基于大数据视角的医院科研管理

张胜行，陈大鹏，凌小明(南京军区福州总医院院办公室，福州　350025)

基于大数据视角的医院科研管理

张胜行，陈大鹏，凌小明*
(南京军区福州总医院院办公室，福州350025)

［摘要］大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。本文分析医疗大数据对科研管理的影响，提出在医院科研管理领域应当重视对大数据价值的深入分析与挖掘，培养医学科研新思维、建立医学科研新模式、提供医学科研新动力;分析大数据环境下医院科研面临的挑战，提出医院大数据建设应把握的几个问题。

［关键词］大数据;医院管理;科研管理

Scientific Research Management of Hospital with the Viewpoint of Big Data

ZHANG Sheng－hang，CHEN Da－peng，LING Xiao－ming*(Office of Fuzhou General Hospital，Nanjing Military Command Area，Fuzhou 350025)

［Abstract］Big data has become one of the concepts of current information technology industry's most popular．This paper analyzes the impact of medical data on the management of scientific research，proposed in the hospital scientific research management should pay attention to in－depth analysis and mining on big data value，cultivate new thinking and medical research to establish a new model of medical research，provide new impetus medical research; analysis of a large data environment of hospital research challenges，and puts forward some problems in the construction of hospital data．

［Key words］big data; hospital management; scientific research management

Hosp Admin J Chin PLA，2015，22(5) : 481－483．

随着医院信息化建设不断深入发展，医院信息系统积累了大量宝贵的临床数据，利用这些数据为临床科研以及循证医学服务是面临的挑战和未来发展的方向。信息技术及数据管理技术的进步，特别是大数据利用、数据可视化和计算能力的提高进一步促进了数据有效提取、存储和处理大量数据平台技术的发展。Nature和Science等国际顶级学术刊物相继出版专刊来专门探讨对大数据的研究［1］。大数据的开发与利用已经在医疗服务、零售业、金融业、制造业、物流、电信等行业广泛展开，并产生巨大的社会价值和产业空间［2－3］。大数据思维不但是医疗行业获得新认知、创造新价值的源泉，同时还是提升医院科研管理水平的有效方法。

1　基本概念

1．1大数据大数据(Big data)又称巨量资料、海量资料，指的是所涉及的资料容量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。从另一个角度，大数据是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用形成智力资源和知识服务能力［4］。

1．2大数据特点大数据的特征，通常用四个V开头的关键词来描述［5］。一是Volume(容量)，也就是数据体量大，已经从TB级别跃升至PB、EB级别(1 024 GB =1 TB，1 024 TB =1 PB，1 024 PB =1 EB，1 024 EB =1 ZB)，预计到2020年全球数据使用量将会达到35．2 ZB;二是Variety(多样性)，即数据类型繁多，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已经冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据;三是Velocity (速度)，数据产生和更新频率快，也是大数据的一个重要特征，全球数据量每18个月翻一番(遵循摩尔定律)。四是Value(价值)，数据价值密度低，海量的数据可能包含极少量的有价值的信息，高效提取这些有价值的信息是关键。

1．3医疗大数据随着医院信息化建设的不断发展，以及数字化管理和物联网的应用，医院信息中心存储的不仅是医嘱、护理记录、药物使用等诊疗数据，也包括所有医患角色、医疗设备、管理和服务人员在医疗系统中所产生的所有数据。临床数据采集、存储、管理和应用等医疗信息技术已成为21世纪医疗卫生支撑技术，通过对医疗数据的挖掘、整理、分析，进一步支持临床医疗决策和科研，对医师诊治疑难病症、新药开发、远程监控和流行病学研究等都将产生积极的影响。

2　医院科研管理引入大数据技术的必要性

医疗科研管理信息化存在数据共享度比较低，科技产出数据零散不系统，数据质量不理想，信息化数据利用率低等问题。将大数据概念以及技术引入到医院的科研管理中，对积累的数据进行重新利用，将现有的管理数据转化为可供使用的知识，以此提高科技管理水平和技术含量，为管理部门决策提供客观、科学、全面的参考。建立科学、高效的科研管理模式，优化科研资源配置和提高科研计划项目的管理绩效，保障高校科研事业的良性、健康发展，已经成为当前高校科研管理体制改革的一项重要内容，大数据方法在这一领域的实施具有广泛的应用前景。

