大數據背景下醫院科研管理的轉變與創新

黃俊芳 趙力敏 李雅婧

1.深圳市龍華區中心醫院全科醫學科，廣東深圳 518109；2.深圳市龍華區中心醫院科研科，廣東深圳 518109

隨著科學技術的不斷發展，醫院信息化建設也走上了快車道，醫院在長期的臨床活動中，不斷地積累寶貴的臨床數據，如何利用臨床數據進行科學研究以及臨床研究成為了醫院發展所面臨的巨大挑戰。同時，利用臨床數據開展科研項目也是醫院持續性發展的必然結果。隨著數據管理技術與信息技術的不斷發展，尤其是大數據的利用、數據可視化以及計算機計算、存儲、分析、處理能力的提升，給醫院的科研管理提供了技術性保障。大數據的開發與利用實現了人們對醫療行業全新的認知[1]。

1 大數據

1.1 大數據的基本概念

大數據也被稱之為海量數據，所涉及的數據容量較大，無法使用傳統的軟件工具進行管理，更無法在規定的時間內完成數據的采集、管理、整合。而企業方面也無法在海量的數據中提取出有用的資源，對企業的經營決策以及資訊的獲取方面起到了消極的作用。此外，大數據具有結構復雜、類型繁多以及數據規模龐大等特點。因此，大數據分析成為歷史發展的必然，也是諸多學者與信息工作者的研究目標。

1.2 大數據的特點

大數據的主要特征可以用四個詞語來概括，分別是容量、多樣性、速度、價值。容量指大數據的體量，從傳統的TB 升級到PB，又從PB 實現了EB、ZB 的跨越。有學者[2]表示，目前為止，全球數據可能超過3.52 ZB。多樣性指數據的種類繁多，數據采集過程需要多種數據源，豐富的數據類型與數據格式突破了傳統數據結構的束縛。速度指數據更新頻率與數據發生頻率，全球各行各業的數據，每年都以較高速度在不斷的增長。價值指數據的密度價值較低，大量的數據中有用的數據很少，只有科學提取的數據才會包含有效內容。

1.3 醫療大數據

隨著醫院信息化建設的不斷完善，信息技術的科學運用，醫院信息存儲模式也發生了變化。在傳統的存儲信息中，包括了藥物使用、護理以及醫囑等與診療相關的數據類型，而在大數據時代，存儲的信息不僅包括上述內容，還包括了醫療設備、醫療服務與管理以及醫療系統中所產生的大量數據[3]。隨著時代的不斷發展，醫療數據的收集、存儲、處理以及使用，逐漸地成為了新時代的必備技術，發揮出了醫療數據的決策性。

2 目前醫院科研管理中存在的諸多問題

2.1 陳舊的管理理念

在傳統思想方式與醫院發展規模的共同影響下，很多醫院的科研管理理念比較守舊，依然存在服務意識淡薄與命令式管理的情況。醫院在傳統觀念的影響下，科研管理工作幾乎處于靜態管理模式，也就是采取了由上而下、由外而內的保守型管理手段。同時，在管理目標方面，也存在一定的片面性，無法有效地提高課題的整體質量，忽視了市場需求與國家發展的有機融合。

在醫院的科研管理活動中，工作重點放在了立項與成果兩個方面，缺少對科研成果的合理轉化。而在管理方法方面也存在著諸多的問題，會經常性地出現輕質量、重數量的不合理的現象。此外，在學術交流與科研協作方面以及科研投入等方面，都存在著較大的缺陷，進而造成科研課題缺少綜合性與重點性，無法實現大跨度的創新與發展。

2.2 不合理的組織體制

現階段，在科研管理組織體制中，很多的醫院依然保留著原始的金字塔形的等級組織體制，在該體系下，最主要的特點是層次性以及森嚴的等級制度。在金字塔形的等級體制下，無論是信息，還是知識的傳遞，都需要諸多部門的層層審核，最終，實現了信息與知識從多數人向少數人的有效轉移。知識與信息需要從金字塔的底層逐漸地向頂層移動，而決策卻正好相反，需要從頂層不斷地向底層轉移。

