醫療大數據背景下醫院統計工作模式探討

[摘 要]醫療大數據背景下醫院統計工作模式，不僅是一項技術升級，更是一場涉及信息管理、數據科學與醫療服務深度融合的革命。在數字化浪潮下，醫院在數據的獲取、存儲、處理、分析及應用等環節，需要構建一個理論嚴謹、技術先進、操作實用的統計工作新模式。醫療大數據背景下的醫院統計工作應該是一個理論與技術并重、實踐與創新相結合的多維度系統工程。實施科學的數據管理和深入的統計分析，能夠為醫院運營提供戰略決策支持，同時促進公共健康事業的發展。而對于醫院管理者而言，這一變革不僅意味著對新技術的適應與采納，更體現了對數據文化和以患者為中心的服務理念的全面推廣。文章研究了醫療大數據背景下醫院統計工作模式創新策略，旨在為相關人員工作提供參考。

[關鍵詞]數字化醫院；統計工作；理論模式；創新策略

中圖分類號：F402 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1722（2024）14-0040-03

數字化醫療體系的崛起以電子信息科技為基礎，對醫院的數據系統及其數字化配備進行精心構筑及深化發展[ 1 ]。此舉不僅令醫院內部病患信息、工作文件及藥品數據得以轉型為數字化模式的管理，而且顯著減緩了醫務人員的工作壓力。在這一數字化過程中，統計工作居于核心位置，醫院需先行推進信息技術的深層次應用，催生醫療信息系統的全面信息化，創新并促進醫院數據管理的模式變革。歸根結底，構建數字化醫療體系的終極目標，是為了提升醫療服務的效能與質量。在當前醫患關系緊張的社會背景下，唯有升級現代化醫院的服務設施，方能提供更高質量的公共醫療服務。

一、大數據時代醫院統計工作面臨的挑戰

（一）醫院統計工作的現代化轉型

當前醫院統計工作的核心挑戰不僅要應對數據量的急劇膨脹，更涉及如何在確保信息安全的前提下，實現數據的高效管理與深度分析，從而驅動醫療服務的質量提升和創新研究。面臨海量異構數據的匯聚，統計工作的首要挑戰在于建立和優化數據的采集、存儲和處理架構o84+DOBqEToZ+w7e1Nn/XBXDPsSEwui2bPZ+ER6P8nM=。種類繁多的醫療信息，如電子病歷、藥物交互、診療路徑及基因組數據等，往往分布于不同的信息系統中，這就要求醫院具備強大的數據整合能力，以實現數據的一致性和完整性。云計算、邊緣計算等技術在數據處理中的應用，大幅縮減了統計分析的時延，加快了知識轉化的步伐。

（二）醫療大數據平臺的建設與數據管理創新

大數據技術的應用，不僅推動了醫療信息化建設的跨越式發展，更是深刻地改變了醫院數據統計和數據管理的工作模式[ 2 ]。醫院的統計工作已經由初級階段的數據收集和簡單報告制作，轉變為利用復雜的大數據技術，從眾多龐雜的數據中提煉出有價值的信息，以及發現和矯正數據中潛藏的錯誤。面對醫療大數據平臺的戰略建設，統計工作與數據管理的模式必須進行相應的轉型升級。

具體而言，傳統的統計工作模式是線性的、靜態的，強調的是數據的收集和基本處理，而現代醫療統計則要求得到的是動態的、多維的分析結果，是對數據的深層挖掘和綜合利用。這不僅是對統計知識體系和技能要求的提升，更是對統計人員分析問題和解決問題能力的全面挑戰。

（三）統計與臨床數據分析，構建跨部門合作模式

在大數據時代，醫院統計工作正逐步顯現其核心地位，不再是“數據孤島”式的報表編制，而是成為醫院內外數據聯通的關鍵紐帶。現代醫院統計面臨的挑戰，在于如何將統計職能與臨床醫療、醫技服務、醫務管理、質量保障、病案整理、信息技術、醫療保險及運營管理等多個部門的數據需求和工作流程緊密融合，實現聯動式的數據管理與智能化分析，打造高效流暢的跨部門合作模式。縱觀各部門間的互動，統計工作與臨床部門的關系尤為緊密，其數據可為診治效果提供定量分析，可為臨床路徑改善及醫療決策提供參考。同樣，統計部門需對醫技部門提供的數據進行深度挖掘，以優化檢驗檢查流程和提高工作效率。統計部門在與醫務部門的合作中，通過綜合分析醫療服務的使用情況，配合制定更貼合患者需求的服務策略。

