分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺解決方案

分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺解決方案V3.0

分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺解決方案

目錄

1.背景介紹.............................................1

2.產(chǎn)品愿景.............................................1

3.產(chǎn)品定位.............................................2

3.1解決的問題.........................................2

3.2達到的效果........................................3

4,產(chǎn)品理念..............................................4

5.總體思路.............................................5

5.1對接數(shù)據(jù)源，獲取醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù).....................6

5.2對獲取的醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)預處理機制...................7

5.3建立醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)的存儲機制.......................7

5.4醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)的處理和分析算法分類和形成...........9

5.5開發(fā)專題大數(shù)據(jù)分析，形成專題大數(shù)據(jù)應用............11

5.6開發(fā)機構(gòu)大數(shù)據(jù)分析，建立機構(gòu)大數(shù)據(jù)應用............11

5.7建立平臺應用實施推廣組織機制......................11

5.8建立平臺產(chǎn)品優(yōu)化升級服務(wù)組織機制..................11

6.醫(yī)療衛(wèi)生信息的大數(shù)據(jù)建模描述和分析..................12

6.1我們給出的相關(guān)數(shù)據(jù)模型............................13

6.2衛(wèi)計委給出的相關(guān)數(shù)據(jù)模型..........................14

6.3相關(guān)數(shù)據(jù)特征對比分析..............................18

7.大數(shù)據(jù)分析應用平臺支持的業(yè)務(wù)主題場景................20

7.1醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)應用..............................22

7.1.1各級醫(yī)院自身應用.............................22

7.1.2基層醫(yī)療機構(gòu)自身應用.........................27

7.1.3區(qū)域衛(wèi)生醫(yī)療聯(lián)合體應用.......................28

7.1.4醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的合規(guī)應用.......................33

7.2患者醫(yī)療治療應用..................................35

721患者就醫(yī)過程提示服務(wù)..........................35

722患者服藥提示服務(wù)..............................36

723患者飲食、運動、習慣注意事項服務(wù)..............36

7.2.4患者體征和治療效果服務(wù)........................36

725患者交流交往服務(wù)..............................36

7.3個性化醫(yī)療服務(wù)應用................................36

7.3.1基因測序分析應用.............................37

7.3.2個性化藥物應用................................37

733個人健康管理應用..............................38

7.4慢性病預防治療應用（疾控中心）....................39

7.4.1慢性病檢測、發(fā)現(xiàn)、預警服務(wù)...................40

742慢性病診斷服務(wù)................................41

7.4.3慢性病防控治療服務(wù)...........................41

7.5居民健康保健應用（疾控中心）......................42

7.5.1居民自我健康保健應用.........................43

7.5.2政府衛(wèi)生管理部門進行居民健康管理應用.........43

7.5.3政府醫(yī)療規(guī)劃結(jié)構(gòu)進行居民健康保健決策應用.....43

7.6醫(yī)療衛(wèi)生管理機構(gòu)應用（衛(wèi)生局）....................44

7.7醫(yī)療保險管理機構(gòu)應用（醫(yī)保局）....................44

7.7.1基本醫(yī)療保險的決策支持分析...................47

7.7.2基本醫(yī)療保險費用單據(jù)的智能化審核.............48

7.7.3基本醫(yī)療保險的有效支付和治理應用.............48

7.7.4基本醫(yī)療保險和服務(wù)監(jiān)管應用...................48

7.7.5降低看病率提升醫(yī)療效果應用...................49

7.8醫(yī)藥監(jiān)管機構(gòu)應用（藥監(jiān)局）........................53

7.9醫(yī)藥研發(fā)生產(chǎn)經(jīng)營應用（醫(yī)藥企業(yè)）..................53

7.9.1醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)應用.............................54

7.9.2醫(yī)藥生產(chǎn)企業(yè)應用.............................54

7.9.3醫(yī)藥流通企業(yè)應用.............................55

7.9.4醫(yī)藥零售企業(yè)應用.............................58

7.10醫(yī)療衛(wèi)生資源配置管理規(guī)劃應用（政府主管部門）.....58

7.10.1醫(yī)療衛(wèi)生資源服務(wù)現(xiàn)狀分析....................58

7.10.2醫(yī)療衛(wèi)生資源財務(wù)供給能力分析................59

7.10.3醫(yī)療衛(wèi)生資源規(guī)劃指標對比....................59

7.10.4醫(yī)療衛(wèi)生資源政策建議........................60

7.11商業(yè)醫(yī)療保險應用（保險公司）.....................60

7.11.1獲得新客戶和保留已有客戶的分析應用..........61

7.11.2有效控制醫(yī)療費用的分析應用..................61

7.11.3商業(yè)醫(yī)療保險的保障設(shè)計和精算定價............61

7.11.4商業(yè)醫(yī)療保險的理賠運營管理應用..............63

7.11.5商業(yè)醫(yī)療保險的市場和銷售拓展應用............65

7.12公共衛(wèi)生服務(wù)應用（衛(wèi)生防疫中心）.................65

7.12.1傳染病預警預報..............................67

7.12.2公共衛(wèi)生輿情監(jiān)測預警........................68

7.12.3疾控和保健應用..............................68

7.13政府監(jiān)管應用（政府主管部門）.....................69

7.13.1醫(yī)藥監(jiān)管應用.................................69

7.13.2醫(yī)療監(jiān)管應用.................................70

7.13.3醫(yī)保監(jiān)管應用................................71

7.13.4醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)和醫(yī)生監(jiān)管應用..................72

7.14新型醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)應用（政府主管部門）.............72

7.14.1遠程醫(yī)療....................................73

7.14.2移動醫(yī)療....................................73

7.14.3互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療..................................74