筆者通過對該模式進行充分了解后發現，在金字塔形等級體制的管理模式下，內部不能對外界變化做出快速的應變，同時，也很難適應外界環境的快速變動，漸漸地與時代脫節。在大數據背景下，信息技術得到了快速的發展，尤其在信息與知識的獲取方面，會充分地體現出自由性與自主性，基礎性的資源也實現了相互共享。然而，在金字塔形的等級體制下，從根本上無法實現知識的共享，而科研工作者也無法與外界建立起溝通的橋梁，阻礙了科研人員與市場之間的相互聯系，進而間接地阻礙了醫院科研事業的發展，降低了科研成果的轉化效率，無法使其轉變成實際的生產力。

在衛生部與科技部的合計統計下，現階段，在我國眾多的醫院中，科研成果的轉化效率較低，真正將成果轉化為實際生產力的數量不及總量的三成。通過數據結構可以得出一個結論：現階段，醫院科研與市場需求之間已經出現了嚴重的分化。而造成上述現象的真實原因在于，在科研管理活動中，缺少科研成果的轉化體系。在醫院的科研活動中，科研人員往往以自身的興趣為出發點，忽視了市場對科研的訴求，科研項目缺少市場需求的基石。他們更傾向于立項與成果鑒定等方面，而能不能轉化為生產力，似乎不在他們的考慮范圍一樣，給科研管理的創新與轉變創建了阻力。

2.3 不合理的人才培養體系

醫院的主要工作內容是救死扶傷，并不是真正意義上的科研部門，醫院工作者不僅要肩負起繁重的工作壓力，還要肩負著教學內容，在精力有效的情況下，科研項目更多的流于形式化。同時，現階段，我國大多數醫院缺乏科研基礎，存在科研條件、科研水平有限，科研經費不足，缺少高水準課題與帶頭的技術人員等諸多的問題[4]。

換而言之，在醫院人力、物力、財力同步缺乏的條件下，科研工作無法得到有效地開展。一部分經驗豐富的專家占據了較大的科研資源，雖然有著較好的口碑與知名度，但創新能力卻一般。而一些具備科研能力、且上進心較強的醫生，卻得不到醫院方面的大力支持，錯失了發展機遇。此外，受限于醫院科研環境的局限性，無法吸引到高水平的人才[5]。而且，科研隊伍的凝聚力較差，科研團隊之間缺乏交流，合作上也會遇到諸多的阻力，尤其科研土壤的缺乏，極大程度地限制了科研活動的順利開展。

3 大數據環境下醫院科研面臨的挑戰

3.1 人才方面的挑戰

醫院在大數據的采集與處理方面不可能依靠外界團隊，一定要加強對自身員工的教育與培訓工作，而培養醫學型的信息型綜合人才成為了工作重點[6]。只有人才方面強大了起來，才能實現一系列問題的解決。但是，大多數醫院的統計資料都用于基本數據的提取方面，形成簡易報表，缺少對數據的有效挖掘。而且，數據工作人員的業務能力較低，甚至不具備大數據挖掘方面的專業技能，進而導致數據的失效處理。

3.2 技術方面的整合

通常情況下，醫院數據挖掘具體分為兩類，分別是管理信息與診療信息。醫院自身所采集到的信息多數為結構化數據，如檢查影像數據、電子病歷數據等。然而，類似于體溫的半結構化數據以及非結構化數據才是對科研有利的數據類型。臨床數據自身的多維性特點，需要充分發揮云計算技術，通過科學的處理措施，實現對數據有效性分析，為醫院科研提供基礎的數據支持，為科研的發展奠定基礎[7]。

3.3 標準層面的建立

數據標準所包含的項目眾多，具體可分為實驗室信息管理標準、藥物臨床試驗信息標準、電子病歷標準等。然而，在醫院的實際工作中，缺少標準層面的建設工作，導致研究人員很難獲取需要的數據[8]。如多種類型樣本庫與多類型的樣本保存方式，造成了設備配置以及基礎設施建設方面的差異化，給標準數據的建設工作設置了阻力。