（四）醫療統計職能轉變，從信息記錄者到價值發現者

在大數據時代背景下，醫院統計工作的職能發生了顯著的轉變。醫療統計人員不僅是信息的記錄者，更是需要通過對信息的整合、分析與挖掘，發現其中蘊含的價值。這種轉變不僅對統計人員提出了更高的要求，也為醫療統計事業帶來了前所未有的挑戰與機遇。在大數據環境中，統計人員需要掌握先進的數據處理技術，例如機器學習、數據挖掘等，應對數據的高維性、多樣性及其更新的快速性。這不僅要求統計人員具備數據敏感性，而且要求他們具備跨學科的知識結構，能夠在眾多復雜的數據中篩選出有價值的信息。

統計人員的角色轉變，還要求他們在工作中更加注重數據質量的管理與控制。數據質量直接影響統計結果的準確性，而要在海量數據面前保證數據質量，則需要更為精細的工作方法和嚴謹的態度。統計人員在進行數據管理時，需要運用嚴格的數據驗收標準和處理流程，確保數據的準確性、完整性和一致性。統計人員還要具備識別和處理異常數據的能力，確保數據分析結果的真實可靠。隨著統計學理念和技術的發展，新的統計模型、估計方法和推斷技術不斷涌現，統計人員應不斷學習以適應這些變化。

（五）整合醫療資源，醫院統計工作的多元化發展趨勢

面對龐大的患者數據和復雜的醫療體系，利用先進的數據分析工具和算法進行資源整合成為迫切需要。數據挖掘、機器學習等方法在這一過程中扮演著核心角色。它們能從數據中提取模式，預測疾病趨勢，優化資源配置，進而推動醫院統計工作的精細化和個性化發展。以人工神經網絡為例，該技術模擬人腦的信息處理機制，對大規模數據進行深度學習，憑借其出色的非線性處理能力，能夠在診斷、病種分類等方面提供高精度的統計結果[ 3 ]。

醫療大數據時代要求統計工作具備跨學科的溝通能力和整合能力。統計學在這里不再是閉門造車的純數學運算，而是需要與臨床醫學、藥學、管理學等多個學科緊密結合，形成一個協同工作的復合型統計體系。例如，在分析某一疾病發生率的統計中，除了純粹的數據分析，還要結合醫學專業知識對結果進行合理解釋，以免誤導決策。隨著健康管理觀念的普及和個性化醫療的提出，醫院統計數據的收集和處理不僅有傳統的就診記錄，更擴展到患者的基因信息、生活習慣等多維度數據。統計人員需具備多維數據融合和分析的能力，以提高統計結果的全面性和準確性；應緊跟前沿技術，例如區塊鏈，在嚴格保護患者隱私的同時確保數據的真實性和安全性，這對維護整個醫療統計工作的權威性至關重要。

二、大數據時代醫院統計工作模式的創新策略

（一）適應數字化浪潮，實現醫院統計工作的現代化

醫院應利用高級分布式存儲系統，處理日益龐大的醫療數據量，保障數據處理的效率與安全性。在此基礎上，利用云計算平臺，實現統計資源的彈性擴展和靈活配置。醫院統計人員需要探索數據科學、統計學和醫學知識的交叉融合，以支持復雜的統計模型建立和驗證，使醫療政策制定與臨床決策依托于科學嚴謹的數據分析。醫院應通過構建智能決策支持系統，基于大數據分析結果推出個性化診療方案。此類系統需集成最新的人工智能技術，如深度學習，以識別數據模式和預測疾病趨勢。醫院還需提升電子健康記錄（EHR）系統與統計平臺間的互通性，促進數據的無縫流動和高效利用。

（二）搭建高效的醫療大數據平臺，革新數據管理路徑

醫院應建立一整套醫療大數據的統籌治理結構，確保數據的真實性、完整性及時效性。采用多源異構數據融合技術，實行嚴格的數據質量控制與準確的數據分類，確保信息的動態更新與準確對接。強化數據治理框架應依托先進算法，如機器學習與深度學習等技術，提高數據處理與分析的精準度。另一策略則是推進開放共享模式，搭建云計算平臺以支持跨域數據集成，促進信息資源的合理流通。這需要采取適當的信息安全及隱私保護措施，以便在確保患者隱私安全的前提下，發揮大數據在疾病預警、疫情追蹤、醫療資源配置等方面的積極作用。在這一進程中，醫院必須致力于人工智能技術與醫療統計的深度融合，運用自然語言處理、圖像識別等技術，從結構化與非結構化數據中提取關鍵信息，而后通過邏輯回歸、決策樹等統計方法進一步深化數據洞察。數據管理創新還應注重為前線醫務人員提供決策支持，這要求數據分析工具不僅精確、高效，更要直觀易懂。醫院應開發定制化的可視化工具，使醫療工作者能即時獲取并理解病患數據、治療效果與醫療資源配置情況，從而高效執行臨床決策。加強跨學科人才隊伍建設也是提升醫療大數據平臺效能的關鍵，醫療應汲取計算機科學、統計學等相關學科的研究成果和方法論，建立多元化的專業人才庫，以支撐跨領域的數據管理與研究工作。

