最近很火的医疗大数据分析到底是个什么鬼

医疗行业是一个生态系统，这个生态系统包含多个重要角色：作为医疗服务提供方的公私立医院、社区医院等医疗机构，作为医疗服务和产品的支付方的商业保险公司以及社会保险，还有作为医疗政策的制定和监管方的各级政府卫生部门，比如卫计委和地方各级卫生厅局，以及作为医药和医疗产品生产和销售方的各个相关企业，他们研发、生产或者销售各类药物以及医疗器械产品。除了以上传统角色，随着可穿戴技术的成熟和逐步市场化，目前医疗行业还出现很多面向消费者健康以及运动的产品和基于数据的服务。他们通过可穿戴设备记录和检测消费者的日常活动和生理指标，也成为医疗行业中不可或缺的一员，并逐步成长为大数据的拥有者。

医疗生态环境在其运转过程中产生了大量的数据。如何更加有效地整合和利用相关数据，为政府更好地履行政策制定和监管职能，是各级政府卫生部门所面临的重要问题之一。如何利用已有病人的数据提高未来临床治疗的效率和质量，并支撑专业的医疗研究是医疗服务方所面临的重要挑战。

存在的问题

随着国家深化医疗卫生体制改革，对医疗卫生信息化建设资金投入的不断增加，促使医疗卫生领域信息化建设取得了一定的成效，在全国医疗卫生信息统计、各级医疗卫生管理体系、基本公共卫生服务提供、医院信息化管理等方面提供了信息化辅助管理手段，提升工作效率和医疗卫生管理水平。 但医疗行业的大数据的收集、分析和应用仍然面临很多的挑战。

首先，医疗行业的大数据分属不同的行业角色。如何整合这些大数据是一个挑战。数据的分享和交换需要合理的政策并考虑各方合理的利益诉求。

其次，医疗行业数据的电子化和数字化仍处于早期阶段，很多数据尚未数字化。比如，医疗行业仍然要求医疗机构将病人档案纸质化，这加大了医疗机构工作人员的工作量，从某种程度上抑制了医疗信息化系统的使用。国内仍然有很多医院包括基层医院并未购买和使用完善的信息化系统来支撑相关数据的数字化。例如，很多基层医院尚未建立基本的医院信息系统（HIS）。电子病历系统（EMR/EHR）在国内医院也未普及。

再次，由于医疗信息系统的提供商非常多，不同医疗机构的需求千变万化，行业内部同类信息系统在数据结构和格式等解决方案上的同质性比较差，数据交换和分享在技术上存在阻力。尽管面临这么多的挑战，如果我们能够围绕医疗大数据制定合理的整合、分析和应用政策和策略，那么医疗大数据及其分析就能帮助提高整个医疗行业的运转效率乃至体验水平。

医疗大数据分析应用

大数据分析的发展为解决医疗行业所面临的问题提供了可能性。上图总结了大数据分析在医疗行业中潜在的应用场景以及主要用户。我们来看看几个典型应用：

1、临床医疗模式分析

临床过程模式分析功能是指利用大数据分析系统对过程数据进行分析并改进的能力。医疗行业数据分析在医院内部通过数据进行诊疗过程分析，以发现大量临床电子记录数据之间的关系，为今后的循证临床实践提供参考。临床数据分析系统为临床医疗过程全程大数据、实时诊疗数据以及病人电子病历可视化数据的全景分析提供了新途径，特别是对于区域医疗能够观察到病人以前在其他医院的入院情况，支持在医疗成本和效果之间的平衡，帮助医院进行医疗科研。

2、非结构化数据分析

对于存储于分布式数据库系统的数据，需要进行数据过滤、清晰、转换并集成整合，建立临床数据中心。存在于多个部门的非结构化数据，采用NOSQL 数据库进行数据存储，非结构化或半结构化的管理的核心是Apache Hadoop开发环境的实现，MapReduce 能够将大的工作任务分解为一组离散的任务，将分析后的数据集中存储，并提供可视化展现和医疗决策支持访问。

医疗大数据分析与传统数据分析系统的差别在于大数据分析具有非结构化数据的分析能力，这种非结构化数据是传统的医疗数据库不能处理的。临床电子病历中基于XML文档信息、临床影像、医生处方等，非结构化数据占临床数据总量的80%以上，对这一部分的数据进行处理分析，能够得到相关指证，比如，对医学影像分析，通过与相关疾病典型影像特征对比，得到病人疾病诊断，这对医院改进临床效率控制医疗成本有极大益处。