4 大數據背景下醫院科研管理的轉變與創新

4.1 提高醫院信息系統間數據對接與融合效率

在醫院的正常運行過程中，每日都會產生海量的數據，如患者的就診信息、海量的影像數據、藥物研發數據以及行政數據等，無形中給醫院的數據管理活動帶來嚴峻的挑戰。在傳統醫療信息理念與系統的束縛下，科學研究管理信息系統數據顯現出了融合度低，從某種意義上而言，將醫療信息化平臺的大規模數據拒之門外。進而導致傳統的科研管理與大幅增長的數據之間出現了鴻溝，而技術屏障在于缺少規范化的數據標準[9]。

隨著信息技術行業的爆發性增長，使數據特點發生了較大的變化，不僅在數據容量方面，還有數據類型等方面，出現了翻天覆地的改變[10]。醫院方面要根據大數據的特點與功能，完善信息技術理念與系統架構，以科學技術為利器，突破信息技術的瓶頸，進而打破傳統醫療服務的數據模式，有效地融合獨立信息，讓多個系統為科研提供數據基礎，進而實現醫院數據流、信息流之間的相互協作，提高醫院的整體科研水平。

4.2 推動醫院標準化與統一化科研平臺的建設

權威文獻[11]顯示，我國醫學研究者的國際話語權較少，而造成這種現象的主要原因在于不對稱的病例資源。而不對稱的病例資源產生的原因，除了臨床研究與基礎研究方面的差異性，更重要的是規范化的數據收集方面。現階段，我國各個醫療機構的實驗室信息管理的諸多標準存在較大的差異，因此，缺乏標準化與統一化規范，是影響數據共享的主要原因之一。

醫學是一門融合多學科的交叉性學科，數據是科研的基礎，很多的研究都是圍繞數據產生的。醫院方面要建設標準化與統一化的科研平臺，規范化數據采集系統，是科研項目順利開展的前提保障。換而言之，只有建設在數據共享基礎上的科研項目，才會打破數據來源的束縛，才能真正地提高醫院科研發展水平與診療水平[12]。

4.3 提高醫院科研管理決策能力

在大數據背景下，數據對科學決策體系產生了積極的影響，在數據的驅動下開展決策活動，能極大程度地提高決策質量與效率，進而充分地發揮出決策的整體效果。無論是企業，還是其他部門，在科研活動中，公共數據始終發揮著重要的作用。醫院要提高科研效率，不僅需要科研領導與科研人員齊心協力，還需要優秀的行政管理人員，更需要正確的決策與有效的數據處理。優秀的行政人員在數據的收集、分析、處理、發布過程中，將完整的數據內容轉化為決策依據，為醫院領導的科學決策奠定了堅實的基礎[13]。

現階段，大多數的醫院都已經建立了科研信息系統，然而，這僅僅是醫院科研信息化建設的冰山一角，信息系統的建設不能從根本上為醫院科研管理部門提供有效的幫助，也無法為醫院的決策發展提供極具價值的數據支持，醫院科研部門也無法以戰略發展的視角為醫院領導提供實質性的內容。同時，部分醫院領導對科研信息數據存在錯誤的認知，將科研與科研項目等一系列的活動畫上了等號，極大程度地降低了科研的轉化率，無法讓科研工作為臨床提供數據方面的支持，甚至有些醫院的科研發展還停留在傳統模式下。

此外，決策者缺乏對科研數據的深入分析，缺少對醫療數據的科學管理，只是憑借主觀經驗與發展方向進行決策，對醫院的發展起到了制約作用[14]。通過大數據技術對醫療數據、病種、環境、科研等方面有效數據進行科學地收集，并根據科學的分析方式，充分地挖掘數據背后的臨床規律與衛生事業發展趨勢，為醫院領導提供掌控宏觀發展的有效數據，方便領導者確定科研方向，篩選科研伙伴等方面的決策，為科研管理夯實基礎[15]。

