14、医疗大数据分析与管理：挑战、收集与工具应用

医疗大数据分析与管理：挑战、收集与工具应用

1. 医疗大数据分析的挑战

在医疗领域，有效将信息驱动的见解融入临床和运营流程的社会保险协会，能获得巨大回报。如患者健康状况改善可降低护理成本，提高执行透明度，提升员工和客户满意度等。然而，医疗大数据分析面临着诸多基于“三V”（Volume、Variety、Velocity）的常见挑战。

1.1 数据捕获

所有信息都有来源，但部分医疗服务供应商的数据来源缺乏纯粹的信息管理习惯。捕获干净、完整、精确且有效整理的数据，以用于不同系统，对各机构而言是一场持续的斗争。电子健康记录（EHR）不佳、易用性差、工作流程混乱，以及对为何要妥善捕获大量信息缺乏充分理解，都会导致数据质量问题，影响数据整个生命周期。

1.2 数据清洗

医疗服务供应商深知机构内秩序的重要性。未分级的数据可能迅速使大数据分析项目失败，特别是在整合不同信息源时，这些信息源可能以略有不同的配置记录临床或运营组件。数据清洗（也称为净化或筛选）可确保数据集准确、正确、可靠、适用且完全不受损害。虽然目前大多数数据清洗仍需手动完成，但一些 IT 供应商提供了自动化筛选工具，利用逻辑标准来比较和区分大型数据集，以确保医疗信息数据仓库的高精度和高可靠性。

1.3 数据存储

随着医疗信息的数量呈指数级增长，一些供应商已无法承担本地服务器农场的成本和影响。随着成本下降和可靠性提高，分布式存储正成为一种越来越受欢迎的选择。近 90% 的医疗协会正在使用某种基于云的健康 IT 基础设施，包括存储和应用程序。云存储提供了灵活的灾难恢复能力，降低了前期成本，且扩展需求较少，但各机构在选择合作伙伴时必须格外谨慎，确保