大數據背景下護理人員面臨的機遇和挑戰

張曉夏，張 童，唐楚蕾，王紅紅

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·科研綜述·

大數據背景下護理人員面臨的機遇和挑戰

張曉夏，張 童，唐楚蕾，王紅紅

綜述了大數據的定義和特點、醫療衛生大數據的來源、大數據帶給護理專業的機遇和挑戰、積極迎接和應對策略。提出在加強護理信息標準化的基礎上，全面提高護理人員的信息化素養，培養護理信息化人才，對于迎接和應對大數據時代的到來具有重要意義。

大數據；護理信息；標準化術語；信息素養；護理人員；機遇；挑戰

隨著信息技術的飛速發展，電腦和手機等電子設備的普及，世界正經歷著一場信息的大爆炸，每時每刻都有海量的數據產生、流轉、交換、輸出，基于此，人們逐漸認識大數據[1]。在過去的10年里，大量的臨床試驗、生物實驗、電子病歷、公共健康數據等成為醫療行業大數據中的重要組成部分[2]。護理人員作為醫療行業的重要成員，其在信息的生成、收集、分析、傳播中起著重要的作用。縱觀護理專業發展現狀，目前國內關于大數據的定義內涵、在護理行業中的應用及發展還不十分明晰，本研究將從大數據的定義和特點、醫療衛生大數據、大數據帶給護理專業的機遇和挑戰、積極迎接和應對策略4個方面進行探討。

1 大數據的定義、特點

1.1 大數據的定義 美國國家標準和技術研究院(NIST)認為：大數據指的是數量巨大、收集速度快、無法用傳統技術方法進行有效分析或是可以用橫向放大技術進行有效處理的數據，偏重大數據技術層面的描述；McKinsey公司指出：大數據是指超越傳統數據庫軟件工具捕獲、存儲、管理和分析數據能力的數據集[3]，側重大數據與傳統數據的對比；公共衛生學者Keenan[4]認為：相較于沒有經過整合的小型數據集，大數據是指分析后可以產出更多信息的大型復雜數據集。Wullianallur在前人研究的基礎上提出：健康大數據是指那些量大、復雜且不易(或者不能)用傳統數據軟件、技術方法進行管理的電子健康數據[5]。

1.2 大數據的特點 Baro等[6]對PubMed中大數據相關文章進行系統檢索綜述后指出，大數據具有4個顯著特點，即容量(volume)、多樣性 (variety)、速度 (velocity)和精確性(veracity)。容量：即數據數量巨大，隨著數據生產方式的轉變、傳播途徑的改革和存儲設備的更新，數據的規模變得越來越大，已經超出了傳統的存儲和分析技術[7-8]；多樣性：即數據種類多樣，大數據的類型包括結構化數據和半結構化、非結構化數據，如音頻、視頻、網頁和文本等，且非結構化數據數量是結構化數據的指數倍[6]；速度：即數據的時效性高，其生成、傳播和處理加工的速度非常快[7]；精確性：由于大數據很難被驗證，如果要獲得有效的臨床證據，解讀大數據時必須做到非常小心且要聯系實際的背景，因此大數據的精確性受到挑戰。除此之外，也有學者提出大數據價值密度低而應用價值高的特點[9-10]，因其規模大、數據類型多樣、含有較多的重復和冗余數據，有價值的信息分布比較分散，分析時會花費較多的時間和金錢，對分析技術的要求也更高，因此價值密度較低；而如果能夠將其中蘊藏的價值挖掘出來，又會帶來巨大的經濟和社會效益[10]。

