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四方伟业医疗大数据白皮书 第 1 页 共 17 页目 录 /C O N T E N T S 医疗大数据概述 医疗大数据应用概况 为什么需要医疗大数据 01 浅析医疗大数据 医疗大数据分类 医疗大数据特性 03 四方伟业医疗大数据体系概览 临床决策支持 医疗药品器械研发 慢病健康管理 公共卫生宏观调控 医疗成本核算分析 05 四方伟业医疗大数据平台介绍 WYDC介绍 四方伟业医疗大数据系统的价值 关于四方伟业 13 第 2 页 共 17 页01 四方伟业医疗大数据白皮书 医疗大数据概述 伴随着全球范围内的医疗改革推进，大家都在关注着一个能够引领全球范围的“大事件”发生。然而实际上，基于信息行业的大数据概念，已经在引领医疗卫生行业在发生着静悄悄的改变。或者可以这样说，医疗卫生行业的大数据建设正是全球大数据革命最为关注的一个“焦点”，是正在发生，或者已经发生的，颠覆性“革命”。2009年，谷歌通过4.5亿个不同数学模型，对5000万条搜索词条进行检索分析，比美国疾病控制与预防中心更早地成功预测了甲型H1N1流感爆发传播的具体情况，为公共卫生机构官员提供了大量有价值的数据信息，并以此开启了整个大数据时代应用的帷幕。2012年，四川大学华西医院在内部员工体检时发现喉部淋巴结肿块异常情况，通过一整年时间对工作环境、日常饮食、居住情况等数十项数据的排查分析，以及对病灶的分析，最终推断淋巴结肿块的异常分布应与食用加碘盐相关，对员工的食用盐食用给出了相关建议，有效抑制了肿块后续的恶化发展。第 3 页 共 17 页四方伟业医疗大数据白皮书 02 目前，中国社会正面临着人口老龄化、慢性病普遍化、医患纠纷加剧等诸多医疗卫生行业的难题，而以现在的医疗资源和政策手段，几乎是无解的一个困境。而参考国内外一些成功案例做法，基于大数据科技，对这些问题进行提早干预介入，在问题发生以前进行控制、解决，可以说是唯一切实可行的办法。老龄化不仅是目前中国迫在眉睫的难题，也是全球国家共同面临的困境。目前全球存在6亿老龄化人口，中国占1.8亿，年增800万，而且半数以上老年人有慢性病。提早对老龄化人口进行规模化的医疗卫生方面的关怀，不仅可以在社会效益上有较高的回报，也可以为不堪重负的养老经费问题上产生巨大的经济效益。慢性病是目前全球医疗难以逾越的难题，全球有高血压病人10亿；糖尿病病人2.5亿,每年1750万人死于心脏病。这其中中国有高血压病人1.7亿；糖尿病6000万，每年250万人死于心脏病。而美国每年慢病治疗费1万亿美元，基于大数据方面的慢性病管控体系，则可以有效地减少这方面的投入，较早的干预手段也能有效提高慢性病人的生活质量，提高慢性病人的存活率。医患纠纷，相关统计表明，日常医疗行为中，每给药5次就有1次错误发生。对病人构成潜在伤害的占7%；美国每年因医疗差错近10万人死亡。而在实际医疗行为中，医生需要获得完整病史，辅助诊断，合理用药，才能给出比较准确的诊疗结论，提高医疗服务质量。同时，由于医疗数据的隔离性，中国因重复检查每年浪费2500亿元，美国重复检查每年浪费2.8万亿美金。第 4 页 共 17 页03 四方伟业医疗大数据白皮书 浅析医疗大数据 医疗大数据经过一段时间发展，已经有了一定的特性和规划，目前医疗行业的大数据从来源划分，主要包括四大类的数据，多维度全方位为医疗行业提供关联的服务与帮助。诊疗数据 来自患者在医院诊所就医过程中产生的数据。其包括电子病历、传统检测结果（生化、免疫、PCR等）、新兴检测结果（基因测序等）、医生用药选择、诊疗路径记录等。增长快速，特别是新兴检测数据，如基因检测数据。研发数据 主要来自器械医药研发企业、研发外包公司、科研机构等研发过程中产生的数据，主要的数据来源如：（1）医药研发过程如医院临床试验；（2）科研机构最新科研进展。患者数据 患者自身的、在院外的行为和感官产生的数据，主要采集终端是可穿戴设备和各类网上轻医疗平台，包括（1）通过可穿戴设备收集的体征类的健康管理数据；（2）网络行为数据，例如挂号问诊、网络购药、健康管理、医患病友交流等。