3、管理决策支持

管理决策支持功能强调日常医疗服务过程分析，以支撑管理决策并采取相关措施。一般来说，管理决策支持依赖于医院信息共享互联互通以及信息数据分析能力，对于重大疾病循证分析综合评判对临床医疗质量管理有重大价值，依据电子病历数据分析，开发个性化诊疗方案有助于提升医院精准医疗水平。

从机构组织层面对医院信息系统产生的大数据进行分析，对于跨部门 *** 作流程进行改进具有重要意义，综合性数据分析能帮助管理者全面了解组织机构存在的薄弱环节并采取对应措施，从实践看，建立临床数据中心数据仓库并与实际生产系统实时交互，对于医疗质量水平提升和病人临床安全具有重要保障作用。

4、预测分析功能

通过医疗大数据使用统计分析工具建立评价模型，对疾病发展转归进行预测是医疗大数据应用的重要方面。大数据的预测功能强调对通过大量数据分析对未来趋势预测，医疗机构的数据分析平台需要与临床数据中心、预测分析算法（如：回归分析、机器学习、神经网络等）等相结合，向医护管工作者提供可视化界面，帮助管理和临床决策。临床大数据中心的建设能够通过过去历史数据对未来提供参考，有助于医院精细化管理和精准化医疗。

在医疗机构，对二次住院预测分析大大降低了病情的不确定性，重症中心ICU病人全程生理参数数据监控分析，进行关键指标的警示和交互干预，使医护工作更有效率，优化了相关 *** 作，降低了医疗风险。同时，有利于形成医护患协同的病人全过程的疾病管理分析，产生最佳医疗实践的疾病诊治流程。

5、数据闭环追溯

医疗数据信息如：费用成本数据、临床数据、药学信息、病人行为数据、设备传感数据等均需实时采集或尽量实时采集。传统临床信息系统数据分散在各个应用系统中，数据不一致，产生冗余矛盾，而且不同部门的设备或不同临床信息应用内部信息数据孤立使临床过程工作流优化也存在困难。数据的闭环追溯有利于以病人为中心的临床需求和部门服务与设备应用的监控。大数据分析提供了全流程、全方位的解决能力，业务系统的数据可实时与数据中心进行数据交互，通过大数据算法进行深度评价分析，医护工作者可即时监控病人状态、追踪相关的警示信息并采取相应措施，对医疗安全和用药安全有重要价值。

总的来说，大数据分析在医疗行业具有广泛的应用前景。首先，医疗行业各个主要角色已经或者开始积累大量数据并为大数据分析创造了条件。不同数据集合的整合和分析面临政策和利益诉求的挑战，但是也带来了新的机遇。其次，医疗行业是一个生态系统并面临诸多问题，大数据分析为解决这些系统性问题提供了新工具。

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医学影像信息系统医学影像信息系统狭义上是指基于医学影像存储与通信系统，从技术上解决图像处理技术的管理系统；在现代医疗行业，医学影像信息系统是指包含了包括了RIS，以DICOM30国际标准设计，以高性能服务器、网络及存储设备构成硬件支持平台，以大型关系型数据库作为数据和图像的存储管理工具，以医疗影像的采集、传输、存储和诊断为核心，是集影像采集传输与存储管理、影像诊断查询与报告管理、综合信息管理等综合应用于一体的综合应用系统，主要的任务就是把医院影像科日常产生的各种医学影像（包括核磁、CT、DR、超声、各种X光机等设备产生的图像）通过DICOM30国际标准接口（中国市场大多为模拟，DICOM，网络等接口）以数字化的方式海量保存起来，当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用，同时增加一些辅助诊断管理功能。

医学影像信息系统分类在实际应用中，可以把医学影像信息系统应用划分为四类：

1、在整个医院内实施的完整医学影像信息系统系统，目标是支持在医院内部所有关于图像的活动，集成了医疗设备，图像存储和分发，数字图像在重要诊断和会诊时的显示，图像归档，以及外部信息系统；

