医疗行业大数据应用三点建议 从目前情况看，实现医院信息基础平台的整合，在技术和产品方面没有任何障碍，最关键的是用户的观念能否转变过来。其实，医院用于购买医疗专业设备的费用高于对IT的投入。医院的领导一定要转变过去那种IT部门是成本中心的观念，医院的发展已经离不开IT。 一位医院的CIO告诉记者： “很多人认为银行的IT系统非常重要，其实医院的IT系统更重要性，因为银行的IT系统如果宕机，损失的可能只是金钱，而医院的IT系统如果出现问题，很可能关系到人的生死。” 医院信息化的三个发展阶段 在医院信息化1.0时代，IT系统都是围绕应用构建的，一个业务系统通常要配置一套独立的硬件、软件，因此形成了大量信息孤岛。在医院信息化1.0时代，为PACS、RIS和HIS等业务系统提供支撑是医院信息化工作的核心。 进入医院信息化2.0时代，医院信息化的建设重点逐渐转移到电子病例的建立和普及上，而构建电子病例系统的前提是实现RIS、PACS及HIS等系统的无缝连接和信息共享，同时实现一体化的访问和控制。在医院信息化2.0时代，IT基础架构的整合是关键，同时也是实现数据管理和利用的基础。当前，很多医院都在探索新的信息化发展路径： 先建立一个整合的基础架构平台，然后在其上建立一个统一的医院信息集成平台，实现各应用系统的互联互通，最终实现统一、集成的资源管理。天津海河医院就在进行这方面的积极探索。 在医疗行业，典型用户的示范效应非常明显。比如无锡市第二人民医院采用HDS VSP高端存储和HCP(Hitachi Content Platform)归档方案构建了可持续发展的医疗智能信息平台。 无论是规模、响应力还是信息化水平，无锡市第二人民医院在无锡当地都名列前茅。受它的影响，无锡当地甚至整个华东地区的很多医院都选择了HDS 的解决方案。
智慧医疗大数据分析 应用平台 建 设 方 案
目录 1.背景介绍 (10) 2.产品愿景 (14) 3.产品定位 (15) 3.1解决的问题 (15) 3.2达到的效果 (15) 4.产品理念 (16) 5.总体思路 (16) 5.1对接数据源，获取医疗卫生大数据 (17) 5.2对获取的医疗卫生大数据预处理机制 (18) 5.3建立医疗卫生大数据的存储机制 (18) 5.4医疗卫生大数据的处理和分析算法分类和形成 (20) 5.5开发专题大数据分析，形成专题大数据应用 (22) 5.6开发机构大数据分析，建立机构大数据应用 (22) 5.7建立平台应用实施推广组织机制 (23) 5.8建立平台产品优化升级服务组织机制 (23) 6.医疗卫生信息的大数据建模描述和分析 (23) 6.1 我们给出的相关数据模型 (24) 6.2 卫计委给出的相关数据模型 (25) 6.3 相关数据特征对比分析 (29) 7.大数据分析应用平台支持的业务主题场景 (31) 7.1 医疗卫生服务机构应用 (33)
7.1.1各级医院自身应用 (33) 7.1.2 基层医疗机构自身应用 (38) 7.1.3 区域卫生医疗联合体应用 (38) 7.1.4医疗卫生机构的合规应用 (43) 7.2患者医疗治疗应用 (46) 7.2.1患者就医过程提示服务 (46) 7.2.2患者服药提示服务 (46) 7.2.3患者饮食、运动、习惯注意事项服务 (46) 7.2.4患者体征和治疗效果服务 (47) 7.2.5患者交流交往服务 (47) 7.3个性化医疗服务应用 (47) 7.3.1基因测序分析应用 (47) 7.3.2个性化药物应用 (48) 7.3.3个人健康管理应用 (48) 7.4慢性病预防治疗应用（疾控中心） (50) 7.4.1慢性病检测、发现、预警服务 (50) 7.4.2慢性病诊断服务 (52) 7.4.3慢性病防控治疗服务 (52) 7.5居民健康保健应用（疾控中心） (53) 7.5.1居民自我健康保健应用 (53) 7.5.2政府卫生管理部门进行居民健康管理应用 (54) 7.5.3政府医疗规划结构进行居民健康保健决策应用
医疗健康 云计算大数据的五大方向、15项应用 医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。 1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(AdvancedAnalytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(3V)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和
