摘要：目前，随着时代的发展，互联网在各个领域中均获得了广泛的应用，尤其是医学领域。我国医院的信息管理系统正在不断完善，建立完善的信息系统、推进医疗系统信息化已成为各大医院的首要目标。医疗系统信息化不仅解决了人们“看病贵、看病难”的问题，还能够促进医院的长期稳定发展，为我国卫生事业的建设提供了重要的保障。本研究对大数据的概念及特征进行阐述，论述了大数据时代给医疗系统信息化发展带来的变化，旨在为我国的医疗系统信息化发展提供参考价值。
关键词：大数据；医疗系统；信息化；变化
医疗系统的信息化在促进医疗服务综合发展水平的同时，能够提高医疗服务的效率和质量，有利于患者在最短时间内接受最好的治疗。目前，提高我国医疗卫生体系的重要措施之一就是建设医疗信息化。为满足人们的需求，我国医院的信息化建设也在不断的完善与发展，大数据时代的到来又给我国医疗信息化建设带来了新的机遇与挑战。大数据的开发与利用，已成为各个国家之间竞争和实力的主要体现。传统的医疗信息化管理已难以满足患者及医护人员的需求，也难以为医院的建设和发展提供保障，因此，需要将医疗信息化与大数据相结合，逐渐完善医院的信息管理，从而维持医院的稳定发展。
1大数据的概念及特征
1.1概念
在一定时间范围内，常规软件工具或人脑无法进行处理、分析的巨量资料称为大数据，目前，很多企业在经营、发展时均会参考大数据所提供的信息而做出决策[1]。大数据所涉及的数据信息资料规模巨大，除了是数据的整合外，还是一种信息资产的集合，即大数据的不仅数据量大，而且均是有用的讯息，通过处理后可以成为有用的、实现增值的信息和资讯。
1.2医疗大数据的特征
1.2.1复杂性
随着医学的不断发展，在这一领域中也会有新的词汇不断出现，多词一义、一词多义已是普遍现象，各种术语集版本不断更新，加上医疗信息系统各异且标准不一，从而增加了医学术语的复杂性，导致数据在获取过程中难度较大，尤其在我国的中医药数据发展上存在明显的复杂性。
1.2.2多维性
在医疗行为中，均是以患者为中心对各种数据进行记录，但数据的使用者各有不同，如医生、医技、护理人员等，不同的使用者对所需要的信息均有不同要求。现今，大数据无法针对不同的使用对象而分别采用不同的方式去对数据信息进行记录，只能让使用者自己摘取所需数据，使医疗数据存在多维度的特征[2]。
1.2.3时序性
各个医疗数据的产生均是按照时间顺序进行排列的，按照患者初次到医院就诊、接受治疗、疾病发展、治疗结果等都是时间函数数据，同时临床检测的图像、波形等也均是按照时间顺序排列的[3]。
1.2.4不完整性
医务人员负责对医疗数据进行记录，但往往收集者和处理者并非同一人，从而导致所记录的数据存在缺失、偏差等问题，造成数据不完整[4]。另外，随访工作中断，会使患者的许多数据表达不完善或不确定，导致医疗大数据出现不完整性的情况。
1.2.5冗余性
同一个患者去不同的医院进行诊治均会产生相同的数据，或者同一个医院会有同一个患者重复的、无关紧要的信息，说明我国的医疗系统信息化存在信息误导的情况，需要不断对医疗系统进行完善。
2大数据时代给医疗系统信息化发展带来的变化
2.1药品研发
在药品研发过程中，大数据可应用于各个阶段。例如，研发药品前，将患者的心理活动、行为、病情、习惯、症状、喜好等利用大数据进行测量与挖掘，再根据大数据分析的结果找到适合患者症状的药品，最后针对不同患者的不同特点完善与优化药品，保证药品的治疗效果[5]。药品研发成功后，利用大数据对公众疾病的药品需求趋势进行分析，然后通过大数据对最优的药品产出比进行确定，从而达到节约成本、资源组合的目的。在药品上市前，对样本数和采样分布范围运用大数据进行扩大，以便了解药品的不良反应发生情况，大数据的使用可以避免结果受到样本数量少、分布受限等因素的影响[6]。通过大数据对药品的不良反应和使用情况等进行分析，其所得结果更具客观性与说服力，可缩短药品的上市时间，从而达到节约成本的目的。在药品上市后，通过大数据对各阶段所获得的数据进行整合后，可对药品上市后的有效性、安全性和经济性等进行全面监测。
