3、医疗领域大数据分析的发展与应用

医疗领域大数据分析的发展与应用

1. 医疗大数据的价值与挑战

在医疗领域，大数据正发挥着越来越重要的作用。麦肯锡研究表明，仅在美国医疗保健行业，大数据的应用每年就能创造超过3000亿美元的价值，同时还能推动生产力每年增长0.7%。此外，监管合规要求也在不断增加，特别是在美国，临床综合医疗系统的报告量持续上升。

医疗信息学长期面临的挑战之一，是如何处理种类繁多、数量庞大的医疗数据，并从中获取可推动绩效提升的可操作见解。这些数据涵盖了多个业务工作流程、多种格式（结构化、非结构化和半结构化），需要在护理点/需求点进行整合，并与现有知识相结合。

如今，“老派”“凭直觉”“靠本能”的决策方式已逐渐过时。医疗组织的管理者越来越需要实时的模式识别和意义构建能力，而这只能通过精心设计的数据战略和方法来实现。然而，由于企业层面在信息基础设施方面的投资不足，大多数医疗组织缺乏做出明智、响应式企业决策所需的信息、流程和工具。

2. 数据分析的演变

2.1 “小数据”传统分析（Analytics 1.0）

“小数据”传统分析，即Analytics 1.0，是一种传统的分析形式，主要用于描述性分析（“发生了什么”）。其数据通常来自组织内部的信息系统，通过报告、绩效仪表盘和计分卡等方式呈现。这些数据一般是结构化数据，可以在生成数据的应用程序中（如许多医疗应用程序内置的报告功能）或通过单独的关系数据库、数据集市或数据仓库进行创建和利用。

医疗组织通常会购买或开发各种应用程序来自动化业务和临床工作流程，如电子健康记录（EHR）系统、考勤应用程序和手术信息系统等。这些应用程序在使用过程中会产生大量数据，但各应用程序的报告模块往