7.14.4數(shù)字醫(yī)療....................................75

7.14.5大數(shù)據(jù)醫(yī)療..................................75

7.14.6智慧醫(yī)療....................................75

7.14.7精準醫(yī)療....................................76

8.大數(shù)據(jù)分析應用平臺支持的專題大數(shù)據(jù)應用...............77

8.1患者分析（基于電子病歷EMR）.........................................................77

8.1.1患者數(shù)據(jù)預處理...............................77

8.1.2患者個體（個性）分析.........................78

8.1.3患者群體（統(tǒng)計）分析.........................78

8.2疾病分析（基于電子病歷EMR和電子健康檔案EHR）...79

821常見疾病分析..................................79

8.2.2慢性疾病分析.................................79

8.2.3疾病誘因分析.................................79

8.2.4疾病統(tǒng)計分析.................................79

8.2.5臨床路徑分析.................................79

8.3醫(yī)生及醫(yī)護人員分析（基于醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)據(jù)）........79

8.3.1醫(yī)生及醫(yī)護人員資歷資格分析...................79

8.3.2醫(yī)生及醫(yī)護人員行醫(yī)記錄分析...................80

8.3.3醫(yī)生及醫(yī)護人員培訓進修分析...................80

8.4處方分析（基于電子病歷EMR）.....................80

8.4.1醫(yī)生用藥分析.................................80

8.4.2患者用藥分析.................................81

843處方用藥分析..................................81

8.4.4醫(yī)院科室用藥分析.............................81

845安全用藥分析..................................81

8.4.6處方符合性分析...............................82

8.4.7處方用藥-診斷結(jié)論關(guān)聯(lián)分析.....................82

8.4.8診斷結(jié)論-處方總價聚類分析.....................82

8.4.9患者特征-診斷結(jié)論分類分析.....................83

8.4.10患病時間-診斷結(jié)論序列分析....................83

8.5居民人口分析（基于電子健康檔案EHR）............................83

8.5.1居民個體健康分析.............................83

8.5.2人口群體健康分析.............................83

853人口亞健康相關(guān)因素關(guān)聯(lián)分析....................83

854人口健康相關(guān)因素關(guān)聯(lián)分析......................83

8.5.5人口健康時間空間分布分析.....................84

856人口健康預測分析..............................84

8.6藥品分析（基于醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)）....................84

8.6.1藥品種類分析.................................84

862藥品研發(fā)分析..................................86

8.6.3藥品生產(chǎn)分析.................................89

8.6.4藥品銷售分析.................................89

8.6.5藥品物流分析.................................90

8.6.6藥品資金流分析...............................90

867藥品信息流分析................................90

868藥品庫存分析..................................91

8.6.9藥品質(zhì)量偏差分析.............................95

8610藥品不良反應&藥品群體不良事件分析...........95

8.7醫(yī)療健康檢驗檢測分析（基于電子健康檔案EHR）.............96

871生理信號檢測分析..............................96

872醫(yī)學影像圖像分析..............................96

8.7.3DNA檢測和DNA序列分析......................96

8.7.4重要人體征數(shù)據(jù)分析...........................96

8.7.5遠程自助健康醫(yī)療檢測分析.....................97

8.8醫(yī)療安全風險分析（基于電子病歷EMR）.............................97

8.8.1醫(yī)療安全分析.................................97

8.8.2醫(yī)療風險分析.................................97

8.8.3假藥、過期藥、成分異常藥的使用分析...........97

8.8.4醫(yī)療事故誘因分析.............................97

8.8.5醫(yī)療安全風險統(tǒng)計分析.........................97

8.9醫(yī)療衛(wèi)生資源分析（基于政府的醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)據(jù)）....97

8.9.1醫(yī)生護理人員分析.............................97

8.9.2醫(yī)院床位分析.................................98

8.9.3醫(yī)療檢測檢驗能力分析.........................98

8.9.4醫(yī)療衛(wèi)生資源需求分析.........................98

8.9.5醫(yī)療衛(wèi)生資源匹配度分析.......................98

8.9.6醫(yī)療衛(wèi)生資源對比分析.........................98

8.10醫(yī)療衛(wèi)生效果分析（基于電子健康檔案HER和醫(yī)療衛(wèi)生資源

數(shù)據(jù)）...............................................98

8.10.1醫(yī)療衛(wèi)生滿意度分析..........................98

8.10.2醫(yī)療衛(wèi)生問題誘因分析........................98

8.10.3醫(yī)療衛(wèi)生規(guī)劃符合度分析......................99

9.關(guān)鍵核心技術(shù)和算法....................................99

9.1大數(shù)據(jù)分析能力...................................99

9.2大數(shù)據(jù)分析技術(shù)...................................100

9.3大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)和系統(tǒng).............................101

9.4大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型建模...............................101

9.5大數(shù)據(jù)的實時查詢.................................104

9.6大數(shù)據(jù)的復雜分析.................................106

10.用醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)服務(wù).......................109

10.1核心理念........................................110

10.2管理閉環(huán)........................................111

11.未來市場前景分析..................................114

12.總結(jié).............................................116

分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺解決方案V3.0

1.背景介紹

根據(jù)實際情況編制

2.分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺愿景

形成充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的，針對醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)的，能充分適應

醫(yī)療衛(wèi)生信息特征的大數(shù)據(jù)分析應用支撐平臺，通過大數(shù)據(jù)分析，達

到發(fā)現(xiàn)知識、發(fā)現(xiàn)規(guī)律、預測未來，將醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)推進進入大數(shù)據(jù)

時代提供技術(shù)可行性。

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3.分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺定位

分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺以醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的整體數(shù)據(jù)架構(gòu)（數(shù)據(jù)

模型、數(shù)據(jù)構(gòu)成、數(shù)據(jù)關(guān)系）為基礎(chǔ)和標準，以對應的醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務(wù)

數(shù)據(jù)為輸入，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)，形成針對醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)中不同機構(gòu)、

角色和業(yè)務(wù)活動的智能化應用，因此分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺不是代

替已有醫(yī)療衛(wèi)生信息化系統(tǒng)，而是在多個方面強化已有醫(yī)療衛(wèi)生信息

化系統(tǒng)，包括任意查詢、即興分析、業(yè)務(wù)增強、規(guī)則約束、預測未來、

發(fā)現(xiàn)知識，并提供互動性、及時性、預知性、洞察性，從而達到實現(xiàn)

