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医疗大数据范文1
自从20世纪80年代以来，医院信息数字化获得了明显的发展，主要表现为以往是局部的药房药品、单纯的医院财务系统数字化、物资管理数字化，逐渐发展为电子病历、检验信息系统、集成医院影像存档与传播系统。近年来，人们的生活水平有了较大的提高，这使得对于医疗服务的需求越来越大，这就需要医院提供更为人陛化的服务。从医院的角度来看，医院数据的信息量越来越多，同时医疗统计上报的数据也越来越多，如果要想能够从医疗数据中得到有用的信息，就需要重视选取相应的方式，以此来进行数据的统计与开发，从而能够获得较为全面的信息，并且能够有利于促进医院本身的发展。
1医疗数据的统计来源
1.1科室上报
科室上报是医疗数据的重要统计来源，医生在工作的过程中，应当严格遵守国家卫计委下发的相关文件来填写相关资料中的入院病情、疾病诊断、疾病编码等等，同时应当由病案统计人员对其审核，确认无误后进行上报。在大数据背景下，信息化得到了快速的发展，但是因为医院网络系统设计平台将重点放在了临床使用方面，同时因为没有正确认识到数据统计的内容，就对单病种质量、医院感染、合理用药、医院人员变动等等统计的不够准确，就会使得系统方面有较多的问题。此外，对于一些项目，只能使用手工上报的形式，虽然耗费了很多的人力成本，然而还是难以保障统计数据的真实性与有效性。
1.2网络系统生成
网络系统生成是医疗数据的一项统计来源。从医院的HIS开始投入使用直到现在，结合现实的情况，系统经过了了不断的调整与完善，不但能够统计更多的医疗数据，而且还可以统计出更为准确的数据。由于医院应用了HIS系统，因而，能够较为方便的来统计出医院各科室的总站床日数、人院出院的人次、使用率、医疗收入、医疗技术科室的实时工作量等项目，并且获得的数据能够更加准确与客观，从而有利于医疗机构的决策与发展。
1.3医院深层数据挖掘
医院数据挖掘系统又被称为BI系统，主要是使用一些信息系统的方式来对当前的数据进行整理与分析，同时使用的是统计学的方式来对数据进行进一步的额分析，以此来能够在较短的时间内寻找到相关的数据，并且有利于公司业务的经营与决策。从中能够看出，医院数据挖掘系统属于较为完善的系统。在医院HIS系统的支持下，医院数据挖掘数据能够结合各医院、各机构不一样的需要来统计出相应的数据与资料，就像是患者安全指标、手术合并症、住院重返指标等等，都能够通过医院的深层数据挖掘方式来统计出来。
2医疗数据的开发应用
2.1上报数据的问题
在大数据时代下，不管是医疗机构的综合评价，还是政府的政策决定，都需要使用到数据来体现。另外，医院管理局、国家与地区的卫生计生委、医院管理研究所、信息中心、医疗与社会保障局都是数据的使用机构，为了能够有利于各机构的决策，就需要保障数据的真实性与准确性。具体来说，各个机构应当结合本身需要设计的上报指标来进行相应的划分，但是因为这些上报指标之间不但有着一定的关系，而且还有着指标解释的不同与指标解释不足的情况，这就会导致出现数据盲目上报、重复上报，就会对数据的真实性产生影响，不利于医院统计机构的工作。要想保障数据指标的准确性，就需要降低医疗组织上报的困惑，同时减少数据填报中存在的问题。因此，就需要对一些数据指标进行分类整理，同时对一个相同的指标进行重新的划分与归类，以此来减少重复上报的现象，并且实现数据之间的交流与传递。此外，为了能够实现数据的一致性与真实性，就需要对数据指标的含义与关系进行分析，以此来加强数据指标的可利用性。
2.2数据利用的问题
在现实生活中，很多医院统计的数据是从业务系统中各自的报表中得到的，在这种情况下，就难以在一个系统中较为全面地表现出管理者所需的全部信息，同时包含的数据信息内容不够全面，就难以在一个系统中较为全面地表现出管理这应有的信息，同时相关负责人也不容易使用不同的系统去查找相关的资料，就不容易了解运营的整体情况。并且因为统计的方式与途径有所不同，就容易出现信息混乱的情况，对管理者决策造成相应的影响。除此之外，医院在进行管理决策的时候，很多都是通过定性分析与经验的方式，同时系统更多的是对一般事物进行分析与整理，但是却并没有对统计信息进行进一步的整理与分析，就对决策工作的有效性与效率产生了相关的影响。当今社会中，之所以医院数据没有进行良好的用，是因为缺乏对基础信息的分析与整理，尤其是没有对整个过程的信息化进行监督与管理，同时不具备主索引与数据标准化等对决策支持系统的相关条件。
