中国卫生产业
CHINA HEALTH
INDUSTRY
[基金项目]山西省重点研发计划项目(803D31099)。[作者简介]郝崇奇(1989-)，男，硕士，研究方向为医院管理。[通信作者]齐昊(1975-)，男，硕士，主任医师，研究方向为2型糖尿病,E-mail:************。
大数据的理念由来已久，应用范围逐步扩大，在众多领域掀起巨浪，极大地改变着人们的工作、学习、生活甚至思维方式。如何快速、准确地从大数据中提取有用的信息，深挖埋藏其内的价值之物成为多国的重要研究项目，甚至以此提出相关的国家战略。医疗卫生行业是大数据主要应用的领域之一，医疗大数据的应用前景不可估量[1]。现阶段，我国医疗大数据仍处于探索阶段，主要应用于科学研究、在线医疗指导、医院评价和健康管理等方面[1-2]。多位专家学者的研究已经表明医疗大数据
在医院中的应用对医院的发展具有重要影响[3-5]，因其应
用存在自身的优势和劣势，需要我们对其展开细致深入的研究。该文通过系统地分析医疗大数据平台应用
到医院科研工作中的优势、劣势、机遇、威胁，为推动医疗大数据服务于医院工作提供科学建议。
中国人才卫生查成绩目前国内学者对医疗大数据的内涵界定不一，参考多种概念后，本人认为广义上来说，医疗大数据指的是与健康和生命有关的所有数据，包含从出生到死亡的全生命周期所有临床数据和非临床数据[6]。其中，临床数据
主要包括门诊和住院的所有数据等，非临床数据主要包括饮食、睡眠、体检、运动等各类生活数据。据此界定，医疗大数据具有动态性、广泛性、海量性、隐私性等特点[7-8]。因此常规的数据管理工具和方法已经无法满足其需求，需要开发新的管理工具，提供新的管理方式。医渡云(北京)技术有限公司为此开发出专业化医疗数据管理平台,
DOI:10.16659/jki.1672-5654.2020.29.135
医疗大数据平台助力医院科研工作的SWOT 分析
郝崇奇1，程景民2，杨志清1，张靓1，齐昊1
1.山西医科大学第一医院医疗大数据中心，山西太原
030001;2.山西医科大学管理学院，山西太原
030001
[摘要]对医疗大数据平台在医院科研工作中的实际应用做SWOT 分析，为推动医疗大数据服务于医院工作提出科学合理的建议。以医渡云医疗大数据平台在某三甲医院的应用为案例，通过访谈法收集多方信息，利用SWOT 模型做态势分析。优势为资源丰富，结构化管理，精细化管理；劣势为人才紧缺，数据收集难度大，数据整合度低；机会为政策支持，信息技术日新月异，科研需求的推动；威胁为管理不规范，可信度有待提升。建议为实行规范化管理，加强人才团队建设，合理完善平台功能，转变科研理念。[关键词]大数据；健康医疗;SWOT ；医院科研[中图分类号]R19
[文献标识码]A
[文章编号]1672-5654(2020)10(b)-0135-03
Medical Big Data Platform Assisting SWOT Analysis of Hospital Scientific Research Work
HAO Chong-qi 1,CHENG Jing-min 2,YANG Zhi-qing 1,ZHANG Liang 1,QI Hao 1
1.Medical Big Data Center of the First Hospital of Shanxi Medical University,Taiyuan,Shanxi Province,030001China;
2.School of Management,Shanxi Medical University,Taiyuan,Shanxi Province,030001China
[Abstract]To do a SWOT analysis of the actual application of the medical big data platform in the scientific research work of the hospital,and to provide scientific and reasonable suggestions for promoting the medical big data to serve the hospital work.Taking the application of the Yidu Cloud medical big data platform in a tertiary hospital as a case,collecting information from multiple parties through interviews,and using the SWOT model for situation analysis.Advantages is abundant resources,structured management,and refined management;disadvantages is shortage of talents,difficulty in data collection,low data integration;opportunities is policy support,rapid development of information technology,and promotion of scientific
research needs;threats is irregular management,the credibility needs to be improved.Recommendations is implement standardized management,strengthen talent team building,rationally improve platform functions,and change scientific research concepts.
