《中国数字医学》：大数据时代医院管理决策面临的机遇与挑战

特别考题 中围数字醫 Exclusive Subject 大据在医疗卫生领域的应用与实族 大数据时代医院管理决策面临的机遇与挑战 吕晓娟张麟陈莹杨永向王月娟 摘要随着大数据时代的到来,海量医疗数据为临床诊疗和医疗服务提供了更加智能的辅助支持和全面的数据信息,为医 疗管理决策带来巨大机遇。与此同时,大数据由于其自身特点又带来诸多问题。对其进行剖析并提出建议,为医院管理者在 大数据时代下如何做出管理决策提供新的探索和参考。 关键词大数据管理决策机遇与挑战 Doi:10.3969/ J-Issn.1673-7571.2016.02.005 中图分类号R1973:R319[文献标识码A The Opportunities and Challenge of the Hospital Management Decision-making in the Big Data Era /LV Xiao-juan, ZHANG Lin, CHEN Ying, et al/ /China Digital Medicine. -2016 11(2): 16 to 18 Abstract In the big data era, abundant of medical data provided more intelligent auxiliary supports and more comprehensive data information for clinical diagnosis and medical service, which may bring huge opportunities for medical management decisions. At the same time, big data owns some troubles due to its characters. We analyzed them and gave some suggestions, in order to provide ne explorations and references for medical managers to make management decisions in big data era. Keywords big data, management decision, opportunity and challenge Corresponding author The General Hospital of the PLA Robet Force, Beijing 100088, P.R. C 1背景 对于大数据,研究机构 Gartner给出了定义:大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化 能力的海量、高增长率和多样化的产业信息。大数据的特征最早由BM归纳为4个"V": Volume(大量)、 Variety(多 样)、 Velocity(高速)、 Value(价值),即数据体量巨大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低但产业价值高。大 数据目前共有三种顶层的软件技术,即:流数据分析和复杂事件处理、数据库、 Hadoop前两种主要用于处理结构化数 据,而 Hadoop用于分析非结构化数据 医疗机构产生的数据具备大数据特征,它不仅涉及服务结算数据和行政管理数据,还涉及大量复杂的医疗数据,包括 临床数据、医学知识库、实验室检查数据、医学影像数据,乃至基因学数据以及公共卫生数据。医疗卫生数据主要来源 三方面:生命科学领域及医药研发领域;医疗领域包括诊疗数据以及非诊疗数据,其中诊疗数据包含大量半结构化以及非 结构化数据;移动医疗领域随着可穿戴式设备的快速发展,未来将产生大量医疗健康数据。 2医疗大数据对管理决策的机遇 医院大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面,不但全面考验着医院的数据处理和分析能力,也为医院管 理者获取更丰富、更深入和更准确地洞察医疗管理、医疗决策和医疗市场行为的大量机会。