2.3BI系统的优势
在医院数据统计与开发的过程中，使用医院数据挖掘系统，能够将多个系统的业务数据进行整理与归纳，就像是病案、手术麻醉、EMR、LIS、财务、设备、成本核算等等，在此基础上，能够把医院各业务系统较为零散的数据整理在一起，同时来完成对医院各业务系统的数据与科研数据进行整理与分析。在医院医学科研信息服务中，BI数据发挥着越来越重要的作用，这主要是因为数据挖掘技术在很多方面都发挥了较为重要的作用，尤其是在确定研究课题、医学科研的属性、挖掘医学科研、充分利用数据仓库的数据等方面。在医疗数据统计与开发的过程中，各级卫生行政机构应当加强相应的管理，同时重视加强顶层设计，同时对一些数据指标进行整理与分析，并且对指标解释进行具体的划分，从而不但减少数据的不相同性，而且还降低医院重复上报的现象。对于医院来说，应当重视BI系统的建设与完善，同时逐渐完善信息化系统建设，并且努力保障数据的真实性与准确性。
医疗大数据范文2
如何在大数据时代做好医疗卫生信息化建设，是值得我们思考的问题，也是在我国医疗卫生数据量爆发式增长背景下，医疗信息化建设面对的新命题。
系统架构可扩展诉求提升
医疗卫生数据主要来源于三方面：一是生命科学领域及医药研发领域。随着高通量测序的技术发展和逐步应用，生命科学领域的数据量正在高速增长，每台高通量的测序仪每天可产生约100GB的数据，仅华大基因一家中国基因公司，每天就有一百多台这样的测序仪在满负荷运行着，产生10TB的数据。
二是医疗领域。就医疗机构诊疗数据看，诊疗数据结构复杂，包含大量半结构化或非结构化数据，单个半结构化数据（如心电图、B超、CR、CT等）的数据量远远大于单个结构化数据（如XML文档），如一张普通CT图像大约150MB、一个标准的病理图接近5GB，而一个XML文档大小约几十K，随着医疗机构信息化建设转向临床信息系统，越来越多医院将重点建设PACS、LIS系统，从而产生大量非结构化诊疗数据。
除医疗机构诊疗数据外，医疗领域大数据还包括患者在医疗机构就医过程中产生的挂号、缴费、新农合基金使用情况、医保资金使用情况、诊断结论、诊疗过程等数据。根据卫计委2014年颁布的《人口健康信息管理办法（试行）》要求，电子健康档案、电子病历、全员人口信息等人口健康信息需要实现长期保存，医疗领域数据量将逐年累积增加。
三是移动医疗领域。可穿戴式医疗设备目前逐步从概念走向现实，其最重要的应用就在医疗健康管理领域，从谷歌眼镜、苹果手表到耐克腕带等均具备一定医疗健康管理功能，为用户提供身体素质指标监测、疾病数据跟踪等服务。随着可穿戴式设备的快速发展，未来将产生大量的医疗健康数据。
面对来源丰富且日益膨胀的医疗卫生数据，目前医疗信息化的存储架构无法满足大数据应用的需要，在处理和查询大数据集时更是力不从心，需要设计新的以数据为中心的计算模型和系统架构，把医疗卫生各个业务系统独立的、分散的、不同品牌或不同级别的存储产品统一到一个或几个大的存储池下，形成逻辑上统一的整体，进而根据数据整合或应用整合的需要将数据迁移到相应的存储空间，从而实现医疗信息化中存储架构的统一规划和部署。
传统数据分析系统亟待变革
目前，医疗卫生数据结构较为复杂，除了普通结构化数据外，多为半结构化或者非结构化的数据，如心电图、B超、CT、MR、CR、等临床影像文件多为非结构化数据。在“大数据”时代，传统的数据库分析系统正面临着一次历史性变革。
目前国外已经有许多机构开始深入研究医疗数据的挖掘利用，并已经从大数据中找到了与医疗卫生相关的潜在价值，例如：早在2009年，甲型H1N1流感爆发的几周前，Google开发“谷歌流感趋势”延伸服务，通过分析大量用户对于流感有关词条所做的搜索记录识别流感爆发，与官方机构相比Google能提前1～2周预测流感爆发，预测结果与官方数据相关性高达97%。
苹果前总裁史蒂夫・乔布斯在与胰腺癌症斗争的过程中也应用了大数据技术，他是世界上第一个对自身所有DNA和肿瘤DNA进行排序的人，通过分析整个基因数据的大数据文档，乔布斯的医生能基于他的特定基因组成按需用药。资料显示，胰腺癌患者的死亡率极高，出现症状后患者的平均寿命仅为9个月，5年生存率不到2%，但是乔布斯通过大数据技术开发出的个性化药物将生命延长了好几年。
相对国外医疗卫生数据挖掘的进展，我国医疗卫生数据挖掘才刚刚起步，大部分医疗卫生机构还停留在数据的精确性层面，而非从数据关联性方面分析挖掘数据价值，需要加大对医疗卫生大数据分析的投入，通过对医疗卫生大数据有效的存储、处理、查询和分析，辅助医生做出更为科学和准确的诊断和用药决策，帮助医院根据患者潜在需求开发全新个性化服务及自动服务，帮助相关研究机构突破医疗方法和药物革新，支持地区甚至全国医疗行业主管部门优化医疗资源及服务配置。