医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 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。 基于疗效的研究包括比较效果研究(ComparativeEffectivenessResearch，CER)。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，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。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。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一
大数据在医疗行业的应用 医疗行业很早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战。在互联网大框架的结构下，大圣众包威客平台为你解读，作为一个行业的流行语，互联网+医疗的个性化服务，能给医疗保健工作者和消费者带来哪些真正的福利呢？ 据相关专项研究指出，如果能排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值，重点集中于医疗服务业4大领域：临床业务、付款定价、研发、新商业模式、公众健康，涵盖了十多项应用场景。 领域一：临床操作 1.比较效果研究：大数据分析获取最佳性价比治疗方案
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。 2.临床决策支持系统：提高准确性，减少医疗事故率 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。 3.医疗数据透明度：实现高效管理，降低成本
提高医疗过程数据的透明度，可以使医疗从业者、医疗机构绩效更透明，间接促进医疗服务质量提高。数据分析可以带来业务流程的精简，通过精益生产降低成本，找到符合需求的工作更高效的员工，从而提高护理质量并给病人带来更好的体验，也给医疗服务机构带来额外的业绩增长潜力。公开发布医疗质量和绩效数据还可以帮助病人做出更明智的健康护理决定，这也将帮助医疗服务提供方提高总体绩效，从而更具竞争力。 4.远程病人监控：慢性病患者高效照护 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
医疗大数据分析应用平台建设项目背景介绍 根据国际著名分析机构Gartner给出的定义：大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。通过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。 随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。2009 年2 月27 日，我国卫生部公布的第四次国家卫生服务调查结果显示，截止至2008 年，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到2.6亿，占全国总人数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有30%，同时这些病人中的治疗率只有25%，控制率仅为6%，糖尿病病人中，能坚持做到规范治疗的也只有33%。由此我们可以看出，建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略，实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。通过慢性病的早期诊断
和监护，不仅能提前预防和控制各种疾病，还能帮助他们合理用药，减少医药开支。另一方面，我国公共医疗卫生资源紧缺，城乡医疗卫生资源的差距比较大，城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的2.5倍以上，比如，占全国总人口近70%的农村拥有全国医疗卫生资源的30%，而占全国总人口30%的城市却占有全国医疗卫生资源的70%，优质的医疗卫生资源集中分布在城市，尤其是大城市。因此，实现城乡之间的医疗卫生资源共享成为丞待解决的重要问题。 同时，随着国家积极倡导“3521”医疗系统建设，我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高，预计在全国会出现上百个医疗数据中心，每个数据中心都将承载近1000 万人口的医疗数据，数量多、更新快且类型繁杂，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这就产生了医疗大数据。医疗大数据通常具有以下特征: (1) 数据巨量化: 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域，并且数据呈持续增长的趋势。依照医疗行业的相关规定，患者的数据通常至少需要
