“1+19”的顶层设计
上海的医疗卫生信息化工作在全国起步较早，逐渐形成医疗卫生机构内部信息化（如医院内部系统）、跨机构条线信息化（如公共卫生的专病管理）、机构互联（区域卫生信息化）三个层面的信息系统，按照谢维的说法，就是形成了“点”、“线”、“面”的信息系统建设框架。
之后，上海市着重考虑并论证下一步卫生信息化建设发展的方向，基本形成了打破“孤岛”、“烟囱”，实现“互联互通，共享互用”的区域卫生发展框架，根据上海的实际，规划了“1+19”框架。谢维解释说，“1”是指上海市卫生局的主数据中心，“19”是指上海17个区中心卫生信息中心、1个由所有三级医院形成的医联数据中心、1个公共卫生数据中心，通过“+”字，完成所有医疗卫生机构信息的交换和共享，进一步支撑业务协同，从而形成了“1+19”的顶层架构设计。通过这些数据中心的互联互通，已将上海市500多家公立医疗机构全部纳入区域卫生信息化体系中，未来还将把上海市的3000多家民营医疗机构也全部吸纳进来，从而实现广域的、互联互通的区域卫生信息化体系。
谢维介绍说，“1+19”的顶层设计分三个阶段实现。第一阶段是以医联网为代表的上海市所有三级甲等医院进行互联互通，首先实现了市属24家三级医院基于电子病历的互联互通。第二阶段是针对上海“基于健康档案的卫生信息化工程”（简称健康信息网）的建设，先试点6个区加所有三级医院的互联互通，之后扩大战果，实现上海市所有公立医疗机构的互联互通。谢维说：“建设健康信息网经历了复杂的上下联动的过程，我们克服了许多体制机制上和管理秩序上，以及互联互通技术上的困难。”目前整个市级数据中心可以实现与所有医院的数据共享，后台数据库每天入库数据1600万条，至今已累积数据43亿多条，形成了数据量很大的核心数据库。此外，在分布+集中的数据管理模式下，各分中心还有自己的数据库，相互联动，共同形成了上海市的健康档案数据库。
接下来，在“1+19”顶层设计下的区域信息化将进入第三阶段。谢维说，这一阶段的工作目前正在规划中，“其发展目标可能会重点围绕涉及医药卫生全领域的整合。”他说，只有形成数据在更大范围的交换、共享、整合和协同，才能更好地利用数据，“交换、共享、整合、协同”，这是在建设区域卫生信息化进程中的关键词，其中整合最重要，而交换则是手段。”谢维说。
大数据缓解“压力”
面对每天进账1600万条数据的海量数据库，如何管好、利用好这些数据，着实让谢维他们费了脑筋。他们担心，这么大的数据量，现在的技术搞得定吗？可持续吗？
2010年，健康信息网开始规划时，项目工程指挥部组织专家进行了长时间的、多方面的论证，在架构设计上同时参考了国际上各类模型，研究了云计算等技术，并得到了英特尔和集成商万达信息股份有限公司等的大力支持。谢维说，当时，他们一直面临着巨大的压力，因为海量的数据一旦进入了数据库，就转变成了对数据中心的直接压力，规划中巨大的访问压力和集成压力更加重了负担和难度。
谢维举例说，上海市有近12万台医生工作站，在医生工作站上提供了一个基本服务——“智能提示系统”（指针对医生诊疗过程中的重复检验、重复检查、重复用药进行后台监督，这一方面为了避免不必要的医疗资源浪费，另一方面是降低医疗质量和医疗安全上的风险。系统对于这三大“重复”将出现提示框，而最终的决定权在医生。），可以想象，12万台医生工作站当诊疗高峰时同时在线对后台的压力有多大。
类似的访问和处理压力还有很多，这使得项目开始之前的论证极为谨慎和严谨。谢维说，他们得到了上海市科委和市发改委的大力支持，前后花了一年多的时间进行论证，最终形成了基础框架。他们先试验用了40台虚拟机作为主要的分布式存储和分布式计算节点，利用Hadoop的核心技术来完善系统，并通过了上海市软件测评中心的测评。目前，在数据I/O层面上，5000次I/O并发之下，可以做到响应时间为1秒以内，而如果采用传统技术达到同样水平的话，投入将增加数倍。
医疗大数据范文2
随着医疗信息化的进展，紧跟着而来的，就是医疗大数据的运用。多年来，我国医疗机构大都各自为政，即便是一个医院内部也很难做到信息共享，如今，国家力推健康医疗大数据的共享和应用。
