26、医疗保健分析：新兴技术与数据洞察

医疗保健分析：新兴技术与数据洞察

1. 医疗保健分析的背景与挑战

医疗保健正变得日益复杂，其产生的数据也极为繁杂，未来可能难以维持医疗数据的质量。医院和其他医疗机构会产生大量数据，从中精准获取所需信息变得愈发困难。医疗保健分析不仅对患者有益，对负责患者住院前后护理的医院也有帮助。通过基于医疗数据的预测建模和分析来管理医疗数据，还能增强患者的参与度。

医疗数据的来源众多，包括电子病历（EMR）、病理实验室、免疫接种项目以及医疗营地的各类调查等。这些来源提供的数据格式多样，使得医疗数据分析变得更加复杂和困难。不同组织采用不同技术来管理其医疗数据。

2. 医疗保健分析的基础概念

2.1 信息系统与数据整合

医院等医疗机构拥有电子医疗系统以及实验室诊断成像、药房、营养服务、计费、解剖病理等专业部门系统。这些系统旨在用于临床，为患者护理服务，会收集患者的特定数据。然而，没有一个系统能拥有单个患者或患者群体的完整数据。要深入了解单个患者和患者群体的情况，需要从多个系统汇总数据，并对汇总数据进行统计分析。

临床数据仓库则将患者的数据集中到一个协调的位置，用于分析和报告。这通过提取、转换和加载（ETL）过程实现，该过程从各种临床系统检索数据并同步格式。

转换过程非常重要，因为不同系统中数据的存储形式可能不同，例如实验室系统可能用 M、F、U 表示患者性别，而放射信息系统可能用 1、2、9 表示。需要将这些数据转换为与临床数据仓库中一致的表示方式。此外，还需要确保来自不同系统的患者记录能够关联在一起，这通常需要一个主患者索引（有时称为主人员索引）来关联患者在不同系统中的各种标识符。

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