信息化建设应关注协同效应
大数据时代医疗信息化建设从产业角度看，未来将创建一个以患者为中心，数据快速流通，精准分析的价值链条。在此链条中政府、医疗卫生机构、医疗信息化软硬件提供商等应明确各自定位，协同合作，才能在大数据时代做好医疗信息化建设。
（一）政府应发挥政策制定、产业发展推动作用
政府在医疗信息化建设中应充分发挥政策制定、产业发展推动的作用。目前我国医疗信息化标准建设并不完备，基础的电子病历和电子健康档案建设标准虽然已经出台，但目前并没有出台针对大数据时代医疗信息化建设中涉及的各项数据的采集、传输、处理及相关医疗信息架构的标准。
（二）医疗卫生机构应前瞻部署医疗信息化建设
医疗卫生机构是医疗信息化建设主体，在进行医疗信息化建设过程中应该有前瞻意识，勇于将新一代信息技术融入医疗信息化建设过程中。
目前，一些三甲医院已经进行了诸如移动医疗、远程医疗等尝试，但对于大数据，医疗卫生机构的应用仍然较为保守，仍停留在BI用大数据辅助办公阶段，用于临床精准用药的较少。未来，随着大数据相关技术的逐步成熟，医疗卫生机构应逐步将大数据从辅助办公拓展到提高临床医疗服务质量方面。
（三）ICT厂商应加大上下游合作，瞄准大数据下医疗信息化建设积极开发新产品
软硬件设备厂商作为医疗信息化技术的提供者，应瞄准大数据下医疗信息化建设新机遇开发新产品，加大上下游产业链合作。如针对可穿戴设备产生的大量健康监测数据，医疗信息化软硬件设备厂商可以与下游医疗卫生机构合作，将医疗服务前置，使患者能够尽快发现可能的健康隐患，甚至在家中就能通过智能终端定期查看可穿戴设备中记录的健康信息，并得到医疗机构相关医生给予的医疗健康诊断信息及就诊建议，实现“治已病”向“治未病”的转移。
由于可穿戴设备具有小巧、轻薄的特点，对电池的续航能力和CPU、无线传输芯片的功耗提出更为苛刻的要求，医疗信息化软硬件设备厂商需要软硬件厂商与上游处理器、存储器、电源、无线通信、软板、传感器、执行器等主要零部件厂商合作，共同开发具有功耗低功能强的可穿戴式医疗产品。
医疗大数据范文3
确实，将大数据技术应用于健康医疗领域，能带来无限的想象空间。例如在美国，IBM人工智能引擎Watson已经学习了超过60万份医学证据报告、150万份病历和临床试验、200万页医学期刊研究成果。目前，享誉世界的纪念斯隆―凯特琳癌症中心（Memorial Sloan-Kettering Cancer Center）的肿瘤医生正借助Watson，根据每位病人的症状、基因、病史等量身定制治疗方案。
在英国，今年7月，打败围棋高手李世石的谷歌人工智能引擎DeepMind宣布与英国Moorfields眼科医院合作，将对超过100万份的眼部扫描文件进行数据分析和挖掘，创造出能更快、更早地探测出眼部病变的计算机算法。据英国国家医疗服务体系（National Health Service， NHS）统计，98%以上的糖尿病视网膜病变所引起的视力受损，能够通过早期的检测和治疗而避免。
有IBM和谷歌等公司强大的技术实力，再加上丰富的医疗健康大数据作为支撑，不难想象在未来人工智能和大数据技术能做出的巨大贡献。《指导意见》将发展健康医疗大数据应用作为“努力建设人民满意的医疗卫生事业”的关键之一，无疑是找对了抓手，切中了要害。
命途多舛的care.data
让我们将目光转向英国。在2012年伦敦奥运会开幕式上，英国人将女作家J・K・罗琳与她的哈利・波特，以及提供全民免费医疗的NHS，作为英国最引以为傲的两项代表。显然，英国人不会错过利用大数据技术改善NHS的机会。
早在2011年，时任英国首相卡梅伦就提出，要将NHS累积的医疗健康大数据运用于研究，不仅病患能更快地享受到更有效的治疗，还能进一步巩固英国医疗行业在全世界的领先地位。卡梅伦期待，通过与产业、研究机构共享NHS的医疗健康大数据，NHS能够成为“引领全球医疗创新的典范”。
2013年，英国启动了医疗健康大数据旗舰平台care.data。care.data集中了最详尽的数据，包括全英国的家庭医生（General Practitioner， GP）和医院记录的病历，以及社会服务信息；数据将用于除“直接医疗”（direct care）之外的目的。NHS期待通过数据资源的统一归口、共享、分析，能够更好地认识病患，研发药物和治疗方式；认识公共卫生和疾病的发展趋势，保障每个人享有高质量的服务；在有限预算中更好地分配医疗资源；监控药物和治疗的安全状况；比较全国各区域的医疗质量。care.data从诞生之日起就被寄予厚望。