（三）打通壁壘，以統計推動臨床數據的跨部門協同分析

醫院應建立并完善醫療數據庫構架，利用現代信息技術如云計算、物聯網和區塊鏈，打造高度集成、安全可靠的醫療數據中心。統一的數據接口便于跨部門信息的有效流通與整合，可為后續分析提供數據保障[ 4 ]。統計部門需引進機器學習、深度學習等算法工具，通過預測模型、趨勢分析和模式識別等手段，對臨床數據進行深入挖掘。這些高級工具不僅能夠處理龐大的數據集，還能揭示數據背后的復雜關聯，為臨床決策提供科學依據。倡導跨學科合作，應用統計學、生物信息學和臨床醫學等多領域知識，培養涉及統計、臨床和計算機科學的復合型人才。通過建立跨部門協作小組，利用這些人才的專業知識，深化臨床數據的統計分析，將其轉化為提高醫療質量的實質性建議。制定統一的數據標準和流程協議，確保數據傳輸的一致性和準確性。在前端通過臨床路徑引導數據的標準化采集，在后端實施數據質量控制，確保統計分析的立論基礎堅實，減少由數據異質性帶來的分析偏誤。

（四）職能升級，醫療統計從記錄者向價值挖掘者轉型

醫院應全面提升統計人員的醫療大數據處理與分析技能。通過學習和運用機器學習、數據挖掘等前沿技術，醫療統計人員能夠深入分析龐雜的數據，以期發現數據背后隱藏的模式與關聯性。聚焦于建立一套高效、自動化的數據收集與處理流程至關重要，可使統計人員避免將大量時間耗費于數據的初級處理上，轉而投身于更高層次的數據解讀與價值挖掘。應用高級數據可視化工具，將復雜的數據結果以直觀、易于理解的方式呈現，不但提升了統計結果的可解釋性，同時也強化了其在臨床決策中的應用價值。

醫院統計部門需打造跨學科協作平臺，聯手臨床醫學、公共衛生等相關領域的專業人士，共同深耕數據資源，實現知識的交叉融合與創新。這種跨領域合作能夠有效增強統計結果的針對性與實用性，讓統計數據轉化為可操作的醫療策略與政策。醫院統計工作不應局限于對現有數據的簡單整理，而應為醫療機構提供預警、優化資源配置和推動醫療服務創新等綜合服務。結合數據分析結果，醫療統計工作能夠幫助醫院精準定位服務短板，優化服務流程，實現個性化患者治療方案的設計與優化。

（五）合力共進，推動醫療統計在資源整合中的多元化發展

醫院應實施資源整合中的醫療統計多元化發展策略，應當從醫療數據共享與互聯互通入手。搭建全面、動態的醫療健康數據平臺，不僅能促進實時數據流動，更能確保不同系統之間的數據對接與融合，實現無縫連接。這種整合顯著提高了數據的可訪問性與應用價值，如同流動的血液滋養著醫院的各個“器官”。醫療統計的創新也需依托先進的技術，持續深化算法研究。運用自然語言處理（NLP）技術挖掘患者病史記錄，配合機器學習算法深度分析患者行為模式，實現個性化診療方案的設計[ 5 ]。借助云計算和邊緣計算，可大幅降低數據存儲與處理成本，優化統計工作流程。

醫院應重視統計結果的應用與反饋，通過建立動態的反饋機制，以數據指導醫院管理決策。醫院可以基于統計學預測，優化資源分配策略，合理安排醫療人力資源，實施精細化財務管理，促進資源最大化利用，提高患者滿意度。醫院應引進統計學、數據科學的專家，為統計人員提供專業培訓，增強統計隊伍的專業能力，提升其戰斗力。同時，醫院也需要引入誤差分析與風險評估機制，確保數據分析的準確性與可靠性。

三、結語

在現代化浪潮的推動下，醫院的擴建和發展需要緊跟時代的步伐，其中包括提高工作效率與運用創新思維。鑒于醫療機構的規模日漸龐大，醫療統計模式的創新構建顯得尤為緊迫。這要求相關部門及工作人員著眼于關鍵領域，積極促進醫療數字化建設，以持續推動醫療服務質量與管理效能的現代化進程。

參考文獻：

[1]孫佳.大數據背景下醫院統計工作的發展及管理對策[J].科學與信息化，2023（17）：166-168.

[2]王靜華.統計工作在大數據背景下的發展機遇研究[J].市場周刊·理論版，2022（15）：140-143.

[3]于靖波.大數據背景下醫院統計信息安全管理工作相關問題研究[J].社會科學，2023（02）：1-3.

[4]李紅.大數據背景下醫院統計工作的實踐思考[J].經濟學，2023（02）：44-46.

[5]覃天造.大數據時代下對統計工作的思考探究[J].租售情報，2022（02）：80-82.