大数据+智慧医疗 2015年12月
目录 1.概述..................................................... - 1 - 2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索............................ - 1 - 3.“大数据＋智能穿戴”：移动医疗创新........................ - 3 -
1.概述 卫生信息化是指以健康信息为核心、管理信息为纽带、分析决策系统信息为主导的全面信息化进程。它体现了现代信息技术在医疗卫生领域的充分应用，有助于实现资源整合、流程优化，降低运行成本，提高服务质量、工作效率和管理水平。 众所周知，在都市中奋斗的白领阶级虽然拿着较高的工资，却也付出了极大的心力。据相关统计显示，白领阶层中工作时间超过8小时的高达90%，10小时以上的占62.3%，超过12小时的占20%，而中国白领平均每周的运动时间却只有2.61个小时。 长时间超负荷的工作，一再被压缩的运动时间，导致越来越多白领脱离了健康的“轨道”。由于受限于现有的网络和硬件设施，各区县现有的社区卫生服务应用系统的建设差别较大。 比较起来，城区的社区卫生应用软件建设起步早，而在偏远地区，社区卫生服务工作基本停留在手工操作阶段。但是，即使在经济比较发达的城区，各区甚至各社区服务中心都没有统一功能统一版本的社区卫生服务信息系统，社区服务中心自行开发的应用软件只能满足基本的社区卫生服务要求。这为社区卫生相关政策的执行，社区卫生服务系统与外系统的接口带来了极大的不便。因此，从社区卫生管理的需要出发，急需建设一套保留个性化要求的、全市统一的社区卫生服务信息系统应用软件。 2.“大数据＋医疗”：智慧医疗探索 数据显示，当前国内现有2000多款移动医疗APP，且处于快速增长阶段。去年，我国移动医疗市场规模达到30．1亿元，比2013年增长26．8％，预计2017年将达到125．3亿元。移动医疗APP德国调研公司Research2guidance报告称，当前全球移动健康应用的数量超过10万项，大部分应用的下载量不超过5万次，营收低于1万美元。
从专家诊病模型实例理解智慧医疗大数据 大数据可谓是当红炸子鸡，对于它的应用场景，人们已经做了充分的想象，很多也在逐步落地，比如智慧医疗。医疗行业正更多的融入人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化。 面对不同受众，智慧医疗有着不同的涵。对于公众，意味着更便捷可及的医疗服务；对于医护人员，不仅可以提高诊疗速度，还可以让诊疗更加精准，通过大量的数据分析支持他们的诊断。这里就不得不提到专家系统，它应该是一个典型的医疗应用，是大数据和人工智能的紧密结合。 专家系统是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。简言之，专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。在总结前三代专家系统的设计方法和实现技术的基础上，已开始采用大型多专家协作系统、多种知识表示、综合知识库、自组织解题机制、多学科协同解题与并行推理、专家系统工具与环境、人工神经网络知识获取及学习机制等最新人工智能技术来实现具有多知识库、多主体的第四代专家系统。 接下来将通过生动有趣的过程讲解，帮助读者了解使用SmartMining敏捷挖掘桌面版，以决策树算法为背景，依托大数据如何构建专家诊病模型，以及如何通过可视化探索数据，实现决策树同样的计算结果！ 该案例的工作流如下：
智慧医疗概念应用案例解析及国外经验借鉴 来源：数据观时间：2016-02-23 16:36:29 作者： 智慧医疗概念 智慧医疗英文简称WIT120，是最近兴起的专有医疗名词，通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化。 在不久的将来医疗行业将融入更多人工智慧、传感技术等高科技，使医疗服务走向真正意义的智能化，推动医疗事业的繁荣发展。在中国新医改的大背景下，智慧医疗正在走进寻常百姓的生活。 下面我们首先来了解嘉兴市智慧医疗建设的经验。 智慧医疗案例：嘉兴市借力互联网大数据建立智慧医疗
