安徽省医疗大数据知晓、应用情况及影响因素分析

崔月婷，柴培钰，胡 欣，时小莹，李 婷，张 迪

(安徽省医学情报研究所，安徽 合肥 230061)

大数据是指无法在一定时间范围内使用常规软件进行捕捉、管理和处理的数据集合，具有大量(volume)、高速(velocity)、多样(variety)、低价值密度(value)、真实性(veracity)等特点。《“十三五”卫生与健康规划》提出，促进云计算、大数据、物联网、移动互联网、虚拟现实等信息技术与健康服务的深度融合，提升健康信息服务能力[1]。《国家“十三五”时期文化发展改革规划纲要》提出，推动媒体融合发展[2]；《国家“十三五”全国人口健康信息化发展规划的通知》要求深化人口健康信息化和健康医疗大数据基础，深化人口健康信息化和健康大数据的应用，创新人口健康信息化和健康医疗大数据的发展[3]。这3个文件从国家层面强调了医疗大数据研究、应用和推广的重要性。医疗大数据来源官方，涉及制药、临床诊断、患者病历、健康管理、网络交流等众多领域，具有复杂性和多样性，且缺乏统一的标准，也没有具体的标准规范可遵循[4-5]。因此，医务工作者对医疗大数据的认知度直接影响医疗大数据的获取和应用。目前，相关研究主要集中在医院管理、医疗实践、流行病防治和卫生监测等方面的应用和展望，我国大数据的应用尚处于起步阶段，关于不同医疗机构医疗大数据知晓情况尚不明确。同时，相较于广东省，安徽省对医疗大数据的推广应用尚未形成完整问卷[6]，对安徽省医务工作者医学信息获取能力和大数据应用能力尚缺乏数据支持。本研究通过问卷星调研了安徽省内174家医疗机构1 506名医务工作者，分析了安徽省医务工作者医疗大数据知晓情况及其影响因素，旨在为大数据的推广应用提供参考。

1 资料与方法

1.1资料

1.1.1资料来源 2019年11月1-30日采用问卷星网络调查方式，采用完全随机(网络发布、微信朋友圈发送、邮件发送)及便利抽样(现场调研)相结合的方式收集安徽省医疗机构医务工作者医疗大数据利用及需求情况的相关资料。

1.1.2纳入标准 (1)医疗机构工作人员，包括公立医院及私立医院；(2)安徽省内在职医务工作者；(3)资料填写规范，无错误信息；(4)完整填写问卷内容。

1.1.3排除标准 (1)非医疗机构工作人员；(2)非安徽省内医务工作者；(3)资料填写不规范或不完整。

1.2方法

1.2.1调研内容 (1)基本信息，如省、市、县、区名，医院名，科室名，姓名，年龄，专业技术职务，学历，医院类别，医院级别，工作身份(临床医生、医技人员、护士、行政管理人员)等；(2)医疗大数据知晓情况、了解渠道、工作中是否涉及等；(3)医学信息获取情况、获取频率等；(4)对全省医学文献共享或服务平台构建意向。

1.2.2调查方法 通过问卷星网络调研的方式发布调研问卷，现场调研采用便利抽样方式选取安徽省皖北地区、皖中地区、皖南地区各1个市，并由当地卫生健康委员会指定1所市级医院、1所县级医院、2所社区医院派发电子问卷。共回收问卷1 587份(参与调研医院174家)，有效问卷1 506份，有效回收率为94.89%。问卷调查信度Crobach α系数为0.956，效度KMO值为0.978，Bartlett球形度检验P=0.001，调研结果可信度较高。

1.2.3观察指标 统计并分析不同性别、专业技术职务、医院类别及级别、工作身份、学历医务工作者医疗大数据知晓率、概念获取渠道是否存在差异，分析不同性别、专业技术职务、医院类别及级别、工作身份、学历的知晓医疗大数据医务工作者对医疗大数据的利用情况。

1.3统计学处理 应用SPSSAU统计软件进行数据分析，计数资料以率或构成比表示，采用χ2检验。P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结 果