智慧醫(yī)療的目標。

3.1解決的問題

當前醫(yī)療衛(wèi)生信息化建設(shè)的主要問題是各個區(qū)域內(nèi)不同醫(yī)療機

構(gòu)中患者的基礎(chǔ)信息和各種臨床信息資源分散、重復、孤立，導致有

效信息閑置、信息重復或不一致，很難得到有效利用。

通過分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺實現(xiàn)國家醫(yī)療衛(wèi)生信息化規(guī)劃中

“4631-2〃的三大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，即電子健康檔案數(shù)據(jù)庫、電子病歷數(shù)

據(jù)庫和全員人口個案數(shù)據(jù)庫的應用落地；

通過分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺實現(xiàn)智慧醫(yī)療的核心部分，即醫(yī)療

衛(wèi)生服務(wù)體系的智能化，使醫(yī)療衛(wèi)生的各種應用提升水平；

通過分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺為“看病難、看病貴”的解決提供

科學定量判斷依據(jù)、對比分析依據(jù)和分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺效果評

價依據(jù)；

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3.2達到的效果

分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺預期部署到云平臺上運行，采用SOA的

理念進行架構(gòu)開發(fā)，通過分層將公共大數(shù)據(jù)算法模型封裝為服務(wù)，對

業(yè)務(wù)應用提供服務(wù)，同時平臺業(yè)務(wù)應用也是服務(wù)的形式存在，即應用

單位不再需要購買部署自己的服務(wù)器硬軟件環(huán)境，只需要開通相應服

務(wù)就可以了。各個應用單位根據(jù)自己的業(yè)務(wù)需要定制服務(wù)，平臺支持

“開通即用”服務(wù)模式，為實現(xiàn)業(yè)務(wù)應用集成，分級診療大數(shù)據(jù)分析

平臺將對外支持WebService方式的接口服務(wù)。

分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺希望將醫(yī)療衛(wèi)生的智慧功能應用普及

到業(yè)務(wù)角色和過程的方方面面，包括醫(yī)生（包括?？漆t(yī)生、全科醫(yī)生、

保健醫(yī)生等）、患者（包括慢性病患者、潛在患者等）、管理者（包括

醫(yī)療管理者、醫(yī)療保險管理者、醫(yī)藥監(jiān)管管理者、公共衛(wèi)生管理者等）、

醫(yī)藥經(jīng)營者（藥品研發(fā)、藥品生產(chǎn)、藥品物流、藥品零售等）以及商

業(yè)醫(yī)療保險經(jīng)營者（健康險、大病險、醫(yī)療意外險等）。

第3頁

4.分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺理念

醫(yī)療衛(wèi)生、健康保健、醫(yī)藥器械形成的海量數(shù)據(jù)就象一座待開發(fā)

的金礦，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和便攜設(shè)備技術(shù)

的最新成果，將給醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)帶來全新革命性的改變，明顯解決看

病難和看病貴的問題，達到醫(yī)療衛(wèi)生資源配置分布合理、大病小病治

療各司其職、疾病預防治療有機結(jié)合、公民健康保健全過程覆蓋。

第4頁

5.總體思路

通過建立醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一標準和規(guī)范，形成可被相關(guān)業(yè)務(wù)

應用所利用的醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)源和交互機制，在此基礎(chǔ)上，首先形成

專題大數(shù)據(jù)應用，這些應用具有跨部門和組織機構(gòu)的通用性，并具有

良好的穩(wěn)定性，因為這些應用是面向醫(yī)療衛(wèi)生專題的；基于專題大數(shù)

據(jù)應用，根據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生相關(guān)部門和組織機構(gòu)的業(yè)務(wù)要求，可開發(fā)形成

各種業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應用，并且隨著平臺的推廣，積累的醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)務(wù)大

數(shù)據(jù)應用的實例將會越來越多，并最終形成不同方向的最佳應用樣

例。

醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)源專題大數(shù)據(jù)應用業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應用

個人（患者、亞健康）

醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)

醫(yī)藥生產(chǎn)經(jīng)營企業(yè)

醫(yī)療衛(wèi)生管理機構(gòu)

醫(yī)療保險機構(gòu)

公共衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)

醫(yī)藥監(jiān)管機構(gòu)

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5.1對接數(shù)據(jù)源，獲取醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)

醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)中心為分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺進行醫(yī)療衛(wèi)生

大數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)源，但不在分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺范圍內(nèi)，并

平臺只是開發(fā)提供一套與該數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)讀取接口，并具有監(jiān)控數(shù)

據(jù)讀取情況匯總統(tǒng)計和異常提示功能。

該數(shù)據(jù)中心的定位：整合區(qū)域內(nèi)不同醫(yī)療機構(gòu)中患者/健康人群

的各種臨床診療數(shù)據(jù)、健康數(shù)據(jù)，在相對集中的邏輯/物理環(huán)境中，

構(gòu)建一個以存儲和處理患者/健康人群診療信息為核心，覆蓋多學科、

多專業(yè)的面向區(qū)域內(nèi)主要衛(wèi)生行政主管部門、臨床醫(yī)療機構(gòu)和社會公

眾的醫(yī)學（醫(yī)藥、醫(yī)療、健康）信息資源共享機制--一區(qū)域性醫(yī)學數(shù)

據(jù)中心。區(qū)域性醫(yī)學數(shù)據(jù)中心的建設(shè)以行政業(yè)務(wù)處理、醫(yī)療、預防、

保健、康復為服務(wù)主線，以健康人群和患者的醫(yī)療活動需求為基礎(chǔ)。

區(qū)域衛(wèi)生數(shù)據(jù)中心通過制定標準的數(shù)據(jù)接口，建立基于廣域網(wǎng)的信息

交換、數(shù)據(jù)采集和傳輸機制，對區(qū)域內(nèi)醫(yī)療衛(wèi)生信息數(shù)據(jù)進行采集、

傳輸、清洗和匯總，將醫(yī)院、社區(qū)、醫(yī)藥企業(yè)以及公共衛(wèi)生機構(gòu)的各

類數(shù)據(jù)、系統(tǒng)有機地整合起來，生成區(qū)域的衛(wèi)生大數(shù)據(jù)。

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5.2對獲取的醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)預處理機制

醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)預處理主要完成對已接收數(shù)據(jù)的辨析、抽取、清

洗等操作，目的是將數(shù)據(jù)按統(tǒng)一的格式提取出來，然后再轉(zhuǎn)化，集成,

載入數(shù)據(jù)倉庫的工具(ETL)包括：抽取：因獲取的數(shù)據(jù)可能具有

多種結(jié)構(gòu)和類型，數(shù)據(jù)抽取過程可以幫助我們將這些復雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化

為單一的或者便于處理的構(gòu)型，以達到快速分析處理的目的；清洗：

對于大數(shù)據(jù)，并不全是有價值的，有些數(shù)據(jù)并不是我們所關(guān)心的內(nèi)容,

而另一些數(shù)據(jù)則是完全錯誤的干擾項。因此要對數(shù)據(jù)通過過濾“去

噪”從而提取出有效數(shù)據(jù)。

5.3建立醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)的存儲機制

雖然關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(RDBMS)在安裝和使用上仍然占有主要地

位，但毋庸置疑，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫NoSQL技術(shù)已經(jīng)成為今天發(fā)展最快

的數(shù)據(jù)庫技術(shù)。NoSQL是對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的總稱，在某種程度上，它的

性能和用途可能完全不同。

目前除了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫外，還主要存在有以下四種NoSQL數(shù)據(jù)管

理系統(tǒng)：

鍵值數(shù)據(jù)庫：當數(shù)據(jù)以鍵的形式訪問時，比如通過國際標準書號

ISBN找一本書，鍵值數(shù)據(jù)庫是最理想的。在這里，ISBN是鍵，書籍

的其他信息就是值。必須知道鍵才能查詢，不過值是一堆無意義的數(shù)

據(jù)，讀取之后必須經(jīng)過翻譯。

文檔數(shù)據(jù)庫：該數(shù)據(jù)庫以文檔的形式管理和存儲數(shù)據(jù)。有點類似

于鍵值數(shù)據(jù)庫，但文檔數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)有結(jié)構(gòu)。與鍵值數(shù)據(jù)庫中值是

第7頁

一堆無意義的數(shù)據(jù)不同，文檔數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)以文檔的結(jié)構(gòu)被描述，典

型的是JavaScriptObjectNotation(JSON)或XML。文檔存儲數(shù)據(jù)庫中的

數(shù)據(jù)可以通過定義的任何模式進行查詢，但鍵值數(shù)據(jù)庫只能通過它的

鍵進行查詢。

列式數(shù)據(jù)庫：也被稱為列式存儲或?qū)捔写鎯Γ桓闹靶惺酱鎯?/p>

的方式，對數(shù)據(jù)進行列式存儲。在傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)經(jīng)常以

行來訪問。以列式管理記錄的NoSQL數(shù)據(jù)庫可以管理大規(guī)模的動態(tài)

列。因為沒有固定的模式，所以列名和鍵可以變換。列式數(shù)據(jù)庫適用

于不經(jīng)常寫的情況，要滿足ACID(原子性、一致性、隔離性和持久

性)的要求并不難，而且模式是變化的。

圖型數(shù)據(jù)庫：圖型數(shù)據(jù)庫關(guān)注值與值之間的關(guān)系，用圖型的數(shù)學

概念存儲數(shù)據(jù)。圖型數(shù)據(jù)庫用帶有點、邊緣和屬性的圖的結(jié)構(gòu)表示和

存儲數(shù)據(jù)。在圖型數(shù)據(jù)庫中，每一個元素都包含一個直接的指向它毗

鄰元素的點，所以也就不需要索引查找。

每個種類的NoSQL數(shù)據(jù)庫都有適用的不同類型的應用程序和用

例，這就涉及到一個NoSQL社區(qū)常用的一個話題，即多樣持久性，或

者說根據(jù)數(shù)據(jù)庫處理應用程序需求的不同，使用不同的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，

用于不同的應用程序和用例。

第8頁

5.4醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)的處理和分析算法分類和形成

?技術(shù)分類方法

/根據(jù)挖掘任務(wù)：分為分類或預測模型發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)總結(jié)、聚類、關(guān)

聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)、序列模式發(fā)現(xiàn)、依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)、異常

和趨勢發(fā)現(xiàn)等等；

/根據(jù)挖掘?qū)ο螅嚎煞譃殛P(guān)系數(shù)據(jù)庫、面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)

庫、時態(tài)數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)源、多媒體數(shù)據(jù)庫、異質(zhì)數(shù)據(jù)庫、

遺產(chǎn)數(shù)據(jù)庫以及環(huán)球網(wǎng)Web；

/根據(jù)挖掘方法：可分為:機器學習方法、統(tǒng)計方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方

法和數(shù)據(jù)庫方法。

?主要處理和分析技術(shù)

/預言處理：用歷史預測未來；

/挖掘規(guī)律處理：了解數(shù)據(jù)中潛在的規(guī)律；

/關(guān)聯(lián)分析：查找存在于項目集合或?qū)ο蠹现g的頻繁模式、關(guān)

聯(lián)、相關(guān)性、或因果結(jié)構(gòu)；

/序列模式處理：給定一個由不同序列組成的集合，其中，每個序

列由不同的元素按順序有序排列，每個元素由不同項目組成，

同時給定一個用戶指定的最小支持度閾值，序列模式挖掘就是

找出所有的頻繁子序列，即該子序列在序列集中的出現(xiàn)頻率不

低于用戶指定的最小支持度閾值；

/分類（預言）分析：預測分類標號（或離散值），根據(jù)訓練數(shù)據(jù)