然而就在2016年7月6日，英国NHS却决定从即日起停止care.data计划。如果说将大数据技术运用于医疗健康这个大方向没变的话，那到底NHS在运营care.data的过程中遇到了什么问题？中国在发展医疗健康大数据时，又能从中借鉴什么经验教训？在讨论这些问题前，有必要先回顾下从2013年到现在的这三年间，围绕care.data发生的那些事儿。
虽然NHS在2012年提出care.data计划，但其基本逻辑可以追溯到一个世纪前。1911年，家庭医生的病人医疗记录就被英国政府用于集中统计分析，从纸质记录时代到数字化时代，英国一直致力于对医疗数据的集中化和医疗数据分析挖掘，以改善整体医疗水平。2000年，NHS提出了IT计划，拟建设全国集中的医疗保健数据资源库，并允许其数据可被用于科学研究。然而，多年以来，一系列的医疗数据集中化应用的计划并没有取得理想效果，反而引来了众多批评的声音。
2012年英国通过的“医疗和社会保健法案”（Health and Social Care Act）规定，由医疗和社会保健信息中心（Health and Social Care Information Centre， HSCIC）代替之前的NHS信息中心，具体负责所有医疗数据的收集、传输、分析和分享。
2013年，英格兰NHS委员会正式公开了care.data项目的具体实施计划：由英格兰NHS指导HSCIC从公立医疗机构和GP收集医疗数据，并保存在一个国家级数据库。同时，允许NHS和符合条件的私营公司对数据进行研究，并声明研究目的为评估NHS所属医院的安全状况、监控疾病的发展趋势及策划新的医疗服务。
2013年初，在care.data项目计划后，就有一些隐私保护组织发起了“医疗数据保密倡议”（medConfidential），呼吁关注医疗数据使用过程中面临的安全威胁。但NHS并没有表达其与公众进行沟通和咨询的意图，还强调从2013年9月份开始，将正式对集中后的医疗数据进行分析挖掘。
2013年8月，家庭医生收到了NHS的通知，要求其在8周内通知他们的病人care.data项目需要收集、分析其数据。该举动立即引起了家庭医生的集体反对。原因是按英国1998年颁布的“数据保护法案”（Data Protection Act）的规定，家庭医生是病人隐私数据的控制者。如果在将其控制的病人数据用于“直接医疗”之外的目的时，必须及时通知到病人并征求同意，否则可能会承担法律责任。
NHS提出的要求让家庭医生感到非常为难。有媒体在对400位家庭医生调查后发现，41%的病人选择退出care.data项目，16%的病人还未做出决定，而且在没有充分时间和资金的情况下，家庭医生很难通知到数量众多的病人。2013年10月，在家庭医生强烈抗议下，NHS表示将投入200万英镑向公众宣传care.data项目内容。
2014年，care.data依旧麻烦不断。首先，NHS的宣传活动仅是在官网视频和向公众派发传单。虽然制作、分发传单的花销高达100万英镑，但后续抽样调查中却发现只有不到三分之一的人表示收到过传单，公开宣传的效果大打折扣。
其次，HSCIC承认其向保险公司出售过病人的数据，面临严厉的数据保护审查。HSCIC的数据披露审计报告显示，医疗数据已经被披露给160个组织，其中包括56家私人企业，虽然HSCIC声明数据已经被匿名化处理，但隐私专家强烈质疑其处理过程的有效性，其披露的数据完全可能被保险公司等组织重新识别为个人数据。
2014年2月，NHS表示，家庭医生可延缓6个月上传病人数据，并首次承认care.data项目面临严重的信任危机。随后，NHS宣布于2014年秋天选取4个地区开展新的试点，收集265名家庭医生掌握的200万病人的数据，事实上，直至2015年6月，第一个试点才进行开展。
尽管英国政府推出care.data项目的初衷很好，但其实施过程可谓一波三折、不能令人满意，“混乱之中的care.data”等字眼也频繁出现在各大媒体报道中。2014年11月，英国议会中的跨党派小组（All Party Parliamentary Group）在对care.data项目进行调查后，指责其过程缺乏透明和公共宣传。2015年1月，NHS的监督机构“独立信息治理监督小组”也报告，说明care.data项目并未完成其承诺，缺少相关专家，以致在信息治理方面存在责任。