2．1培养医学科研新思维大数据环境下，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，可以更加方便、快捷、动态地获得与研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从精确思维转向容错思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。对于临床科研人员，信息需求发生显著性的变化，研究对象从样本数据变成全部数据，坚持以疾病为中心，必须放弃对因果关系的渴求，转而关注疾病与数据的相关关系，从而为疾病全过程研究提供广度信息展示、个性化信息推送和深度信息互动。

2．2建立医学科研新模式在大数据时代，生物医学研究模式已由原来的假设驱动转向数据驱动。大数据研究应关注历史沉淀数据的挖掘，关注社交媒体与患者就诊行为数据，进行更加准确和个性化的患者行为分析，改善就诊流程，提升就诊体验。医院管理、医院营销、医院规划、医院战略、病患满意度等无不与大数据关联。通过挖掘这些信息，可以预测医院市场需求，进行智能化决策分析，从而制定更加行之有效的研究战略。

2．3提供医学科研新动力大数据分析将为生命机制解读、医院管理、个性化医疗带来革命。在医学科研领域，信息化环境越来越复杂，使信息化资源由成本单元转变为利润单元并助力科研活动，将科研管理由精细化的数字管理引申到趋势化的数据管理，聚合各种相关数据为科研目标的凝练、科研方向的遴选等提供依据，满足知识创新需求等方面，这些问题的解决为大数据应用提供了强劲的内生动力。大数据已成为科技发展的竞争战略，利用大数据进行科学研究和从事科研管理，建立科学、高效的科研管理模式，优化科研资源配置和提高科研计划项目的管理绩效，保障医院科研工作的良性、健康发展，并将其价值转化成科研活动的竞争优势，从而提高创新驱动能力。

3　大数据环境下医院科研面临的挑战

为了提高医院数据在临床科研中的应用水平，医院应在智能数据平台上建立单病种科研数据中心，通过临床科研需求的深入调研和数据的深度解析，可以提取出临床科研所关心的患者诊疗数据。系统可以辅助临床科研人员方便地通过多角度筛选、队列研究、维恩图对比等方式获取符合科研课题的样本集合，并对数据进行有效的统计分析。大数据在促进现代科学研究创新的同时，也面临着一系列的问题和挑战，需要寻求合适的标准规范和技术对策切实推动研究模式的转变，促进科研过程与创新。

3．1人才层面医院大数据的收集和挖掘工作不能靠外力，必须培训自己的员工，当务之急是培养临床医学和信息科学兼通的复合型人才，从而化解两者结合过程中的标准化及一系列问题。部分医院的统计资料，多为基本数据的提取组合，形成简单的报表，没有利用数据挖掘技术模型进行有价值的规律或规则的深入研究。从事数据工作的人员学历水平较低，大都不具备数据挖掘的知识结构和技术能力。

3．2技术层面按应用层面，可将医院数据挖掘分为诊疗信息挖掘和管理信息挖掘两大类，医院所收集到的基本上是结构化数据，如电子病历、影像数据等，而体温等非结构化、半结构化数据才是真正的大数据。临床医学数据的多维性质，决定需要云计算技术来实现数据的传输、分析、共享和关联等，从而实现基础数据、研发数据、诊疗数据和个性化健康管理数据的“无缝”衔接和分析。

3．3标准层面数据标准包括电子病历标准、随访信息管理标准、实验室信息管理标准、生物信息分析平台、组学数据标准、药物临床试验信息标准、样本标准等，而在医院工作中，这些标准的缺乏使得研究者无从切入。例如，不同类型生物样本库的存在，以及搜集样本的类型和保存方式的不同，其所承担的功能和架构、工作流程、基础设施建设和设备配备等情况也会不同，使得数据标准很难建立。

4　医院科研大数据建设应把握的几个方面

科研管理作为医院信息化应用的主要领域，应当而且有可能在依托大数据建设智慧化科研管理与决策环境方面走在前列。围绕科技创新在医院发展全局的核心位置，加强顶层战略部署，政策引导，统一规划，集约资源，集中应用，重点突破，有序推进，发挥大数据关联共享、智慧决策优势。