集和類標號屬性，構(gòu)建模型來分類現(xiàn)有數(shù)據(jù)，并用來分類新數(shù)

第9頁

據(jù)。建立連續(xù)函數(shù)值模型，比如預測空缺值；

聚類分析：聚類是一種無監(jiān)督分類法：沒有預先指定的類別。在

同一個類中，對象之間具有相似性；不同類的對象之間是相異

度分析；把一個給定的數(shù)據(jù)對象集合分成不同的簇。將物理或

抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類；聚類在

不同的應用領(lǐng)域，用作描述數(shù)據(jù)，衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性，

以及把數(shù)據(jù)源分類到不同的簇中；聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的

類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相

似性，而不同簇間的對象有很大的相異性；聚類與分類不同，

聚類所要求劃分的類是未知的；

異常檢測分析：異常檢測是數(shù)據(jù)挖掘中一個重要方面，用來發(fā)現(xiàn)”

小的模式”（相對于聚類），即數(shù)據(jù)集中間顯著不同于其它數(shù)據(jù)的

對象；

可視化分析。數(shù)據(jù)可視化可以讓數(shù)據(jù)自己說話，讓用戶直觀的感

受到結(jié)果；

數(shù)據(jù)挖掘算法。分割、集群、孤立點分析還有各種算法讓我們精

煉數(shù)據(jù)，挖掘價值。這些算法要能夠應付大數(shù)據(jù)的量，同時還

具有很高的處理速度；

語義引擎。人工智能從數(shù)據(jù)中主動地提取信息。包括機器翻譯、

情感分析、輿情分析、智能輸入、問答系統(tǒng)等；

數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。透過標準化流程和機器對數(shù)據(jù)進行處理可

以確保獲得一個預設(shè)質(zhì)量的分析結(jié)果。

第10頁

5.5開發(fā)專題大數(shù)據(jù)分析，形成專題大數(shù)據(jù)應用

面向醫(yī)療衛(wèi)生專業(yè)所特有的專題，開發(fā)形成一系列的專題大數(shù)據(jù)

應用。在充分調(diào)研和分析醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)的業(yè)務(wù)特性基礎(chǔ)上，研發(fā)形成

具有我國醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)特征的分類專題大數(shù)據(jù)分析，并根據(jù)專題組成

和業(yè)務(wù)功能要求形成滿足該業(yè)務(wù)專題的大數(shù)據(jù)應用，如心臟病專題的

大數(shù)據(jù)應用，包括其成因的大數(shù)據(jù)分析、其日常行為對病情影響的大

數(shù)據(jù)分析等，為有關(guān)機構(gòu)進行心臟病的有關(guān)活動（預測、預防、治療、

恢復）提供支撐。

5.6開發(fā)機構(gòu)大數(shù)據(jù)分析，建立機構(gòu)大數(shù)據(jù)應用

面向不同的醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)和部門及其相關(guān)企業(yè)機構(gòu)，開發(fā)形成針

對不同機構(gòu)和部門業(yè)務(wù)的機構(gòu)大數(shù)據(jù)應用，如醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)應用、醫(yī)

療衛(wèi)生管理機構(gòu)應用等。在上述專題大數(shù)據(jù)應用基礎(chǔ)上，結(jié)合所承擔

的相關(guān)醫(yī)療衛(wèi)生及其相關(guān)機構(gòu)項目，進行機構(gòu)大數(shù)據(jù)應用定制開發(fā)。

5.7建立平臺應用實施推廣組織機制

在分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺開發(fā)和部署基礎(chǔ)上，逐步形成基于分

級診療大數(shù)據(jù)分析平臺開發(fā)應用項目的實施推廣組織機制，包括市場

宣傳、營銷推廣、實施維護和售后服務(wù)等。

5.8建立平臺產(chǎn)品優(yōu)化升級服務(wù)組織機制

分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺作為公司的主打產(chǎn)品系列，要建立嚴格

的版本控制，并根據(jù)市場反饋和內(nèi)部技術(shù)發(fā)展，進行有計劃的平臺版

本升級，并將新版本升級信息和文檔，按規(guī)定通知已有用戶，并及時

第11頁

進行升級維護服務(wù)。

6.醫(yī)療衛(wèi)生信息的大數(shù)據(jù)建模描述和分析

伴隨著中國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的信息化進程推進，將產(chǎn)生大量的數(shù)

據(jù)。這些數(shù)據(jù)主要來源于醫(yī)療業(yè)務(wù)活動、健康體檢、公共衛(wèi)生等9項

醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)。數(shù)據(jù)內(nèi)容包括來自醫(yī)院的大量電子病歷、區(qū)域衛(wèi)生信

息平臺采集的居民健康檔案等。其中大量充斥著非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化

的數(shù)據(jù)，包括圖像，office文檔，以及XML結(jié)構(gòu)文檔等。醫(yī)療健康

大數(shù)據(jù)的應用，關(guān)鍵是整合所有可能得到的這些數(shù)據(jù)，為機構(gòu)和政策

制定者來找到如何刺激經(jīng)濟并降低共享數(shù)據(jù)的技術(shù)門檻。

臨床數(shù)據(jù)

第12頁

6.1我們給出的相關(guān)數(shù)據(jù)模型

我國醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)涉及的數(shù)據(jù)實體對象種類非常眾多，包括醫(yī)療

機構(gòu)一科室一醫(yī)生（門診、住院）、大眾群體一患者、醫(yī)療管理部門

一衛(wèi)生局一疾控中心一醫(yī)保中心一發(fā)改委一中醫(yī)藥管理局、醫(yī)藥管理

部門一藥監(jiān)局、醫(yī)藥研發(fā)一醫(yī)藥生產(chǎn)一醫(yī)藥經(jīng)營一藥品（處方藥、ODC

藥）、醫(yī)療器械研發(fā)一醫(yī)療器械生產(chǎn)一醫(yī)療器械經(jīng)營一醫(yī)療器械、商

業(yè)醫(yī)療保險公司、體檢中心一體檢醫(yī)生、APP服務(wù)等。

第13頁

6.2衛(wèi)計委給出的相關(guān)數(shù)據(jù)模型

2010年底，原衛(wèi)生部完成了“十二五”衛(wèi)生信息化建設(shè)工程規(guī)