由于执行层面中缺乏对病人隐私保护的足够关注，care.data自始至终没能获得公众的信任。截至今年5月，共有150万人选择退出care.data计划。
care.data的三个问题
总结起来，care.data在实际运作过程中存在三方面的主要问题：首先是管理和沟通方面。在对医疗健康数据集中和统一归口过程中，有关决策和管理人员强行推动计划，却没有充分告知公众，或与各利益相关方沟通。在对隐私保护的担忧日渐发酵时，政府的应对很不及时，也很不充分。
其次是过于依赖技术手段。有关决策和管理人员一遍遍对外强调，收集和共享的数据经过了匿名化或伪匿名化的处理，数据无法回溯到个人，因此不存在隐私泄露的担忧。但实际上，在大数据环境下，数据很可能经过组合、挖掘，重新识别出个人。同时，数据集中存储反而导致遭破坏、窃取、泄露等安全风险的上升，care.data计划的有关决策和管理人员没能向公众提供可信的安全方面的保证。
再次是规则方面的准备不足。care.data计划没能理顺现有规则方面的冲突。一方面家庭医生具有法律义务保护病人数据的保密性和安全性，另一方面又必须按照要求将数据传输至HSCIC。此外，商业机构能够利用care.data的数据并以此获利？现有的法律没有给出答案。
实际上，医疗数据的应用争议不只是英国特有的情况，比如荷兰和奥地利等其他欧洲国家，在尝试集中化处理医疗数据时，也存在大量质疑和反对的声音。可以说，care.data这三年波折的历程，我们清晰地看到随着个人越来越重视隐私保护，随着数据保护法律法规的日益完善，关于医疗健康大数据的收集和处理过程是否有效保护了各方权益的争议也会随之增加。
医疗大数据范文4
［关键词］区块链;大数据;医疗保健;人工智能
区块链是一个分布式数据库系统，充当存储和管理事务的“开放式分类账”。它可以创建数字化的交易块，而无须集中控制。区块链有三个关键部分:计算机网络、网络协议和共识机制。网络中的每台计算机都会记录分类账的副本，并且所做的任何更改都必须通过算法检查以确保建议的更改显示有效。通过网络节点授权批准后，新交易块将添加到数据链中。区块链技术相对现有的市场商业体系，具有巨大的应用优势。首先，区块链消除了对第三方交易清算的需求，节省了时间和金钱。其次，增加了网络的责任性和安全性，因为所有参与者都是已知和可信的。区块链不仅仅是技术和金融行业的宠儿，现在已经深入到经济生活的方方面面。医疗保健系统需要处理有关个人的私密数据，区块链可帮助确保患者数据的安全性、实时性和准确性。
1区块链技术的广泛安全性
2019年是区块链诞生10周年，以物联网(IoT)、第五代移动通信技术(5G)、人工智能(AI)、区块链(Block-chain)等为代表的智能科技将极大地拓展智能商业的边界，成为工业互联网时代的推动力。区块链带来的最大价值则是在万物互联的时代，用技术重构信任机制。这将对未来的金融和商业产生深刻影响。由于区块链上文件系统中固有的加密技术，区块链上的数据本质上是高度安全的。这意味着区块链非常适合存储高度敏感的个人数据，这些数据经过精心处理后，可以为生活带来许多的价值和便利。日常生活中，如果使用淘宝或亚马逊网站搜索引擎，它们会推荐我们想要购买的东西。当然，输入这些系统的数据是私密的。通常处理这些私人数据的企业必须投入大量资金来满足数据安全方面的标准。即便如此，大规模的个人数据泄露事件越来越常见。区块链数据库以加密状态保存，这意味着只要私钥安全，链上的所有数据就安全。AI在安全方面也有很多可以与区块链技术融合的领域。众所周知，数据处理过程中的任何一部分暴露了未加密数据，就意味着安全风险的存在。AI的发展使其网络算法能够在数据仍处于加密状态时进行处理或操作。
2医疗健康大数据与人工智能
当前大数据和人工智能的技术与医疗领域的结合日益紧密，使得各个国家的整体医疗技术水平在不断提高。我国已经开始制定相关政策，鼓励健康医疗健康大数据和AI发展。组织专家认证数据融合安全计算的技术可行性。各地政府明确机制，支持地方医院促进医疗AI发展。这些都为医疗AI数据创新提供了发展机遇。在互联网后时代，互联网价值的显著体现就是区块链技术。有了区块链技术，人们可以定义所有的资产，并且创建各式各样的去中心化应用，其中涉及物联网、云计算、大数据、互联网、医疗、保险以及银行等。由于区块链具有每个单个事务的数据库记录，因此它为机构提供了一种数据实时挖掘模式的方法。从另一个角度来看，区块链极大地提高了数据分析的透明度。与以前的算法不同，区块链的设计拒绝任何无法验证且被认为可疑的输入。因此，建立在区块链技术上的大数据分析算法只需处理完全透明的数据。这样意味着数据质量的优化，提高了AI分析计算的效率。
