深挖医疗大数据价值，我们来看人大金仓如何践行？

　　大数据作为一种重要的战略资产，已经不同程度地渗透到各个行业领域和部门，其深度应用不仅有助于企业经营活动，还有利于推动国民经济发展。麦肯锡研究表明，在医疗、零售和制造业领域，大数据可以每年提高劳动生产率0.5-1个百分点。因此在大数据时代背景下，如何从大数据中挖掘出有用的信息才是大数据发展的关键。

　　医疗行业早就面临了海量数据和非结构化数据的挑战，近日召开的国务院常务会议确定了发展和规范健康医疗大数据应用的措施，明确了“互联网+医疗”的发展基调，更在微观层面予以行业具体的推进方式。作为中国自主可控数据库、大数据相关产品及解决方案的提供商，人大金仓顺应时代发展的潮流，自主研发医院大数据分析系统，深度挖掘医疗大数据价值，助力医院提升工作效率和诊疗质量。

重点关注本质问题 满足医院综合需求

　　人大金仓医院大数据分析系统重点关注本质性、关键性的问题,包括“看什么”、“给谁看”、“哪些该看和不该看”、“看到了该看的下一步怎么办”以及“不小心看了不该看的，但又不知道不该看，这该怎么办?”等等，这些在指标设计过程中都予以足够重视。

　　其实，很多初次接触医院大数据分析的人需要看的东西很多，比如门急诊量、住院收容量等基本数据，平均住院日、病床周转次数、费用拟合曲线等效率与经济数据，药品组合疗效、单病种的并发症预测等等涉及医疗管理与临床医学的方方面面。

　　而不同的人想看的东西是不一样的，比如，一般科室的业务人员可能关心的是每月给上级领导汇报的关于诊疗量、收入、治疗效率与质量方面的统计报表;而科室主任及院长更关心的则是多种指标在特定时间内的一个变化趋势;在临床上，不同医学学科的医生、主任关心的可能是检查检验的中某些特定的指标在特定群体内的发展情况，或是某些治疗手段等。

　　“哪些该看?哪些又不该看?”这直接反应的是分析人员或分析平台的洞察能力。重点在于哪些是不该看的，一般在全面反映运营状况的即席查询中，那些住院时间超长、费用奇高的极少数数据虽然可以显示出来，但需要特别标出，而在各种预测模型中的训练用样本数据，则一定要被清理出去，以免对结果造成较大的误差。

　　“看到了该看的，下一步怎么办?”，看到是结果，那么就需要从多方面、多纬度去分析其原因，从而帮助管理者或医疗实践者抓住主要影响因素进行有的放矢的干预。

　　“不小心看了不该看的，但又不知道不该看，这该怎么办?”，实际上，“哪些该看和不该看”这个问题，并不能事先给出完全正确或者全面的答案，需要在不断并反复的分析与验证过程中进行调整。

深度解读数据应用 助力有的放矢诊疗

　　人大金仓医院大数据分析系统涵盖基础架构、应用方向、统计分析三个方面，对医院大数据的应用作了详细的解读。

基础架构：不断迭代

　　在基础架构方面，人大金仓医院数据分析系统经历数据采集、数据存储和分析利用三个不断迭代的核心过程。

　　数据采集方面，采集的数据来自于医疗机构的多种多样的信息系统，包括 HIS 、电子病历( EMRS )、 PACS 、 LIS 、重症监护、急诊系统、手麻系统等等各种临床信息系统( CIS )，同样也包括医学影像、视频、各种病历文书等多样的非结构化的外部文件。

　　数据存储方面，以数据仓库( DW )为核心，以 hadoop 技术按需进行分布式存储的扩展，同时对所有结构化及非结构化数据按照不同的业务类型划分为多个数据集市进行主题分析。

　　数据分析利用方面，除了系统本身担负的数据分析任务外，同时提供数据共享、数据交换、数据分发等多种数据利用形式。数据的分析利用又以多种“应用功能”提供给业务人员、分析决策人员及科研人员等，而这些应用功能包括门户网站、管理驾驶舱 / 仪表板、查询 / 检索、统计分析、预警告警、深入的数据挖掘及大数据分析等。

应用方向：由浅入深

　　本着“数据即价值”的原则，医院大数据分析的应用方向和课题多种多样，人大金仓的医院大数据产品或服务，由浅入深、由简至难分为基本的统计分析、进阶的智能分析和高级别的深入数据挖掘三大板块。

　　在 “统计分析”板块涉及基本医疗数据的分析、经济效益分析、医疗效率分析、医疗质量分析等多个主题或专题，而不同主题或专题下又会穿插多种专业的统计指标，使用数理统计、同环比分析、基比分析、趋势分析、多维分析、及各种图形展示及预警等技术方法进行综合分析。在基本统计分析中，需要提供院长驾驶舱功能，使院长等高层管理人员能够对每日、每月的总体运营情况有一个整体的监测。

　　而智能分析和深入数据挖掘的模块，因为每个模块都是一个技术性比较强的专向分析，从数据的抽取、清洗开始到分析及相关模型的反复训练与拟合都会消耗分析人员比较大的精力与总的人力，各医院可选择性地进行应用。

　　如今，人大金仓医院大数据分析系统在对糖尿病的辅助诊疗方面得到广泛应用。在恶化机率与死亡率预测、主要死因及死亡率预测等方面进行诊疗的辅助性分析。基于患者从住院排程到治疗处置、出院健康预测、居家护理到回诊预约，再到门诊或住院的这样一个闭环流程上，大数据分析的介入包括抽取数据(资料收集)，分析并验证、临床干预与监测、从个人医疗事务到机构医疗事务(包括质量、效率等)的预测等，形成一个与现有医疗护理流程相并行的一个外环应用流程。

　　随着人大金仓医院大数据分析系统的普及和应用 ，帮助医院分析病情 、 病因 ， 对疾病做出趋势分析等 ，将在 更大程度上为病人提供良好的医疗服务 ， 造福社会，同时也会为医院带来新的经济增长点 ，形成双赢局面。此外， 通过对 各项医疗大数据内在变化趋势规律 的 探索， 其 内在潜力将被不断挖掘，形成大数据开发与创新应用的良性循环 ，对于 业界来说 ，也是一种创举。