基于医疗大数据的智慧医疗教学内容设计

周天绮　朱超挺　石峰

摘 要：结合我校《互联网智慧医疗》课程中医疗大数据的教学实践，从大数据的概念入手，围绕医疗大数据的来源、特征及其应用趋势进行教学内容的设计，使学生对医疗大数据的基本概念有一个整体的认知，为后续深入学习打下基础。

关键词：医疗大数据;来源;特征;应用

0 引言

2018年可称作是医疗大数据的政策年，国务院26号文、《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》先后颁布。2019年会有更多配套政策出台，国家医疗保障局的医保脱卡结算就医政策、国家标准委相关的大数据安全技术标准、国家互联网信息办公室的《个人信息和重要数据出境评估办法》，以及相关应用和服务指南。作为高职高专医疗器械专业的教育工作者，应将医疗大数据尽快融入相关课程的教学中，让学生对医疗大数据有整体的认知，知道自己可以做什么和获得什么。下面结合我校《互联网智慧医疗》课程中医疗大数据的教学，从大数据的概念入手，介绍医疗大数据的主要来源、医疗大数据的特性以及医疗大数据的应用。

1 大数据的概念

大数据（big data），指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样調查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。

“大数据”会给整个社会带来从生活到思维上革命性的变化：企业和政府的管理人员在进行决策的时候，会出现从“经验即决策”到“数据辅助决策”再到“数据即决策”的变化;人们所接受的服务，将以数字化和个性化的方式呈现，借助3D打印技术和生物基因工程，零售业和医疗业亦将实现数字化和个性化的服务;以小规模实验、定性或半定量分析为主要手段的科学分支，如社会学、心理学、管理学等，将以向大规模定量化数据分析转型;将会出现数据运营商和数据市场，以数据和数据产品为对象，通过加工和交易数据获取商业价值;人类将在哲学层面上重新思考诸如“物质和信息谁更基础”、“生命的本质是什么”、“生命存在的最终形态是什么”等本体论问题。

综上所述，“大数据”不是数据量的简单刻画，也不是特定算法、技术或商业模式上的发展，而是从数据量、数据形态和数据分析处理方式，到理念和形态上重大变革的总和。

所谓“大数据”，是基于多源异构、跨域关联的海量数据分析所产生的决策流程、商业模式、科学范式、生活方式和观念形态上的颠覆性变化的总和。

2 医疗大数据的主要来源

伴随着中国医疗卫生服务的信息化进程推进，产生了大量的数据，这些数据主要来源于医疗业务活动、健康体检、公共卫生等9项医疗卫生服务。数据内容包括来自医院的大量电子病历、区域卫生信息平台采集的居民健康档案等。其中充斥着非结构化/半结构化的数据，包括图像，office文档，以及XML结构文档等。

3 医疗大数据的特征

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。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，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。

4 医疗大数据的应用趋势

医疗大数据的应用趋势具体可体现在以下几方面：

（1）为决策提供更多的支持。随着医疗和健康数据的急剧扩容和几何级的增长，利用包括影像数据，病历数据、检验检查结果、诊疗费用等在内的各种数据，运用大数据技术对各种数据进行筛选、分析，为广大患者，医务人员，科研人员及政府决策者提供服务和协助。

（2）提供越来越多个性化的服务。利用“大数据”，公共卫生研究机构能够更早地预测即将爆发的传染病及其传播范围和规模。对于个体而言，大数据就是全数据，通过集中全部诊疗信息、体检信息形成个体的全健康档案，可以使患者得到更有针对性的治疗方案。

（3）催生新的业务模式和服务模式。除了一般的为诊断提供支持服务外，运用大数据技术还可以解决“看病难”的问题，例如通过“云计算+大数据”就可以相助其成通过网络平台，患者可以实现网络预约、异地就诊、医疗保险信息即时结算;医疗机构之间能够实现同级检查结果互认，节省医疗资源，减轻患者负担。大数据技术在医疗领域将不断催生新的业务模式和服务模式。

（4）处理过程及传输的实时化、及时化。大数据技术未来在医疗领域的应用会越来越多，许多服务都需要实时的统计分析结果，为决策提供支持。处理过程及传输的实时化、及时化是未来大数据技术在医疗领域发展的重要趋势之一。

5 结束语

通过以上内容的教学，学生对医疗大数据的基本概念有了较深的理解，为后续深入学习打下基础。同时加快开发医疗大数据的相关实验实训项目，在提高理论知识水平的同时，提高学生的技术技能。

参考文献

[1]2019年医疗大数据发展的十个态势[EB/OL]. https：//www.iyiou.com/p/91196.html.2019-01-28.

[2]大数据处理的一些总结和应用 [EB/OL]. https：//cloud.tencent.com/developer/article/1385168.2019-01-18.

[3]大数据：“互联网+”医疗的基础 五大应用场景[EB/OL]. http：//www.360doc.com/content/16/0318/16/16954316_543363190.shtml.2016-03-18.