3区块链技术与人工智能大数据处理技术
自互联网技术出现以来，医疗行业一直在大量涌入数据。随着临床数据量的不断增加，医疗健康领域的区块链商业智能已成为巨大的需求。人工智能大数据处理技术是指利用互联网平台，通过AI技术简化某些过程，而无须人为干预来实现预期的数据处理方法。在医疗保健领域，AI技术可以融入广泛的治疗保健流程中，从而减少管理工作量，消除资金浪费，增强信息交换，并能提供实时数据分析以及患者监控。医疗健康数据AI技术，除了能减少医疗保健组织必须处理的大量数据处理工作外，还有助于提高运营效率和降低人员成本。区块链技术与AI大数据处理技术的结合将会使医疗健康机构获得巨大的效益。具体分析如下。
3.1改善医疗机构治疗水平
医疗保健组织依靠数字工具和技术来支持他们的日常运营，最终目标是改善医疗水平。建立在互联网上的区块链技术，提供完善的区块链商业智能服务，与医疗保健数据AI相结合。通过使用AI工具引入预测分析元素，确定患者生命安全、检查等待时间、满意度评估、疾病和复发风险、潜在治疗成本、再入院可能性等参数，从而系统自动给出患者护理方案，计算平均住院时间，帮助医疗保健专业人员对患者诊断做出明智的决定。
3.2更好分配资源
目前医疗机构以电子方式存储患者记录几乎已成为常态。医疗工作者可以从集中存储的患者数据库中精准挑选出相关的信息，以促进更好地预测和可操作的诊断方案。将医疗保健数据AI与区块链商业智能相结合的另一个关键优势是，通过跨部门分配基于需求的精确数据来更好地管理资源，从而减少浪费。例如，由于预测分析可以帮助确定患者何时准备好出院，因此它还有助于更好地分配病床、药品和员工等资源，以帮助减少浪费。区块链商业智能工具能够从健康应用程序以及可穿戴设备(如计步器和健身带)访问可下载数据。这使医疗保健专家能够利用互联网准确跟踪健康指标和信息。这些数据对于医疗保健从业者了解患者的生活方式和病史非常有用。
3.3促进数据挖掘技术广泛使用
大数据技术工具变得越来越便宜，不断增长的吸引力促使各种医疗健康机构有足够的驱动力去购买相应的技术。区块链商业智能非常适合这种模式，它提供经济而全面的解决方案，提高医疗机构的服务质量和运营质量。通过与AI技术的融合，区块链技术能够分析实验室结果和测试报告等临床数据，它可以协助护理人员，帮助他们制定更有效的患者护理计划，更多地关注需要额外关注和护理的患者。区块链商业智能工具的数据挖掘能力可以帮助医疗保健从业者更精确地评估治疗计划，确定选择的治疗方案。这些工具还可用于预测任何给定治疗程序的确切结果，通过帮助组织了解医疗方案的缺陷并采取纠正措施，有助于提高医疗质量。
4区块链技术在医疗健康机构的应用
互联网之所以发展迅速，同互联网一开始就有比较好的场景有关，无论是E－mail还是Web都是互联网信息交流非常自然的应用场景。区块链技术发展至今，存在一个较大的问题是应用场景的缺失，缺少能具体承载区块链技术的舞台和场景。目前，利用区块链商业智能和数据分析的最大障碍是:缺乏有效利用数据分析的资源，无法对分析性能进行基准测试，以及难以将分析结果引入可操作的决策中。随着互联网的蓬勃发展，世界各地的医疗保健机构正在快速转变为分布式数据存储库，这为区块链技术提供了广阔的应用场景。安全和隐私在医疗保健中至关重要。黑客对医疗健康数据的任何攻击都可能对医疗机构造成极大的破坏，因为它们不仅受到经济损失，而且自身声誉也会受到极大影响。最重要的是，在任何违反数据安全的情况下，最大的受害者是患者个人的私人信息，从付款的信用卡详细信息到医疗诊断的结果，隐私没有得到足够保护。医疗机构产生的数据由于需要长期保留而难以管理，这意味着医疗保健机构需要一种有远见的方法来确定数据的存储、访问和使用方式。此外，医学领域的数据管理软件通常具有建立定期访问权限的范围，该权限根据需要为来自不同部门的不同工作人员提供临时查看功能。这些因素使医疗机构更加迫切需要定期审查其数据，以便删除、修改或匿名化信息。同样，输入任何医疗健康机构记录的数据也需要格式化，描述特征和检查结果数据必须准确，然后才能为机构内的不同用户访问，以用于医疗、管理和计费目的。这种要求进一步加剧了在医疗保健领域管理数据的难度。为了应对这些挑战，医疗保健部门正在寻求在四个关键领域:临床、运营、管理和财务领域，使用区块链技术增强商业智能和数据分析工具。区块链技术将协助医疗组织设置中的最高领导者建立正确的部署策略，通过引入数据可视化和智能化，促进医疗技术人员技能升级，建立大数据AI分析技术等新概念，使员工熟悉使用区块链商业智能工具，从机构数据库中获取更多有效的资源。区块链技术针对医疗保健系统大数据进行精心设计，全面规划，通过最少的处理算法，精简数据输入和输出过程，从而形成一个去中心化、智能高效、面向未来的大数据系统。
