
大数据时代 医院将能提供怎样的服务_数据分析师考试
大数据给我们的生活带来很多方便,在医疗领域也一样,接下来我们去惠州市人民医院看看那里的智慧医疗。
大数据,一个用来描述和定义信息爆炸时代产生海量数据的概念,已经受到人们越来越多的关注。它带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,开启了人类发展史上又一次重大的时代转型。
海量数据和非结构化数据,也给医疗行业提出了强烈的挑战。有资料显示,到2020年,医疗数据将急剧增长到35zatabytes,相当于2009年数据量的44倍。一连串的数据问题拷问着整个医疗行业,给医院信息储存乃至整个医疗行业发展带来了极大的压力。
不管承认与否,大数据已经扑面而来。面对挑战,医院该何去何从?
惠州市中心人民医院给出了答案:基于医院信息平台,建立临床大数据中心,让智慧医疗闪亮登场。
近年来,面对大数据来袭,世界上很多国家都在积极推进医疗信息化发展。党的十八届三中全会作出的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中也提出,要充分利用信息化手段,促进优质医疗资源纵向流动,并加强区域公共卫生服务资源整合,健全全民医保体系。医疗信息化被提上了议程,这意味着整个医疗信息化得到了真正的认同。
惠州市中心人民医院正是在这样的大背景下,以超前的眼光,致力信息集成平台的建设,积极推进智慧医疗的转型。
2014年4月,华南地区医院信息网络大会在惠州召开,惠州市中心人民医院“基于信息平台建设临床大数据中心”的模式,得到与会各大医院信息化专家的充分肯定和高度评价。
同年10月,惠州市中心人民医院作为广东省医疗卫生系统唯一的代表,应邀与工业和信息化部电子五所、广东工业大学、华为技术、中兴通讯、深圳市腾讯计算机系统有限公司、广州网易计算机系统有限公司等国内计算机行业巨头一道,出席“广东省大数据发展规划征求意见座谈会”,并结合本医院应用情况,在会上介绍了大数据在医疗行业的应用价值与发展前景。
同年11月,经广东省经济和信息化委员会专家评审,惠州市中心人民医院“基于医院信息平台的临床大数据应用项目”,被确定为广东省首批5家大数据应用示范项目,成为全省医疗卫生系统唯一入选该示范项目的单位。
拥抱大数据,突破信息共享瓶颈
创建于1950年的惠州市中心人民医院是惠州市目前唯一的一间大型综合性三甲医院,也是中山医学院和广东医学院附属医院。医院设有13个省级重点专科,2个重点培养专科,2013年门、急诊就诊量190万人次,出院病人6.4万人次,住院手术病人3万人次。如何对病历数据进行储存管理,不断扩充医院循证医学信息库,提高医院管理层和临床决策支持能力,为医院的医疗、科研、教学带来管理模式的变革,是该医院信息化建设所肩负的重要使命。
虽然自2005年以来,惠州市中心人民医院已先后建立了医院信息管理系统(hmis)、医学影像归档和通信系统(pacs)、实验室信息管理系统(lis)、手术麻醉及重症监护等38个临床业务信息系统。但由于缺乏整体的规划和集成化的技术手段,各系统采用的标准不一,架构不一,信息和数据相互独立,成为“信息孤岛”,无法实现互联互通与信息共享,更无法对诊疗、管理、经营等信息进行汇总和处理,系统的安全性和稳定性也得不到有效保障,大量的数据沉淀在系统中变成“死数据”得不到利用,既不能给医院的管理、医疗、科研以及教学带来应有的价值,也不能满足现阶段医生对各种结构化与非结构化数据访问的性能需求。医院的发展和转型遭遇了一道极深的“鸿沟”。
改变,迫在眉睫。“打造一个更先进的数据平台,打通并整合医院各信息系统数据库,用大数据技术管理和分析数据,让数据为医护人员临床决策提供分析支撑,并通过数据辅助医生制定治疗方案。市中心人民医院选择了全面拥抱大数据”。陈子林院长说。“2011年,我院开始部署标准化、集成化的医院信息平台建设构想,以求抢占先机,实现大数据智慧转型的突破。”为此,医院由院长牵头,组织相关人员到国内大型三甲医院考察调研、交流学习,借鉴国内外医院的先进经验,按国家新医改政策和国家卫计委对医院信息化建设要求,部署了适合中心医院未来信息化发展的建设规划,确定了“以服务患者为中心”,以临床信息系统为基础,基于结构化电子病历,建立医院信息平台的建设方案。
然而,拥抱大数据谈何容易?在医院不断转向医疗数字化时代,海量且快速增长的数字化医疗数据存储仅仅通过单一的在线存储系统保存,已经越来越显现出难以逾越的局限性。据了解,一组ct图像含有大约150mb的数据容量,而一个基因组序列文件大小约为750mb,一个标准的病理图像与前者相比则更要大得多,文件大小接近5gb。如果将这些数据量乘以历年病人检查数,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。这些海量、种类繁杂的数据产生的承压如泰山压顶,在技术手段和资金成本上令医院建设大数据平台困难重重。
医院毕竟是一个对大数据的应用有着巨大潜力,海量数据集中且被等待“唤醒”的行业。大数据的出场对任何一家医院来说既是机遇,也是挑战。市中心人民医院信息部周华坚主任说,“医院借助国内外大型医院信息化建设的成功经验,结合自身的实际情况,在统一信息化架构基础上,采用hl7、cda、ihe等国际标准和规范,构建了以病人为中心,以诊疗为主线,以临床信息系统为核心的大型医院信息集成平台,并以此为基础建立医院临床大数据中心,通过平台的适配器对历史数据进行抓取与标准化转换,让“死数据”活起来,让数据价值发挥出来,大大提高了医院信息的共享程度,促进了临床业务协同,提升了医院工作效率,为医院的转型和发展提供了稳定、可靠、可用的信息化支撑环境。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12