付款数据 一切与付费方相关的审核/报销记录，主要包括患者支付记录、报销记录、医药流通记录、医疗保险记录及报销记录等。第 5 页 共 17 页四方伟业医疗大数据白皮书 04 医疗大数据本身既具有鲜明的大数据特征，又具有典型的行业特色，是一座又一座能够产生巨大财富的矿藏。其服务对象可为居民、医疗服务机构、科研机构、医疗保险管理机构、公共健康管理部门等。我国存在人口基数巨大、医疗资源浪费严重、医疗资源紧缺和配置不合理、医疗支出增长过快、商保发展乏力等问题，医疗大数据的可应用场景丰富且能深度挖掘。医疗大数据大数据特性 规模大 Volume（1）1个CT图像约150MB，1个基因组序列约750MB，1个标准的病理约5GB（2）1个社区医院数据量约在数TB至PB，全国医疗数据到2020年约35ZB 多类型 Variety（1）包含各种结构化表、非结构化文本文档、医疗影像等多种多样的数据存储形式（2）包含网络日志、视频、图片、地理位置信息等 增长快 Velocity（1）大量在线或实时数据持续增多，如临床决策诊断、用药、流行病分析等（2）信息技术发展促使越来越多的医疗信息被数字化 价值高 Value 医疗数据的有效利用有利于：公共疾病防控、精准诊疗、新药品研发、医疗控费、顽疾攻克、健康管理等 医疗大数据医疗行业特性 多态性 时序性 隐私性 不完整性 冗余性 多种形态数据：包括体检类纯数据、信号、图像、文字等，且医师对病人的描述具有主观性、不标准化，呈现多态性 患者就诊、疾病发病过程在时间上有一个进度，医学检测的波形、图像都是时间函数 患者的医疗健康数据具有高度的隐私性，泄漏信息会造成严重后果 大量数据来源于人工记录，许多数据的表达、记录本身也具有不确定性，医疗分析对病人的状态描述有偏差和缺失 冗余医学数据量大，产生的数据中包含重复、无关紧要甚至是相互矛盾的记录 第 6 页 共 17 页05 四方伟业医疗大数据白皮书 四方伟业医疗大数据体系概览 基于医疗大数据的来源和特性，四方伟业汲取自身医疗行业建设经验，参考其他类似行业的成功案例。拥有一套能够满足我国医疗行业现状，为其提供包含临床决策支持、医疗药品器械研发、慢病健康管理、公共卫生宏观调控、医疗成本核算分析等方面的专项个性化的大数据信息化服务方案。第 7 页 共 17 页四方伟业医疗大数据白皮书 06 临床决策支持是以日常医疗诊疗数据为核心，患者数据为辅助的医疗大数据应用体系。凭借大量电子病历建设临床决策辅助体系，以大量的历史性诊疗数据支撑应用于日常医疗诊断业务，降低诊疗错误，提高诊疗效率。主要业务包括精准诊疗和精准用药两大方面。传统诊疗 对症治疗：发热、头晕、呕吐 标准检查：验血、CT、验尿 精准诊疗 患者数据：饮食锻炼、睡眠 个人病史 家族病史/基因图谱：糖尿病、高血压 科研进展：新药、新机理 同类病人病史、治疗路径、疗效评估 其他医生诊疗判断、会诊建议 精准诊疗模式相较于传统诊疗模式的进步 精准医疗：医疗的本质是基于充分的数据积累对患者健康数据进行处理，进而做出决策。通过建立在更强大的医疗信息库上的的健康大数据模型得到的病情预测可以更好地辅助医生进行病情判断。一方面，结合组学知识数据库的大数据模型能对病前临界态进行预警，发现“准病患”并及时干预；另一方面，可以辅助医生将本需1个月或更长时间制定个性化诊疗方案压缩到1天至几天。精准用药：基于药物基因组学的基因检测帮助医生精准用药。一方面，精准选择靶向药物，为患者选择直接受益的治疗；另一方面，基于药物组学的基因检测，医生能够根据个体遗传差异进行精准用药剂量、避免药物毒害、选择疗效成本最佳药物。第 8 页 共 17 页07 四方伟业医疗大数据白皮书 医疗药品器械研发是以研发数据为核心，诊疗数据、患者数据和付费数据为辅助，为医药公司、医疗器械生产商、以及医药、医疗器械经销商提供商业决策大数据分析的大数据信息化建设，不仅从销量、客户反馈等数据为销售行为提供决策依据，更从医疗本身特殊性提供药品靶向研究、穿戴反馈等方面的深入性专项性改进意见。四方伟业可以为有条件的医药、医疗器械企业，以及药品、医疗器械监管单位提供以下的大数据业务建设内容：1)利用文献传递关联分析提升潜在药物、器械筛选效率。