国务院办公厅《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》指出，数据不能只是躺在某个医院的信息系统中，各家医疗卫生机构的数据应该汇聚到一块；数据也不能只是在健康医疗行业中实现聚合，应该打破卫生计生、工信、民政、公安、社保、环保、食药品监管等部门的壁垒，做到跨部门的数据互联共享；数据还不能只是在公共部门内流转，还应该探索推进“可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗移动应用等产生的数据资源规范接入人口健康信息平台”。
那么未来，医疗大数据能怎么玩，又将在哪些领域发挥其作用呢？
领域一：临床决策支持系统
临床决策支持系统可提高工作效率和诊疗质量。临床决策支持系统分析医生输入条目，比较其与医学指引不同地方，提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像（X光、CT、MRI）数据，或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库，从而给医生提出诊疗建议。
领域二：医疗保险行业
在社保面临收支压力的困境下，商业健康保险规模出现了40%以上的行业增速。在传统医疗环境痛点多、互联网对医疗领域逐渐渗透、以及传感器等硬件技术进步的大环境下，移动医疗行业蓬勃发展。而商业保险和移动医疗企业需基于核心的医疗大数据，才能最终实现为个人提供服务，商业企业的崛起正在加速医疗大数据形成闭环。
领域三：远程病人监控系统
根据统计，中国各类慢性病患者超过3亿人，尤其是我国进入老龄化时代以后，将存在非常大的照护缺口，远程病人监护系统对治疗慢性病患者非常有用。远程病人监护系统包括家用心脏监测设备、血糖仪，甚至还包括芯片药片，芯片药片被患者摄入后，实时传送数据到电子病历数据库。更多的好处是，通过对远程监控系统产生的数据的分析，可以减少病人住院时间，减少急诊量，实现提高家庭护理比例和门诊医生预约量的目标。
领域四：医疗护理系统
通过全面分析病人特征数据和疗效数据，然后比较多种干预措施的有效性，可以找到针对特定病人的最佳治疗途径。研究表明，对同一病人来说，医疗服务提供方不同，医疗护理方法和效果不同，成本上也存在很大差异。医疗护理系统实现CER，将有可能减少过度治疗（比如避免那些副作用比疗效明显的治疗方式），以及治疗不足。
领域五：疾病预防
在病人档案方面应用高级分析可以确定哪些人是某类疾病的易感人群。举例说，应用高级分析可以帮助识别哪些病人有患糖尿病的高风险，使他们尽早接受预防性保健方案。这些方法也可以帮患者从已经存在的疾病管理方案中找到最好的治疗方案。
领域六：医药公司药物研发
大数据和先进的分析方法可以让制药企业的药物预测建模更为精准，加速药物开发过程。医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，加上数以百万计的患者诊疗记录，创新商业模式，设计更好的药物治疗方案。
领域七：人工智能的运用
大数据和人工智能正在彻底改变医疗的现状。人工智能充分利用了智能医疗搜索引擎，从海量数据中不断学习新技术及案例，以辅助医生做出最合理的诊疗方案。如何收集到有效数据，互联网网上医院或许是一大突破口。
目前，四川大学华西妇女儿童医院、武汉市中心医院、浙大一院等著名医疗机构已经建立起了互联网医院，患者可以在网络上轻松完成分诊咨询、远程门诊、线上付费、检查预约、住院床位预约、药物配送、慢病随访等互联网医疗服务。而在人工智能的运用上，浙江省属于“第一个吃螃蟹的人”：早在2016年底，浙江省中医院成立了“浙江省中医院沃森联合会诊中心”，随后2017年3月25日，浙江大学也正式对外宣布成立医疗人工智能研究中心。由此可见，随着大数据的开发，人工智能会越来越火爆。
医疗大数据面临的隐私挑战
医疗健康大数据的共享和用是政府管理、商业发展和技术创新的需要，但也给个人隐私安全带来了威胁，使得医疗领域的大数据共享变成了双刃剑。这样的情况在发达国家表现尤为明显。
医疗大数据范文3
[关键词]大数据；医疗系统；信息化建设
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2015.08.049
[中图分类号]TP393；R197 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2015）08-0066-01
医疗卫生行业的信息化建设不仅可以提高医疗服务的综合发展水平，而且可以提高医疗服务的效率和质量，让患者在最短的时间内的到最好的治疗。目前，医疗信息化建设是提高我国医疗卫生体系的主要措施之一。然而，就当前我国医疗卫生服务体系的信息化建设来看，进入数据时代以来，我国很多医院还未能完全建成信息化医疗服务，很多地区医疗信息化建设存在严重的问题，导致医疗服务跟不上时代的发展，无法满足患者多方面的需求。