劃編制工作，初步確定了我國衛(wèi)生信息化建設(shè)路線圖，簡稱“3521-2

工程”，即建設(shè)國家級、省級和地市級3級衛(wèi)生信息平臺，加強公共

衛(wèi)生、醫(yī)療服務(wù)、新農(nóng)合、基本藥物制度、綜合管理等5項業(yè)務(wù)應用，

建設(shè)健康檔案和電子病歷2個基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和1個專用網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，進

行醫(yī)療衛(wèi)生信息標準化體系和安全保障體系2個體系建設(shè)。

2013年11月，衛(wèi)生部和計生委合并后，信息化建設(shè)工程規(guī)劃的

頂層設(shè)計規(guī)劃又調(diào)整為“4631-2工程”，其中，“4”代表4級衛(wèi)生信

息平臺，分別是：國家級人口健康管理平臺，省級人口健康信息平臺、

地市級人口健康區(qū)域信息平臺及區(qū)縣級人口健康區(qū)域信息平臺；“6”

代表6項業(yè)務(wù)應用，分別是：公共衛(wèi)生、醫(yī)療服務(wù)、醫(yī)療保障、藥品

管理、計劃生育、綜合管理；“3”代表3個基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，分別是：電

子健康檔案數(shù)據(jù)庫、電子病歷數(shù)據(jù)庫和全員人口個案數(shù)據(jù)庫；“1”代

表1個融合網(wǎng)絡(luò)，即人口健康統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò);最后一個“2”是人口健康信

息標準體系和信息安全防護體系。依托中西醫(yī)協(xié)同公共衛(wèi)生信息系

統(tǒng)、基層醫(yī)療衛(wèi)生管理信息系統(tǒng)、醫(yī)療健康公共服務(wù)系統(tǒng)打造全方位、

立體化的國家衛(wèi)生計生資源體系。衛(wèi)計委規(guī)劃的三大基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫相互

關(guān)系和包括的主要數(shù)據(jù)如下圖所示。

第14頁

i＞病歷概要：包括患者基本信息等四項內(nèi)容：

2、門（急）診診療記錄：包括門（急）診病歷、

處方等六項內(nèi)容。

3、住院診療記錄：包括住院病案首頁、住院志等

九項內(nèi)容。

4、健康體檢記錄：一般常規(guī)健康體檢記錄。

5、轉(zhuǎn)診（院）記錄：患者轉(zhuǎn)診的主要工作記錄。

6、法定醫(yī)學證明及報告：包括出生醫(yī)學證明等。

生醫(yī)療機構(gòu)信息：醫(yī)療機構(gòu)法人信息。

電子病歷數(shù)據(jù)庫

1、個人基本信息：包括姓名、性別、照片、英文今

1、個人基本信息：包括人口學信息、社會經(jīng)濟.曾用名,身份證號碼、年齡、證件類型、證件號碼、籍

學信息、親屬信息、社會保障信息、基本健康信息貫、國籍、戶籍類叁、戶籍地址、政治面貌、健康狀況、

、建檔信息?；橐鰻顩r、宗教信仰、兵役狀況、文化程度、專業(yè)、學位

2、主要衛(wèi)生服務(wù)記錄：包括兒童保健信息、婦、職稱、從業(yè)狀態(tài)、工作單位、工作單位通訊地址、社保

女保健信息、疾病預防信息、疾病管理：高血壓、號、民政撫助時蟹類型、聯(lián)系電話、手機號碼、電子郵件

糖尿病、腫瘤、重癥精神疾病等病例管理信息，老、現(xiàn)居住地址、居住類型、死亡標識信息等.

年人健康管理信息、醫(yī)療服務(wù)信息等。2、個人力.展信息、：包括工作、教育、家庭、住

房、社保、公積金、計劃生育、衛(wèi)生健康、犯罪記

錄、死亡信息信,

電子健康檔案數(shù)據(jù)庫全員人口個案數(shù)據(jù)庫

電子健康檔案的數(shù)據(jù)架構(gòu)是以人的健康為中心，以生命階段、健

康和疾病問題、衛(wèi)生服務(wù)活動（或干預措施）作為三個緯度構(gòu)建的一

個邏輯架構(gòu)，用于全面、有效、多視角地描述健康檔案的組成結(jié)構(gòu)以

及復雜信息間的內(nèi)在聯(lián)系。通過一定的時序性、層次性和邏輯性，將

人一生中面臨的健康和疾病問題、針對性的衛(wèi)生服務(wù)活動（或干預措

施）以及所記錄的相關(guān)信息有機地關(guān)聯(lián)起來，并對所記錄的海量信息

進行科學分類和抽象描述，使之系統(tǒng)化、條理化和結(jié)構(gòu)化。

第15頁

帕視角

Z軸衛(wèi)生颶務(wù)活動

二

小

網(wǎng)視角

F二

r，

\

亡

學W

丫軸

主

要

齡

學春

健

康

期

齡期

幼

問

題

主

要

前

兒

嬰

健

康

主

期

要

期

問

題

兒

康

健

二

二

期

題

問

一

一

個人健康檔案的三維概念模型，可以清晰地反映出每個個人不同

生命階段、主要疾病和健康問題、主要衛(wèi)生服務(wù)活動三者之間的相互

聯(lián)系。同時一，坐標軸上的三維坐標連線交叉所圈定的空間位置（域）,

表示了人在特定生命時期、因特定健康問題而發(fā)生的特定衛(wèi)生服務(wù)活

動所需記錄的特定記錄項集。由于三維空間中的任意一個空間位置都

對應著某個特定的健康記錄，從而構(gòu)成了一個完整、立體的健康記錄,

這些健康記錄全面地反映了個人健康檔案內(nèi)容的全貌。

?第一維（X軸）：生命階段

按照不同生理年齡可將人的整個生命進程劃分為連續(xù)的若干生

命階段，如：嬰兒期（0?1歲）、幼兒期（1?3歲）、學齡前期（3?

