医疗大数据分析应用服务平台产品解决方案

医疗大数据分析应用服务平台产品解决方案内容摘要：

............................. 69 药品信息流分析 ....................................................................................... 70 药品库存分析 ........................................................................................... 70 药品质量偏差分析 .................................................................................... 73 药品不良反应＆药 品群体不良事件分析 .................................................. 73 医疗健康检验检测分析（基于电子健康档案 EHR） ............................................. 73 生理信号检测分析 .................................................................................... 74 医学影像图像分析 .................................................................................... 74 DNA 检测和 DNA 序列分析 ........................................................................ 74 重要人体征数据分析 ................................................................................ 74 远程自助健康医疗检测分析 ...................................................................... 74 医疗安全风险分析（基于电子病历 EMR） .......................................................... 74 医疗安全分析 ........................................................................................... 74 医疗风险分析 ........................................................................................... 74 假药、过期药、成分异常药的使用分析 .................................................... 74 医 疗事故诱因分析 .................................................................................... 75 医疗安全风险统计分析 ............................................................................. 75 医疗卫生资源分析（基于政府的医疗卫生资源数据） ......................................... 75 医生护理人员分析 .................................................................................... 75 医院床位分析 .......................................................................................... 75 医疗检测检验能力分析 ............................................................................. 75 医疗卫生资源需求分析 ............................................................................. 75 医疗卫生资源匹配度分析 ......................................................................... 75 医疗卫生资源对 比分析 ............................................................................. 75 医疗卫生效果分析（基于电子健康档案 HER 和医疗卫生资源数据） ................. 76 医疗卫生满意度分析 .............................................................................. 76 医疗卫生问题诱因分析 ........................................................................... 76 医疗卫生规划符合度分析 ....................................................................... 76 9. 关键核心技术和算法 ............................................................................................... 76 大数据分析能力 ................................................................................................. 76 大数据分析技术 ................................................................................................. 77 大数据存储技术和系统 ...................................................................................... 77 大数据业务模型建模 .......................................................................................... 78 大数据的实时查询 ............................................................................................. 80 大数据的复杂分析 ............................................................................................. 81 10. 用医疗卫生大数据为业务服务 .......................................................................... 83 核心理念 .......................................................................................................... 83 管理闭环 .......................................................................................................... 84 11. 未来市场前景分析 ............................................................................................ 86 12. 总结 ................................................................................................................. 86 医疗大数据分析应用平台产品解决方案 （ 初稿 ） 本应用平台产品的总体方案思路是：基于目前医疗服 务机构及相关机构已有的 HLI、 NHLI、 HIS 等有关系统形成并积累的医药医疗大数据和信息，采用最新的大数据技术、云计算技术、 BI 和数据挖掘技术，形成对医疗行业具有新视角、全方位、智能性、预测性、可视性的深层次展示分析效果（ Insight），揭示医疗行业整体规律和内在发展趋势，揭示患者个体的独有特质并形成个性医疗，将医疗行业的宏观大势与每个患者的微观个体定性定量描述有机结合，达到支撑和形成医疗行业新应用场景和新服务模式。 “医药医疗大数据”是具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信 息资产，但需要新计算处理模式。 1. 背景介绍 根据国际著名分析机构 Gartner 给出的定义：大数据就是那些具有规模大、速度快、种类多三大特征的数据资产。 大数据分析从海量数据中筛选出有用的信息，然后通过各种手段将信息转化为洞察力，从而做出正确决策，并最终推动业务发展。 通过一系列分析处理，大数据可以帮助企业制定明智且切实可行的战略，获取前所未有的客户洞察，支持客户购买行为，并构建新的业务模式，进而赢得竞争优势。 随着人们的生活水平不断提高，健康也越来越受到家庭的关注。 2020 年 2 月 27 日，我国卫生部公布的第四 次国家卫生服务调查结果显示，截止至 2020 年，我国居民脑血栓，糖尿病，高血压等慢性病病例数达到 亿，占全国总人数的20%，其中高血压病人对自身疾病的知晓率只有 30%，同时这些病人中的治疗率只有 25%，控制率仅为 6%，糖尿病病人中，能坚持做到规范治疗的也只有 33%。 由此我们可以看出，建立科学、规范、高质量的慢性病管理策略，实现对人体慢性病的监护具有重大的意义。 通过慢性病的早期诊断和监护，不仅能提前预防和控制各种疾病，还能帮助他们合理用药，减少医药开支。 另一方面，我国公共医疗卫生资源紧缺，城乡医疗卫生资源的差距比较大，城市人口平均拥有的医疗卫生资源是农村人口的 倍以上，比如，占全国总人口近 70%的农村拥有全国医疗卫生资源的 30%，而占全国总人口 30%的城市却占有全国医疗卫生资源的 70%，优质的医疗卫生资源集中分布在城市，尤其是大城市。 因此，实现城乡之间的医疗卫生资 源共享成为丞待解决的重要问题。 同时，随着国家积极倡导“ 3521”医疗系统建设，我国医疗领域信息化程度得到了很大的提高，预计在全国会出现上百个医疗数据中心，每个数据中心都将承载近 1000 万人口的医疗数据，数量多、更新快且类型繁杂，使医院数据库的信息容量不断膨胀，这就产生了医疗大数据。 医疗大数据通常具有以下特征 : (1) 数据巨量化 : 区域医疗数据通常是来自于拥有上百万人口和上百家医疗机构的区域，并且数据呈持续增长的趋势。 依照医疗行业的相关规定，患者的数据通常至少需要保留 50 年。 (2) 服务实时性 : 医 疗信息服务中会存在大量在线或实时数据分析处理的需求。 例如 : 临床中的诊断和用药建议、健康指标预警等。 (3) 存储形式多样化 : 医疗数据的存储形式多种多样，例如各种结构化数据表、非 ( 半 ) 结构化文本文档、医疗影像等。 (4) 高价值性 : 医疗数据对国家乃至全球的疾病防控、新药研发和顽疾攻克都有着巨大的作用。 因此，如何在海量的医疗大数据中提取信息的能力正快速成为战略性发展的方向，通过大数据分析挖掘出有价值的信息，将对疾病的管理、控制和医疗研究都有着非常高的价值。 目前，大数据、云计算是已经普及并成为 IT 行业的主流技术。 国内外都已经进入了大数据、云计算的研究热潮，同时大数据、云计算技术也逐渐成熟，大大数据将给医疗卫生带来的益处 强化管理，降低成本，提高效益 为医疗卫生事故防控，赢得时间 实现对医疗卫生早期预警 规模区域医疗信息系统和大型数据中心的建立也在同时进行。 而云计算是大数据成长的驱动力，与此同时，由于医药医疗大数据越来越多，对云计算的需求日益增长，所以二者是相辅相成的。 随着医疗数据的急剧增长，如何充分利用这些数据，运用大数据、云计算技术，搭建合理先进的数据云服务平台，为广大患者、医务人员、科研人员提供服务和协助，必将成为未来信息化工作的重要方向。 “大数据时代”已经降临，“大数据”正在对每个领域都造成影响。 在商业 、经济及其他领域中，决策行为将日益基于数据和分析的结果，而非基于经验和直觉；而在公共卫生、经济发展和经济预测等领域中，“大数据”的预见能力也已经崭露头角。 2020年 3月，美国政府公布了“大数据研发计划”（ Big Data Research and Development In。