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摘要：目前，隨著時代的發展，互聯網在各個領域中均獲得了廣泛的應用，尤其是醫學領域。我國醫院的信息管理系統正在不斷完善，建立完善的信息系統、推進醫療系統信息化已成為各大醫院的首要目標。醫療系統信息化不僅解決了人們“看病貴、看病難”的問題，還能夠促進醫院的長期穩定發展，為我國衛生事業的建設提供了重要的保障。本研究對大數據的概念及特征進行闡述，論述了大數據時代給醫療系統信息化發展帶來的變化，旨在為我國的醫療系統信息化發展提供參考價值。
關鍵詞：大數據；醫療系統；信息化；變化
醫療系統的信息化在促進醫療服務綜合發展水平的同時，能夠提高醫療服務的效率和質量，有利于患者在最短時間內接受最好的治療。目前，提高我國醫療衛生體系的重要措施之一就是建設醫療信息化。為滿足人們的需求，我國醫院的信息化建設也在不斷的完善與發展，大數據時代的到來又給我國醫療信息化建設帶來了新的機遇與挑戰。大數據的開發與利用，已成為各個國家之間競爭和實力的主要體現。傳統的醫療信息化管理已難以滿足患者及醫護人員的需求，也難以為醫院的建設和發展提供保障，因此，需要將醫療信息化與大數據相結合，逐漸完善醫院的信息管理，從而維持醫院的穩定發展。
1大數據的概念及特征
1.1概念
在一定時間范圍內，常規軟件工具或人腦無法進行處理、分析的巨量資料稱為大數據，目前，很多企業在經營、發展時均會參考大數據所提供的信息而做出決策[1]。大數據所涉及的數據信息資料規模巨大，除了是數據的整合外，還是一種信息資產的集合，即大數據的不僅數據量大，而且均是有用的訊息，通過處理后可以成為有用的、實現增值的信息和資訊。
1.2醫療大數據的特征
1.2.1復雜性
隨著醫學的不斷發展，在這一領域中也會有新的詞匯不斷出現，多詞一義、一詞多義已是普遍現象，各種術語集版本不斷更新，加上醫療信息系統各異且標準不一，從而增加了醫學術語的復雜性，導致數據在獲取過程中難度較大，尤其在我國的中醫藥數據發展上存在明顯的復雜性。
1.2.2多維性
在醫療行為中，均是以患者為中心對各種數據進行記錄，但數據的使用者各有不同，如醫生、醫技、護理人員等，不同的使用者對所需要的信息均有不同要求?，F今，大數據無法針對不同的使用對象而分別采用不同的方式去對數據信息進行記錄，只能讓使用者自己摘取所需數據，使醫療數據存在多維度的特征[2]。
1.2.3時序性
各個醫療數據的產生均是按照時間順序進行排列的，按照患者初次到醫院就診、接受治療、疾病發展、治療結果等都是時間函數數據，同時臨床檢測的圖像、波形等也均是按照時間順序排列的[3]。
1.2.4不完整性
醫務人員負責對醫療數據進行記錄，但往往收集者和處理者并非同一人，從而導致所記錄的數據存在缺失、偏差等問題，造成數據不完整[4]。另外，隨訪工作中斷，會使患者的許多數據表達不完善或不確定，導致醫療大數據出現不完整性的情況。
1.2.5冗余性
同一個患者去不同的醫院進行診治均會產生相同的數據，或者同一個醫院會有同一個患者重復的、無關緊要的信息，說明我國的醫療系統信息化存在信息誤導的情況，需要不斷對醫療系統進行完善。
2大數據時代給醫療系統信息化發展帶來的變化
2.1藥品研發
在藥品研發過程中，大數據可應用于各個階段。例如，研發藥品前，將患者的心理活動、行為、病情、習慣、癥狀、喜好等利用大數據進行測量與挖掘，再根據大數據分析的結果找到適合患者癥狀的藥品，最后針對不同患者的不同特點完善與優化藥品，保證藥品的治療效果[5]。藥品研發成功后，利用大數據對公眾疾病的藥品需求趨勢進行分析，然后通過大數據對最優的藥品產出比進行確定，從而達到節約成本、資源組合的目的。在藥品上市前，對樣本數和采樣分布范圍運用大數據進行擴大，以便了解藥品的不良反應發生情況，大數據的使用可以避免結果受到樣本數量少、分布受限等因素的影響[6]。通過大數據對藥品的不良反應和使用情況等進行分析，其所得結果更具客觀性與說服力，可縮短藥品的上市時間，從而達到節約成本的目的。在藥品上市后，通過大數據對各階段所獲得的數據進行整合后，可對藥品上市后的有效性、安全性和經濟性等進行全面監測。