6歲）、學齡期（6?12歲）、青春期（12?20歲）、青年期（21?45

歲）、中年期（46?60歲）、老年期（60歲以上）等八個生命階段。

第16頁

也可以根據(jù)基層實際工作的需要，將人群化分為：兒童、青少年、育

齡婦女、中年和老年人。

?第二維（丫軸）：健康和疾病問題

每一個人在不同生命階段所面臨的健康和疾病問題不盡相同。確

定不同生命階段的主要健康和疾病問題及其優(yōu)先領(lǐng)域，是客觀反映居

民衛(wèi)生服務(wù)需求、進行健康管理的重要環(huán)節(jié)。

?第三維（Z軸）：衛(wèi)生服務(wù)活動（或干預措施）

針對特定的健康和疾病問題，醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)開展一系列預防、醫(yī)

療、保健、康復、健康教育等衛(wèi)生服務(wù)活動（或干預措施），這些活

動反映了居民健康需求的滿足程度和衛(wèi)生服務(wù)利用情況。

個人健康檔案（EHR）基本結(jié)構(gòu)

第17頁

6.3相關(guān)數(shù)據(jù)特征對比分析

從醫(yī)藥醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析應用角度，分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺

需要一個盡可能全和細的數(shù)據(jù)集合，所以理想狀態(tài)是結(jié)合上兩部分數(shù)

據(jù)內(nèi)容形成的超集集合，甚至包括一些非醫(yī)療健康數(shù)據(jù)，如考察研究

某種藥對某種疾病的醫(yī)療效果時，如果能獲得當?shù)氐臍庀筇鞖庑畔ⅲ?/p>

可能分析出的結(jié)果將明顯不同。另外可以看出目前所給數(shù)據(jù)都是結(jié)構(gòu)

化數(shù)據(jù)，如果從大數(shù)據(jù)分析應用角度，理想的數(shù)據(jù)還應該包括圖像、

圖形、文本等半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，以及非關(guān)系數(shù)據(jù)（多維數(shù)據(jù)），

才能構(gòu)成滿足醫(yī)藥醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析應用的需求。

2000年以來，我國的醫(yī)療數(shù)據(jù)的生成和采集主要局限于各大醫(yī)

院。近幾年，隨著社區(qū)系統(tǒng)、新農(nóng)合系統(tǒng)、村衛(wèi)生室系統(tǒng)等基層醫(yī)療

衛(wèi)生信息系統(tǒng)逐步上線，醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)源頭也越來越多，數(shù)據(jù)量越來

越大。從衛(wèi)生服務(wù)的類型看，區(qū)域衛(wèi)生信息的類型主要有：醫(yī)療服務(wù)

類、公共衛(wèi)生服務(wù)類、社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)類、衛(wèi)生業(yè)務(wù)類、衛(wèi)生管理服務(wù)

類數(shù)據(jù)。根據(jù)估算，中國一個中等城市（1千萬人口規(guī)模）50年所

積累的醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)量就會達到10PB級。隨著各地區(qū)域衛(wèi)生信息平

臺的建設(shè)，存儲于各醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的數(shù)據(jù)將逐步通過各種方式實現(xiàn)整

合與共享。

多維數(shù)據(jù)由于醫(yī)療數(shù)據(jù)是多種數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的匯總，數(shù)據(jù)之間的關(guān)

系非常復雜。如下圖所示：以患者為中心的服務(wù)需要把一個患者的全

周期數(shù)據(jù)按照時間軸排列，并分析診斷、用藥和患者生命體征、檢驗

檢測值之間的關(guān)聯(lián)；以醫(yī)生為中心的服務(wù)又需要把與醫(yī)生相關(guān)的患者

第18頁

數(shù)據(jù)挑揀出來，并進行分類；以科室為中心的服務(wù)可能需要既從科室

所屬醫(yī)生的角度，又要從在該科室就診患者的角度進行分析；針對社

區(qū)的服務(wù)可能需要統(tǒng)計整個社區(qū)居民某項指標（比如血壓、血糖）的

達標率。醫(yī)療數(shù)據(jù)的多維度、多粒度為各種信息服務(wù)的多角度、多層

次分析提供了可能，但同時也為大數(shù)據(jù)分析帶來了挑戰(zhàn)。因為不可能

為每一種信息服務(wù)存儲一份特定的優(yōu)化模式的數(shù)據(jù)，況且也無法枚舉

出所有可能的信息服務(wù)需求。這就需要醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲模型能夠適應

靈活多變的多維統(tǒng)計分析需求。

第19頁

7.大數(shù)據(jù)分析應用平臺支持的業(yè)務(wù)主題場景

分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺支持的業(yè)務(wù)主題應用場景將盡量以國

務(wù)院發(fā)布的《全國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系規(guī)劃綱要（2015?2020年）》內(nèi)

容和目標為依據(jù)，即“優(yōu)化醫(yī)療衛(wèi)生資源配置，構(gòu)建與國民經(jīng)濟和社

會發(fā)展水平相適應、與居民健康需求相匹配、體系完整、分工明確、

功能互補、密切協(xié)作的整合型醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系，為實現(xiàn)2020年基

本建立覆蓋城鄉(xiāng)居民的基本醫(yī)療衛(wèi)生制度和人民健康水平持續(xù)提升

奠定堅實的醫(yī)療衛(wèi)生資源基礎(chǔ)?！弊罱K形成我國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系的

總體布局，如下圖。

分級診療大數(shù)據(jù)分析平臺將以患者個人生命全周期、個人疾病全

周期、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)、醫(yī)藥供應鏈所產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)源為主，以支持個

人、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)、醫(yī)藥生產(chǎn)經(jīng)營企業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生管理機構(gòu)、醫(yī)

