医疗大数据背景下医院统计工作模式探讨

2024-08-08 00:00史瑞
管理学家 2024年14期

[摘 要]医疗大数据背景下医院统计工作模式,不仅是一项技术升级,更是一场涉及信息管理、数据科学与医疗服务深度融合的革命。在数字化浪潮下,医院在数据的获取、存储、处理、分析及应用等环节,需要构建一个理论严谨、技术先进、操作实用的统计工作新模式。医疗大数据背景下的医院统计工作应该是一个理论与技术并重、实践与创新相结合的多维度系统工程。实施科学的数据管理和深入的统计分析,能够为医院运营提供战略决策支持,同时促进公共健康事业的发展。而对于医院管理者而言,这一变革不仅意味着对新技术的适应与采纳,更体现了对数据文化和以患者为中心的服务理念的全面推广。文章研究了医疗大数据背景下医院统计工作模式创新策略,旨在为相关人员工作提供参考。

[关键词]数字化医院;统计工作;理论模式;创新策略

中图分类号:F402 文献标识码:A 文章编号:1674-1722(2024)14-0040-03

数字化医疗体系的崛起以电子信息科技为基础,对医院的数据系统及其数字化配备进行精心构筑及深化发展[ 1 ]。此举不仅令医院内部病患信息、工作文件及药品数据得以转型为数字化模式的管理,而且显著减缓了医务人员的工作压力。在这一数字化过程中,统计工作居于核心位置,医院需先行推进信息技术的深层次应用,催生医疗信息系统的全面信息化,创新并促进医院数据管理的模式变革。归根结底,构建数字化医疗体系的终极目标,是为了提升医疗服务的效能与质量。在当前医患关系紧张的社会背景下,唯有升级现代化医院的服务设施,方能提供更高质量的公共医疗服务。

一、大数据时代医院统计工作面临的挑战

(一)医院统计工作的现代化转型

当前医院统计工作的核心挑战不仅要应对数据量的急剧膨胀,更涉及如何在确保信息安全的前提下,实现数据的高效管理与深度分析,从而驱动医疗服务的质量提升和创新研究。面临海量异构数据的汇聚,统计工作的首要挑战在于建立和优化数据的采集、存储和处理架构o84+DOBqEToZ+w7e1Nn/XBXDPsSEwui2bPZ+ER6P8nM=。种类繁多的医疗信息,如电子病历、药物交互、诊疗路径及基因组数据等,往往分布于不同的信息系统中,这就要求医院具备强大的数据整合能力,以实现数据的一致性和完整性。云计算、边缘计算等技术在数据处理中的应用,大幅缩减了统计分析的时延,加快了知识转化的步伐。

(二)医疗大数据平台的建设与数据管理创新

大数据技术的应用,不仅推动了医疗信息化建设的跨越式发展,更是深刻地改变了医院数据统计和数据管理的工作模式[ 2 ]。医院的统计工作已经由初级阶段的数据收集和简单报告制作,转变为利用复杂的大数据技术,从众多庞杂的数据中提炼出有价值的信息,以及发现和矫正数据中潜藏的错误。面对医疗大数据平台的战略建设,统计工作与数据管理的模式必须进行相应的转型升级。

具体而言,传统的统计工作模式是线性的、静态的,强调的是数据的收集和基本处理,而现代医疗统计则要求得到的是动态的、多维的分析结果,是对数据的深层挖掘和综合利用。这不仅是对统计知识体系和技能要求的提升,更是对统计人员分析问题和解决问题能力的全面挑战。

(三)统计与临床数据分析,构建跨部门合作模式

在大数据时代,医院统计工作正逐步显现其核心地位,不再是“数据孤岛”式的报表编制,而是成为医院内外数据联通的关键纽带。现代医院统计面临的挑战,在于如何将统计职能与临床医疗、医技服务、医务管理、质量保障、病案整理、信息技术、医疗保险及运营管理等多个部门的数据需求和工作流程紧密融合,实现联动式的数据管理与智能化分析,打造高效流畅的跨部门合作模式。纵观各部门间的互动,统计工作与临床部门的关系尤为紧密,其数据可为诊治效果提供定量分析,可为临床路径改善及医疗决策提供参考。同样,统计部门需对医技部门提供的数据进行深度挖掘,以优化检验检查流程和提高工作效率。统计部门在与医务部门的合作中,通过综合分析医疗服务的使用情况,配合制定更贴合患者需求的服务策略。