ct、磁共振、b超……对于一家医院来说，每过一天，都意味着有几千张新的图文影像资料生成。这些影像资料的数据占据着医院大部分数据存储空间，给医院带来存储和经济上的巨大压力。近日，记者从嘉兴市第一医院获悉，该院日前上线的影像数据“云存储”系统成功打破了以往的数据存储瓶颈，在该院的智慧医疗建设进程上树起了全新的“里程碑”。该举措不仅开创了全省先河，在全国范围内也屈指可数。 6月2日上午，市一院呼吸内科，58岁的施爱文正为自己的哮喘病寻医问诊。为了对照患者过去的病情做出更精准的诊断，副主任医师张齐通过“云存储”系统轻松调取了患者在2013年12月拍的一张肺部ct来仔细查看。“现在真方便，通过电脑就可以看到我过去来医院拍的影像。不然时间过了这么久，放在家里的片子我肯定找不到了！”施爱文说。
医院新推出的“云存储”系统，不仅给来就诊的病人带来了便利，也为提升医生的诊断服务提供了方便。“以前的片子都由病人自行保存，很多人再来看病时经常会忘记携带原先的片子，又或者是因为保存不当，片子的分辨率降低，不便于医生给病状做出进一步的判断。”张齐告诉记者，过去自己为寻找病人以往的影像资料，常常要联系放射科，再花上几十分钟，“现在只要把病人的名字或就诊卡号输入系统，等待不到十秒钟，就可以直接调出病人在我院所做过的所有影像资料，既快捷又清晰。” 近年来，随着我市医疗业的快速发展和数字医疗进程的推进，医院数据量已呈现出爆发式的增长。据该院信息科科长詹伟国介绍，以该院每日新生成的影像资料数量为例，就已从2011年医院整体搬迁时的约30gb/日增长到了60gb/日。“这对医院原有设备的存储能力是个极大的挑战！”詹伟国说，为了给每日新产生数据预留存储空间，医院不得不将生成日期超过3天的影像数据上传到放射科服务器，将超过3个月的通过移动硬盘备份后转存，“如果有医生或病人在此期间需要查看原来的影像资料，过程会很费时费力”。 如果技术上没有创新，医院就只能一次又一次地在购买存储设备上做出投入。然而，这样的做法并不能从根本上缓解影像数据生成和存储上的供应失衡。今年4月初，面对已有存储量又将再次接近饱和，该院领导和相关科室的负责人一致决定，去做“第一个吃螃蟹的人”——试水“云存储”，借助互联网大数据的信息处理方式打破以往的存储容量的界限，为病人保存完整的影像资料。 首创并非易事，从最初的下定决心到最终系统成型，医院与相关的网络和软件运营商一起经过了近2个月的反复测试和技术攻坚。5月21日，“云存储”
竭诚为您提供优质文档/双击可除 医药医疗大数据 篇一：大数据在医药行业应用的15个场景 除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。 麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可
以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 一、临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1、比较效果研究 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，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。医疗护理系统实现 ceR(comparativeffectivenessResearch，比较效果研究)，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。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。 2、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。目前
超融合数据中心医疗行业 解决方案 1
目录 1公司简介7 1.1公司简介7 2项目背景8 2.1医疗信息系统建设简述8 2.2项目概述1 2.3规划拓扑图1 2.3.1核心机房1 2.4医院业务应用分析1 2.4.1参考医院HIS系统1 2.4.2参考医院PACS系统1 2.4.3医疗行业业务系统负载1 2.4.4医院业务系统的需求1 2.5现有问题及描述1 2.5.1基础架构无序增长（根据具体需求进行删减）1 2.5.2运维管理异常复杂（根据具体需求进行删减）1 2.5.3机房投入越来越高（根据具体需求进行删减）2 2.5.4业务数据没有保护（根据具体需求进行删减）2 2
