對醫療大數據信息管理的思考

摘要：本文從現代醫療大數據信息管理需求的國家大趨勢出發，在對醫療大數據的特點分析的基礎上，結合了醫療現狀，歸納總結了幾條醫療大數據信息管理的方向以及其當前面臨的困難，為醫療大數據信息更好的管理提供了一些思路，使這些寶貴的資源更好地得到利用并服務于人。

關鍵詞：國家大趨勢 醫療大數據 信息管理 方向 思路

[中圖分類號]R197.1

[文獻標識碼]A

[文章編號]1672-8602（2015）04-0044-02

一、引言

隨著社會科技的發展，21世紀已是數據化信息時代。國務院發布的《“十二五”國家自主創新能力建設規劃》中強調，要大力推進醫療衛生部門技術基礎能力的建設，醫療信息化是衛生部門未來將推進的七大體系之一。在國家大政策下，各種信息系統在醫療機構的廣泛應用、醫療設備和儀器的數字化以及社會醫療保健的健全，使醫療衛生領域數據信息化容量高速膨脹。如何收集、管理、利用這些寶貴的醫療大數據信息資源，使其更好地為醫療衛生行業的診療、科研、教學、管理服務，是廣大衛生信息管理人員所關注的問題。

二、醫療大數據信息特點

醫療大數據信息可以用4個“V”來概括：Variety，Volume，Velocity，Vitality

1、Variety，醫療大數據信息種類繁多：①醫院掛號和臨床醫療領域，各種醫療數據例如血檢、尿檢、X光、CT等等；②醫療研發和生命科學領域，各類藥品開發信息以及基因生命科學信息；③移動醫療和健康管理領域，各種先進電子設備對個人健康實時監控的數據。

2、Volume，醫療數據信息量巨大：①據不完全統計，單就北京市而言，全國平均每天約有70萬人進京就醫，患者所產生的電子病歷對應的醫療數據每一天的積累量可想而知非常巨大；②藥物研發是一個相當密集型的過程，各類藥物的配備、療效等等數據信息龐大。生命科學領域，每臺高通量的基因測序儀每天可以產生約100GB數據，單就一個中小型基因公司每天就有上百臺這樣的機器工作，綜合而知一天能產生約10TB數據。③移動設備的飛速發展，便攜化醫療實時監測設備正在普及，其每天持續產生的數據如心搏、脈搏、血壓等基礎醫療信息量不可估計。

3、Velocity，醫療數據信息處理要求極高。綜上述兩個特點，它不僅種類繁多，而且信息量龐大。醫療數據信息需要運用統計學、數據思想等知識，從所收集的醫療數據中得到它們相關聯的部分，從而將數據中各種聯系、差異相整合，從而更好地了解患者病情以及對以后的診療進行預計。慢性病防控體系、傳染病監測、流行病監測等等都依賴于高要求、高準度的數據處理。

4、Vitality，醫療數據信息的接收需持續。數據信息管理大量運用統計學知識，只有連續的數據才有統計學研究價值。同時，單個數據的某一時刻的變化是微小的，但在某一特定時段和空間的數據變化是非常明顯的。所以連續的醫療數據信息接收是數據信息管理的必要條件。目前，醫療科學的發展追求做到“從現在看未來”的思想理念，從一個人的出生開始監測其身體各項指標來管理、調整身體健康就可以說明醫療數據信息連續的重要性。

三、醫療大數據信息管理方向

1、信息透明化以提高患者就醫滿意度：

目前，醫患關系十分緊張，究其根本，我認為這與醫生和患者以及其家屬之間溝通少、相互缺乏了解、信任不足有關。從心理學角度上講，患病者不知自己面臨的是什么，迷茫空洞造成恐慌以及緊張過度，從而會變得急躁不安。他（她）們迫切希望醫務人員能給予他（她）們交心的溝通，了解自己病況以尋求心理上的極大安慰。然而，現實證明醫生沒有那么多的時間仔仔細細地向患者及家屬介紹情況，分析病情及緣由，而更多地只是“命令式”下達自己對患者的“命令”，詢問癥狀及各種儀器檢查后就匆忙填寫病歷、藥單，使患者處于被動狀態。這對醫生與患者關系的處理極大不利。我認為針對此方面應該尋求醫療數據信息最大程度透明化，能夠實時將患者具體病情、現處狀態、各類檢查指標、費用情況以及醫生對其治療措施等信息明示給患者及家屬，使他們共同參與到疾病的預防、診療活動之中，這樣一來必會使患者和家屬以一個積極的心態就醫，感受到來自醫者的溫暖與關懷。