(四)医疗统计职能转变,从信息记录者到价值发现者

在大数据时代背景下,医院统计工作的职能发生了显著的转变。医疗统计人员不仅是信息的记录者,更是需要通过对信息的整合、分析与挖掘,发现其中蕴含的价值。这种转变不仅对统计人员提出了更高的要求,也为医疗统计事业带来了前所未有的挑战与机遇。在大数据环境中,统计人员需要掌握先进的数据处理技术,例如机器学习、数据挖掘等,应对数据的高维性、多样性及其更新的快速性。这不仅要求统计人员具备数据敏感性,而且要求他们具备跨学科的知识结构,能够在众多复杂的数据中筛选出有价值的信息。

统计人员的角色转变,还要求他们在工作中更加注重数据质量的管理与控制。数据质量直接影响统计结果的准确性,而要在海量数据面前保证数据质量,则需要更为精细的工作方法和严谨的态度。统计人员在进行数据管理时,需要运用严格的数据验收标准和处理流程,确保数据的准确性、完整性和一致性。统计人员还要具备识别和处理异常数据的能力,确保数据分析结果的真实可靠。随着统计学理念和技术的发展,新的统计模型、估计方法和推断技术不断涌现,统计人员应不断学习以适应这些变化。

(五)整合医疗资源,医院统计工作的多元化发展趋势

面对庞大的患者数据和复杂的医疗体系,利用先进的数据分析工具和算法进行资源整合成为迫切需要。数据挖掘、机器学习等方法在这一过程中扮演着核心角色。它们能从数据中提取模式,预测疾病趋势,优化资源配置,进而推动医院统计工作的精细化和个性化发展。以人工神经网络为例,该技术模拟人脑的信息处理机制,对大规模数据进行深度学习,凭借其出色的非线性处理能力,能够在诊断、病种分类等方面提供高精度的统计结果[ 3 ]。

医疗大数据时代要求统计工作具备跨学科的沟通能力和整合能力。统计学在这里不再是闭门造车的纯数学运算,而是需要与临床医学、药学、管理学等多个学科紧密结合,形成一个协同工作的复合型统计体系。例如,在分析某一疾病发生率的统计中,除了纯粹的数据分析,还要结合医学专业知识对结果进行合理解释,以免误导决策。随着健康管理观念的普及和个性化医疗的提出,医院统计数据的收集和处理不仅有传统的就诊记录,更扩展到患者的基因信息、生活习惯等多维度数据。统计人员需具备多维数据融合和分析的能力,以提高统计结果的全面性和准确性;应紧跟前沿技术,例如区块链,在严格保护患者隐私的同时确保数据的真实性和安全性,这对维护整个医疗统计工作的权威性至关重要。

二、大数据时代医院统计工作模式的创新策略

(一)适应数字化浪潮,实现医院统计工作的现代化

医院应利用高级分布式存储系统,处理日益庞大的医疗数据量,保障数据处理的效率与安全性。在此基础上,利用云计算平台,实现统计资源的弹性扩展和灵活配置。医院统计人员需要探索数据科学、统计学和医学知识的交叉融合,以支持复杂的统计模型建立和验证,使医疗政策制定与临床决策依托于科学严谨的数据分析。医院应通过构建智能决策支持系统,基于大数据分析结果推出个性化诊疗方案。此类系统需集成最新的人工智能技术,如深度学习,以识别数据模式和预测疾病趋势。医院还需提升电子健康记录(EHR)系统与统计平台间的互通性,促进数据的无缝流动和高效利用。

(二)搭建高效的医疗大数据平台,革新数据管理路径

医院应建立一整套医疗大数据的统筹治理结构,确保数据的真实性、完整性及时效性。采用多源异构数据融合技术,实行严格的数据质量控制与准确的数据分类,确保信息的动态更新与准确对接。强化数据治理框架应依托先进算法,如机器学习与深度学习等技术,提高数据处理与分析的精准度。另一策略则是推进开放共享模式,搭建云计算平台以支持跨域数据集成,促进信息资源的合理流通。这需要采取适当的信息安全及隐私保护措施,以便在确保患者隐私安全的前提下,发挥大数据在疾病预警、疫情追踪、医疗资源配置等方面的积极作用。在这一进程中,医院必须致力于人工智能技术与医疗统计的深度融合,运用自然语言处理、图像识别等技术,从结构化与非结构化数据中提取关键信息,而后通过逻辑回归、决策树等统计方法进一步深化数据洞察。数据管理创新还应注重为前线医务人员提供决策支持,这要求数据分析工具不仅精确、高效,更要直观易懂。医院应开发定制化的可视化工具,使医疗工作者能即时获取并理解病患数据、治疗效果与医疗资源配置情况,从而高效执行临床决策。加强跨学科人才队伍建设也是提升医疗大数据平台效能的关键,医疗应汲取计算机科学、统计学等相关学科的研究成果和方法论,建立多元化的专业人才库,以支撑跨领域的数据管理与研究工作。

