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大數(shù)據(jù)在醫(yī)療運作管理中的應用研究

2020-07-13 09:40:28李明慧
卷宗 2020年12期
關鍵詞:大數(shù)據(jù)管理

李明慧

摘 要:改革開放以來隨著人們生活質量的不斷提高,醫(yī)療領域獲得了空前的發(fā)展。醫(yī)療運作管理作為一個新興領域出現(xiàn)在人們的視野中。同時,人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘與應用已經(jīng)滲透到每個行業(yè)和領域。數(shù)據(jù)分析與挖掘技術日新月異,人們也逐漸發(fā)現(xiàn)它可以解決醫(yī)療運作管理中長期存在的種種問題。在大數(shù)據(jù)技術的幫助下,我們有希望解決許多醫(yī)院管理、公共衛(wèi)生等領域的技術難題。

關鍵詞:大數(shù)據(jù);醫(yī)療運作;管理

1 大數(shù)據(jù)技術對醫(yī)療行業(yè)的影響

1.1 大數(shù)據(jù)技術對醫(yī)療體制的影響

現(xiàn)今,醫(yī)療大數(shù)據(jù)市場規(guī)模膨脹迅速。2018年全球大數(shù)據(jù)及服務市場規(guī)模超過450億美元。中國移動醫(yī)療市場規(guī)模從2012年的13.9億元增長至2017年的230億,年復合增長率達到78.48%,2020年預計將超過500億元。大數(shù)據(jù)在醫(yī)療運作管理中的廣泛應用會對醫(yī)院的收費形式和看病的支付模式產(chǎn)生深遠的影響。通過匯總數(shù)據(jù)并進行分析,院方(或付費機構)可以更加精準地了解診療效果,避免醫(yī)療差錯、過度醫(yī)療等風險。同時大數(shù)據(jù)技術可以將疾病預防方式由被動轉向主動,快速分類分析電子病歷,較為精準地預測傳染病、降低傳染病大規(guī)模爆發(fā)的風險。

針對不同的疾病、患者等采集得到的數(shù)據(jù),利用大數(shù)據(jù)重建形成虛擬患者或者診療方案,打破了原先閉塞的學習方式,各醫(yī)院可以互補性地學習罕見病、常見病的病例和手術。大數(shù)據(jù)在醫(yī)療運作管理中的應用可以使得醫(yī)療數(shù)據(jù)更加精準,提高醫(yī)療過程數(shù)據(jù)的透明度,促進醫(yī)療服務質量的提高。

1.2 大數(shù)據(jù)技術對醫(yī)院管理的影響

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,醫(yī)院信息化的浪潮也隨之興起。適應數(shù)據(jù)技術的革新,轉變傳統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計工作的思維模式,是當今醫(yī)院管理工作的重中之重。

數(shù)據(jù)技術的革新,為提高醫(yī)療質量提供了保障。大數(shù)據(jù)技術為醫(yī)生提供準確科學的信息,輔助醫(yī)生診療,降低誤診率,提高醫(yī)療質量。信息化進程的推進使醫(yī)院管理更加規(guī)范化、標準化,實現(xiàn)“精細化管理”。醫(yī)療精細化管理可以為醫(yī)院提升醫(yī)療護理工作的效率和水平、節(jié)約經(jīng)營成本。對數(shù)據(jù)的分析與挖掘還可以輔助醫(yī)院管理決策,并解決以往醫(yī)院管理中決策過于主觀的問題。數(shù)據(jù)挖掘技術可以客觀、科學地分析醫(yī)院管理活動的各項指標與數(shù)值,準確地為管理者提供決策建議。其次,通過建立醫(yī)療科研數(shù)據(jù)中心大幅提升了醫(yī)院的科研能力,提高醫(yī)療數(shù)據(jù)的收集與處理速度,直接提高了科研人員的工作效率、降低科研難度,還解決了醫(yī)療舊時代各醫(yī)院間信息封閉的問題,實現(xiàn)科研信息共享,促進醫(yī)學科研的繁榮。

2 醫(yī)療大數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)與機遇

大數(shù)據(jù)是人類數(shù)據(jù)技術的一次重大革新,醫(yī)療大數(shù)據(jù)的分析價值也越來越得到重視。然而大數(shù)據(jù)的4V特征,即規(guī)模性(Volume)、多樣性(Varity)、高速性(Velocity)和價值性(Value)導致難以運用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法進行分析。80%的醫(yī)療數(shù)據(jù)都是非結構化數(shù)據(jù),難以有效地儲存和分析,而醫(yī)療數(shù)據(jù)往往又包含了許多錯誤信息,更為數(shù)據(jù)的處理增加了難度。另外,醫(yī)療大數(shù)據(jù)還具有地區(qū)間信息化建設不平衡、投資門檻高、數(shù)據(jù)的安全性等問題。

上述問題在未來可以通過分布式系統(tǒng)來解決,利用云計算和Hadoop、MongoDB等分布式數(shù)據(jù)庫構成的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡為精準醫(yī)療、公共衛(wèi)生、疾病預防、醫(yī)療管理等工作提供決策支持,可以解決許多互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療的障礙。醫(yī)院有必要針對臨床智能輔助決策、疾病風險、管理者對經(jīng)濟性數(shù)據(jù)的需求等大數(shù)據(jù)相關的應用需求,在對醫(yī)院日常業(yè)務運作的分析、臨床模型設計與實現(xiàn)的基礎上搭建醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺。大數(shù)據(jù)驅動的智能醫(yī)療將極大提高醫(yī)療品質與健康決策的效率與準確率,是接下來重要的研究方向。

