(大数据资料)四方伟业医疗大数据方案白皮书.pdf
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1、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
2、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
3、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
4、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
5、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
6、,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
7、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
8、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
9、 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
10、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
11、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、
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