如通过医院全面的数据分析及 临床智能支持提高医疗诊断的准确性和精确性;通过医疗杋构间的数据共享提高诊疗的透明度与规范性;通过互联网海量数 据获取和数据处理提高疾病预防、感染控制等医疗应急管理的实时反应能力。因此,大数据时代的思维和态度必将为医疗管 ①中国人民解放军火箭军总医院,10008,北京市西城区新街口外大街16号 16. China Digital Medicine, Eec 2016, Vol 11, No.2

16·China Digital Medicine,Eec.2016,Vol.11,No.2 大数据时代医院管理决策面临的机遇与挑战 吕晓娟① 张麟① 陈莹① 杨永向① 王月娟① 摘 要 随着大数据时代的到来，海量医疗数据为临床诊疗和医疗服务提供了更加智能的辅助支持和全面的数据信息，为医 疗管理决策带来巨大机遇。与此同时，大数据由于其自身特点又带来诸多问题。对其进行剖析并提出建议，为医院管理者在 大数据时代下如何做出管理决策提供新的探索和参考。 关键词 大数据 管理决策 机遇与挑战 Doi:10.3969/j.issn.1673-7571.2016.02.005 [中图分类号] R197.3;R319 [文献标识码] A The Opportunities and Challenge of the Hospital Management Decision-making in the Big Data Era / LV Xiao-juan, ZHANG Lin, CHEN Ying, et al//China Digital Medicine.-2016 11(2): 16 to 18 Abstract In the big data era, abundant of medical data provided more intelligent auxiliary supports and more comprehensive data information for clinical diagnosis and medical service, which may bring huge opportunities for medical management decisions. At the same time, big data owns some troubles due to its characters. We analyzed them and gave some suggestions, in order to provide new explorations and references for medical managers to make management decisions in big data era. Keywords big data, management decision, opportunity and challenge Corresponding author The General Hospital of the PLA Robet Force, Beijing 100088, P.R.C. 1 背景 对于大数据，研究机构Gartner给出了定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化 能力的海量、高增长率和多样化的产业信息[1]。大数据的特征最早由IBM归纳为4个“V”：Volume（大量）、Variety（多 样）、Velocity（高速）、Value（价值），即数据体量巨大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低但产业价值高。大 数据目前共有三种顶层的软件技术，即：流数据分析和复杂事件处理、数据库、Hadoop。前两种主要用于处理结构化数 据，而Hadoop用于分析非结构化数据。 