2.1不同特征医务工作者医疗大数据知晓率比较 1 506名医务工作者中知晓医疗大数据者1 048名，知晓率为69.59%。男性医务工作者医疗大数据知晓率明显高于女性，差异有统计学意义(P<0.05)；年龄小于25岁医务工作者医疗大数据知晓率最低，≥55岁医务工作者医疗大数据知晓率最高；省级公立医院医务工作者医疗大数据知晓率最高，县级医院医务工作者医疗大数据知晓率最低；三级医院医务工作者医疗大数据知晓率高于一、二级医院；行政管理人员医疗大数据知晓率最高，护士医疗大数据知晓率最低；高级专业技术职务医务工作者大数据知晓率最高，初级专业技术职务医务工作者医疗大数据知晓率最低；博士研究生(包括在读)知晓率医疗大数据最高，专科学历医务工作者医疗大数据最低，差异均有统计学意义(P<0.05)。见表1。

表1 不同特征医务工作者医疗大数据知晓率比较[n(%)]

续表1 不同特征医务工作者医疗大数据知晓率比较[n(%)]

2.2不同特征医务工作者医疗大数据涉及率比较 1 048名知晓医疗大数据的医务工作者涉及医疗大数据743名，涉及率为70.90%。不同性别、年龄、工作身份、学历医务工作者医疗大数据涉及率比较，差异均无统计学意义(P>0.05)；县级医院医务工作者医疗大数据涉及率最低；三级医院医务工作者医疗大数据涉及率明显高于二级医院；高级专业技术职务医务工作者医疗大数据涉及率最高，初级专业技术职务医务工作者医疗大数据涉及率最低，差异均有统计学意义(P<0.05)。见表2。

表2 不同特征医务工作者医疗大数据涉及率比较[n(%)]

续表2 不同特征医务工作者医疗大数据涉及率比较[n(%)]

2.3不同年龄医务工作者医疗大数据概念来源渠道比较 不同年龄医务工作者通过科研论坛、专业会议、他人科普获取医疗大数据概念比例比较，差异均有统计学意义(P<0.05)。见表3。

表3 不同年龄医务工作者医疗大数据概念来源渠道比较[n(%)]

2.4不同医院类别医务工作者医疗大数据概念来源渠道比较 不同医院类别医务工作者通过科研论坛、专业会议、查阅资料获取医疗大数据概念比例比较，差异均有统计学意义(P<0.05)；省级公立医院、市级公立医院、县级公立医院、私立医院医务工作者以通过专业会议获取医疗大数据概念为主，社区或乡镇医院以通过查询资料获取医疗大数据概念为主。见表4。

表4 不同医院类别医务工作者医疗大数据概念来源渠道比较[n(%)]

2.5不同医院级别医务工作者医疗大数据概念来源渠道比较 三级医院医务工作者通过科研论坛、专业会议获取医疗大数据概念比例均明显高于二级医院，通过他人科普获取医疗大数据概念比例明显低于二级医院，通过科研论坛科普获取医疗大数据概念比例明显高于一级医院，差异均有统计学意义(P<0.05)。见表5。

表5 不同医院级别医务工作者医疗大数据概念来源渠道比较[n(%)]

2.6不同工作身份医务工作者医疗大数据概念来源渠道比较 不同工作身份医务工作者通过科研论坛、专业会议、查阅资料、他人科普获取医疗大数据概念比例比较，差异均有统计学意义(P<0.05)；临床医生、行政管理人员以通过专业会议获取医疗大数据概念为主，医技人员通过查阅资料获取医疗大数据概念为主，护士以通过他人科普获取医疗大数据概念为主。见表6。

表6 不同工作身份医务工作者医疗大数据概念来源渠道比较[n(%)]

2.7不同专业技术职务医务工作者医疗大数据概念来源渠道比较 不同专业技术职务医务工作者通过科研论坛、专业会议、查阅资料、他人科普获取医疗大数据概念比例比较，差异均有统计学意义(P<0.05)；中级、副高级、高级专业技术职务医务工作者以通过专业会议获取医疗大数据概念为主。见表7。

表7 不同专业技术职务医务工作者医疗大数据概念来源渠道比较[n(%)]