3超融合设计方案3 3.1设计原则3 3.1.1统一规范3 3.1.2成熟稳定3 3.1.3实用先进3 3.1.4安全可靠3 3.2方案拓扑及介绍4 3.2.1核心机房4 3.2.2容灾机房5 3.3IT软/硬梳理1 3.3.1应用调研(调研高峰期) 1 3.3.2服务器调研（精确到规格）1 3.3.3存储调研（数量及规格）1 3.3.4网络调研（22表示使用的，48表示总共的）1 3.4方案规划1 3.4.1第一期1 3.4.2第二期1 3.5最佳实践1 3.6主要技术7 3.6.1存储虚拟化aSAN 7 3.6.2服务器虚拟化aSV 8 3.6.3网络虚拟化aNET 8 3.6.4网络功能虚拟化NFV 9 3
3.7方案优势1 3.7.1基础架构有序增长1 3.7.2运维管理简单便捷1 3.7.3机房投入成本降低3 3.7.4业务数据得到保护4 3.7.5逻辑错误保护（CDP）1 3.7.6CDP容灾服务器2 3.8超融合配置1 3.8.1超融合一体机配置1 3.8.2超融合软件配置1 3.8.3NFV配置清单1 4超融合迁移方案3 4.1概述（最终迁移具体方案以实施方案为准）3 4.2通用方案迁移前准备3 4.2.1超融合平台搭建3 4.2.2网络、存储配置3 4.2.3业务系统准备4 4.2.4预估迁移时间5 4.3迁移实施5 4.3.1使用P2V迁移步骤（支持）5 4.3.2迁移步骤6 4.3.3使用iso引导迁移步骤7 4
随着大数据在医疗与生命科学研究过程中的广泛应用和不断扩展，其数量之大和种类之多令人难以置信。比如：一个CT图像含有大约150MB的数据，而一个基因组序列文件大小约为750MB，一个标准的病理图则大得多，接近5 GB。如果将这些数据量乘以人口数量和平均寿命，仅一个社区医院或一个中等规模制药企业就可以生成和累积达数个TB甚至数个PB级的结构化和非结构化数据。 在中国，2010年，国家公布的“十二五”规划中指出要重点建设国家级、省级和地市级三级卫生信息平台，建设电子档案和电子病历两个基础数据库等诸项目标，也就是推进医疗信息化的“3521”工程。过去由于缺少统一的电子病历系统(EMR)标准，中国的电子病历系统发展比较缓慢，医院之间不能实现共享病患信息共享，医疗服务水平也因此受到影响。为改善这一现状，国家会逐渐加大对电子病历的投入，适应这一趋势，各级医院也将加大在数据中心，IT外包等领域的投入。而随着医疗信息数据的几何倍数增长，医院信息存储将越来越受到重视，医疗信息中心的关注点也将由传统“计算”领域转移到“存储”领域上来。 有“弊”就有“利” 对于许多医疗和生命科学机构而言，努力控制大数据造成的呈螺旋上涨的成本、复杂性和风险已经成为一个至关重要的问题。然而，从另一个角度来看，医疗大数据能够带来的收益要远远超出管理它们的成本，如开放新的具有医疗价值的信息源、提高诊断准确性和速度、预测疾病和健康形态，以及取得生命科学创新的不同见解。美国管理咨询公司麦肯锡全球研究院（MGI）预测，如果美国的医疗行业能够有效利用不断增长的大数据来提高效率和质量，那么每年可创造超过
3000亿美元的额外价值。而且，在欧洲的发达国家中，仅在提高运行效率一项上，政府行政管理部门就可以利用大数据节省1000亿欧元以上的费用。 对于大多数成功的医疗机构来说，利用大数据已经成为提高生产力、改进护理水平、增强竞争力、加快增长和创新的关键策略。那么，我们该如何在两方面进行平衡，实现可观的效果和利润呢？ 答案存在于数据经济学中，即如何使从数据中获取价值的成本低于数据能产生的效益？如果我们能够有效地将数据存储、处理和保护成本降至最低，然后利用尖端技术将数据转化成支持临床需要与业务增长的可执行信息，我们就能实现最高的数据经济效益。 医疗大数据的挑战 然而，如何有效地将大数据存储成本降至最低，是企业和IT领导者，尤其是内容驱动的医疗和生命科学企业面临的根本性挑战。因为除了数据数量和形态的迅速增加，医疗数据还需要越来越长的保留期。患者的病历可能需要保存70或80年，甚至更长。许多情况下，病历还必须以原始格式永久保存，以满足法规遵从的要求。同样，生命科学研究机构有选择性的选择价值足以保留和维护数十年的数据，以期为新研究提供依据。 另外，许多医疗与生命科学研究机构在竭力应对资源紧张、持续的业务增长和新医疗技术带来的挑战。事实上，存储消费速度加快，存储资产未得到充分利用，对空间的持续需求以及动力和冷却成本的增加，都推动了总体拥有成本的不断攀升。而且，一旦存储系统的安全性出现问题，导致医疗数据丢失，医院会面临更严重的局面。对于研究机构来说，数据存取是创新和竞争力的核心。这样看来，