2.2健康危险因素分析
在大数据技术背景下，物联网、互联网和医疗信息网络系统形成了一个统一的有机体，从而全方位地对健康危险因素数据进行收集，例如大气、土壤、营养条件、经济收入、医疗保障水平、致病性微生物或病毒等自然环境因素、社会环境因素和生物因素等，甚至是人类遗传基因因素，均可以通过大数据技术对各种因素进行比对关联分析，从而得出影响健康的危险因素[7]。对不同地区、不同人群进行评估，再遴选出影响健康的相关危险因素，根据大数据分析结果提出具有针对性的居民健康干预计划，以提高居民的健康水平。
2.3疾病诊疗
应用大数据可全面分析患者的特征、病情变化从而为其找到合理的治疗方案，还可分析与建立医嘱自动报错系统和临床决策系统，同时能通过多大量病历分析处理后发现治疗某疾病的最佳方案。使用云计算和互联网等技术对传统医疗进行改进，构建出数据全面、关联能力强、灵活性强和决策迅速的远程医疗服务体系，缩短患者的住院时间，缓解当前医疗资源紧张、看病难、看病贵等情况，最优配置医疗资源。在循证医学方面，大数据也发挥了巨大的作用，通过对个人数据集的分析，发现小样本间所存在的细微差别，从而为循证医学提供最坚实的证据，并为临床医生提供诊疗参考，促使临床实践更准确高效[8]。
2.4公共卫生管理
通过大数据对广泛数据进行采集，并数字化地整合和分析公共卫生状况，以促进疾病的预警和预报能力，从而有效避免疫情的爆发。将卫生信息管理平台成立于每一块定点区域内，并建立该区域内居民的健康信息系统，实施监控疫情和传染病的出现及发展情况，并快速地开展应对策略，以便在降低感染率的同时节约医疗支出[9]。另外，在大数据背景下，利用信息平台可以方便快捷地对疫病进行预防宣传工作。
2.5医疗保险
在医疗保险方面，大数据可通过分析人们的健康检查状况而制定出针对患者的优惠保险计划，并建立定价环节的自动化系统改善费用的补偿方式，这样不仅能够更好的利用医疗资源，还可降低医疗成本。对于高度使用医疗保险的患者可以通过软件识别，对于某个社会或卫生系统的医疗成本趋势也可以利用软件进行分析，令医疗服务提供者可以根据某类疾病或某类患者的状态制定成本控制方法，从而使患者的再入院率和成本均有所降低[10]。根据大数据分析的结果，医疗保险部门可以及时发现存在骗保、套用保险资金等不良行为的医疗机构，社会保险与商业保险公司之间可以建立互补合作的关系，从而实现数据共享。目前，成都应用大数据对审核患者的住院治疗费用单据进行审核，建立了可以辅助审核的智能系统，利用此系统同时可对疑似过度医疗的行为进行筛查，对治疗、用药是否符合临床规则进行判断[11]。
2.6智能决策
传统的临床治疗决策是以人的意志为主导，由于各个医生的意见不同极易产生分歧，而利用大数据分析后，可根据分析结果获得较为客观的决策。为了加强对各个卫生部门的宏观管理，卫生管理部门可将上报的数据利用大数据技术进行整合分析，从而分析得出有利于促进卫生资源配置优化的数据，对公共卫生部门制定政策提供有利帮助。随着医疗规模的不断扩增，各种信息系统也在不断的推陈出新，导致医疗数据的增长速度和增长量过快，这样就难以找出各个医疗机构在服务质量方面所存在的不足之处以及资源配置不合理的地方，而大数据技术可以精确计算医疗质量和效益指标，改变上述存在的不良问题，促使医疗行为过程中的各个环节均能得到严格监控，最终达到促进医疗服务质量水平提高的目的[12]。
3结语
大数据作为现代化新技术，在进入医疗事业中必然会产生巨大的推动作用，目前已建立了丰富的国民健康数据资源，但是大数据在我国医疗事业中的应用还处于初期阶段，仍然存在一系列的技术、应用方面的问题，还需要进一步完善。
作者:王延玲 温明锋 李迎新 单位:江门市中心医院