1 医疗信息化建设发展现状
医疗机构的数据信息结构复杂，包含了大量的结构化与非结构化的数据信息。单个半结构化的数据，包括心电图、B超、CT、CR等数据量已经远远大于单个数据结构。例如，一张简单的CT图像大约是150 MB，一个标准的病例图则接近5 GB，而一个简单的XML文档的大小才几十kB，如此庞大的数据信息如果没有一个科学、有效、合理的信息化档案根本无法永久保存。随着医疗信息化建设逐渐专项临床信息系统，越来越多的医院已经开始重视PACS和LIS的建设，也就是影像归档通信系统和实验室信息管理系统，有了这样的系统便可以保存大量非结构化的医疗数据。
但是面对日益膨胀的医疗数据，医疗信息系统已经无法满足大数据的要求，很多数据的处理、查找更是力不从心。这就需要一个新的以数据为中心的系统架构和信息模型，将医疗卫生行业各个业务系统进行分化独立，将不同的领域或产品都分多个等级进行统一存储，形成一个逻辑性的整体，然后对医疗数据进行整合、应用，实现对医疗信息化存储结构的统一管理与部署。
具体来说，制约我国医疗信息化发展的原因主要有三点：一是信息系统的形式多样化，导致医疗信息向外对接可能出现不兼容的问题，造成不必要的浪费；二是医院缺乏制度化管理，缺少既懂医学，又懂信息化管理的符合型人才，无法满足医疗信息化建设的需求；三是我国医疗信息化建设各地区发展水平参差不齐，导致医疗卫生资源无法均衡分配，制约了信息化建设的统一发展。
2 医疗信息化建设的建议
2.1 政府加强导向性作用
政府是医疗信息化建设中的领路人，对加快医疗政策普及、稳固政府只能、加大政府资金对医疗信息化建设的投放力度起到非常重要的作用。我国各级医疗卫生祖师都应该将信息化建设作为一种社会责任承担起来。在信息化建设过程中，必须制定规范标准，全面考虑医疗信息化建设的整体进程。政府应该统一设定各级医疗卫生体系的信息化建设目标，从宏观上给予支持和指导，总体把握医疗信息化建设的发展方向，加强组织性、协调性，最终实现政府的监督职能；同时，积极参与到医疗信息化建设的过程中。
2.2 加强对信息中心的管理
医疗信息化建设过程中每个医院都要设立专门的职能部门，负责所在医院信息化建设的工作，并且还要建立相应的管理机构，对医院信息化建设的情况进行督促，并且负责协调各部门之间的工作。
2.3 转变管理机制
目前，仍有部分医院的运行靠人工来完成，计算机只是起到一个辅助办公的作用。要实现信息化建设医院还要逐步转变其管理机制，就必须建立一个全数字化的办公流程，充分利用现有的技术解决患者就医的等待时间，提高现有医疗服务的质量，提高医院的办公效率，降低医务人员的工作强度以及建立患者的电子病历。
2.4 培养复合型人才
要想实现医疗信息化建设，人才是信息化建设必不可少的。目前，信息化建设已经成为专业独立的学科，很多优秀人才正逐渐走向社会。但是能够拥有一定医学基础的人才却很少走向信息化管理岗位。因此，医院应该有针对性地培养信息化建设的人才，对他们进行定期培训，争取早日实现医疗信息化建设。
3 结 语
数据时代的到来为我国医疗信息化建设提供了相对成熟的外部环境。近几年，我国医疗卫生体系改革是促进医疗信息化建设的动力。因此，我国医疗信息化建设在全体社会成员的呼声中毅然挺立。随着我国医疗信息化建设的稳步推进，医疗卫生水平也有了提升，同时，医院管理信息化建设让医院信息变得更加透明。各种信息化手段融入到医院的建设管理当中，建立科学的医疗服务平台，快速完成医疗信息的收录和筛选，维护和谐的医患关系，最终实现医疗卫生服务体系的信息化、网络化，为人们患病就医提供更加便捷的医疗服务。
主要参考文献
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医疗大数据范文4
关键词：大数据；医疗卫生系统
1数据管理问题