医疗机构产生的数据具备大数据特征，它不仅涉及服务结算数据和行政管理数据，还涉及大量复杂的医疗数据，包括 临床数据、医学知识库、实验室检查数据、医学影像数据，乃至基因学数据以及公共卫生数据[1]。医疗卫生数据主要来源 三方面：生命科学领域及医药研发领域；医疗领域包括诊疗数据以及非诊疗数据，其中诊疗数据包含大量半结构化以及非 结构化数据；移动医疗领域随着可穿戴式设备的快速发展，未来将产生大量医疗健康数据。 2 医疗大数据对管理决策的机遇 医院大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面，不但全面考验着医院的数据处理和分析能力，也为医院管 理者获取更丰富、更深入和更准确地洞察医疗管理、医疗决策和医疗市场行为的大量机会。如通过医院全面的数据分析及 临床智能支持提高医疗诊断的准确性和精确性；通过医疗机构间的数据共享提高诊疗的透明度与规范性；通过互联网海量数 据获取和数据处理提高疾病预防、感染控制等医疗应急管理的实时反应能力。因此，大数据时代的思维和态度必将为医疗管 ①中国人民解放军火箭军总医院，100088，北京市西城区新街口外大街16号 特别专题 Exclusive Subject 大数据在医疗卫生领域的应用与实践

中数字醫 特别考题 Exclusive Subject 大。在医疗卫生领城的应用与实线 理特别是管理决策带来巨大机遇。 院状况,往往造成决策上的失误。随且目前多种医疗卫生平台并存,数据 2.1医疔大数据为临床诊疗提供更智能着科技的发展,医院信息化建设和管异构性大,不同疾病和健康管理需求 的辅助支持据统计在美国的重症监护室理水平有了显著提升,但绝大部分停的数据集成模式和融合方法之间存在 平均每年有40000由于误诊死亡,这留在业务的数字化上,不能够为管理很大差异,也造成大数据应用的基础 是由于传统的医疗诊断主要依赖医疗工者提供决策信息和帮助。其中存在两困境 作者的个人能力和经验,在实际工作个主要问题:一是目前医院信息系统32大数据共享面临医院内外部技术与 中往往受到限制。随着信息化医疗的提供的报表和数据沿袭了手工操作方体制博弈|BM的大多数架构师认为医 推进,各种电子信息系统引入临床诊式,无法体现系统间的内在关系。二疗领域的大数据用户覆盖范围很广, 疗(如HS、PACS等),各类医疗数是数据来源单一,分析方法和手段落如医院诊所、区域医疗中心、医疗保 据呈爆炸式增长,传统的数据处理方后,综合性信息系统和决策支持管理险公司、药物管理分析单位、医疗设 法已无法满足要求。而大数据方法可功能较弱,不能提供完整的系统数据备监控中心等,体系极其复杂,相应 以深入分析和处理各种诊疗数据和治分析和决策提示。而通过大数据分析的数据资源分散在不同数据池中,但 疗途径,与治疗指标数据相结合计算技术,可以全面掌握医院医疗质量不彼此间没有太多关联,同时各种信息 出更加优良的诊疗手段,从而对医务足的环节和医疗资源分配不合理的地系统来自不同厂商,没有统一标准, 工作者进行良性指导,优化诊疗过程方,帮助领导做出更准确的决策。且医院内部信息系统一元化程度弱、数 和途径,为临床诊疗提供更加智能化大数据的分析方式主要是依赖数据相据可用性不强,基础架构、技术应用 的辅助支持作用。 关性的分析而不是医疗业务特性的因架构、数据架构方面准备明显存在不 22医疔大数据为医疗质量提供更全面果分析,通常是数据敏感性分析。简足。医疗大数据开发与应用最终目标 的数据信息医疗质量管理涉及医院各单来讲,大数据是用最多的数据最多是服务患者、解放医护工作者与管理 个部门(门诊、急诊、住院),牵涉的行为模式来抽取,然后提炼出来最者,而如何有效平衡各相关方的认 到庞大的数据信息,大量数据资源成终的全部观点。因此,利用数据挖知,处理好管理需求与应用需求之间 为医疗单位最核心资源之一,是其它掘、数据可视化、数据处理和人工智的矛盾是当前面临的主要难题之一。 竞争者不可复制的优势。如何开发使能等处理技术,医疗决策者也可以从3.3大数据存储面临技术瓶颈与应用 用这些数据资源成为提高医疗质量的中挖据出更多支持决策的价值信息。