2 醫療衛生大數據

醫療衛生大數據來源廣泛，主要包括：①電子病歷(electronic medical record,EMR)和電子健康檔案(electronic health record,EHR)系統，如病人醫療護理信息、隨訪記錄、醫療保險信息等；②醫療儀器，如生命體征監護儀等記錄的病人數據；③網絡和社交媒體，如微博博文、微信朋友圈、QQ空間或是其他公眾平臺、健康相關網頁等發布的醫療護理相關的信息[11]；④文獻數據庫，如醫療護理文獻等[5]；⑤家用醫療設備，如血糖儀、一體式監護儀、移動醫療設備和可穿戴設備等記錄的數據[12-13]，正在興起的移動醫療設備(如手機中健康相關的APP)和穿戴裝備(如智能手表、跑鞋)被廣泛用于記錄熱量消耗、運動量以及睡眠模式以追蹤身體是否健康[14]；⑥病人的行為、情緒，如病人行為和偏好、消費歷史等數據可以反映病人的健康相關狀況[15]。

3 大數據帶給護理專業的機遇和挑戰

從大數據的定義和特征中可以看出，一方面大數據中蘊含著較高的價值，而另一方面，數據的加工處理、分析過程較為困難。大數據既為護理專業帶來了機遇，又提出了挑戰。

3.1 大數據帶給護理專業的機遇 大數據的價值在于對數據的挖掘，通過對海量、異構數據進行收集、整理、分析最終得到有效的信息，指導臨床護理實踐、預測疾病、節約醫療成本。一方面可以實現病人個體化和精準護理；另一方面，可以對群體性的疾病發生、發展趨勢進行判斷和預測。

3.1.1 為臨床護理實踐提供相對安全有效的證據 傳統醫學研究認為從隨機對照實驗中可以獲得較為可靠的臨床證據，但由于其本身的局限性，如嚴格的納入、排出標準和抽樣方法等，樣本并不能完全代表總體，臨床實際與實驗存在較大的差異。大數據恰好可以彌補這種不足，基于真實臨床數據的分析得到的結果和證據更接近于實際[10]。依據大數據制定臨床路徑和護理方案有助于照護者向病人提供個性化健康咨詢[5]。美國醫學研究所(Institute of Medicine,IOM)EHR系統可以為加強病人護理的質量、安全性和有效性提供知識和決策支持，提高護理服務的效率[16]。護理人員通過將大量的臨床護理信息數據化、標準化，對其進行深入挖掘得到有效的信息并轉化為知識用于指導臨床護理實踐，有利于促進病人健康，提高護理質量。

3.1.2 健康監控和疾病預測 大數據的挖掘不僅可以指導臨床護理實踐，還可以用于居民健康監控和疾病預測。美國兩所大學和一所醫院創建了一個分析病人心電圖數據的計算機模型，用于預測病人未來1年發生心臟疾病的概率[17]；谷歌公司通過人們對流感相關信息的檢索建立模型以預測流感的趨勢。對特定病人的健康數據進行分析，可以在疾病的早期階段發現異常健康狀況、發出預警，提示其及時進行就醫；而對人群的大數據進行挖掘可以監測居民健康狀況，辨別疾病高危人群和預測疾病產生、發展的趨勢，指導人群采取必要的預防措施，從而達到健康促進的目的。

3.1.3 減少醫療費用 McKinsey在全球報告(2011年)中指出，大數據具有減少醫療費用的潛質，大數據的全面利用可以為美國醫療衛生創造3 000億美元/年的價值，超出西班牙在衛生保健領域投入的兩倍[15]。一方面，醫療大數據的挖掘使個體化醫療和精準醫療成為可能，對于病人來說，更加針對性和個體化的臨床證據可以提高其醫療護理質量，減少病人不必要的檢查、治療和護理，從而降低病人的醫療成本[18]；另一方面，將大數據中獲得的可靠證據廣泛應用于臨床，可以使醫療資源得到合理配置，減少資源的浪費[19]。

3.2 醫療衛生大數據存在的問題及對護理人員的挑戰 盡管大數據的應用前景廣闊，由于大數據的采集和處理過程困難、護理數據的非標準化、護理信息化人才短缺等問題使得護理大數據的利用率較低。