2、多維度數據管理分類與整合抓重點：

個人產生多項的醫療數據信息，每項信息單一連續存在，但各項與各項的數據在某一特定時段、空間存在著某種特定關系，這便構成一個簡單的數據管理的分類與整合模型。就一個就醫患者而言，每天他都會有各項指標記錄，如血壓、血糖、心搏、脈搏等等基礎醫療數據，一個月中這些數據在對應項中變化，然而，不是所有的數據都能夠共同反映某一病情的發生，只能在眾多的數據中尋找與標準數據偏差大的項相疊加、對比，才能得出某種或多種醫療病情信息。將患者日常身體指標收集并加以分類整合后，醫務人員便可以由此來判斷患者病情康復還是惡化，來制定相應的治療措施。

3、打破傳統數據孤島，實現醫療數據共享：

就目前形勢而言，我國科技水平與發達國家相比仍有差距，醫療數字化也仍只是處于發展的道路上，這便使各省地區醫療數據信息不能很好地進行共享、溝通，于是形成了地區化數據孤島。從大方面來說，這大大滯后了整個醫療體系的飛速發展，例如傳染病、流行病等的監測預防不能及時準確到位；從小方面來說，這也給患者就醫的便利帶來了很大障礙。假如說，A地區患者在A地區醫院有各種檢查診斷數據，如果他（她）在B地區醫院就醫則需要將所有之前的診療過程告知現在的醫師，甚至需要重新診查病情。如果數據能夠共享，則這一過程會變為：B地區醫師能夠在該患者就醫時明了地知道他（她）的病情信息，這樣不僅減少患者更多的醫療費用負擔，而且也能夠使患者得到快速有效的診療。再而，醫療數據信息共享可以拓展到病理診斷、技術分析、少見疑難病例的商討研究等資源的共享，使全國甚至世界醫療信息一體化。

4、信息反饋也要人文選擇化：

依據前面所提到的信息要及時反饋給醫師、患者及其家屬，我們應站在人文關懷的角度，考慮患者自身的心理承受能力。例如某些患者得知自己不好的病情后，在這些突如其來的數據信息的巨大沖擊下失去治療的信心和存生的信念，這便會加深患者的病情。因此，我們對反饋的信息進行管理時，要征求患者家屬意見，人文地將其反饋給患者，有選擇性地滲透信息，使他們能夠保持積極的心態就醫。但我們需要將原本真實的數據信息反饋給醫師及患者家屬，以幫助患者更好地就醫治療。

四、醫療大數據信息管理的困難與思考

1、倫理隱私問題：

數據信息管理人員將數據處理分析后，將得到的結果反饋給醫務人員、數據來源者的時候，存在重大倫理、隱私安全問題。同時，計算機網絡的漏洞，不法分子會找到此途徑侵入數據庫系統竊取信息來謀取商業價值，極大地侵犯了患者的隱私權，造成的后果不堪設想。因此，數據信息管理人員不僅需要尋找一種“數據信息—用戶一醫生”的單模式運行方式，將用戶隱私透明度最小化，而且還必須加強數據庫系統的安全穩定性。

2、醫療數據中醫療術語不規范統一：

由于地域差異以及各醫師用語的習慣，醫師在給予患者診療時，雖然診療手段大致相同，但其醫療術語存在差異，因而得到所記錄的醫療數據信息的形式、描述不能相統一，這便給醫療信息管理者一個挑戰，要求管理者應對各種醫療術語充分了餌，起一個“翻譯者”的作用，并將這些雜亂不規范的信息以一種標準化、規范化的方式存儲、分類整合、分析并反饋給患者、醫師及家屬。

五、展望

隨著醫療數據信息化的步伐越來越快，我們面臨的困難與挑戰將層出不窮，也待我們將其及時有效地解決。我們將繼續積極努力學習醫療大數據信息管理的有關知識，努力將醫療大數據的潛在價值進行挖掘，使其更好地為現代化醫療服務。