医疗数据是持续、大量增长的大数据。根据估算，中国一个中等城市50年所积累的医疗数据量就会达到10PB级。并且，随着时间的推移和业务系统的不断升级换代，医疗数据模式的一致性也无法保证。因此，每天都会有大量的数据持续不断地导入区域医疗数据中心，并且每当有数据模式的更改，相关的历史数据也需要做相应的调整。由于医疗数据是多种数据源数据的汇总，医疗数据是关系复杂的多维数据。医疗数据的多维度多粒度为各种信息服务的多角度多层次分析提供了可能，但同时也为大数据分析带来了挑战。Hadoop基于开源分布式数据处理平台，通过特殊的方式组织网络级数据，可以解决数据存储水平扩展的挑战。利用MapReduce并行处理批量事务的能力，从多个数据源（主要是医疗机构的各个业务系统）抽取数据、转换格式、并导入基于HBase的数据存储模型。使用Hadoop进行多维分析，利用数据平台中多维数据非结构化的特征，将大量冗余的维度信息整合到事实表中，可以在冗余维度下灵活地改变问题分析的角度。并结合Hadoop,MapReduce强大的并行化处理能力，无论分析中的维度增加多少，开销并不显著增长，不会显著影响分析的性能。
2大数据应用
2.1构建临床决策支持系统
临床决策支持系统可以提高工作效率和诊疗质量。通过分析疾病的模式和趋势，临床决策支持系统分析医生输入的条目，比较其与医学指引不同的地方，从而提醒医生防止潜在的错误，如药物不良反应。通过部署这些系统，医疗服务提供方可以降低医疗事故率和索赔数，尤其是那些临床错误引起的医疗事故。共享的医疗大数据分析技术将使临床决策支持系统更智能，首先，大数据中心存储的海量、高维和非结构化的数据能够被检索，由于对非结构化数据的分析能力的日益加强，从而获取更多的决策支持信息。比如可以使用图像分析和识别技术，识别医疗影像(X光、CT、MRI)数据，结合患者的电子病历信息，得到辅助的治疗信息。或者挖掘医疗文献数据建立医疗专家数据库和医学知识仓库，为医生提供一个决策和清单，在录入症状和检验结果后，做是非判断等集合算法，根据不同病种，建立决策树算法，逐渐得出诊断结果和治疗方案，为医生的临床操作提供建议，防止医生忽略可能存在的罕见疾病，防止误诊。此外，临床决策支持系统还可以使医疗流程中大部分的工作流流向护理人员和助理医生，将常规的医生问诊程序化和模式化，结合检验化验等技术手段，医生只需参与最后的决策和治疗环节。使医生从耗时过长的简单咨询工作中解脱出来，从而提高治疗效率。
2.2提高医药产品研发效率
2.2.1预测建模
医药公司在新药物的研发阶段，可以通过数据建模和分析，确定最有效率的投入产出比，从而配备最佳资源组合。模型基于药物临床试验阶段之前的数据集及早期临床阶段的数据集，尽可能及时地预测临床结果。评价因素包括产品的安全性、有效性、潜在的副作用和整体的试验结果。通过预测建模可以降低医药产品公司的研发成本，在通过数据建模和分析预测药物临床结果后，可以暂缓研究次优的药物，或者停止在次优药物上的昂贵的临床试验。除了研发成本，医药公司还可以更快地得到回报。通过数据建模和分析，医药公司可以将药物更快推向市场，生产更有针对性的药物，有更高潜在市场回报和治疗成功率的药物。
2.2.2提高临床试验设计的统计工具和算法
使用统计工具和算法，可以提高临床试验设计水平，并在临床试验阶段更容易地招募到患者。通过挖掘病人数据，评估招募患者是否符合试验条件，从而加快临床试验进程，提出更有效的临床试验设计建议，并能找出最合适的临床试验基地。比如那些拥有大量潜在符合条件的临床试验患者的试验基地可能是更理想的，或者在试验患者群体的规模和特征二者之间找到平衡。
2.2.3临床实验数据的分析
分析临床试验数据和病人记录可以确定药品更多的适应症和发现副作用。在对临床试验数据和病人记录进行分析后，可以对药物进行重新定位，或者实现针对其他适应症的营销。实时或者近乎实时地收集不良反应报告可以促进药物警戒(药物警戒是上市药品的安全保障体系，对药物不良反应进行监测、评价和预防)。或者在一些情况下，临床实验暗示出了一些情况但没有足够的统计数据去证明，现在基于临床试验大数据的分析可以给出证据。
2.3基于大数据的疾病监控防治
大数据的使用可以改善公众健康监控。首先，随着移动互联网现在的不断发展，越来越多的用户开始选择把业务和使用习惯都转移到了移动端，那么，在基于海量数据用户搜索的社交APP以及LBS等技术层面，可以建立结合原有疾病监控系统中的流行疾病法定报告数据、流行疾病病例，结合疾病、环境数据，及时发现并绘制出流行病风险地图。在基于搜索数据和LBS数据方面，分析不同时空尺度人口流动性、移动模式和参数进一步结合病原学、人口统计学、地理、气象和人群移动迁徙、地域之间等因素和信息，建立流行病时空传播模型，确定流感等流行病在各流行区域间传播的时空路线和规律，得到更加准确的态势评估、预测。并且，通过医疗云和大数据中心，公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者电子病历数据库，分析疾病的模式和趋势快速检测大规模传染性疾病进行全面的疫情监测，并通过集成疾病监测和响应程序，快速采取措施进行响应。这基于大数据的疾病监控防治能使传染病感染率降低，卫生部门可以更快地检测出新的传染病和疫情。通过提供准确和及时的公众健康咨询，将会大幅提高公众健康风险意识，同时也将降低传染病感染风险。大数据共享在疾病监控防治中可以做到以下几点：