3.2.1 數據采集、處理困難 大數據規模大、價值密度低、形式多樣，且醫療護理數據多為半結構化和非結構化數據，這些特點為數據的采集和處理造成了很大的困難。Keenan[4]指出：EHRs作為護理大數據的重要組成部分，其中很少甚至沒有可以被大數據技術直接利用的數據，即護理人員花費大量時間錄入病人健康相關和護理工作內容是不能被直接進行分析的，導致這種現象產生的原因正是護理記錄多是非標準化數據而沒有互操作性。一方面，不同的設備生產廠商、軟件供應商之間技術標準不統一、不同的醫療機構按照自己的特殊需求將EHRs重新組裝、改造導致不同設備、組織間的EHRs千差萬別；另一方面，護理人員在記錄時沒有準確使用標準化的術語[4，20]，使得數據不能進行快速有效整合，這些原因使得收集到的數據互操作性差，不能直接用于數據分析[21]。這樣的做法既不實用又不經濟，而如果不改變這種現狀，護理將不能享受到大數據帶來的益處。

3.2.2 護理信息化人才短缺 具備較高信息素養的護理人員是護理信息化人才的重要儲備軍，護理人員的信息素養關系到護理信息化進程和護理大數據的生成與利用[22]。王曉燕等[23]通過對山西省人民醫院護理人員信息素養情況進行調查發現，護理人員缺乏敏銳的信息意識，不善于表達信息需求；多數人對檢索途徑和語言不熟悉，信息獲取能力較差。畢波[24]在第二軍醫大學編制的“信息素養調查問卷”基礎上修改部分條目后，對江蘇省腫瘤醫院的護理人員進行調查，發現護理人員缺乏深層次的信息需求，獲取信息的主要途徑是與同事交流，而主動進行文獻檢索的人群里獲取信息的成功率不高，反映出護理人員的信息獲取技能不足。馮琳等[25]采用自編問卷對湖北中醫藥大學的護生進行分層抽樣調查，發現3個年級的本科護生基本了解信息學概念的比例占60%～70%；79.39%的護生不會獲取信息，72.72%的護生不會加工、利用信息，反映出護理本科生較低的信息意識和信息技能。我國目前醫學生信息教育集中在信息檢索技能的培養[26]，不論是護理在校學生或是臨床護理人員，信息化能力都較為欠缺，成為護理信息化進程以及護理大數據形成的阻礙因素之一。

4 應對策略

4.1 政策助力 為推動大數據庫的建設和應用發展，2015年9月國務院頒布《促進大數據發展行動綱要》。該綱要指出：政府會加快數據共享，推動資源整合，2020年之前開放醫療衛生等領域的政府數據集；構建醫療健康服務大數據，如EHRs、EMRs，建設覆蓋公共衛生、醫療服務、醫療保障、藥品供應、計劃生育和綜合管理業務的醫療健康管理和服務大數據應用體系；探索分級診療、遠程醫療、防治結合、健康咨詢等服務，優化形成規范的診療流程；鼓勵有關企事業單位開展醫療健康大數據創新應用研究，構建綜合健康服務應用體系。中南大學在國內高校中率先開展“湘雅臨床大數據系統建設項目”，其中包括護理質量和安全領域的內容，以期促進智慧醫療、精準醫療、醫院精細化管理等的發展[27]。

4.2 信息標準化 利用大數據的第一步是創造出可以被分析的“大數據”，即做到數據的數字化和結構化，達到可操作的目的[15]。例如在不同的電子病歷系統和醫療機構中使用相同的方式和術語進行病人信息的收集、描述[18]。護理數據的標準化包括工具的標準化和語言的標準化。首先，停止對電子病歷系統的改造、重組，不同組織機構盡量使用相同的系統來存儲護理信息，格式相同的護理信息更利于進行整合[4]；其次，護理人員應當使用標準化的術語，Shlaefer提倡使用美國護士協會認可的護理術語和NIDSEC 數據庫的標準術語，做到護理記錄有據可依[4]。國家應當鼓勵不同的軟件供應商提供結構相同的數據系統，并積極推動相關學術協會對于護理術語的修訂，以達到與國際接軌，使不同區域、設備、系統中的數據具有可比性，便于深入地挖掘、分析數據。