(三)打通壁垒,以统计推动临床数据的跨部门协同分析

医院应建立并完善医疗数据库构架,利用现代信息技术如云计算、物联网和区块链,打造高度集成、安全可靠的医疗数据中心。统一的数据接口便于跨部门信息的有效流通与整合,可为后续分析提供数据保障[ 4 ]。统计部门需引进机器学习、深度学习等算法工具,通过预测模型、趋势分析和模式识别等手段,对临床数据进行深入挖掘。这些高级工具不仅能够处理庞大的数据集,还能揭示数据背后的复杂关联,为临床决策提供科学依据。倡导跨学科合作,应用统计学、生物信息学和临床医学等多领域知识,培养涉及统计、临床和计算机科学的复合型人才。通过建立跨部门协作小组,利用这些人才的专业知识,深化临床数据的统计分析,将其转化为提高医疗质量的实质性建议。制定统一的数据标准和流程协议,确保数据传输的一致性和准确性。在前端通过临床路径引导数据的标准化采集,在后端实施数据质量控制,确保统计分析的立论基础坚实,减少由数据异质性带来的分析偏误。

(四)职能升级,医疗统计从记录者向价值挖掘者转型

医院应全面提升统计人员的医疗大数据处理与分析技能。通过学习和运用机器学习、数据挖掘等前沿技术,医疗统计人员能够深入分析庞杂的数据,以期发现数据背后隐藏的模式与关联性。聚焦于建立一套高效、自动化的数据收集与处理流程至关重要,可使统计人员避免将大量时间耗费于数据的初级处理上,转而投身于更高层次的数据解读与价值挖掘。应用高级数据可视化工具,将复杂的数据结果以直观、易于理解的方式呈现,不但提升了统计结果的可解释性,同时也强化了其在临床决策中的应用价值。

医院统计部门需打造跨学科协作平台,联手临床医学、公共卫生等相关领域的专业人士,共同深耕数据资源,实现知识的交叉融合与创新。这种跨领域合作能够有效增强统计结果的针对性与实用性,让统计数据转化为可操作的医疗策略与政策。医院统计工作不应局限于对现有数据的简单整理,而应为医疗机构提供预警、优化资源配置和推动医疗服务创新等综合服务。结合数据分析结果,医疗统计工作能够帮助医院精准定位服务短板,优化服务流程,实现个性化患者治疗方案的设计与优化。

(五)合力共进,推动医疗统计在资源整合中的多元化发展

医院应实施资源整合中的医疗统计多元化发展策略,应当从医疗数据共享与互联互通入手。搭建全面、动态的医疗健康数据平台,不仅能促进实时数据流动,更能确保不同系统之间的数据对接与融合,实现无缝连接。这种整合显著提高了数据的可访问性与应用价值,如同流动的血液滋养着医院的各个“器官”。医疗统计的创新也需依托先进的技术,持续深化算法研究。运用自然语言处理(NLP)技术挖掘患者病史记录,配合机器学习算法深度分析患者行为模式,实现个性化诊疗方案的设计[ 5 ]。借助云计算和边缘计算,可大幅降低数据存储与处理成本,优化统计工作流程。

医院应重视统计结果的应用与反馈,通过建立动态的反馈机制,以数据指导医院管理决策。医院可以基于统计学预测,优化资源分配策略,合理安排医疗人力资源,实施精细化财务管理,促进资源最大化利用,提高患者满意度。医院应引进统计学、数据科学的专家,为统计人员提供专业培训,增强统计队伍的专业能力,提升其战斗力。同时,医院也需要引入误差分析与风险评估机制,确保数据分析的准确性与可靠性。

三、结语

在现代化浪潮的推动下,医院的扩建和发展需要紧跟时代的步伐,其中包括提高工作效率与运用创新思维。鉴于医疗机构的规模日渐庞大,医疗统计模式的创新构建显得尤为紧迫。这要求相关部门及工作人员着眼于关键领域,积极促进医疗数字化建设,以持续推动医疗服务质量与管理效能的现代化进程。

参考文献:

[1]孙佳.大数据背景下医院统计工作的发展及管理对策[J].科学与信息化,2023(17):166-168.

[2]王静华.统计工作在大数据背景下的发展机遇研究[J].市场周刊·理论版,2022(15):140-143.

[3]于靖波.大数据背景下医院统计信息安全管理工作相关问题研究[J].社会科学,2023(02):1-3.

[4]李红.大数据背景下医院统计工作的实践思考[J].经济学,2023(02):44-46.

[5]覃天造.大数据时代下对统计工作的思考探究[J].租售情报,2022(02):80-82.