2、在医院放射科部门内实施的医学影像信息系统系统，目标是提高部门内医疗设备的使用效率；

3、在医院内部的图像分发系统，目标是帮助医院的其他部门，特别是急诊室（ER）和特护房（ICU）获得放射医疗部门生成的图像；

4、远程放射医疗，目标是支持远程图像传输和显示。

医学影像信息系统由三部份组成

1、Database Server SubSystem：用于管理影像。

医学图像诊断在现代医疗活动中占有相当大的比重。借助可视化技术的不断发展，现代医学已越来越离不开医学图像的信息，在临床诊断、医学科研等方面正发挥着极其重要的作用。医学图像信息是多样化的，如B超扫描图像、彩色多普勒超声图像、核磁共振（MRI）图像、X-CT图像、X线透视图像，各种电子内窥镜图像，显微镜下病理切片图像等。随着医学诊断可视化技术的深入发展，人们正在不断努力，寻求更清晰、更有诊断价值的高质量医学图像。中国的医院在过去十多年间，引进了大批进口的先进医学图像设备，对提高诊断水平，加强对医院等级管理起了重要的积极作用。由于资金的困扰及仪器设计的水平、大多数医学图像设备都没有考虑图像的储存和传输功能、充其量配置一部打印机或X光胶片作图像记录。医生诊断是通过对仪器屏幕的图像进行肉眼观察，凭个人的经验进行分析诊断、主观成分较多。

随着电子计算机技术，特别是多媒体技术的飞速发展，使医学图像的存储和传送成为可能，大容量的硬盘、图像信息的压缩技术、可读写光盘的应用，使医学图像可以大量存储。DICOM30标准的制定使医学图像及各种数字信息在计算机间传送有了一个统一的标准，通过数据接口与互联网接通，就可以进行医学图像信息的远程传输，实现异地会诊。PACS是实现医学图像信息管理的重要条件，它把医学图像从采集、显示、储存、交换和输出进行数字化处理，最后实现图像的储存和传送。

此外，通过对医学图像和信息进行计算机智能化处理后，可使图像诊断摒弃传统的肉眼观察和主观判断。借助计算机技术，可以对图像的像素点进行分析、计算、处理，得出相关的完整数据，为医学诊断提供更客观的信息，最新的计算机技术不但可以提供形态图像，还可以提供功能图像，使医学图像诊断技术走向更深层次。

2、File Server SubSystem : 用于存放影像。

大容量存储设备分为以下四类：磁介质，光介质，磁带及其它（如全息存储）仍在发展中的介质。磁盘容量正在飞速增长，未来的方向是TB级桌面磁盘，2000年时价格下降到3美分/MB。在光学存储设备中，DVD是目前的热点，但其影响力远不如CD-ROM技术当年的影响力。DVD目前可以作为备份介质，但作为存储介质仍有不足，可擦写的DVD还不成熟。磁带的新进展包括多磁道记录、磁阻式磁头和允许随机访问的新型格式。磁带的价格很有吸引力，但不能防潮，也不能接近磁场，存放场所的要求比较严格。

备份（归档）是一个动态的过程，必须考虑到技术的变化，归档策略必须考虑到这一点。例如，一个机构的7年归档容量是11TB，因而现在购买了11TB的存储介质，但存储介质的价格将来会下跌，技术也会发生变化，所以这是不合算的。

数据库的性能、可靠性和容量与PACS系统的性能直接相关。PACS系统中图像的每一次流动都与数据库有关，但PACS的数据库技术受到了忽视。当PACS集成到MIS系统中时，这一点将会得到改观。高可用性技术的发展随着用户对PACS的依赖性增强将会越来越重要。

3、DICOM SubSystem：透过DICOM 协议与检查设备连线作业。

农产品标准分类中db/t是什么标准是：国家标准代号为“GB”，推荐性国家标准为“GB/T”。如：GB/T8582—2000表示该标准为2000年发布的推荐性国家标准。

行业标准代号由两个汉语拼音字母组成，不同行业有不同的代号。农业为“NY”、水产为“SC”。如：NY/T1281—2007表示该标准为2007年发布的推荐性农业行业标准。

地方标准代号由“DB”和各省、市、自治区行政区划代码前两位数加斜线组成，如上海市地方标准的代号为：DB31/和DB31/T。希望我的回答能够帮助到您！

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