一分鐘搞懂：醫(yī)療數(shù)據(jù)分析（Healthcare Data Analytics）是技術(shù)與醫(yī)療的跨界融合，借助機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等工具，從患者病史、基因數(shù)據(jù)等原始信息中挖掘規(guī)律，幫醫(yī)療從業(yè)者優(yōu)化診療方案、分配資源，讓醫(yī)療決策更科學(xué)。
??直擊核心：通過醫(yī)療、臨床、醫(yī)院三類細(xì)分分析，搭配 “描述 - 診斷 - 預(yù)測 - 處方” 四層技術(shù)邏輯，覆蓋疾病早篩、個性化醫(yī)療、醫(yī)院運(yùn)營等全場景，核心是把海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可落地的醫(yī)療價值，讓服務(wù)更精準(zhǔn)、高效。
??新知速遞：醫(yī)療數(shù)據(jù)分析依賴大數(shù)據(jù)與云技術(shù)，目前受困于數(shù)據(jù)安全、質(zhì)量不一致等難題；ISO/HL7 27931 等國際標(biāo)準(zhǔn)已成為數(shù)據(jù)交換與安全的核心支撐，未來將推動醫(yī)療從 “被動響應(yīng)” 轉(zhuǎn)向 “主動預(yù)判”，成為行業(yè)核心競爭力。
如今每個人日常都會產(chǎn)生各類數(shù)據(jù)，醫(yī)療行業(yè)也正逐步以數(shù)據(jù)為核心開展決策。醫(yī)療數(shù)據(jù)分析架起了技術(shù)與醫(yī)療的橋梁，目前已被用于優(yōu)化庫存管理、提供個性化診療等場景，而其潛在價值遠(yuǎn)未被完全挖掘。下面就帶大家快速讀懂這項(xiàng)重塑醫(yī)療服務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)。
什么是醫(yī)療數(shù)據(jù)分析？ 醫(yī)療數(shù)據(jù)分析，核心是從患者病史、血液檢查、基因追蹤等原始醫(yī)療數(shù)據(jù)中，挖掘隱藏的模式和實(shí)用洞察。它會借助機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)，把海量零散的醫(yī)療數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)化為有意義、能落地的信息，幫助醫(yī)療從業(yè)者制定最佳治療方案、合理分配資源，推動醫(yī)療決策更科學(xué)、更有依據(jù)。
醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的主要類型與分析技術(shù) 醫(yī)療數(shù)據(jù)分析有三類核心細(xì)分方向，各自聚焦不同場景： 醫(yī)療數(shù)據(jù)分析 分析單個患者的電子病歷、醫(yī)學(xué)影像、可穿戴設(shè)備數(shù)據(jù)等，優(yōu)化個體診斷、治療規(guī)劃和健康監(jiān)測。 臨床數(shù)據(jù)分析 針對診療過程中的患者互動、醫(yī)療操作、干預(yù)措施等數(shù)據(jù)，尋找規(guī)律以改善臨床工作流程。 醫(yī)院數(shù)據(jù)分析 專門分析醫(yī)院內(nèi)的行政數(shù)據(jù)、運(yùn)營指標(biāo)、財(cái)務(wù)績效等，助力醫(yī)院管理提質(zhì)增效。
從技術(shù)邏輯來看，它包含四個核心階段：
描述性分析
梳理醫(yī)療事件的歷史情況，搭建基礎(chǔ)數(shù)據(jù)認(rèn)知。
診斷性分析
深入分析數(shù)據(jù)，解釋趨勢背后的原因。
預(yù)測性分析
利用過往和當(dāng)前數(shù)據(jù)，預(yù)判未來可能發(fā)生的健康事件。
處方性分析
根據(jù)預(yù)測結(jié)果提出應(yīng)對策略，是數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的關(guān)鍵一步。
大數(shù)據(jù)在醫(yī)療中的應(yīng)用
醫(yī)療數(shù)據(jù)分析離不開大數(shù)據(jù)的支撐 —— 大數(shù)據(jù)指那些超出傳統(tǒng)分析工具處理能力的海量數(shù)據(jù)集，需依托分布式計(jì)算、云架構(gòu)等先進(jìn)技術(shù)才能高效利用。其應(yīng)用場景十分廣泛： 疾病早篩
通過預(yù)測分析預(yù)判健康惡化趨勢，讓醫(yī)療干預(yù)更主動。
精準(zhǔn)診斷
快速解析醫(yī)療數(shù)據(jù)，助力更快制定治療方案，提升護(hù)理質(zhì)量。
個性化醫(yī)療
結(jié)合患者基因、生活方式、環(huán)境因素，定制專屬治療策略。
運(yùn)營優(yōu)化
優(yōu)化醫(yī)院患者流轉(zhuǎn)、人員配置和資源分配，提升運(yùn)營效率。
加速藥物研發(fā)
預(yù)測藥物相互作用，簡化臨床試驗(yàn)流程。
腫瘤研究
助力癌癥新療法研發(fā)，加深對癌癥生物學(xué)的理解。
供應(yīng)鏈優(yōu)化
預(yù)測醫(yī)療物資需求，合理控制庫存，減少浪費(fèi)。
醫(yī)療數(shù)據(jù)分析面臨的挑戰(zhàn)
要充分發(fā)揮醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的價值，還需攻克多重難題： 隱私安全 醫(yī)療數(shù)據(jù)高度敏感，醫(yī)院和從業(yè)者已成為黑客攻擊目標(biāo)，需強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全協(xié)議、對聚合數(shù)據(jù)去標(biāo)識化等。 數(shù)據(jù)質(zhì)量
數(shù)據(jù)來自多個系統(tǒng)、用途各異，易形成 “數(shù)據(jù)孤島”，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致、不準(zhǔn)確、不完整。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
紙質(zhì)病歷、圖表等難以整合，需依賴文本挖掘、自然語言處理、圖像識別等復(fù)雜技術(shù)。
互操作性 不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析推進(jìn)程度、技術(shù)架構(gòu)、安全要求不同，數(shù)據(jù)交換和協(xié)作難度較大。 破解這些挑戰(zhàn)，需要醫(yī)療機(jī)構(gòu)主動打破數(shù)據(jù)壁壘，同時研發(fā)能提升互操作性、保障數(shù)據(jù)完整性和安全性的技術(shù)方案。 未來與標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范
醫(yī)療數(shù)據(jù)分析對患者護(hù)理的影響極具變革性，將推動醫(yī)療行業(yè)向更主動、更個性化、更高效的方向發(fā)展。要實(shí)現(xiàn)其安全、有序、負(fù)責(zé)任的發(fā)展，國際標(biāo)準(zhǔn)不可或缺 —— ISO/HL7 27931、ISO/TS 24289:2021 等標(biāo)準(zhǔn)，為醫(yī)療數(shù)據(jù)交換提供了通用語言、統(tǒng)一目標(biāo)和監(jiān)控工具，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、有效、可靠、及時且完整。 未來，醫(yī)療數(shù)據(jù)分析的重要性將持續(xù)提升，這需要醫(yī)療領(lǐng)域各方共同努力。在國際標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)安全、私密地?zé)o縫流轉(zhuǎn)，才能在不損害患者信任的前提下，開啟數(shù)據(jù)驅(qū)動醫(yī)療的全新時代。
原文鏈接
ISO - An easy guide to understanding healthcare data analytics https://www.iso.org/healthcare/data-analytics
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