[Key words]Big data;Health care;SWOT;Hospital scientific research
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其架构图见图1，该文选取的医院于2019年成立独立的医疗大数据中心，之后引入医渡云医疗大数据平台，先期目标是服务于医院的科研工作。
1资料与方法
以山西省首家应用医疗大数据平台的某医院为案例，通过访谈法收集平台应用于医院科研活动后的多方反馈，访谈对象包括科室主任、科室科研人员、数据部门人员。使用SWOT模型，对收集的内容依据优势(S)、劣势(W)、机遇(O)、威胁(T)进行系统梳理，优化管理策略。
2结果
2.1优势分析
2.1.1资源丰富医疗行业是一个生态系统，系统内的各个角均能产生大量的数据[5]，这些海量数据类型多样，且蕴含丰富的信息价值。对其进行有效采集、存储及分析后，可极大促进医疗科研成果产出及其他方面的进步，例如队列研究一直被认为较难实施，需耗费大量人财物力，而医疗大数据的应用则为大规模的人队列研究提供强大的后盾支持。
2.1.2结构化管理针对医疗数据的特点，医渡云医疗大数据平台对数据字段进行结构化处理，并实现跨病种、跨科室的全数据检索。此外针对科研工作还提供知识库功能，可进行知识推荐、知识管理、知识搜
索，知识范围包括文献、临床指南、药品说明书。
2.1.3精细化管理平台进一步细分出多个专病数据库管理平台，通过建立专病标准数据集，实现用户对精准患者临床、随访等全量数据的结构化存储和管理。根据不同专科和疾病的特点，标准化地收集到患者全面信息，同时提供患者时间轴视图、多角协同、病例报告表等功能。同时增加用户授权管理、隐私保护的功能。2.2劣势分析
2.2.1人才紧缺要使医疗大数据在医院科研中充分发挥作用，人才尤为关键，需要在懂得一定医学知识的基础上具备管理、计算机、统计学的知识[4]。医院在组建医疗大数据中心过程中，最大困难便是人员招聘、选拔、培养，难以到符合要求的复合型人才。人才的多少与质量直接影响数据挖掘的深入程度、平台建设程度、研究的可持续性等，进而影响到医院科研工作的发展。2.2.2数据收集难度大医疗数据复杂多样，涉及方方面面，且保密性强，同时多数医生重视临床数据的收集，忽视同样重要的非临床数据，都增加了数据的收集难度。
2.2.3数据整合度低医疗大数据来源广泛及结构复杂的特性增加了其在整合方面的难度；实际应用中标准不统一、信息孤岛的问题普遍存在于多家医院之间以及医院内部多个信息系统之间，直接造成数据无法整合，加之敏感信息、竞争等原因，使数据的开放共享遭遇瓶颈。
2.3机会分析
2.3.1政策支持国家层面的政策支持对于医疗大数据的推广应用影响重大，随着《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》《健康中国2030》《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》等文件的发布，医疗大数据得以快速发展。医院积极响应国家政策，重视医疗大数据的整合、挖掘、使用。
2.3.2信息技术日新月异近年来,“云、大、物、移、智”等各类信息技术快速发展，数字化信息技术迅猛发展，各领域都在着手开发和利用大数据资源，医疗健康领域也置身其中，相应的管理平台亦应运而生[7-9]；可穿戴设备和移动终端的不断普及促进医疗数据的收集工作。2.3.3科研需求的推动随着医学模式向生理-心理-社会医学模式的转变
，
心理活动、生活方式、生活环境等因
素均能影响疾病和健康，因此医学科研工作需要多种类
型的数据支撑。这就要求数据的量更大、面更广，后期的
挖掘与分析更深入，从而对大数据的收集、管理、分析技
术产生刚性需求。
图1医渡云医疗大数据平台架构
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2.4威胁分析
2.4.1管理不规范我国医疗大数据的应用仍处于初级阶段，尚无法律法规对医疗大数据使用过程中涉及的法律权责和责任主体等方面做出明确规定。医疗大数据的海量、动态、共享、交叉检索等特征使个人信息容易出现泄露[10]，这些敏感数据和个人隐私也缺乏相应的法律法规制度。数据融合共享的推进困难重重，其背后的主要
原因正是缺乏统一的标准和规范。
2.4.2可信度有待提升鉴于患者信息收集不全、非临床数据收集难度大、数据形式多样标准不一等原因，医疗大数据在收集过程中不可避免地出现数据缺失和混杂结果，增加了后期挖掘、分析、建模质量的不确定风险。问卷调查中会存在心理活动与行为表现不符的现象，因此部分指标在量化过程中便会产生不能反映真实情况、扭曲真实情况的虚假数据，通常称为“脏数据”。在大数据量的情况下,“脏数据”对结果的影响成倍放大，通过“脏数据”会得出错误结论，进而导致错误的预测结果，背离科研工作的初衷，甚至可能产生消极作用[11-12]。2.4.3科室接受度差科室人员均有自己习惯使用的科研工具，虽然存在方法落后、共享程度差等劣势，但长于习惯，例如使用Excel 录入、整理数据是大多数医生的方式，尤其年龄较大的医生，他们之中使用纸质问卷、手记的方式仍非常普遍，因此对全新的管理平台存在质
疑，即便接受，使用频率低，甚至为迎合院领导要求而做面上工程。3建议
3.1实行规范化管理
健康医疗大数据同其他大数据一样，面临着滥用和盗用的危险。有着更为隐私性的健康医疗大数据如果一旦泄露，后果将更为严重。医院需要制定管理规范，对健康医疗大数据从采集到应用的各个环节做出规定，防患于未然，明确各环节的权利、义务和责任，加强对大数据滥用和盗用以及侵犯个人隐私行为的惩罚力度[12]。3.2加强人才团队建设
医院需组建独立的医疗大数据中心，聘用或引进具有扎实医学、计算机、统计学知识的复合型高层次人才，建设健康医疗大数据技术人才科研团队，同时提高人员待遇水平[13]
。
3.3合理完善平台功能
根据医生的实际反馈持续完善平台功能，例如：提供自定义结构化字段功能，便利数据检索；完善数据可视化功能，提供与科研需求相匹配的展示指标；与医院其他信息系统实现全连通，并实现图像的实时调取功能。切实提高科研过程的自动化程度、平台的专业度和使用的便捷度，从而增强医生的可接受性和依赖性。但同时也要保持统一性和规范性，现阶段的反馈是繁多的，是依据医生现在的和以前的习惯
提出的，根据发展的思想来看现阶段的反馈是传统的，部分要求与规范化、标准化、共享化的数据发展方向产生冲突，因此数据中心人员和平台开发商需要综合判断，对平台做出合理的修改。3.4转变科研理念
医生进行科研工作时要以新的医学模式为基础，同样要重视生理指标以外的影响因素，注重收集非临床指标数据。在数据收集、录入、整理过程中要主动使用新的大数据平台，改变以前的行为习惯。
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(收稿日期:2020-07-17)
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