4．1加大数据管理能力建设医疗数据来源必须真实有效、数据样本量充足、临床资料完整规范，才具有真正的科研参考价值。为消除临床科研“信息孤岛”现象，本院建立了交互式临床科研信息系统，该系统用于医院各科室、重点实验室及其他试验平台。该软件遵循以下原则:①完整性:治疗前(问诊)、治疗中、治疗后(随访) ;②规范性:符合科研规范，规范名称和值域;③时效性:及时收集、及时归档;④真实性: HIS导入资料来源可靠，具有可溯源性。通过该系统，为临床科研人员统计分析提供依据，并采用专用工具对大数据进行有目的的前瞻性研究、回顾性研究和多媒体、多途径展示，给医院、科室、管理层、患者、家属以及第三方机构提供病例数据和科研成果参考。

4．2营造促进数据应用环境充分发挥电子病历系统作用，建成医院级临床数据中心。该软件立足于医院业务层面，使多条件检索、完整病例在线浏览、多人同时借阅、借阅控制与统计成为可能，不仅解决库存成本、防火防盗、防潮、防霉、人工编目上架、人工借阅和归还等问题，还从科研层面激活电子病历的科研价值，让病历成为科研的数据支撑。下一步，还将深化数据生态链条、数据加工技术方法等研究，以及实验数据积累、实验平台建设等，促进医院科研管理信息化基础设施计算能力的聚合，形成云架构、数据资产的整合、共享与清洗量化，促进大数据在科研管理与决策中的应用，进而将在科研目标凝练、科研方向遴选、科研伙伴分析、资源匹配、资讯聚合、绩效评估等诸方面运用大数据资源优势获得决策数据，为科研管理服务［6］。

4．3实施数据人才培养计划医院数据的收集和挖掘工作不能靠外力，必须培训自己的员工。要发挥大数据在医院科研管理中的价值，需要加强对数据分析人员的培养，提高其对数据的敏感性。每年组织科研人员轮训，组织临床科室在某一种或某一类疾病领域的专家组成团队，共同建设临床大数据库。项目内容涉及了大部分常见和重要疾病，也包括医疗技术、临床药学、医疗和护理质量及安全等领域的问题，其目的是要在平时注重培养具有大数据意识和能力的高素质人才，在加强科研信息化人才培养的同时，着力培养科研管理领域大数据应用人才。

4．4加强数据应用风险控制大数据时代，科学研究与技术手段之间的联系更加紧密，科研资源垄断可能加剧，研究者能否进入大数据研究平台，受制于海量的科研数据是否开放，也取决于是否有相应的技术与设备来获取和处理这些数据。将大数据思维应用于科研生产管理的同时，格外注意其将带来的潜在风险。在应用大数据、云计算、物联网等新技术的同时，要更加重视自身信息安全问题，医院一方面要尽量提高医院信息安全硬件设备和软件系统的使用率，另一方面要进行自身信息安全保障体系的规划和建设。

【参考文献】

［1］Goldston D．Big data: Data wrangling［J］．Nature，2008，455 (7209) : 15－16．

［2］Bughin J，Chui M，Manyika J．Clouds，big data，and smart assets: Ten tech－enabled business trends to watch［J］．McKinsey Quarterly，2010(8) : 1－14．

［3］Gantz J，Reinsel D．2011 Digital universe study: extracting balue from chaos［J］．IDC Go－to－Market Services，2011(7) : 13－14．

［4］孙瑛，朱刘松．浅析云计算在医院信息化建设中的应用［J］．解放军医院管理杂志，2014，21(7) : 660－661．

［5］李晓婷，张晓鹏，李艳玲，等．我国影像临床试验注册情况及其对科研管理的启示［J］．中国医院管理，2013，33(9) : 62－64．

［6］何英剑，李金锋，王天峰，等．临床科研管理系统在医院临床研究中和价值分析［J］．中国医院管理，2013，33(7) : 46－47．

(2015－03－03收稿2015－04－30修回)

(本文编辑张卫)

［文章编号］1008－9985(2015)05－0481－03

［文献标识码］A

［中图分类号］R 197．32

［通讯作者］凌小明，E－mail: fzzyyzsh@126．com

［作者简介］张胜行，男，硕士，主管技师，科长;电话:0591－24937029

［基金项目］福建省社会发展重点项目(2013Y5010)