例如通过分析挖掘各种期刊、科研论文数据库，有效判断研发项目的成功可能性。降低药品投资风险，提升药品、医疗器械研发效率。2)提早预测新药入市的不良反应事件，以及医疗器械的故障，阻止其发生。由于药品反应、治疗重复、药品重复、副作用等导致的药物不良反应时间（AEDs）普遍发生在临床干预中，通过对多个医疗数据源、不良事件报告、药品器械信息源、电子病历等数据进行分析挖掘，在入市前提早识别因临床样本局限在临床实验中未能发现的不良反应或者故障报告，可以提前预警，或者阻止相关问题的发生。3)提高新药、新器械通过审批和纳入医保范畴可能性。例如：药企开发的新药A比治同病的原有药B单疗程更贵、但全生命周期综合成本更低，通过大数据的分析比对，药企将会更加容易说服医保部门将新药A纳入医保。此外，大数据可以用于药物经济学或者卫生经济学分析，以治疗结果及其相应社会及经济效益作为定价基础，从而帮助监管部门及医疗支付方科学制定新药上市及报销政策。第 9 页 共 17 页四方伟业医疗大数据白皮书 08 慢病健康管理是依托于现代智能设备所能获取的患者数据，通过相应的大数据挖掘，实现对无法终生治愈，需要长期治疗的慢病维护的大数据应用。一方面可以通过基于患者历史病历及家族遗传史进行的大数据慢病预防；另外一方面可以基于患者行为感观数据和慢病数据库的慢病长期性管理。四方伟业可以协助相关企业、公共卫生单位建设相关的慢病管理体系大数据应用：帮助精准预防疾病，实现“治未病”。例如：通过智能硬件和软件实时收集用户行为和生命体征数据，比对大量人口统计大数据库，识别筛选高危群体；或者通过病理、家族遗传史分析预测个体高发疾病中类。针对高危人群、个体易发疾病进行健康教育或提供疾病防治协助，对依从性差的个体订制精准的提醒方案，如个人运动、服药提醒，实现“未病”先治、轻治。实时患者大数据：运动、饮食、体重、用药 群体患者大数据：病史统计、慢病统计 高危个体预防方案 依从性提醒方案 四方伟业大数据平台 第 10 页 共 17 页09 四方伟业医疗大数据白皮书 公共卫生宏观调控是大数据在医疗卫生行业最为响亮的第一啼声。在此基础上，经过多年的发展和演化，依托于更加成熟的数据挖掘、数学建模和计算机学习，大数据能够更好地服务于公共卫生体系，为大型公共疾病预警、疾病传播分析提供更加精准科学的服务，方便协调资源以最小代价实现对大规模疾病的最佳管控。第 11 页 共 17 页四方伟业医疗大数据白皮书 10 医疗成本核算是基于医院成本核算体系以及国家医疗保险模式下，依托大数据的数据提取、转换和最终展现，精确评估包含医疗服务人员劳动成本在内的医疗成本，最终以相对较为精确的数据核算出针对某一种疾病或者某一种治疗方案的治疗成本，进而对医院的经营、医疗保险分摊，乃至最终整个国家医疗经费投入的医疗大数据应用。是针对政府卫生医疗管理单位最具价值的大数据应用。第 12 页 共 17 页11 四方伟业医疗大数据白皮书 四方伟业医疗大数据平台采用全架构的先进设计思想，各层之间基于国际标准的松耦合设计。平台具有非常良好的生命力和延展性。在任何一层，都支持规模扩容和新技术新产品的引入与兼容。基于大数据平台实现精准扶贫的大数据资源管理，大数据分析主题建设和可视化。大数据的运行引擎，基于多种开放式架构（Hadoop/Spark/Storm等）的最优组合，提供高性能大数据分析和算法引擎，并支持算法库，实现数学模型的快速构建和管理。大数据可视化平台支持实现基于业务逻辑的“所见即所得”的丰富数据图形设计。大数据平台同时提供高度人性化的管理平台与设计开发平台。通过大数据平台，为大数据应用落地打通最后一公里。四方伟业医疗大数据平台介绍 第 13 页 共 17 页四方伟业医疗大数据白皮书 12 针对医疗的专版平台脱胎于四方伟业Data disCovery家族。其本身（简称WYDC）由一系列子平台构建而成，并且可以根据客户实际业务场景的需要量身定做，灵活选择对应模块实现业务，无论是自身拥有大量数据但是无从下口的用户，还是期望通过大数据的全面建设实现自身价值再提升的客户，都可以通过该平台获取相应的解决方案，进而用最经济的价格实现最为切合自身的大数据信息化平台。