基于大數據的醫院信息化管理建設研究

（山西中醫藥大學健康服務與管理學院，山西 太原 030619）

隨著我國大健康產業的不斷深入開展，國家發布了《國務院關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》《國務院辦公廳關于促進和規范健康醫療大數據應用發展的指導意見》《醫院信息化建設應用技術指引》等一系列相關文件，積極推進醫院信息化管理和建設。醫院信息化水平的高低是醫院整體綜合競爭力的重要標準，為了滿足廣大患者的需求，醫院信息化管理也一直是各大醫院建設的重點工作，取得了較好的效果。在大數據技術的背景下，醫院需要持續推進信息化管理的智能化和科學化，優化基本醫療服務流程，創新醫療數據服務模式，為廣大患者提供更加優質、便捷和準確的醫療服務。因此，利用大數據技術來研究醫院信息化管理的建設，也逐漸成為目前研究的熱點。

1 醫院信息化管理存在的問題

目前，我國積極推進和規范二級以上醫院信息化建設，努力實現國家、省、市多級全民醫療健康信息互聯互通平臺落地，許多醫院都建立了醫院信息系統，功能模塊主要分為臨床診療部分、藥房藥品管理部分、門診住院收費部分和系統數據接口等，功能覆蓋醫院的基本診療環節和醫院管理的主要方面。醫院信息系統在保證醫院診療正常運行的同時，還要能對產生的醫療數據進行深入分析和有效挖掘，提高管理層的決策能力。隨著大數據技術的到來，我國醫院信息化建設主要還存在以下問題。

1.1 信息化建設重視程度有待加強

在大數據、云計算等新型技術快速發展背景下，醫療領域的智能化水平也在不斷提高，信息化水平決定了醫院的發展能力和競爭能力。目前，部分醫院的主要管理人員還沒有深刻認識到信息化建設的重要性，醫院各個科室的人員利用信息系統對業務流程和管理流程落實程度不夠，信息化建設的資金投入較少，信息化硬件設備存在明顯不足；信息技術人員的工作積極性不高，工作技能和水平有限，工作效率較低，在醫院信息化建設過程中沒有發揮引領帶頭作用，醫院管理過程中出現的信息化實際問題沒有得到及時解決，導致醫院相關信息系統出現不同程度的故障，影響了醫院管理的整體效果和患者的就診質量。

1.2 醫療數據規范性和共享性需要完善

醫院信息種類較多，數據處理難度較大，需要使用科學化、規范化的技術和方法，醫院信息數據的準確分析是提升醫院整體管理水平的核心。目前，許多醫院在醫療數據分析上還無法滿足醫院管理的實際需求，數據操作不規范。此外，由于各醫院、地區之間數據存儲和傳輸的標準不一致，醫院信息數據還沒有完全實現跨醫院、跨區域的信息流通和共享，醫院中的各種醫學檢驗設備、監護設備、放射設備每天產生大量的數據也無法完全實現系統之間的集成。患者在就醫過程中需要進行不同程度的重復診療，不僅造成醫療資源的浪費，也產生許多醫患矛盾。因此，要結合醫院出現的實際問題，利用“互聯網+大數據”的新型模式，建設更加有效的醫院信息系統和處理平臺。

1.3 信息處理的集成度不高

醫院信息化建設是從技術、管理和設備三個方面來提升醫院的管理水平，也是集成度要求較高的綜合性系統工程。目前許多醫院在信息化建設方面，能夠完成常規的醫療診斷、藥品管理、醫學檢驗等服務，但在服務器存儲、云平臺操作、個人用戶端應用等方面的系統集成度不高，在醫療數據分析、檢索、提取和智能處理方面的應用還很不完善，沒有真正降低患者醫療和醫院管理成本，醫院的核心競爭力和醫療服務水平還需要不斷增強，這也是限制醫院信息化管理快速發展的問題之一。

2 醫院大數據特點和算法

醫院大數據主要是指醫院在常規臨床診斷、科學研究和過程管理過程中產生的信息，主要包括各種臨床門診記錄、住院患者記錄、醫學影像記錄、合理用藥記錄、實驗室手術記錄和醫保數據記錄等[1]。醫院大數據是國家“互聯網+智慧醫療”政策推動下信息技術發展的熱點應用，能夠有效促進醫院管理中不同學科知識和專業方向的深度融合，充分發揮醫院信息系統的功能和作用。醫院大數據具有以下基本特點：（1）數據量巨大。醫院信息系統不僅記錄患者診療、住院、用藥、檢驗的所有基礎數據，還包括電子病歷、醫療保險等海量數據，需要使用分布式的存儲結構和存儲方式進行處理。此外，隨著人工智能和物聯網技術的深入發展，出現了藥品編碼、檢驗編碼、便攜式醫療設備二維碼等新型數據，而且增長的速度很快。（2）數據類型多樣化。醫院信息系統中記錄的數據不僅包含數字、文本等結構化數據，還包含許多醫學影像、音頻及視頻等非結構化數據[2]，數據的來源多種多樣，且易受到不同外界因素的影響，如病人的個體生理特性和疾病發展程度、醫院醫療數據的記錄和編碼水平等，都會導致醫院信息數據結構十分復雜。（3）數據動態變化。醫院信息系統中的各種數據與患者進行實時互動，需要實現快速、準確地收集患者數據。例如患者掛號的信息，會同步顯示到門診醫生工作站中，醫生可以第一時間獲取病人的基本信息，提高了診療效率和患者滿意度。（4）數據安全性要求較高。醫院信息系統中存儲著醫院和患者的各種數據，這些數據不僅包含了病人的個人信息和隱私、合理用藥處方等內容，還包括醫院的財務、管理、決策等相關內容，具有較強的敏感性，醫院管理人員必須使用專業方法保證數據的安全性和可靠性。