4.3 提高護理人員的信息素養 良好的信息素養是護理人員有效地從海量信息中獲取、整理、分析、運用數據并創新知識的必要條件，根據居民電子健康檔案、電子病歷等海量健康數據庫，適應新媒體背景下的信息需求變化，加強護理人員的信息素養教育，是提高護理大數據利用率的重要途徑。護理人員的信息素養主要從以下3方面內涵進行提升。

4.3.1 信息意識 護理人員應當對醫療相關信息有強烈的敏感度和敏銳的洞察力；明確自己的信息需求；具有自覺使用標準化護理術語和將護理信息標準化的意識。

4.3.2 信息知識和技能 護理人員應當具有信息基本知識和專業知識，以及獲取信息和創造信息的能力，獲取信息和運用信息技術對創造信息具有直接的影響[28-29]。為滿足護理大數據的需求，護理人員能夠使用搜索引擎、中外文醫學數據庫等檢索自己所需要的知識[30]，有效獲取目標信息并將其整合；分析、挖掘大數據后得到較為可靠的臨床證據并最終將其轉化為知識，指導臨床實踐。

4.3.3 信息倫理 護理人員應當遵守相關的法律、法規，尊重他人信息成果；合理使用醫療信息，注重保護病人的隱私和權利[31-32]。

5 小結

護理大數據的研究可以提供較為安全有效的臨床護理證據、預測疾病、促進個體化和精準醫療護理、降低醫療費用，提高病人的護理質量，因此，加強對護理大數據的利用十分重要。為迎接醫療大數據的挑戰，在國家政策支持之下，護理人員應當在加強護理信息標準化的基礎上，加強信息意識，提高信息知識和技能，注重信息倫理，全面提高護理人員的信息化素養，培養護理信息化人才，對于迎接和應對大數據時代的到來具有重要意義。

[1] 焦飛,王娟,馬穎,等.大數據時代背景下的醫學思考——轉化醫學新趨勢前瞻[J].醫學與哲學,2014,35(11A):1-4.

[2] Austin C,Kusumoto F.The application of big data in medicine:current implications and future directions[J].Journal of Intervational Candiac Electrophysiology,2016,47(1):51-59.

[3] 李學龍,龔海剛.大數據系統綜述[J].中國科學信息科學,2015，45(1):1-44.

[4] Keenan GM.Big data in health care:an urgent mandate to change nursing EHRs![J].Online Journal of Nursing Informatics,2014,18(1):1-4.

[5] Raghupathi W,Raghupathi V.Big data analytics in healthcare:promise and potential[J].Health Information Science and Systems,2014,2(3):1-10.

[6] Baro E，Degoul S,Beuscart R，etal.Toward a literature-driven definition of big data in healthcare[J].BioMed Research International,2015,2015:1-9.

[7] 甘麗新,涂偉.大數據時代學生信息素養培養的探索[J].科技廣場，2014(2):140-144.

[8] 鄒北驥.大數據分析及其在醫療領域中的應用[J].計算機教育，2014(7):24-29.

[9] 陶雪嬌,胡曉峰,劉洋.大數據研究綜述[J].系統仿真學報，2013，23(S):142-146.

[10] 秦文哲,陳進,董力.大數據背景下醫學數據挖掘的研究進展及應用[J].中國胸心血管外科臨床雜志,2016,23(1):55-60.

[11] Mamlin BW,Tierney WM.The promise of information and communication technology in healthcare:extracting value from the Chaos[J].The American Journal of the Medical Sciences，2016,351(1):59-68.

[12] 佚名.大數據給護理帶來什么[J].健康管理,2015(9):26-28.

[13] 佚名.可穿戴健康醫療設備前景廣闊[J].健康管理,2014(2):25-31.