从医疗大数据到智慧医疗 在我国经济快速发展的背后，医疗问题也愈加的凸显，一边是快速发展的经济，一边是超负荷运转的医疗机构，二者的相互碰撞促使医疗行业变革已势在必行，而在如今的DT时代，大数据无疑成为了解决医疗困境的一个契机。 对于大数据在医疗行业的应用，大家首先想到的或许就是智慧医疗的建设，其实早在2013年，麦肯锡就认为，属于医疗行业的大数据革命到来了，因为医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，如今，时代的发展趋势和科技的快速发展，无疑给予了智慧医疗的快速发展的可能。 大数据在促进医疗行业快速发展的过程中扮演着愈加重要的角色，尤其体现在惠民便民等方面。 首先、大数据让就医、看病更简单 整合医疗资源，合理划分，让看病难问题得到解决。大数据技术与健康医疗服务的深度融合应用，能够使优势资源“下得去”，更好地推动分级诊疗落地，加快远程医疗普及，推动精准医疗发展。将所有的常见病例、既往病例，都记录在案，医生可以通过有效、连续的诊疗记录，运用大数据支撑，给病人以优质、合理的诊疗方案。也就是优质医疗资源的延伸放大有了更扎实可靠的技术支撑。当然，这不仅仅能够加快医生的看病效率，还能够降低误诊率，从而让患者能够在最短的时间接受最好的治疗。 其次、大数据在预防、预测方面的应用
解决患者的疾病，最为简单的方式就是防患于未然，通过大数据对于群众的人体数据监控，做到预防为主、防治结合，中医讲“治未病”，利用大数据，将各种健康数据、各种生命体征的指标，集合在数据库和健康档案里面。通过大数据分析应用，推动覆盖全生命周期的预防、治疗、康复和健康管理的一体化健康服务，这是未来健康服务管理的新趋势。当然，这一点不仅需要医疗机构加快大数据的建设，还需要群众定期去做检查，及时更新数据，以便于通过大数据来预防和预测疾病的发生，做到早治疗、早康复。当然，随着大数据的不断发展，以及在各个领域的应用，像一些大规模的流感也能够通过大数据实现预测。 最后、优化治疗方案，提供最好治疗 每个患者由于自身身体特征的不同，治疗方案也会有所不同，一个普通的感冒每个人的用药就大有不同，更何况是重大疾病。过去，对于患者的治疗方案，大多数都是通过医师的经验来进行，好的医师固然能够为患者提供好的治疗方案，但由于医师的水平并不相同，所以很难保证患者都能够接受最佳的质量方案，而随着大数据在医疗行业的深入应用，对于各类患者的统计和分析，当数据足够大时，通过大数据分析，必将能为患者找到最佳的治疗方案，当然，这里并不是在降低医师的作用，毕竟人的创造性是机器无法取代了，将大数据与医师相结合，才是解决医疗困境的最佳途径。 未来的智慧医疗必将非常的便捷，依托移动、互联网、云计算等相关科技进行结合，就医体验、电子病历查询、远程会诊等将得到实
医疗行业大数据应用的15个场景 商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。 大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。 除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。 本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 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。基于疗效的研究包括比较效果研究(Comparative Effectiveness Research， CER)。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，成本上也存在着很大的差异。精准分析包括病人体征数据、费用数据和疗效数据在内的大型数据集，可以帮助医生确定临床上最有效和最具有成本效益的治疗方法。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。从长远来看，不管是过度治疗还是治疗不足都将给病人身体带来负面影响，以及产生更高的医疗费用。世界各地的很多医疗机构(如英国的NICE，德国IQWIG，加拿大普通药品检查机构等)已经开始了CER项目并取得了初步成功。2009年，美国通过的复苏与再投资法案，就是向这个方向迈出的第一步。在这一法案下，设立的比较效果研究联邦协调委员会协调整个联邦政府的比较效果的研究，并对4亿美元投入资金进行分配。这一投入想要获得成功，还有大量潜在问题需要解决，比如，临床数据和保险数据的一致性问题，当前在缺少EHR(电子健康档案)标准和互操作性的前提下，大范围仓促部署EHR可能造成不同数据集难以整合。再如，病人隐私问题，想要在保护病人隐私的前提下，又要提供足够详细的数据以便保证分析结果的有效性不是一件容易的事情。还有一些体制问题，比如目前美国法律禁止医疗保险机构和医疗补助服务中心(Centers for Medicare and Medicaid Services)(医疗服务支付方)使用成本/效益比例来制定报销决策，因此即便他们通过大数据分析找到更好的方法也很难落实。 2.临床决策支持系统