医疗大数据范文5
对于健康医疗数据，目前无论是主管部门还是卫生计生机构，大都把注意力放在如何保障信息系统及系统内信息的安全，目标是使信息或信息系统免受未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改、销毁等，也就是保障信息安全中经典的CIA三性：保密性（Confidentiality），即信息不被泄露给未经授权者的特性；完整性（Integrity），即信息在存储或传输过程中保持未经授权不能改变的特性；可用性（Availability），即信息可被授权者访问并使用的特性。
然而国务院6月21日下发的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》（下称《指导意见》）除信息安全外，还给卫生计生行政部门额外提出了一个棘手的课题，即如何做好健康医疗大数据的共享和开放工作。
《指导意见》将“坚持开放融合、共建共享”作为发展健康医疗大数据应用的三大基本原则之一，提出要“充分释放数据红利，激发大众创业、万众创新活力”。因此，在“重大任务和重大工程”中，《指导意见》明确要“建立全国健康医疗数据资源目录体系，制定分类、分级、分域健康医疗大数据开放应用政策规范，稳步推动健康医疗大数据开放”。
按照《指导意见》的设想，数据不能只是躺在某个医院的信息系统中，各家医疗卫生机构的数据应该汇聚到一块；数据也不能只是在健康医疗行业中实现聚合，应该打破卫生计生、工信、民政、公安、社保、环保、食药品监管等部门的壁垒，做到跨部门的数据互联共享；数据还不能只是在公共部门内流转，还应该探索推进“可穿戴设备、智能健康电子产品、健康医疗移动应用等产生的数据资源规范接入人口健康信息平台”。
可以说，《指导意见》描绘了一幅“互联网+医疗”的路线图：首先是健康医疗大数据从多渠道、多来源实现共享和汇聚；其次是在集中、统一的“健康医疗大数据池”之上，发展包括行业治理、临床、科研、公共卫生、数字化智能设备等应用。实现上述路线图，最重要的是在第一步中真正实现数据共享，如此健康医疗大数据才得以形成；在第二步中真正实现数据开放，如此健康医疗大数据的数据红利才得以惠泽全社会。
英国care.data的经验教训：医疗数据使用过程中面临安全威胁
数据共享和开放之所以难做，不是因为大家看不到开放共享的好处，而在于健康医疗数据大多数是“能够识别公民个人身份和涉及公民个人隐私的电子信息”；这样的数据一旦开放共享，必然伴随着个人身份和隐私信息泄露的风险。如何在共享和开放中做到趋利避害，成为我国发展健康医疗大数据应用必须克服的关口。
让我们再次回到命途多舛的英国care.data健康医疗大数据平台。2012年，英国通过了“医疗和社会保健法案”（Health and Social Care Act），明确赋予医疗和社会保健信息中心（Health and Social Care Information Centre， HSCIC）权力，直接从全英国的家庭医生（General Practitioner， GP）那收集其掌握的健康医疗数据，再由HSCIC负责对外的数据开放利用。（如上图所示）
由于家庭医生直接为病人提供医疗服务，病人当然同意其掌握自己的健康医疗数据。那家庭医生向HSCIC提供数据（见图“阶段1”，即数据共享），是否要首先得到病人的同意？而HSCIC对外开放数据（见图“阶段2”，即数据开放）前，是否又需要再次获得病人的同意？数据是否用于高质量的科研（见图“阶段3”，即数据利用）？可以说，导致care.data停摆最重要的原因之一，就在于英国国家医疗服务体系（National Health Service， NHS）在处理上述三个问题时，没能赢得英国民众和医护人员的信任。
在NHS看来，首先“医疗和社会保健法案”规定了HSCIC从家庭医生那收集数据，无需再征求病人同意；其次，HSCIC对外提供数据前会先将其匿名化，使数据无法再回溯至具体个人，因此HSCIC对外提供数据也无需再次获得病人同意；最后，“医疗和社会保健法案”确实没界定清楚数据可以用于哪些用途，但数据一旦匿名化后，也就谈不上什么泄露个人隐私了，所以怎么用都行。有法律和匿名化这两张好牌在握，NHS对care.data项目信心满满。
