大数据时代下医疗系统的信息化发展研究

开 拓

（杭州市第三人民医院，浙江 杭州 310009）

0 引言

对医疗系统进行信息化建设，不仅可以在很大程度上提升医疗服务综合发展水平，同时还能优化医疗服务，改善服务的效率与质量。通过有效的医疗系统信息化建设，患者也能获得更多益处，可以在较短时间内接受到更佳的治疗。眼下国内的医疗信息系统已在不断加强建设和发展，而在大数据时代下，这样的建设工作又面临更多的机遇和挑战。对此，就必须要做到将信息化建设同大数据技术相融合，促使医疗事业在大数据环境下也能得到良好、稳定的发展。

1 医疗大数据的特点分析

第一，复杂性特点。如今医学事业逐渐发展，在该领域中也有不少新的词汇涌现出来，存在着一词多义和多词一义的现象，且变得越来越普遍。各种各样的术语及版本也在快速地更新，而同时医疗信息系统又存在着一定的差异，未能建立起一个统一的标准。由此便使得医学术语呈现出较为明显的复杂性，获取数据信息的难度也相对更大。

第二，多维性特点。在进行医疗活动时，都是要将患者作为中心，将多方面的数据信息记录下来。但综合来看，数据的使用者是各不相同的，包括了医生、医技和护理人员等等。而不同的使用者对自己所需运用的信息都有着差异化的要求，如今大数据还难以针对不同的使用对象来分别运用不同的形式把数据信息记录下来，仍仅限于让使用者自己进行数据信息的提取，故而医疗数据便表现出多维性的特点。

第三，不完整性特点。医务人员要负责将各种医疗数据信息记录下来，但通常情况下，收集这些信息的人和处理的人并非是同一个人，因此中间可能有些环节出现问题，而使得记录下来的数据存在缺失或错误等各种问题，导致数据信息不够完整[1]。

2 医疗大数据发展中面临的问题

2.1 数据整合

有的数据信息相对独立并且规模较小，其特点就是稳定性强、质量较高、不容易出错。但在大数据时代下，数据信息的来源极为广泛，精确性也不再是最主要的标准。而来源不同的数据信息在结构上也有很大不同，当管理分析人员对这些数据做出整合与分析的时候，就会发现难以找到一个统一的标准及评价机制，于是导致系统的计算量提升，运算时间延长，最终得到的信息质量也很难有保障。

2.2 数据存储

随着医疗信息数据不断拓展，里面包含了许多非结构化的数据，而数据信息的分析来源也变得日渐多元化，现有的存储架构难以切实满足大数据运用需求，当需要处理及查找大数据集的时候，更加容易碰到各种障碍。其一是容量方面的障碍，在面对规模巨大的数据以及文件数量的时候，怎样做好文件系统层累积的元数据管理工作也是一大难题。其二是延迟方面的障碍，医疗大数据的运用需要体现出实时性的特征，这就要求对数据信息做出实时处理。而在当前的实践运用中，还存在或多或少的延迟问题。

2.3 数据安全

目前医疗数据与其应用都表现出十分显著的增长趋势，这也给动态数据信息的安全监督与隐私保护带来了很大的挑战。在大数据背景下，个人隐私有更大概率会经由网络泄露出来，而如今电子商务和社交网络广泛普及，这也便于将个人数据信息结合起来进行分析，导致隐私数据十分容易暴露[2]。从国家的角度来看，大数据也有可能给国家安全埋下隐患，必须要在国家安全战略方面做出更多的规划和考量。

3 大数据时代下医疗系统的信息化发展探究

3.1 疾病的诊断和治疗

在大数据环境下充分运用相关技术，能够对患者的特点及病情变化情况展开全方位的分析，在此基础上找出最科学的治疗方案。此外还能构建医嘱自动报错系统以及临床决策系统，还可以针对大量的病历做出分析处理，找到治疗疾病的最优办法。而利用云计算与互联网等一系列技术，可以对传统的医疗实施改善，打造远程医疗服务体系，并发挥出更强的灵活性、关联性，以便高效做出决策，缩减患者住院时间，在一定程度上解决医疗资源紧缺、看病难和看病贵的问题，实现医疗资源的优化配置。而在循证医学领域，大数据也能体现出其独有的功能，在分析个人数据信息的基础上，能找出小样本之间存有的细小差别，以此便能为临床医生提供有力证据和诊疗参考，提高临床实践效率。

3.2 药物的研究与开发

进行药物研究与开发时，大数据技术能够运用于各个环节当中。比如在研发药物之前，可以结合患者的心理状况、行为习惯、病情症状和兴趣爱好等，展开全面检测和分析，再依照最终的结果找出最为适合的药物，并对药物做出进一步的完善，确保其治疗效果。在药物研发成功之后，也可运用大数据技术，对常见疾病的药物需求趋势做出分析，再据此来确定最优药物产出比，如此便可节约成本和资源。在药物正式上市之前，也可用大数据拓展其样本数与采样区间，获知其不良反应等，避免受到样本数量及分布等多种因素的影响。再者，采用大数据还能科学分析出药物运用情况及可能出现的不良反应，最终获得的结果具有更强的可信度。当药品上市以后，还能运用大数据对不同环节所获取的数据进行整合分析，以此来掌握药物的经济性、安全性和有效性。

3.3 做出智能决策

以往进行医疗临床决策时，通常都是将人的意志作为核心，但每位医生提出的意见和建议都可能有所不同，由此便会导致分歧与矛盾的产生。在运用大数据展开分析后，就能结合最终得到的结果来做出相对更加客观的决策，提高临床治疗决策的科学性。卫生管理部门也可运用大数据对搜集的数据信息展开整合分析，据此获得有益于卫生资源优化配置的条件，继而给公共卫生部门的政策制定带来有效的助力[3]。现如今医疗规模不断扩展，各类信息系统亦在快速更新，医疗数据信息呈爆炸式地增长，所以要真正找出医疗机构在服务质量和资源配置上存在的全部问题也极为困难。若是采用大数据技术，就能将医疗质量与效益指标较为精准地计算出来，以便改善相关问题与不足。如此便可让医疗活动的不同过程均获得有效监督管理，从根本上实现服务质量水平的提升。

3.4 落实公共卫生管理

运用大数据技术来搜集海量的数据，同时对公共卫生情况做出全面的整合分析，有助于提高疾病预警及预报的水平，进而将可能发生的疫情扼制在源头。与此同时，通过大数据技术也能在各个定点区域中建立卫生信息管理平台，树立起对应区域内的健康信息系统，为居民提供更加优质的服务。通过这样的方式，还可对疫情与传染病的产生和发展状况做出严密的监控，找到最佳的应对措施，不仅可以大幅度降低疾病的感染率，同时也能节省医疗成本。除此之外，在大数据环境下合理运用信息平台，还能更为便捷、广泛地开展疫病防治的宣传工作，让更多人都能充分理解预防疫病的重要性。

4 结语

大数据已经成为现代化社会必不可少的一项新技术，将该技术运用于医疗领域中，可以发挥出极为可观的推动作用。现阶段，我国已经拥有了非常丰富的国民健康数据资源，而大数据在国内医疗领域中的运用尚不够广泛，依旧处在一个较为初级的阶段中，存在着技术和实践等多方面的问题。因此相关人员需要不断加强这方面的研究和探索，促进大数据技术在医疗卫生系统中的应用获得进一步完善。