医学影像大数据中心 解决方案
目录 第1章建设背景及意义 (2) 1.1医疗信息化与智能化发展趋势 (2) 1.2方案目标 (3) 1.3业务场景与建设内容 (4) 第2章建设原则 (6) 2.1平台建设标准 (6) 2.2数据建设标准 (7) 第3章总体设计 (8) 3.1设计架构 (8) 第4章数据服务中台 (10) 4.1设计背景 (10) 4.2设计目标 (11)
第1章建设背景及意义 1.1医疗信息化与智能化发展趋势 1)医疗信息化发展趋势 医疗信息数字化、标准化和网络化，以及云计算、大数据和人工智能的应用，已经成为医学领域发展的主流方向。搭建医疗数据云平台和大数据智能中心是紧随当代互联网普及趋势，全面实现院内/区域内医疗数据信息化，落实国家分级诊疗政策，推动个性化卫生服务的最佳解决方案。通过医疗大数据智能中心，将预防、诊疗、临床作业过程数字化和信息化，既可以优化医疗环境、提高医疗效率和品质，也可以充分利用和挖掘医疗信息，服务于医疗类科研和医疗卫生管理。 医院信息管理系统（HIS）、临床信息系统（CIS）、图像存档及通讯系统（PACS）和电子病历（CPR）等医疗信息系统的普及，促进了医疗信息数字化的发展，医疗数据中又有超过90%的数据来自于医疗影像。随着影像设备数字化的发展，通讯技术的逐渐成熟，影像云平台和数字智能胶片已经成为影像诊断发展的主流。三维渲染，薄层CT，四维超声，灌注成像，弥散成像等成像技术的发展，也使得传统医用胶片已经无法有效传递影像的信息，影像数字化传输和保存成为必然趋势。 2)人工智能：率先辅助医学影像 影像技术的飞速发展和影像设备在医院的普及使用，使得影像诊断逐步成为临床决策的核心依据。随着人工智能技术的发展，近年来计算机对图像的识别率有了显著的提升，使得使用人工智能技术图像辅助阅片成为了可能。由于医学影像数量大、数字化程度高以及商业价值清晰等特点，医疗人工智能技术将率先在医学影像做出突破。 3)大数据分析：挖掘医疗数据价值 医疗数据符合典型大数据的四大特征，具有海量的数据规模，快速的数据流转和动态变化，多样的数据类型和巨大的数据价值。然而，散乱分布的医疗数据给查找和调阅带来诸多困难，而且也限制了大数据价值的挖掘，医疗数据集中管理和后结构化势在必行，才能够为医学研究、个性化治疗、疾病预测和疗效评估、
1医疗行业大数据分析的应用现阶段，医疗数据呈现出诸多新特点如图1所示，这也促进了大数据分析在医疗行业中的应用日益广泛，具体体现在以下方面11医疗监管方对大数据分析的应用。医疗监管部门应用大数据分析可实现对国内疾病趋势和公共卫生状况的全面分析，为优化配置医疗资源提供可靠依据。在医疗政策制定方面，利用大数据分析可评估现行医疗政策的执行效果，根据执行效果对医疗政策进行修订。同时，医疗监管方还可利用大数据分析对各个医疗机构的医疗服务质量进行监控，对比分析医疗手段的有效性，督促医疗机构不断提高医疗水平。12医疗服务提供方对大数据分析的应用。对于医疗服务提供方而言，其对大数据分析的应用主要体现在如下几个方面临床决策支持、用药与医嘱自动报错、医疗服务水平评估、异地病患监控等等，由此大幅度提升了医院的运营效率。随着电子病历不断完善，借助大数据分析相关的医疗数据，以此来对各种干预措施进行比较，可为临床决策提供信息支撑，这样能有效解决过渡治疗或治疗不足的情况；用药与医嘱自动报错能够减少处方误开的可能性，可以降低医疗纠纷的发生几率；通过对病历等数据的分析，可给出相应的治疗路径，从而为医疗人员提供参考；利用大数据分析，能够找出医院服务质量、费用支出以及绩效等方面存在的差异，为医疗机构精简业务流程提供参考，除能够使成本降低之外，还能使医疗服务质量有所提升；在家中的病患，可通过传感器将测得的心率、血压等数据传给医院，为医疗人员的诊断提供参考；对病人档案进行大数据分析，可确定出某类疾病的易感染
人群，从而制定有针对性的预防方案和治疗模式，由此可使治疗效果获得提升。13医药医疗产品研发方对大数据分析的应用。医药医疗产品的研发方对大数据分析的应用具体体现在如下两个方面一方面是对药物的研发、测试以及临床实验过程予以支撑，另一方面是对药物的市场和销售策略进行辅助。借助预测模型，能够对产品的安全性、可能存在的副作用等进行评估，由此可使新药的研发时间大幅度缩短，这样能够使研发资源的配置效益得以提升；依托临床试验数据及其它相关数据，并通过大数据分析，可选取出最佳的药品剂量，能促使临床试验的成功率进一步提高；利用大数据分析，可对一些药物的不良反应进行监测，从而快速找出药物可能存在的不良反应，给用药人群的安全提供了保障；通过大数据分析，制药厂家和医疗器材研发机构，可获悉各种疾病及相关治疗费用的发展趋势，为研发资源的优化配置提供参考。14医疗保险方对大数据分析的应用。医疗保险方对大数据分析的应用主要体现在以下几个方面开发新的医疗保险产品、获悉客户的实际需要据此制定营销策略、给客户提供优质的服务节约成本、对商业与社会两种保险之间的合作方式进行探索、对理赔模式进行创新等等。利用先进的信息分析技术，能够使医疗保险机构侦测出过度和错误申报的情况，再借助自动化系统进行统计分析，可演化出相应的算法，进而提高侦测异常申报的准确性，上述分析过程既可以实现实时监测，又能进行回溯分析。15个人健康产品提供方对大数据分析的应用。个人健康产品提供方对大数据分析的应用体现在如下几个方面创新商业