但医生群体却不这么看。第一，医生们认为是出于对他们的信任，病人才会将最私密的信息（数据）与他们分享，现在要求他们瞒着病人向HSCIC提供这些数据，医生普遍觉得这样的行为有悖于职业操守和病人寄予的信任；他们应有权向病人告知数据的去向，病人也应有权决定自己的数据是否提供给HSCIC。第二，医生们自己也不清楚HSCIC会将数据提供给谁，更不清楚数据将会被如何使用，在这样的情况下，他们无法向病人清楚地解释将数据提供给HSCIC的利弊，自己也就更不应按HSCIC的要求轻易地把数据交出去。
英国医学会（British Medical Association）对care.data的立场十分具有代表性：1.care.data项目对数据保密性关注不够，其匿名化处理后的数据仍有识别具体个人的可能性；2.care.data项目可能导致家庭医生失去病人的信任；3.care.data项目没能清晰地界定数据共享开放的用途；4.care.data项目应允许病人自主选择是否加入该项目，而非默认病人同意加入；5.数据应仅应该用于改善医疗，不应该出售盈利。
普通民众对于care.data项目的疑问就更多了，总结起来有以下6方面：1.care.data项目运作方式缺乏透明，到底是宣传不够，还是政府有意隐瞒信息？2.项目对隐私保护不足，人们担心医疗系统之外的机构（例如保险公司、雇主等），会得到自己的健康医疗数据；3.项目采用的默认加入模式一定程度上剥夺了民众的自主选择权；4.项目收集、使用数据的方式破坏了民众对医生和医疗系统的信任；5.许多民众还认为个人健康医疗信息和病历档案是个人财产，政府无权直接“征用”；6.很多民众不愿意公司获得他们的数据，以此研发产品和服务并获利。
面对民众和医生群体的质疑，NHS急忙应对。2013年4月英国卫生大臣杰瑞米・亨特不惜放弃“医疗和社会保健法案”的明确授权，公开承诺允许病人在“阶段1”和“阶段2”中可选择退出。2014年1月，NHS决定向英国所有的家庭邮寄care.data项目宣传单，结果BBC调查显示只有不到三分之一的受访者记得收到过宣传单；与此同时，NHS也没有采用配套的宣传措施，例如新闻会、电视宣传等，仅仅在YouTube和NHS官方网站上传了一段视频。2014年5月，英国通过针对“医疗和社会保健法案”的修正案试图厘清HSCIC数据的用途，即仅可用于“提供提高健康和社会保健，或提高健康和社会保健水平”，但该修正案依旧没有明确数据是否可向商业机构提供，例如药厂及其研究人员。
而接下来的几则曝光更让care.data雪上加霜。如HSCIC承认已经向160个组织出售了大量匿名或非匿名数据；更有媒体爆出某保险公司获得了数百万的病历资料，并将其用于向病人销售保险。就在2016年4月底，媒体再一次曝光NHS“秘密地”向谷歌公司提供超过120万份病历供其人工智能引擎DeepMind开展数据挖掘。终于，在公众信任危机的重压下，NHS于今年7月关停了care.data项目。
中国同样面临风险，
现有制度设计有待完善
在数据共享、开放、利用三个环节，NHS在一开始设计、实施care.data项目时就准备不足。在共享环节，没能尊重各相关方的诉求和立场，更缺乏充分、有效的沟通和宣传；在开放环节中，没能对外明确数据开放的规则、流程，有意或无意的遮遮掩掩使各方疑问重生；在利用环节，始终回避是否允许商业机构获取数据这个问题，在媒体曝光之后才被动应对。这些经验教训，在我国实施“互联网+医疗”路线图过程中弥足珍贵。
再看国内，现阶段至少在数据共享、开放、利用的规则层面，我国同样没有太多的考虑和制度设计。卫计委于2014年印发的《人口健康信息管理办法（试行）》（下称《办法》），是目前现行的关于健康医疗数据方面最权威的规定，其中第十三条、十四条对数据共享和开放做出了安排。
《办法》第十三条规定：人口健康信息的利用实行分类管理，逐步实现互联共享。人口健康信息的利用应当以提高医学研究、科学决策和便民服务水平为目的。依法应当向社会公开的信息应当及时主动公开；涉及保密信息和个人隐私信息，不得对外提供。
第十四条规定：责任单位应当建立人口健康信息综合利用工作制度，授权利用有关信息。利用单位或者个人不得超出授权范围利用和人口健康信息。
医疗大数据范文6
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