需求对垒未来的大数据应用必然涉及 关键,传统的数据处理方法无法使这 多来源数据、非结构化数据的存储, 些数据得到充分利用,而大数据方法3医疗大数据应用面临的海量数据的实时在线处理等问题,主 能够通过及时的处理实时产生的医疗主要挑战 要包括:容量问题,大容量通常可达 数据与传统数据、标准数据对照,分3.1大数据面临思维模式与技术挑战到PB级的数据规模,因此海量数据 析就诊资源的使用状况,引导实现医大数据应用从本质上讲是管理、临床存储系统一定要有相应等级的扩展能 疗资源的合理分配。能够从中发现问诊疗与计算机技术的深层次碰撞后最力。除数据规模巨大之外,还拥有庞 题,总结经验教训,提出解决方案,佳的医疗信息产业远景。因此,大数大的文件数量,因此如何管理文件系 达到提高医疗服务水平、诊疗效果和医据应用的理念与思维决定其普及利用统层累计的元数据也是一个难题。延 学科研质量的目的。并逐步将医学演化的程度。当前大多数医务工作者习惯迟问题,医疗大数据应用存在实时性 为全人全程的信息追踪、预防预测和个凭借所学知识和工作经验做出诊疗和问题,需要对数据进行实时或准时处 性化诊疗(如电子病历、基因治疗和疾管理决策,认为大数据只能发现“是理,秒级的查询需求响应。显然,当 病预测),从而提高医疗价值 什么”而不能说明“为什么 旦前主流的静态存储方案无法满足数 2.3医疔大数据为管理决策提供更精大数据所得结果与医务工作者自身认据动态带来的挑战。并发访问, 准的决策支持传统的决策模式以领导知冲突,无法做出具有逻辑性的解旦认识到医疗大数据分析应用的潜在 者个人意志为主导,而由于医疗数据释,说服力不够,固有思维方式就会价值,就会将更多的数据集纳入系统 的爆炸式增长,个人无法全面掌握医占主导地位,造成数据资源的浪费。进行比较,同时让更多人使用这些数 《中国数字医学》2016年第11卷第2期·17

《中国数字医学》2016 年第 11 卷第 2 期 ·17 理特别是管理决策带来巨大机遇。 2.1 医疗大数据为临床诊疗提供更智能 的辅助支持 据统计在美国的重症监护室 平均每年有40 000人由于误诊死亡[2]，这 是由于传统的医疗诊断主要依赖医疗工 作者的个人能力和经验，在实际工作 中往往受到限制。随着信息化医疗的 推进，各种电子信息系统引入临床诊 疗（如HIS、PACS等），各类医疗数 据呈爆炸式增长，传统的数据处理方 法已无法满足要求。而大数据方法可 以深入分析和处理各种诊疗数据和治 疗途径，与治疗指标数据相结合计算 出更加优良的诊疗手段，从而对医务 工作者进行良性指导，优化诊疗过程 和途径，为临床诊疗提供更加智能化 的辅助支持作用。 2.2 医疗大数据为医疗质量提供更全面 的数据信息 医疗质量管理涉及医院各 个部门（门诊、急诊、住院），牵涉 到庞大的数据信息，大量数据资源成 为医疗单位最核心资源之一，是其它 竞争者不可复制的优势[3]。如何开发使 用这些数据资源成为提高医疗质量的 关键，传统的数据处理方法无法使这 些数据得到充分利用，而大数据方法 能够通过及时的处理实时产生的医疗 数据与传统数据、标准数据对照，分 析就诊资源的使用状况，引导实现医 疗资源的合理分配。能够从中发现问 题，总结经验教训，提出解决方案， 达到提高医疗服务水平、诊疗效果和医 学科研质量的目的。并逐步将医学演化 为全人全程的信息追踪、预防预测和个 性化诊疗（如电子病历、基因治疗和疾 病预测），从而提高医疗价值。 2.3 医疗大数据为管理决策提供更精 准的决策支持 传统的决策模式以领导 者个人意志为主导，而由于医疗数据 的爆炸式增长，个人无法全面掌握医 院状况，往往造成决策上的失误。随 着科技的发展，医院信息化建设和管 理水平有了显著提升，但绝大部分停 留在业务的数字化上，不能够为管理 者提供决策信息和帮助。其中存在两 个主要问题：一是目前医院信息系统 提供的报表和数据沿袭了手工操作方 式，无法体现系统间的内在关系。二 是数据来源单一，分析方法和手段落 后，综合性信息系统和决策支持管理 功能较弱，不能提供完整的系统数据 分析和决策提示。而通过大数据分析 技术，可以全面掌握医院医疗质量不 足的环节和医疗资源分配不合理的地 方，帮助领导做出更准确的决策。且 大数据的分析方式主要是依赖数据相 关性的分析而不是医疗业务特性的因 果分析，通常是数据敏感性分析。