療保險機構(gòu)、公共衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)、醫(yī)藥監(jiān)管機構(gòu)等的業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應用

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為主要應用場景。

醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)源專題大數(shù)據(jù)應用業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應用

以個人為中心全生命周期的階段劃分，如下圖:

醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)也從局限于醫(yī)院內(nèi)部的檢查、診斷和治療，擴展到

未病、病前和病后的全過程醫(yī)療衛(wèi)生活動。這些活動如下圖：

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教育預防篩查體檢/監(jiān)控診斷治療1預后康復轉(zhuǎn)歸更好其他

____/

保險

X容

醫(yī)患基因癥狀疾病診斷用碼理療療養(yǎng)

環(huán)境5類信息(1)痊愈預約

莢

健

咨詢

現(xiàn)

醫(yī)醫(yī)生態(tài)EHR體格影像病因診斷用藥Q)進展隨訪寧養(yǎng)心

板務(wù)

老

CIS養(yǎng)

思患飲食影像物理險壹診斷用藥(3)惡化運動殘疾隨訪

門我

家庭運動物理實驗定位診斷手術(shù)惡病質(zhì)預防死亡診斷

經(jīng)駛

提開

法因理療臨床

基因?qū)嵤赵囼炘\斷擴散試依

故據(jù)

心理基因鑒別診斷軾移分折

展不

呈現(xiàn)

免疫心理

生化

7.1醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)應用

醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)要實現(xiàn)業(yè)務(wù)信息智慧洞察的目標，必須使用適

當?shù)募夹g(shù)架構(gòu)平臺來支持業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。方法包括應用大數(shù)據(jù)、

數(shù)據(jù)倉庫和商業(yè)智能技術(shù)，集成醫(yī)院各類數(shù)據(jù)資源，實現(xiàn)醫(yī)療服務(wù)機

構(gòu)各類管理指標的預警監(jiān)控，并提供多維綜合分析平臺。從而應用大

數(shù)據(jù)處理和商業(yè)智能技術(shù)，分析挖掘醫(yī)院運營各個方面的信息數(shù)據(jù)，

通過預警監(jiān)控、多維聯(lián)機分析等技術(shù)手段，能夠有效地提升醫(yī)院的醫(yī)

療質(zhì)量，提高醫(yī)院科學管理水平，輔助管理層決策。

7.1.1各級醫(yī)院自身應用

醫(yī)院核心業(yè)務(wù)每天產(chǎn)生大量的醫(yī)療數(shù)據(jù)，具有豐富的價值，通過

數(shù)據(jù)挖掘等手段的分析，構(gòu)成指導決策的數(shù)據(jù)，這對醫(yī)院的發(fā)展、決

策非常重要?！艾F(xiàn)在的一個醫(yī)生，最多能管理30個糖尿病患者，但是

大數(shù)據(jù)研究一做出來，一個醫(yī)生能管理200個糖尿病患者，光這一個

應用，我們就可以增加七倍的生產(chǎn)力?！?/p>

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通過全面分析患者特征數(shù)據(jù)和療效數(shù)據(jù)，然后比較多種干預措施

的有效性，可以找到針對特定患者的最佳治療途徑。通過對在患者檔

案方面的大數(shù)據(jù)分析，可以確定哪些人是某類疾病的易感人群，使他

們盡早接受預防性干預。這些方法也可以幫助患者選擇恰當?shù)闹委煼?/p>

級診療大數(shù)據(jù)分析平臺。

＞臨床決策支持分析：大數(shù)據(jù)分析將使臨床決策支持系統(tǒng)更智能，

這得益于對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析能力的日益加強.例如:可以使用圖

像分析和識別技術(shù)，識別醫(yī)療影像數(shù)據(jù)，或者挖掘醫(yī)療文獻數(shù)據(jù)

建立醫(yī)療專家數(shù)據(jù)庫，從而給醫(yī)生提出診療建議"此外，臨床決策

支持系統(tǒng)還可以使醫(yī)療流程中大部分的工作流向護理人員和助理

醫(yī)生，使醫(yī)生從耗時過長的簡單咨詢工作中解脫出來，從而提高

診療效率。

?就診人數(shù)及走勢分析，使醫(yī)院管理人員及時準確地了解各科室

的工作量，有效地指導計劃、人員計劃及藥品材料計劃，大

大增進對未來工作量的把握度；

?藥品材料消耗及供應商分析，指導醫(yī)院的采購行為；

?醫(yī)療能力分析：醫(yī)院各級領(lǐng)導及時準確地了解各科室的醫(yī)療能

力情況，治愈率和好轉(zhuǎn)率；

?醫(yī)療效率分析，分析人均住院時間、人均治療時間等，對各科

室的效率進行分析；

?庫存分析，用于了解西藥、中藥、材料的庫存情況，指導資源

使用;

第23頁

?醫(yī)療質(zhì)量分析，包括對門診質(zhì)量、住院質(zhì)量、檢驗質(zhì)量等的分

析。

＞醫(yī)療數(shù)據(jù)可視化分析：根據(jù)醫(yī)療服務(wù)提供方設(shè)置的操作和績效數(shù)

據(jù)集，可以進行數(shù)據(jù)分析并創(chuàng)建可視化的流程圖和儀表盤，促進

信息透明"流程圖的目標是識別和分析臨床變異和醫(yī)療廢物的來

源，然后優(yōu)化流程。僅僅發(fā)布成本！質(zhì)量和績效數(shù)據(jù)，即使沒有

與之相應的物質(zhì)獎勵，往往也可以促進績效的提高，使醫(yī)療服務(wù)

機構(gòu)提供更好的服務(wù)，從而更有競爭力。公開發(fā)布醫(yī)療質(zhì)量和績

效數(shù)據(jù)還可以幫助病人做出更明智的健康護理決定，這也將幫助

醫(yī)療服務(wù)提供方提高總體績效，從而更具競爭力。

院長綜合查詢?nèi)嚎冃Х治?/p>

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