医疗行业大数据应用的15个场景
商业推动了IT不断向前发展，云计算就是一个有趣的例子。甲骨文CEO拉里·埃里森曾经对近两年大行其道的云计算表示不屑，因为云计算并不是一项新技术。但迫于市场竞争的压力，甲骨文还是在2011年推出了云计算战略。IBM全球高 级副总裁Robert LeBlanc曾对本报记者说，IBM从上世纪六七十年代就开始做 云计算了。他这么说的原因是云计算的核心技术那时就有了。然而，最近几年由于物流云、医疗云、商务云等云计算商业模式的出现，云计算才得以开花结果。大数据也一样。1989年，Gartner提出BI概念。2008年，Gartner将BI概念进一步升级为高级分析(Advanced Analytics)。2011年，麦肯锡阐释大数据概念。虽然名称不同，但实际上它们要解决的问题从来没变过。只不过，现在的大数据分析技术能处理相比20年前更大量、多样、实时(Volume、Variety、Velocity)的数据，即大数据。相比20年前的BI，现在的大数据分析能够产生更大的商业价值，大数据存储和分析技术的发展也得益于商业场景中数据量的激增和数据种类的多样化。 因此在实施大数据分析项目之前，企业不仅应该知道使用何种技术，更应该知道在什么时候、什么地方使用。除了较早前就开始利用大数据的互联网公司，医疗行业可能是让大数据分析最先发扬光大的传统行业之一。医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。因此，医疗行业将和银行、电信、保险等行业一起首先迈入大数据时代。麦肯锡在其报告中指出，排除体制障碍，大数据分析可以帮助美国的医疗服务业一年创造3000亿美元的附加价值。本文列出了医疗服务业5大领域(临床业务、付款/定价、研发、新的商业模式、公众健康)的15项应用，这些场景下，大数据的分析和应用都将发挥巨大的作用，提高医疗效率和医疗效果。 临床操作 在临床操作方面，有5个主要场景的大数据应用。麦肯锡估计，如果这些应用被充分采用，光是美国，国家医疗健康开支一年就将减少165亿美元。 1.比较效果研究 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。
医疗健康大数据平台建设模式及应用价值分析在科技赋能大健康的浪潮下，BT+IT正在加速深度融合，智慧健康产业蓬勃发展，医疗大数据平台建设成为产业突破的关键所在。 一、国家医疗大数据建设概况 2016年6月24日，国务院办公厅印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，首次将健康医疗大数据确定为重要的基础战略资源。 为落实国家战略部署，打造国家健康医疗大数据中心，国家卫健委按照“1+5+X”的总体规划，组建以国有资本为主体的三个健康医疗大数据集团，先后启动两批健康医疗大数据中心与产业园建设国家试点工程，确定了江苏省（南京、常州）、福建省（福州、厦门）、贵州（贵阳）、山东（济南）、安徽（合肥）为东西南北中五大医疗健康大数据区域中心试点省市。 我国还将在高校建立10～15家健康医疗大数据国家研究院。目前，高校中已有北大、浙大、山大、武大和中国科学院等建立了健康医疗大数据国家研究院。 表1 三大健康医疗大数据集团 注：火石创造根据公开资料整理。 二、健康医疗大数据中心运营模式及建设情况 随着国家健康医疗大数据中心试点名单的发布，各试点省市先后出台支持政
策和实施方案，加快推进医疗大数据中心的建设。目前，济南中心规划投资规模最大，高达2000亿元，南京中心和福州中心建设进度较快。2018年5月30日，南京中心基本建成位于南京江北新区的国家健康医疗大数据中心一期。 图1 国家健康医疗大数据中心建设情况（注：火石创造根据公开资料整理）从运营主体来看，医疗健康大数据中心是政府主导下企业为主体建设运营模式。目前，主要试点地区根据结合自身情况探索不同的建设运营模式，主要有国资公司主导运营和三大健康医疗大数据集团负责运营的建设模式。 表2 健康医疗大数据中心运营模式