简 单来讲，大数据是用最多的数据最多 的行为模式来抽取，然后提炼出来最 终的全部观点[4]。因此，利用数据挖 掘、数据可视化、数据处理和人工智 能等处理技术，医疗决策者也可以从 中挖掘出更多支持决策的价值信息[5]。 3 医疗大数据应用面临的 主要挑战 3.1 大数据面临思维模式与技术挑战 大数据应用从本质上讲是管理、临床 诊疗与计算机技术的深层次碰撞后最 佳的医疗信息产业远景。因此，大数 据应用的理念与思维决定其普及利用 的程度。当前大多数医务工作者习惯 凭借所学知识和工作经验做出诊疗和 管理决策，认为大数据只能发现“是 什么”而不能说明“为什么”，一旦 大数据所得结果与医务工作者自身认 知冲突，无法做出具有逻辑性的解 释，说服力不够，固有思维方式就会 占主导地位，造成数据资源的浪费。 且目前多种医疗卫生平台并存，数据 异构性大，不同疾病和健康管理需求 的数据集成模式和融合方法之间存在 很大差异，也造成大数据应用的基础 困境。 3.2 大数据共享面临医院内外部技术与 体制博弈 IBM的大多数架构师认为医 疗领域的大数据用户覆盖范围很广， 如医院诊所、区域医疗中心、医疗保 险公司、药物管理分析单位、医疗设 备监控中心等[2]，体系极其复杂，相应 的数据资源分散在不同数据池中，但 彼此间没有太多关联，同时各种信息 系统来自不同厂商，没有统一标准， 医院内部信息系统一元化程度弱、数 据可用性不强，基础架构、技术应用 架构、数据架构方面准备明显存在不 足。医疗大数据开发与应用最终目标 是服务患者、解放医护工作者与管理 者，而如何有效平衡各相关方的认 知，处理好管理需求与应用需求之间 的矛盾是当前面临的主要难题之一。 3.3 大数据存储面临技术瓶颈与应用 需求对垒 未来的大数据应用必然涉及 多来源数据、非结构化数据的存储， 海量数据的实时在线处理等问题，主 要包括：容量问题，大容量通常可达 到PB级的数据规模，因此海量数据 存储系统一定要有相应等级的扩展能 力。除数据规模巨大之外，还拥有庞 大的文件数量，因此如何管理文件系 统层累计的元数据也是一个难题。延 迟问题，医疗大数据应用存在实时性 问题，需要对数据进行实时或准时处 理，秒级的查询需求响应。显然，当 前主流的静态存储方案无法满足数 据动态带来的挑战。并发访问，一 旦认识到医疗大数据分析应用的潜在 价值，就会将更多的数据集纳入系统 进行比较，同时让更多人使用这些数 特别专题 Exclusive Subject 大数据在医疗卫生领域的应用与实践

特别考题 中围数字醫 Exclusive Subject 大据在医疗卫生领域的应用与实族 据。而这些数据则可能存储在多个地4对发展医疗大数据的思考医疗工作带来深刻影响,紧跟大数据发 点的多重不同类型的存储设备上,并 大数据是运用科学的模型、假展的理论前沿和实践需要,运用大数据 发问题将会日益突出。 设、推理对复杂的医疗数据进行深度思维科学地把握大数据发展的走势,将 3.4大数据面临网络安全与隐私泄露的数据挖掘、分析,并最终为管理决逐渐提高医院的整体决策支持水平。4 威胁医疗大数据在方便医院和患者、策服务的一种技术手段。在实际过程 改变就医模式、提高医疗服务质量的中,不能只注重大数据研究的重要/参考文献 同时,也给动态数据安全监管和隐私性、必要性、适用性和优越性,而忽[沈韬,崔泳医疗大数据:期望与现实U中 安全带来极大挑战,主要来自患者敏视其应用的复杂性、艰巨性、挑战性国数字医学,2015,107)2-4 感病例及隐私数据保护以及医疗机构和相关性,更不能不顾数据来源的合凹张振周毅医疗大数据及其面临的机遇与 各种设备和信息系统上患者个人隐私理性、原始性、异构性、多样性和挑战医学信息学杂志,201435)2-8. 数据两个方面。美国联邦调查局曾于差异性。为此,医院信息系统必须(3奈存剑,任宇飞等医院临床数据中心建 2006年对2066家公司和组织进行计算健全,数据来源必须深入且广泛,设与应用中国医院管理,20145(553-54 机安全犯罪及事故调查,统计结果表医院必须具有完善的内外部数据来源4郭凯天互联互通移动引领智慧新生活 明发生概率排在前四位的分别是:病渠道,且为满足大数据分析要求必须互联网前言,2015(2):8-15 毒;信息的未授权访问;内部网络资部署先进的大数据分析工具。