第 14 页 共 17 页13 四方伟业医疗大数据白皮书 通过可靠的大数据平台构建相应的大数据系统，不仅能够使得在国家医疗改革过程中，医疗卫生部门可以精准掌握整个医疗卫生体系的运行状况，判断现有医疗卫生体系的短板。还能够使得其他医疗卫生的参与者包括医疗卫生管理部门、医院、各级医疗服务提供单位、医药和医疗器械生产厂商、病患个体、甚至是健康的人群，都能享受到全方位大数据带来的医疗卫生服务的提升，实现政府主导与市场机制相结合的医疗卫生服务体系。四方伟业医疗大数据系统的价值 贴合国家医疗改革大背景，深入挖掘医疗大数据价值。强化医疗卫生宏观调控能力，从宏观到细节全面实现精准医疗，提高人民群众幸福感和健康指标，维护人民健康权益，实现人人享有基本医疗卫生服务，建立有中国特色的医药卫生体制。对医疗卫生工作各项业务覆盖全面，打破医疗卫生信息孤岛，充分整合现有医疗卫生资源，统筹兼顾地为群众提供安全、有效、方便、价廉的医疗卫生服务，实现人人享有基本医疗卫生服务。并建设高效规范的医药卫生机构运行机制、政府主导的多元卫生投入机制。通过大数据平台的成熟系统，有效屏蔽精准医疗大数据应用的技术风险，促进医疗科技进步。为药品和医疗器械的应用降低风险和成本，提高临床验证可靠性，建设高效的药品供应保障体系和协调统一的医药卫生管理体制。并在重大灾害和危险发生时能够快速响应，及时统筹调动医疗资源，降低损失。依托大数据和数学模型建立医疗卫生服务体系，科学统筹医护人员的从业资格认证和继续教育体系，进而实现覆盖城乡居民的公共卫生服务体系、医疗服务体系、医疗保障体系。建设可持续发展的医药卫生科技创新机制和人才保障机制。第 15 页 共 17 页四方伟业医疗大数据白皮书 14 关于四方伟业 成都四方伟业软件股份有限公司是一家软件研发和信息服务解决方案提供商，为合作伙伴、运营商客户、政府客户、企业客户、公众客户提供一体化的大数据IT/DT解决方案、产品和服务。致力于自主可控的智慧流程引擎、大数据分析与可视化平台、精准扶贫、疾病预防控制与趋势分析平台、一站式智慧政务等基础平台软件研发与大数据行业综合应用解决方案的提供。公司总部位于成都，并分别在南京、成都设有技术研发中心，在北京、上海、广东、湖北、福建、江苏、浙江、云南、河北、陕西、湖南、山东、河南、重庆等20个城市设立了分公司和办事处，同时与国内多所高校建有联合实验室。当前员工人数已达到500余人，业务交付遍及全国多个省市及全球70多个国家和地区。公司将致力于为国家民族大数据软件产业提供自己的力量支撑，打造中国的技术，世界的企业。公司相关资质 ISCCC信息安全服务 军工涉密咨询服务 计算机信息系统集成 ISO4001环境认证 ISO27001信息安全 CMMI-DEV 软件企业认定证书 国家高薪技术企业 ITSS服务运维 ISO9001质量认证 3级 2级 2级 第 16 页 共 17 页15 四方伟业医疗大数据白皮书 四方伟业的核心竞争力 专业的大数据平台产品 1.技术和成熟产品的配合可以大幅降低大数据建设的风险和门槛；2.可以帮助客户大幅度缩短大数据应用的落地周期；3.避免直接使用开源资源的诸多不确定性，有效控制项目建设的总体成本；4.大数据可视化应用已经交付了很多案例，是同行业的灯塔和标杆；通过多年来在公共卫生行业和政府积累了大量的成功案例和行业经验，进而对医疗公共卫生行业应用有了深刻的理解，这是建设医疗卫生大数据应用，对接业务场景的关键因素。专业的行业理解 专业 专业的技术团队 1.拥有一支近400人的庞大专业技术研发队伍，除成都外，在南京和西安还设有研发分中心。为未来全国化的技术支撑力量奠定基础；2.和国内多所知名高校，如成都电子科技大学等，具有战略合作关系并建有联合实验室，为客户系统实现提供有力的学术支撑；专业的交付能力 1.四方伟业具有严格的内部交付管理流程，专业的质量管理体系。该管理体系与华为配套，相关指标的严苛程度超过华为的管理标准；2.配合华为在全球超过20个国家交付超过70个项目，其中包括对交付及其严格的英国电信和德国电信！秉承“客户至上，信守承诺”的理念，使得四方伟业与绝大部分客户都保持了良好的长期合作关系。这也是企业文化的核心价值所在；第 17 页 共 17 页