3 基于大數(shù)據(jù)的醫(yī)院管理平臺

如今許多大型醫(yī)院已經(jīng)完成了對醫(yī)院信息化管理平臺、信息交互平臺以及云存儲等大數(shù)據(jù)應用的基礎建設。如何利用智能化技術挖掘數(shù)據(jù)中心潛在的價值是大數(shù)據(jù)在醫(yī)療領域的應用研究重點。醫(yī)療體制的改革和醫(yī)療服務的市場化也隨之帶來了更加劇烈的市場競爭,醫(yī)院需要在考慮社會公益的前提下盡可能地提升運營效率,保證運營收益,醫(yī)院信息化業(yè)務平臺的重要性不言而喻。

3.1 移動醫(yī)療

在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代,有別于低效率的傳統(tǒng)門診業(yè)務,作為智慧醫(yī)院發(fā)展的新型業(yè)務,移動醫(yī)療具有高效性、實時性等優(yōu)點。包括:在線預約掛號、APP叫好提醒、醫(yī)生移動查房、遠程會診、大數(shù)據(jù)智能輔助決策、護士移動護理等,甚至未來在5G技術的幫助下,極為精密復雜的遠程手術也可以實現(xiàn)。移動醫(yī)療深刻改變了醫(yī)療服務模式,優(yōu)化了醫(yī)療資源配置,大幅提升了醫(yī)療服務質量和效率。

3.2 藥械監(jiān)管系統(tǒng)

藥械管理是醫(yī)院日常管理中的重要組成部分,直接關乎患者與醫(yī)護人員的生命安全。由于我國藥械監(jiān)管的安全意識淡薄和有關部門的監(jiān)管還并未到位,傳統(tǒng)的藥械監(jiān)管系統(tǒng)普遍只是以企業(yè)利益最大化為目標,停留在物流與財務層面,忽視了藥械安全質量的重要性。新型藥械監(jiān)管系統(tǒng)可以采用分布數(shù)據(jù)庫、實時通訊、動態(tài)監(jiān)控等技術,結合人工智能構建基于大數(shù)據(jù)分析的藥械質控綜合監(jiān)管信息系統(tǒng)。對藥械產(chǎn)品的生產(chǎn)過程與市場流動過程進行全過程監(jiān)督,實時對可疑過程與人員進行監(jiān)控并向相關人員報警,將適合的信息面向大眾公布,從根本上消除藥械在生產(chǎn)過程中的質量隱患。

3.3 醫(yī)療設備管理

隨著醫(yī)療水平的發(fā)展,醫(yī)院越來越注重于采購現(xiàn)代化醫(yī)療設備,先進的大型醫(yī)療設備也能一定程度上代表醫(yī)院的診療水平。但是傳統(tǒng)的醫(yī)療設備無法實現(xiàn)實時監(jiān)測使用期間的數(shù)據(jù)與損耗,預測其故障率,對故障即時警報等功能。具有設備維護成本高、維護周期不精準、故障機器閑置時間長等缺陷。未來可以通過醫(yī)療大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能得到各醫(yī)療設備的年開概率、故障率等,實現(xiàn)醫(yī)療設備維護維保預警的智能化。

3.4 績效考核體系

績效考核作為醫(yī)院績效管理的重要組成部分,是提升醫(yī)院運營效率、保證醫(yī)療服務質量、確保醫(yī)院日常管理與醫(yī)院整體戰(zhàn)略發(fā)展目標一致的關鍵環(huán)節(jié)。為了在保證醫(yī)療服務質量和醫(yī)院公益性的前提下,盡可能地節(jié)約患者的費用和醫(yī)院資源的消耗,調動醫(yī)務人員積極性,有必要建立公平、高效的績效考核體系。可以將醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用于醫(yī)院績效管理,根據(jù)醫(yī)院的社會效益、醫(yī)療護理質量、經(jīng)營效率等方面的指標構建績效評價體系,力圖實現(xiàn)醫(yī)院精細化管理、并使醫(yī)院績效管理服務于醫(yī)院整體戰(zhàn)略規(guī)劃。

4 結語

隨著大數(shù)據(jù)智能化技術的不斷發(fā)展,其在醫(yī)療運作管理領域的應用也必然越來越廣泛。數(shù)據(jù)挖掘技術在醫(yī)療管理中的應用,對智慧醫(yī)院的建設具有重大意義。大數(shù)據(jù)分析技術相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法的優(yōu)勢在于可以捕捉到非結構化數(shù)據(jù)。它不僅能夠輔助優(yōu)化醫(yī)院日常管理的方方面面,還能分析理解疾病預測與預防、公共衛(wèi)生決策等健康方面的數(shù)據(jù),進而建設大數(shù)據(jù)健康信息平臺。目前,我國在醫(yī)療健康領域對大數(shù)據(jù)技術的應用研究仍然較為貧乏,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析處理方法依然占據(jù)主流。未來,可以專注于復雜算法在醫(yī)療運作管理的進一步應用,人工智能、云計算對醫(yī)院數(shù)據(jù)挖掘等方面繼續(xù)研究。

參考文獻

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