同时,陈慧芳,徐卫国大数据视角下医疗行业发 源滥用;计算机或移动设备失窃間。各管理者要转变决策思维,建立面向大展的新思维现代管理科学2015(4)70-72 种混合型的安全威胁出现,造成安全数据环境的决策思维模式。由于大数6]张莲萍谭利娜数字化医疗信息安全管 维护的极大困难。建立完善的信息安据是不断变化和发展的,因此,基于理机制研究湖南商学院学报(双月刊), 全防护系统、信息安全制度、信息使大数据的管理决策模式应采用总体规2014,4(2):46-48 用规则以及富有实际保护效果的法律划、部分应用的方式建设,以应对各[]李华才大数据应用从”小”抓起团中国数 机制还有很多困难,势必会影响医疗种变化。 字医学,2015,107):1 大数据的发展进程 大数据时代的到来为医院管理层 收稿日期:2015-11-23】 决策的制定带来极大支持和挑战,为 (責任编辑:赵士洁) (上接第09页)工作提供大数据支时间轴的、持续更新的患者随访健康刊,2012,27(6):647-657 持。随访健康档案平台中采集的详档案信息库,服务于患者的疾病诊治[3张振,周毅,杜守洪论医疗大数据及 实、全面的病种与随访数据资料,为与临床科研工作。未来,临床随访工其面临的机遇与挑战医学信息学杂 临床观察疾病的发生、发展、诊断、作的重点将体现在医疗随访大数据的志,2014350602-8. 治疗全过程提供了有利的客观条件,采集、整合、分析与挖掘方面。随访4]蔡佳慧,张涛,宗文红.医疗大数据面临 为临床医生开展深层次的临床研究奠大数据的多源异构性、不完备性、时的挑战及思考们中国卫生信息管理杂 定了健康档案数据与验证基础。 效性、安全与隐私等将有待进一步深志,2013,10(4)192-295 入研究。 15孟小峰,慈祥大数据管理概念、技术与挑 5结论与展望 战计算机研究与发展,201350(1):146-169 本文基于大数据技术体系,分/参考文献 6冯登国张敏李昊大数据安全与隐私保 析大数据技术在临床随访中的应用,唐晓东,闰辉,罗娟出院随访系统在临床护计算机学报201437(1)-246-258 从数据采集、数据分析建模、数据展科研中的应用团中国数字医学,2015,105):团中国计算机学会大数据专家委员会中国 现与应用角度,探讨服务于临床、科115-117 大数据技术与产业发展白皮书[R]2013 研、病患的大数据随访健康档案信息(2]李国杰,程学旗大数据研究:未来科技 【收稿日期:2015-08-201 平台,实现患者诊疗信息的长期收及经济社会发展的重大战略领域一大数据 【修回日期:2015-10-17 集、跟踪与整合,形成完整的、基于的研究现状与科学思考中国科学院院 (责任编辑:赵士洁) 18 China Digital Medicine, Eec 2016, Vol 11, No.2

18·China Digital Medicine,Eec.2016,Vol.11,No.2 参 考 文 献 据。而这些数据则可能存储在多个地 点的多重不同类型的存储设备上，并 发问题将会日益突出。 3.4 大数据面临网络安全与隐私泄露 威胁 医疗大数据在方便医院和患者、 改变就医模式、提高医疗服务质量的 同时，也给动态数据安全监管和隐私 安全带来极大挑战，主要来自患者敏 感病例及隐私数据保护以及医疗机构 各种设备和信息系统上患者个人隐私 数据两个方面。美国联邦调查局曾于 2006年对2066家公司和组织进行计算 机安全犯罪及事故调查，统计结果表 明发生概率排在前四位的分别是：病 毒；信息的未授权访问；内部网络资 源滥用；计算机或移动设备失窃[6]。各 种混合型的安全威胁出现，造成安全 维护的极大困难。建立完善的信息安 全防护系统、信息安全制度、信息使 用规则以及富有实际保护效果的法律 机制还有很多困难，势必会影响医疗 大数据的发展进程。 4 对发展医疗大数据的思考 大 数 据 是 运 用 科 学 的 模 型 、 假 设、推理对复杂的医疗数据进行深度 的数据挖掘、分析，并最终为管理决 策服务的一种技术手段。