2.2健康危險因素分析
在大數據技術背景下，物聯網、互聯網和醫療信息網絡系統形成了一個統一的有機體，從而全方位地對健康危險因素數據進行收集，例如大氣、土壤、營養條件、經濟收入、醫療保障水平、致病性微生物或病毒等自然環境因素、社會環境因素和生物因素等，甚至是人類遺傳基因因素，均可以通過大數據技術對各種因素進行比對關聯分析，從而得出影響健康的危險因素[7]。對不同地區、不同人群進行評估，再遴選出影響健康的相關危險因素，根據大數據分析結果提出具有針對性的居民健康干預計劃，以提高居民的健康水平。
2.3疾病診療
應用大數據可全面分析患者的特征、病情變化從而為其找到合理的治療方案，還可分析與建立醫囑自動報錯系統和臨床決策系統，同時能通過多大量病歷分析處理后發現治療某疾病的最佳方案。使用云計算和互聯網等技術對傳統醫療進行改進，構建出數據全面、關聯能力強、靈活性強和決策迅速的遠程醫療服務體系，縮短患者的住院時間，緩解當前醫療資源緊張、看病難、看病貴等情況，最優配置醫療資源。在循證醫學方面，大數據也發揮了巨大的作用，通過對個人數據集的分析，發現小樣本間所存在的細微差別，從而為循證醫學提供最堅實的證據，并為臨床醫生提供診療參考，促使臨床實踐更準確高效[8]。
2.4公共衛生管理
通過大數據對廣泛數據進行采集，并數字化地整合和分析公共衛生狀況，以促進疾病的預警和預報能力，從而有效避免疫情的爆發。將衛生信息管理平臺成立于每一塊定點區域內，并建立該區域內居民的健康信息系統，實施監控疫情和傳染病的出現及發展情況，并快速地開展應對策略，以便在降低感染率的同時節約醫療支出[9]。另外，在大數據背景下，利用信息平臺可以方便快捷地對疫病進行預防宣傳工作。
2.5醫療保險
在醫療保險方面，大數據可通過分析人們的健康檢查狀況而制定出針對患者的優惠保險計劃，并建立定價環節的自動化系統改善費用的補償方式，這樣不僅能夠更好的利用醫療資源，還可降低醫療成本。對于高度使用醫療保險的患者可以通過軟件識別，對于某個社會或衛生系統的醫療成本趨勢也可以利用軟件進行分析，令醫療服務提供者可以根據某類疾病或某類患者的狀態制定成本控制方法，從而使患者的再入院率和成本均有所降低[10]。根據大數據分析的結果，醫療保險部門可以及時發現存在騙保、套用保險資金等不良行為的醫療機構，社會保險與商業保險公司之間可以建立互補合作的關系，從而實現數據共享。目前，成都應用大數據對審核患者的住院治療費用單據進行審核，建立了可以輔助審核的智能系統，利用此系統同時可對疑似過度醫療的行為進行篩查，對治療、用藥是否符合臨床規則進行判斷[11]。
2.6智能決策
傳統的臨床治療決策是以人的意志為主導，由于各個醫生的意見不同極易產生分歧，而利用大數據分析后，可根據分析結果獲得較為客觀的決策。為了加強對各個衛生部門的宏觀管理，衛生管理部門可將上報的數據利用大數據技術進行整合分析，從而分析得出有利于促進衛生資源配置優化的數據，對公共衛生部門制定政策提供有利幫助。隨著醫療規模的不斷擴增，各種信息系統也在不斷的推陳出新，導致醫療數據的增長速度和增長量過快，這樣就難以找出各個醫療機構在服務質量方面所存在的不足之處以及資源配置不合理的地方，而大數據技術可以精確計算醫療質量和效益指標，改變上述存在的不良問題，促使醫療行為過程中的各個環節均能得到嚴格監控，最終達到促進醫療服務質量水平提高的目的[12]。
3結語
大數據作為現代化新技術，在進入醫療事業中必然會產生巨大的推動作用，目前已建立了豐富的國民健康數據資源，但是大數據在我國醫療事業中的應用還處于初期階段，仍然存在一系列的技術、應用方面的問題，還需要進一步完善。
作者:王延玲 溫明鋒 李迎新 單位:江門市中心醫院
