大数据时代 医院将能提供怎样的服务_数据分析师考试
大数据给我们的生活带来很多方便,在医疗领域也一样,接下来我们去惠州市人民医院看看那里的智慧医疗。
大数据,一个用来描述和定义信息爆炸时代产生海量数据的概念,已经受到人们越来越多的关注。它带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,开启了人类发展史上又一次重大的时代转型。
海量数据和非结构化数据,也给医疗行业提出了强烈的挑战。有资料显示,到2020年,医疗数据将急剧增长到35zatabytes,相当于2009年数据量的44倍。一连串的数据问题拷问着整个医疗行业,给医院信息储存乃至整个医疗行业发展带来了极大的压力。
不管承认与否,大数据已经扑面而来。面对挑战,医院该何去何从?
惠州市中心人民医院给出了答案:基于医院信息平台,建立临床大数据中心,让智慧医疗闪亮登场。
近年来,面对大数据来袭,世界上很多国家都在积极推进医疗信息化发展。党的十八届三中全会作出的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》中也提出,要充分利用信息化手段,促进优质医疗资源纵向流动,并加强区域公共卫生服务资源整合,健全全民医保体系。医疗信息化被提上了议程,这意味着整个医疗信息化得到了真正的认同。
惠州市中心人民医院正是在这样的大背景下,以超前的眼光,致力信息集成平台的建设,积极推进智慧医疗的转型。
2014年4月,华南地区医院信息网络大会在惠州召开,惠州市中心人民医院“基于信息平台建设临床大数据中心”的模式,得到与会各大医院信息化专家的充分肯定和高度评价。
同年10月,惠州市中心人民医院作为广东省医疗卫生系统唯一的代表,应邀与工业和信息化部电子五所、广东工业大学、华为技术、中兴通讯、深圳市腾讯计算机系统有限公司、广州网易计算机系统有限公司等国内计算机行业巨头一道,出席“广东省大数据发展规划征求意见座谈会”,并结合本医院应用情况,在会上介绍了大数据在医疗行业的应用价值与发展前景。
同年11月,经广东省经济和信息化委员会专家评审,惠州市中心人民医院“基于医院信息平台的临床大数据应用项目”,被确定为广东省首批5家大数据应用示范项目,成为全省医疗卫生系统唯一入选该示范项目的单位。
拥抱大数据,突破信息共享瓶颈
创建于1950年的惠州市中心人民医院是惠州市目前唯一的一间大型综合性三甲医院,也是中山医学院和广东医学院附属医院。医院设有13个省级重点专科,2个重点培养专科,2013年门、急诊就诊量190万人次,出院病人6.4万人次,住院手术病人3万人次。如何对病历数据进行储存管理,不断扩充医院循证医学信息库,提高医院管理层和临床决策支持能力,为医院的医疗、科研、教学带来管理模式的变革,是该医院信息化建设所肩负的重要使命。
虽然自2005年以来,惠州市中心人民医院已先后建立了医院信息管理系统(hmis)、医学影像归档和通信系统(pacs)、实验室信息管理系统(lis)、手术麻醉及重症监护等38个临床业务信息系统。但由于缺乏整体的规划和集成化的技术手段,各系统采用的标准不一,架构不一,信息和数据相互独立,成为“信息孤岛”,无法实现互联互通与信息共享,更无法对诊疗、管理、经营等信息进行汇总和处理,系统的安全性和稳定性也得不到有效保障,大量的数据沉淀在系统中变成“死数据”得不到利用,既不能给医院的管理、医疗、科研以及教学带来应有的价值,也不能满足现阶段医生对各种结构化与非结构化数据访问的性能需求。医院的发展和转型遭遇了一道极深的“鸿沟”。
改变,迫在眉睫。“打造一个更先进的数据平台,打通并整合医院各信息系统数据库,用大数据技术管理和分析数据,让数据为医护人员临床决策提供分析支撑,并通过数据辅助医生制定治疗方案。市中心人民医院选择了全面拥抱大数据”。陈子林院长说。“2011年,我院开始部署标准化、集成化的医院信息平台建设构想,以求抢占先机,实现大数据智慧转型的突破。”为此,医院由院长牵头,组织相关人员到国内大型三甲医院考察调研、交流学习,借鉴国内外医院的先进经验,按国家新医改政策和国家卫计委对医院信息化建设要求,部署了适合中心医院未来信息化发展的建设规划,确定了“以服务患者为中心”,以临床信息系统为基础,基于结构化电子病历,建立医院信息平台的建设方案。
然而,拥抱大数据谈何容易?在医院不断转向医疗数字化时代,海量且快速增长的数字化医疗数据存储仅仅通过单一的在线存储系统保存,已经越来越显现出难以逾越的局限性。据了解,一组ct图像含有大约150mb的数据容量,而一个基因组序列文件大小约为750mb,一个标准的病理图像与前者相比则更要大得多,文件大小接近5gb。如果将这些数据量乘以历年病人检查数,就可以生成和累积达数个tb甚至数个pb级的结构化和非结构化数据。这些海量、种类繁杂的数据产生的承压如泰山压顶,在技术手段和资金成本上令医院建设大数据平台困难重重。
医院毕竟是一个对大数据的应用有着巨大潜力,海量数据集中且被等待“唤醒”的行业。大数据的出场对任何一家医院来说既是机遇,也是挑战。市中心人民医院信息部周华坚主任说,“医院借助国内外大型医院信息化建设的成功经验,结合自身的实际情况,在统一信息化架构基础上,采用hl7、cda、ihe等国际标准和规范,构建了以病人为中心,以诊疗为主线,以临床信息系统为核心的大型医院信息集成平台,并以此为基础建立医院临床大数据中心,通过平台的适配器对历史数据进行抓取与标准化转换,让“死数据”活起来,让数据价值发挥出来,大大提高了医院信息的共享程度,促进了临床业务协同,提升了医院工作效率,为医院的转型和发展提供了稳定、可靠、可用的信息化支撑环境。”
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21