在实际过程 中，不能只注重大数据研究的重要 性、必要性、适用性和优越性，而忽 视其应用的复杂性、艰巨性、挑战性 和相关性，更不能不顾数据来源的合 理性、原始性、异构性、多样性和 差异性[7]。为此，医院信息系统必须 健全，数据来源必须深入且广泛， 医院必须具有完善的内外部数据来源 渠道，且为满足大数据分析要求必须 部署先进的大数据分析工具。同时， 管理者要转变决策思维，建立面向大 数据环境的决策思维模式。由于大数 据是不断变化和发展的，因此，基于 大数据的管理决策模式应采用总体规 划、部分应用的方式建设，以应对各 种变化。 大数据时代的到来为医院管理层 决策的制定带来极大支持和挑战，为 医疗工作带来深刻影响，紧跟大数据发 展的理论前沿和实践需要，运用大数据 思维科学地把握大数据发展的走势，将 逐渐提高医院的整体决策支持水平。 参 考 文 献 [1] 沈韬,崔泳.医疗大数据:期望与现实[J].中 国数字医学,2015,10(7):2-4. [2] 张振,周毅.医疗大数据及其面临的机遇与 挑战[J].医学信息学杂志,2014(35):2-8. [3] 奈存剑,任宇飞,等.医院临床数据中心建 设与应用[J].中国医院管理,2014,5(5):53-54. [4] 郭凯天.互联互通,移动引领"智慧新生活"[J]. 互联网前言,2015(2):8-15. [5] 陈慧芳,徐卫国.大数据视角下医疗行业发 展的新思维[J].现代管理科学,2015(4):70-72. [6] 张莲萍,谭利娜.数字化医疗信息安全管 理机制研究[J].湖南商学院学报(双月刊), 2014,4(2):46-48. [7] 李华才.大数据应用从"小"抓起[J].中国数 字医学,2015,10(7):1. 【收稿日期：2015-11-23】 （责任编辑：赵士洁） 参 考 文 献 （上接第09页）工作提供大数据支 持。 随访健康档案平台中采集的详 实、全面的病种与随访数据资料，为 临床观察疾病的发生、发展、诊断、 治疗全过程提供了有利的客观条件， 为临床医生开展深层次的临床研究奠 定了健康档案数据与验证基础。 5 结论与展望 本 文 基 于 大 数 据 技 术 体 系 ， 分 析大数据技术在临床随访中的应用， 从数据采集、数据分析建模、数据展 现与应用角度，探讨服务于临床、科 研、病患的大数据随访健康档案信息 平台，实现患者诊疗信息的长期收 集、跟踪与整合，形成完整的、基于 时间轴的、持续更新的患者随访健康 档案信息库，服务于患者的疾病诊治 与临床科研工作。未来，临床随访工 作的重点将体现在医疗随访大数据的 采集、整合、分析与挖掘方面。随访 大数据的多源异构性、不完备性、时 效性、安全与隐私等将有待进一步深 入研究。 参 考 文 献 [1] 唐晓东,闫辉,罗娟.出院随访系统在临床 科研中的应用[J].中国数字医学,2015,10(5): 115-117. [2] 李国杰,程学旗.大数据研究:未来科技 及经济社会发展的重大战略领域—大数据 的研究现状与科学思考[J].中国科学院院 刊,2012,27(6):647-657. [3] 张振,周毅,杜守洪.论医疗大数据及 其 面 临 的 机 遇 与 挑 战 [ J ] . 医 学 信 息 学 杂 志,2014,35(06):2-8. [4] 蔡佳慧,张涛,宗文红.医疗大数据面临 的 挑 战 及 思 考 [ J ] . 中 国 卫 生 信 息 管 理 杂 志,2013,10(4):192-295. [5] 孟小峰,慈祥.大数据管理:概念、技术与挑 战[J].计算机研究与发展,2013,50(1):146-169. [6] 冯登国,张敏,李昊.大数据安全与隐私保 护[J].计算机学报,2014,37(1):246-258. [7] 中国计算机学会大数据专家委员会.中国 大数据技术与产业发展白皮书[R].2013. 【收稿日期：2015-08-20】 【修回日期：2015-10-17】 （责任编辑：赵士洁） 特别专题 Exclusive Subject 大数据在医疗卫生领域的应用与实践