医疗大数据助力智慧管理策略探讨

    陈燚 肖聪

    中图分类号：F272 文献标识：A 文章编号：1674- 1145（2020）2- 097- 01

    摘 要 本文在研究中以医疗智慧管理为核心，分析医疗智慧管理的价值，明确医疗大数据在智慧管理中的应用，提出医疗大数据助力智慧管理策略，发挥出医疗大数据的价值，促进医院实现智慧管理体系建设，并为相关研究人员提供一定的借鉴和帮助。

    关键词 医疗大数据 智慧管理 医学数据 移动设备

    在科学技术的支持下，各个行业领域数据迅速增长，揭示着大数据时代的到来，使得大数据分析和应用成为各个领域发展的关键点。医疗大数据特指医疗体系运行中形成的海量数据，包括临床医学数据、药理研究与生命科学数据、个人健康数据，这些数据对医院医疗服务的提高和管理工作有着巨大的应用价值，有利于医院智慧管理系统的建设。对此，为了实现医院智慧管理目标，要将医疗大数据应用到智慧管理中，发挥出医疗大数据的价值，指导临床研究和医疗服务，进而促进医院的可持续健康发展。在这样的环境背景下，探究医疗大数据助力智慧管理策略具有非常重要的现实意义。

    一、大数据在医疗智慧管理中的价值

    相比于传统医疗而言，医疗智慧管理利用移动互联网技术、大数据、云计算、物联网以及智能可穿戴设备，构建医疗智慧管理系统，实现智慧医疗的目标。

    （一）重构医疗结构

    医疗智慧管理实现后，改变了原有的医疗观念，改变医疗目标，实现治疗到预防的改变，形成以患者为核心医患关系，优化医药电商模式和医疗价值链，引导患者调整作息习惯和饮食习惯，通过适当运动和保健品进行体质调节，减少发病概率。

    （二）转变医疗观念

    基于智慧医疗下，社区便携医疗器械和智能可穿戴设备结合在一起，监测患者身体指标，实现数字化健康管理，一旦发生异常数据，智能终端会提出相应建议，调整饮食习惯和作息习惯，达到防患于未然的效果。

    （三）加强医疗体验

    基于智慧医疗下，建立以患者为核心的医患关系，解决患者和医生之间信息不对称的情况，加强医生与患者间的沟通，以用户思维和极致思维，加强医疗体验，借助在线医疗平台进行医患沟通，实现在线预约挂号、在线查询结果、在线付费等功能，节省就医时间，提高医疗效率[1]。

    二、医疗大数据在智慧管理中的应用途径

    （一）构建大数据医疗网络平台

    在医疗大数据应用中，以大数据应用网络为基础，构建大数据医疗网络构架，如图1所示，为大数据医疗网络平台，连接大数据中心、医疗在线数据以及CDR系统，构建整个网络结构，相互辅助而又相互独立。该框架由外网区域、内网区域、数据交换区域等部分组成，利用物理隔离的方式进行外网区域和内网区域的独立运行，数据交互区域的万兆网闸和内网连接，形成数据交互，以此实现基于Internet的外网业务数据访问，三个区域独立运行，并在运行中实现信息交互，为智慧管理提供信息支持[2]。

    （二）数据挖掘与应用

    医院医疗数据的产量巨大，以南昌大学第二附属医院为例，每年可形成200t数据，里面包括结构化数据、非结构化数据，标准化程度普遍较低。在数据挖掘中，尝试应用医疗大数据标准化技术，构建医学知识库，通过统一化医学知识库进行各种医学术语库的定义和沟通，实现医学术语库的检索、管理和更新，这里面包含了医院常用十几种医学术语库，实现临床常见疾病信息、检测信息和药物信息的标准化处理，辅助中心临床研究和数据交互平台的运行，发挥出医疗大数据的作用。除此之外，运用以分布式语义为手段的医学自然语言处理技术，挖掘和整合描述性文本中的重要医疗数据信息，利用医学自然语言处理技术，提取描述性文本中的数据信息，技术内容为以下几方面：一是疾病、症状以及手术等类型的医疗命名实体识别技术；二是命名实体的相关属性识别技术；三是命名实体间关联识别技术，通过各个命名实体间的共现关系，建立联系，实现非结构化数据的结构化，实现大数据的挖掘与应用[3]。

    （三）基于数据的临床研究平台

    基于数据标准化和结构化，利用大数据技术，构建临床大数据中心，把标本库信息全部录入到大数据中心中，形成多中心合作运行机制。在具体实施中，技术人员要先对临床数据进行脱敏处理，构建基于大数据的临床研究平台，应用在临床研究领域中，辅助科研人员开展临床研究。在实际应用中，通过基于大数据的临床研究平台，可以对疾病的患病率和治疗情况进行分析，了解治疗效果，并通过大数据实验室进行疾病诊断与评价，分析疾病复发影响因素，也可以用以人工智能研究，包括构建多种疾病预测模型，或是临床路径模型的研究成果，切实达到医疗大数据应用效果[4]。

    三、结语

    为了发挥出医疗大数据在智慧管理中的作用，本文提出以下几点建议：

    第一，加强数据管理，医院要从宏观管控结构化数据和非结构化数据，加强顶层设计，完善数据管理制度和管理规范，从源头整合凌乱数据，规范信息储存，实现数据的规范化与标准化管理。

    第二，构建医疗质量考评标准，从医疗设施、医疗技术、医疗服务等方面入手，优化医疗服务流程，制定医疗质量考评标准，明确医疗质量目标，考核各种医疗活动。

    第三，转变发展思维和管理理念，管理目标从关注业绩转化为关注效率，完善经营管理平台，加强经营现状分析，完善临床绩效分配，实行院科两级负责制，提高医疗服务水平。

    参考文献：

    [1]文怡.2019世界5G大会：智能万物 赋能未来[J].今日科技，2019（12）：43-47.

    [2]陈育庆，马聿嘉，钱霁新.基于床旁智慧管理平臺改善医疗服务探索[J].医学信息学杂志，2019，40（08）：24-27+36.

    [3]叶东矗，陈木子.5G时代的智慧医院建设[J].中国医学装备，2019，16（08）：150-153.

    [4]闻磊，张海涛，陈力.5G智慧医疗应用场景研究[J].广东通信技术，2019，39（07）：21-23+55.