4.4 加強醫院科研管理模式的轉變

科研管理的對象是整個科研過程以及科研成果，在綜合式的管理模式下，實現了醫院科研管理的良性發展。隨著互聯網技術的高速發展，科研信息化發展也逐漸地走向了規范化，科研數據方面也出現了較大幅度的增長，并且數據呈現出了復雜化、差異化等特點。相比之下，傳統的科研管理模式幾乎完全與時代脫節，沒有能力實現科研問題的有效解決，需要利用大數據技術的優勢，加強對科研數據的分析與處理[16]。

在大數據背景下，在科研管理中充分融合大數據技術，管理也從粗放化逐漸轉向精細化的復合管理模式[17]。在規模龐大的數據海洋中，充分地發揮大數據的作用，深度挖掘有價值的數據資源，加強對數據資源的整合力度，為科研活動的順利開展提供精準預測、科學分析以及合理評價等。強化科研選題的合理性與針對性，降低研究的重復率，對科研資源進行合理的優化，進而實現科研成果與臨床實踐的有效配合[18]。

管理與服務本質上是相通的，在大數據背景下，科研管理模式也出現較大程度的改善，從原有的單向型行政管理，逐漸向專業型學術服務過渡[19]。大數據技術能夠幫助決策者從海量的數據中提取有用的信息，明確科研的發展方向，進而發現科研規律[20]。同時，大數據技術還能從已知的技術中發現熱門領域，并對該領域進行科學的分析，進而在分析的基礎上實現了科學的預測，充分地發揮醫院的特色，確定科研的發展方向[21]。

4.5 加大醫學科研信息化人才的培養力度

人才是任何行業發展的基礎，尤其在大數據背景下，醫院方面一定要建設高素質的科研隊伍，充分發揮出大數據系統的作用[22]。復合型人才是醫院大數據系統順利開展的基礎，加大對擅長數據挖掘的醫療人才的培養力度，使大數據技術充分的發揮出自身的作用。因此，在人才隊伍的建設過程中，對科研信息化人才提出了更高的要求，不僅要熟悉醫療流程，還要掌握醫學信息與臨床癥狀兩者之間的內在聯系。在大數據技術不斷發展的今天，醫院需要面對龐大數據的挑戰，復雜多樣的數據形式，要求醫院方面要創新醫院科研的管理模式，加大人才的培養力度，讓醫院的發展與時代同步[23]。

4.6 加強對協調服務機制的創新

在醫院的科研管理活動中，無論是協作單位與科研人員之間，還是科研工作者之間，都可能會產生一些爭執與摩擦。此時，科研管理人員要在兩者之間進行調停處理，保證科研項目的順利開展[24]。所謂的調停處理，也就是協調，對整個科研活動進行規范性的指導，充分發揮學科聯合的優勢，在相互補充、相互完善的過程中，實現競爭力的有效提升。在日常的管理活動中，科研管理的關鍵點在于服務，其是開展科研活動的核心。無論是計劃的制訂，還是項目監督與審核，都需要科研管理人員走到一線，將最優質的服務提供給科研人員，通過全方位的服務，解決科研工作中的各種難題。在有利的環境基礎上，科研人員的創新能力也會得到有效的提升。因此，在大數據背景下，科研管理工作的開展要建立以“服務”為核心，以“協調”為主要方式的管理體系[25]。

5 小結

大數據技術不僅是一項技術，也給醫院科研管理工作帶來了挑戰與機遇。因此，醫院方面要加強對大數據技術的充分利用，通過創新的管理模式建設高素質的信息化人才隊伍，主動迎接大數據帶來的挑戰，把握大數據的發展趨勢，充分地發揮出大數據給醫院科研管理所帶來的優勢，為醫院的發展提供有利的決策信息，不僅提高了醫院的核心競爭力，還能實現醫院科研管理與醫院發展的同步提高。