[14] 佚名.運動健康類產品引領可穿戴設備市場發展[J].電子產品世界,2014(5):3-6.

[15] Manyika J,Chui M,Brown B,etal.Big data:the next frontier for innovation，competition,and productivity[R].New York：McKinsey Global Institute，2011：1.

[16] Sensmeier J.Big data and the future of nursing knowledge[J].Nursing Management,2015,46(4):22-27.

[17] 李頌.大數據改變生活[J].決策與信息，2014 (10):12-13.

[18] Viceconti M,Hunter P,Hose R.Big data，big knowledge:big data for personalized healthcare[J].IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics，2015，19(4):1209-1215.

[19] 張振,周毅,杜守洪,等.醫療大數據及其面臨的機遇與挑戰[J].醫學信息學雜志,2014,35(6):2-8.

[20] Brennan PF,Bakken S.Nursing needs big data and big data needs nursing[J].Journal of Nursing Scholarship，2015，47(5):477-484.

[21] 李國棟.大數據時代背景下的醫學信息化發展前景[J].硅谷，2013(19):7-8.

[22] 喻國明,何睿.健康信息的大數據應用:內容、影響與挑戰[J].編輯之友，2013(6):20-22.

[23] 王曉燕,劉芳.醫院護理專業人員信息素養調查分析[J].晉圖學刊，2012(1):55-58.

[24] 畢波.護理人員醫學信息素養調查及研究分析[J].江蘇衛生事業管理，2014,25(3):113-114.

[25] 馮琳,熊振芳,沈紹武,等.護理本科生信息素養現狀及其對策[J].醫學信息學雜志,2015,36(10):87-90.

[26] 陸建玉,周菊芝,周國祥,等.大數據背景下醫學生健康信息素養教育模式的研究與實踐[J].中國農村衛生事業管理,2015,35(2):204-206.

[27] 劉怡斌.中南大學啟動“湘雅臨床大數據系統建設項目”[EB/OL].[2016-03-30].http://hn.rednet.cn/c/2014/01/14/3251228.htm.

[28] 顧華寧.普通高校大學生信息素養的模糊綜合評價研究——以成都理工大學為例[D].成都:成都理工大學,2010:1.

[29] 李勇.大數據時代大學生信息素養培養策略研究[J].物流技術,2015,34(10下半月):220-224.

[30] 侯露露.醫學生信息素養教育模式研究[D].新鄉:新鄉醫學院,2012:1.

[31] 吳思銳,何衛紅,張曼,等.大數據背景下大學生信息素養現狀及對策[J].教育教學論壇,2015(34):195-198.

[32] 王瀟,張愛迪,嚴謹.大數據在醫療衛生中的應用前景[J].中國全科醫學,2015,18(1):113-115.

(本文編輯李亞琴)

Opportunities and challenges faced by nurses in background of big data

Zhang Xiaoxia，Zhang Tong，Tang Chulei，etal

(Xiang Ya Nursing School，Central South University，Hunan 410013 China)

This article summarized the definition and characteristics of big data，the source of medical and health big data，the opportunities and challenges that brought by big data to nursing professional，and coping strategies.It pointed out that based on strengthening the standardization of nursing information，it was very important to improve the information literacy of nurses and cultivate nursing information talents comprehensively for coping with the arrival of big data age.

big data;nursing information;standardized terminology;information literacy;nursing staff;opportunities;challenge

張曉夏，護士，碩士研究生在讀，單位：410013，中南大學湘雅護理學院；張童、唐楚蕾、王紅紅(通訊作者)單位：410013，中南大學湘雅護理學院。

信息 張曉夏，張童，唐楚蕾，等.大數據背景下護理人員面臨的機遇和挑戰[J].護理研究，2017，31(19)：2305-2308.

R47-05.

A

10.3969/j.issn.1009-6493.2017.19.001

1009-6493(2017)19-2305-04

2016-07-31；

2017-06-15)