（1）提前确定一定规模的未知疾病，为疫情控制争取时间。传统检测无法监测到任何没有临床症状的病例的，这些经验在医院的临床经验中都是空白。但大数据可以通过医院的共享信息以及搜索监控指定地区的用户的频繁搜索关键词，可以检测到某个地区已经出现的疫情。比如不明原因的肺炎，某地餐馆让多少人出现呕吐腹泻等异常状况等，然后再通过与疾病控制中心的病毒库中的病毒分析，寻找吻合的病毒，进行比对分析将其找出，为判断疾病赢取时间。建立大数据中心后，疾病预防可以真正在第一时间内去判断出疫情的病毒源，进而为控制争取时间。疾病监控防治的目的是及时制止其传播的范围，而大数据则是目前唯一的也是最佳的途径。
（2）判断人员流向，控制疫情。在疫情发生后，虽然国家可以第一时间控制住当地疫情，但是人员流动则是无法控制的。利用大数据的监控分析就能监测到传染源区人员的主要流向目的地，疾控中心可以拿出对应的医疗技术和对应的治疗药品以及疫苗来防治，第一时间赶到相应地点，实施接种疫苗，这样一来就减少了盲目的广撒网式的全面布局情况，通过大数据分析的提供人员流动数据，让控制疫情在效率上大幅度提升。
（3）传播动力学模型建立。拥有了大数据的全面监控后，疾控中心也就有了更多的实践支持，就可以开始真正从实践中建立有关疫情的复杂动态网络的传播动力学。
参考文献
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医疗大数据范文5
大会由国家卫生计生委指导，国家卫生计生委卫生发展研究中心、国家卫生计生委医疗管理服务指导中心、工信部中国信息通信研究院等联合主办，以“新常态大健康”——互联网+时代的健康中国为主题，分别从政策推动产业发展和产业交流两个维度，共同梳理“互联网+”带给医疗健康行业的挑战与机遇，分享各自的宝贵经验与成败得失的感悟，探索“互联网+”对于医疗健康这一传统行业的转型前景与实践。对“互联网+医疗健康”的现状和未来进行全面剖析，旨在推动“互联网+”时代中国健康产业的发展。
利用互联网+发展医疗服务行业
今年7月的《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》，对“互联网+”促进中国产业升级转型寄予了更高期待。国务院、国家发改委、国家卫生计生委及国家工信部等机构，密集出台多部互联网产业的相关文件，推动并规范互联网在各领域的健康发展。
近两年“互联网+”就像一股强劲的飓风，给行业带来巨大的影响和变化。国家卫生计生委副主任崔丽指出，有些是瞬息万变，有些是因势而变，有时以不变应万变，在充满变数的“互联网+”时代，如何把握好变与不变的方向、分寸与节奏，利用“互联网+”发展医疗服务行业，让医疗卫生行业真正飞起来？她希望，全体与会者和所有关注医疗健康信息的组织都能够从技术、经济运行、标准、政策、人才、安全等方面为互联网+医疗积极贡献智慧和力量。
“互联网+健康”利于疾病早期预防
崔丽称，当前我国面临传染病和慢性非传染病双重负担。健康促进应该是应对这些疾病的优先策略，我们更应该强调的是预防，把少得病、不得病、早发现、早治疗作为我们健康中国建设的首选。可以通过“互联网+”提高全民健康素养。
“互联网+”在公共卫生方面有非常好的应用案例，互联网本身将关注的重点和区域用大数据的方式形成公共卫生方面的需求，这些无论从过去做的直报信息到未来医院形成的医疗信息和社会的公共信息，都会对新发、突发传染病及早防控非常重要。每年将近有80亿诊疗量的医疗数据大背景下，互联网+健康医疗有非常大的合作空间。
“互联网+”可实现各界协同发展
医疗大数据范文6
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[2]朱蕊.彭.医疗大数据的应用[J].中国西部科技，2015，05：95-97.
[3]Big data， ，2014-11
