì)思維研究目的不同：確證性研究是長(zhǎng)期以來(lái)的主要目的之一。研究對(duì)象不同：傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)思維模式下進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，以概率論為基礎(chǔ)，根據(jù)樣本特征推斷總體特征。數(shù)據(jù)的性質(zhì)不同：傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)具有樣本量小，信息量豐富，針對(duì)性強(qiáng)，準(zhǔn)確度高等性質(zhì)。而數(shù)據(jù)思維則不同，主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：高度容錯(cuò)機(jī)制和高度非

12、結(jié)構(gòu)化。分析方法的要求不同：在傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)思維中，研究方法較為單一，主要依據(jù)統(tǒng)計(jì)方法，精確建模。分析思路是 “假設(shè)驗(yàn)證”。大數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)挖掘及智能算法為主要研究方法，快速、高效，且容錯(cuò)能力強(qiáng)。分析思路是“發(fā)現(xiàn)總結(jié)”。 智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維30 九月 2022 智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維醫(yī)院數(shù)據(jù)從何而來(lái)？ - 網(wǎng)絡(luò)獲取：互聯(lián)網(wǎng)是最大的數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)放數(shù)據(jù)、爬蟲(chóng)爬取是主要方法。來(lái)源：醫(yī)療社區(qū)、問(wèn)答平臺(tái)等。 - 合作協(xié)同：與擁有數(shù)據(jù)的一方合作，XX醫(yī)療社區(qū)平臺(tái)、其他醫(yī)院、政府部門、科研機(jī)構(gòu)等。 - 數(shù)據(jù)生產(chǎn)：數(shù)據(jù)的生產(chǎn)思維，如點(diǎn)評(píng)平臺(tái)（大眾點(diǎn)評(píng)、Yelp）、淘寶評(píng)論，應(yīng)用UGC、Crowdsourcing思想從無(wú)到有創(chuàng)

13、造數(shù)據(jù)；進(jìn)一步加工生產(chǎn)出上下游產(chǎn)業(yè)需要的數(shù)據(jù)（生產(chǎn)資料）；還可以基于IoT、重構(gòu)數(shù)據(jù)采集指標(biāo)，獲得新鮮數(shù)據(jù)，進(jìn)行醫(yī)院數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，對(duì)內(nèi)支撐醫(yī)療業(yè)務(wù)，對(duì)外提供咨詢、數(shù)據(jù)服務(wù)。30 九月 2022 智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維智慧醫(yī)院數(shù)據(jù)生產(chǎn)思維戰(zhàn)略思維：競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境的日益復(fù)雜，用戶需求的多元化、個(gè)性化，數(shù)字化增多了醫(yī)療市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局的變數(shù)，超前布局，植入數(shù)據(jù)DNA，積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為將來(lái)未雨綢繆。全數(shù)據(jù)思維：重構(gòu)數(shù)據(jù)采集指標(biāo)體系，盡量全面收集數(shù)據(jù)。網(wǎng)站用戶跨日訪問(wèn)逐時(shí)訪問(wèn)量曲線全數(shù)據(jù)思維30 九月 2022 智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維智慧醫(yī)院數(shù)據(jù)生產(chǎn)思維主動(dòng)思維：數(shù)據(jù)的積累不是被技術(shù)被動(dòng)驅(qū)動(dòng)，而是有意識(shí)、主動(dòng)思考未來(lái)的業(yè)務(wù)需求，主動(dòng)采集、生產(chǎn)數(shù)據(jù)，為業(yè)務(wù)創(chuàng)新做準(zhǔn)備。開(kāi)放生產(chǎn)思維：數(shù)字孿生、開(kāi)放評(píng)論等，開(kāi)放平臺(tái)本身就是數(shù)據(jù)生產(chǎn)的平臺(tái)。30 九月 2022 智慧醫(yī)院的數(shù)據(jù)思維智慧醫(yī)院數(shù)據(jù)思維的應(yīng)用場(chǎng)景智能應(yīng)用高等機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)字孿生增強(qiáng)分析智能空間價(jià)值共創(chuàng)區(qū)塊鏈數(shù)字平臺(tái)自適應(yīng)安全架構(gòu)原數(shù)據(jù)/主數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)質(zhì)量運(yùn)營(yíng)維護(hù)規(guī)劃采集/傳輸存儲(chǔ)處理挖掘分析支撐管理支撐分析支撐戰(zhàn)略決策數(shù)據(jù)服務(wù)和展現(xiàn)業(yè)務(wù)層面技術(shù)層面運(yùn)營(yíng)層面數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)既懂?dāng)?shù)據(jù)又懂業(yè)務(wù)，洞察用戶，懂得用戶行為學(xué)和