3 讨 论

随着医疗数据和健康数据的急剧增长，大数据医疗在精准医疗、生物流行病防治、公共卫生监测、配合临床诊断、药物挖掘、远程患者监控、档案分析等方面逐渐得到重视和应用[7]。有研究表明，无论是流行病学调查、新药研究，还是临床研究，高效地利用研究数据将是决定现代医药学研究成败的关键；然而，医疗大数据是一项跨学科的研究，目前仍处于初始阶段[8]。在这一初始阶段大量直接受其惠利的医学临床与教育工作者却普遍对医疗大数据的相关知识及最新进展不够了解[9]。目前的研究均集中在理论数据方面，尚缺乏调研数据分析，本研究通过问卷调研形式分析了安徽省全省医务工作者医疗大数据的知晓和利用情况。本研究共回收有效问卷1 506份，其中知晓医疗大数据概念者1 048份，知晓率为69.50%。不同性别、年龄、医院类别及级别、工作身份、专业技术职务、学历医务工作者医疗大数据知晓率比较，差异均有统计学意义(P<0.05)；男性、≥55岁、省级公立医院、三级医院、行政管理人员、高级专业技术职务、博士研究生(包括在读)知晓率较高。提示医疗大数据知晓率可能受医院级别及类别、专业技术职务、工作身份、学历的影响。医院类别及级别、专业技术职务、学历越高可能获取医疗大数据概念的方式越广泛。

本研究进一步对1 048名知晓医疗大数据的医务工作者医疗大数据概念获取渠道进行了分析，结果显示，不同年龄、医院级别医务工作者通过科研论坛、专业会议、他人科普获取医疗大数据概念比例比较，差异均有统计学意义(P<0.05)。可能与不同年龄、医院级别医务工作者接触科研论坛、专业会议、他人科普的机会不等有关。不同医院类别医务工作者通过科研论坛、专业会议、查阅资料获取医疗大数据概念比例比较，差异均有统计学意义(P<0.05)；可能由于不同医院类别医务工作者获取信息渠道、医院管理方式、医务工作者自身素质参差不齐等因素所致。而不同工作身份、专业技术职务医务工作者通过科研论坛、专业会议、查阅资料、他人科普获取医疗大数据概念比例比较，差异均有统计学意义(P<0.05)，可能与不同工作身份医务工作者在日常工作中医疗大数据涉及率、医疗大数据与工作紧密程度、参加会议和浏览论坛的频率、身边同事的知晓程度相关。由综合医务工作者医疗大数据概念获取渠道可见，不同特征医务工作者医疗大数据概念获取渠道受多种因素的综合影响，而又以科研论坛、专业会议渠道最常见，提示在日常工作的同时适当增加不同特征医务工作者参加科研论坛和专业会议的机会，有利于提高医务工作者医疗大数据知晓率。

医疗大数据目前的应用主要集中在医院医疗数据上传平台[10]、描述疾病风险因素[11]、构建临床电子病历智能化研究[12]、打造健康档案区域医疗平台、构建智慧医疗等[13]。本研究结果显示，不同性别、年龄、工作身份、学历医务工作者医疗大数据涉及率比较，差异均无统计学意义(P>0.05)；不同医院类别及级别、专业技术职务医务工作者医疗大数据涉及率比较，差异均有统计学意义(P<0.05)，提示日常工作中医疗大数据涉及率可能与人口学特征无关，而可能直接与医院日常工作、科研任务有关。因本研究并未深入分析医疗大数据应用的具体内容，因此，尚不清楚不同特征医务工作者在医疗大数据应用项目和内容方面的差异。

综上所述，安徽省全省医务工作者医疗大数据知晓率总体偏低，不同特征医务工作者医疗大数据概念知晓率、概念获取渠道和工作利用情况方面均存在差异，相较于广东省医学学术交流中心，安徽省尚未建立一站式医学信息共享服务平台[14]，也缺乏多医院和全省医疗大数据平台建设[15-16]。因此，提高安徽省医务工作者医疗大数据知晓和利用率尚需加强平台建设，为医务工作者提供更多参加专业会议、科研论坛的机会。