大數據在醫療領域的應用非常廣泛，具有良好的發展前景。目前，醫院信息管理系統中已經積累了大量的醫學信息，使用大數據算法不僅能夠建立智能診斷方法來減少醫療事故的發生，還能挖掘出不同病情之間的內在聯系，做好復雜疾病的預測工作。大數據中常用的算法有Apriori算法，神經網絡算法、深度學習算法、回歸分析算法等，不同的算法具有不同的特點和應用領域。例如，優化的Apriori算法可以描述醫療數據集中不同數據項之間存在的復雜關系，即分析不同醫療事件之間發生的聯系，提高了醫藥信息關聯規則發現的可行性和準確度；神經網絡算法具有自主學習、復雜特征分析等特點，通過神經網絡技術來分析醫療數據集可以得到高度抽象的診斷特征集合，利用生成的診斷特征集合中的激活函數、性能優化器等數據處理技術來構建神經網絡模型，結合采集到的患者生命體征數據，可以逐步實現電子病歷系統、醫療影像系統的自主學習，提高醫生診斷的準確度。

3 大數據時代醫院信息化建設思考

3.1 完善醫院信息數據庫應用

基于大數據技術來實施醫院信息化管理，需要配置性能更強的數據庫管理軟件作為支撐條件，用于存儲醫院中產生的病歷資料、醫學影像、生化檢驗、病理切片等大量數據。目前，醫院主要可以使用Hadoop平臺、Oracle數據倉庫及各種分布式并行處理數據庫等技術來對多源異構的數據進行高效存儲和分析，融合智能索引技術及時優化信息數據，確保信息存儲空間利用率達到最大，進一步優化醫院數據質量。

3.2 加強醫院信息數據集成

為提升醫院各項信息的高效共享，實現醫院內部結構化和非結構化等異構數據的集成與互聯互通，需要做好醫院大數據平臺的集成工作。醫院大數據系統集成的核心問題是要在原有醫院信息系統的基礎上完善、優化大規模分布式計算平臺。醫院數據集成常規的方法有基于中間層分析方法和基于多層體系結構分析方法等。數據集成系統中要不斷融合數據倉庫技術、XML 技術、語義 Web 技術等，提高醫院數據集成系統的靈活性、可操作性和適應性[3]。通過應用大數據、分布式數據庫系統、人工智能等先進技術，不斷豐富醫院信息系統集成功能，進一步提升醫療數據的協同性，對醫院的成本核算、經費預算和人員績效管理等方面也具有十分重要的意義[4]。

3.3 規范醫院信息化標準

醫院數據信息具有很強的復雜性和多樣性，大數據信息管理平臺建設過程中，醫院需要遵循國家和醫療行業的數據標準，合理運用醫學概念的特殊性，著力體現醫學術語的專業性，構建可執行、可監督、可反饋的管理制度，整合業務數據資源，保障醫學信息數據質量，支撐醫院大數據平臺的有效利用。相關管理部門和醫院要統一完成不同疾病、不同藥物和不同診療操作術語的基礎數據編碼，對疾病種類做到精細化分類管理，要對不同科室、不同部門所需的醫學文檔進行規范化操作，尤其是在電子病歷建設過程中，要逐步形成半模板化或全模板化的醫學標準文檔，同時能根據不同患者的實際情況進行調整、更新，提升醫院電子病歷管理的規范性。

4 結語

從上述內容可以看到，大數據技術將受到越來越多的醫院和醫療企業的高度重視，醫院信息數據平臺建設也是大數據方法在醫學領域的應用和延伸。大數據技術的快速發展和應用，使醫院信息化管理的各個環節更加科學和高效，對提高醫院整體質量具有重要戰略意義，具有良好的發展前景。醫院在信息化建設管理過程中，要堅持以患者需求為核心，規范基礎建設標準，完善服務體系質量，提升系統平臺的集成性、安全性和交互性，提升醫院整體建設和管理水平，推動我國醫療改革事業快速發展。