黄勇：我国医疗大数据应用仅停留在基础建设

　　信息爆炸时代，众多医院都尝到了信息化建设的“甜头”，工作流程得到优化，工作质量、效率得到提高，医院管理水平得到提升。因此，大数据概念一经推出也备受医院追捧。四川大学华西医院党委副书记黄勇在第八届中国医院院长年会上指出，数字化医院要跟上大数据时代的步伐，但不能只停留在基础建设，充分发挥大数据的价值，核心在于数据挖掘与预测性分析。

　　大数据时代

　　建设数字化医院要跟上时代步伐

　　随着数据利用的认知水平提高，数据不再仅仅停留在管理与访问，基于科学的知识，数据能为我们做出正确的决策，因此大数据技术一经推出就备受追捧，究竟何谓大数据？

　　大数据技术，是被设计用于在成本可承受的条件下，通过非常快速的采集、发现和分析，从大量、多类别的数据中提取价值。与传统数据相比，大数据的数据量更大，计算单位是PB以上，能持续、实时产生数据，数据量增长快，而且类型更多样化，结构化、半结构化、非结构化均有之。最值得关注的是，传统数据的价值主要通过统计和报表来呈现，而大数据的价值在于数据挖掘和预测性分析，目光更为长远。

　　黄勇指出，建设数字化医院有几个层次，网络硬件设施、医院信息平台属于基础建设，绝大多数的医院仍停留在这个层次，而更高层次的建设比如医院数据平台/数据仓库、知识管理系统、循证管理等未得到充分开发，大数据的价值未得到充分利用。

　　医疗大数据应用仅停留在基础

　　核心价值在于数据挖掘与预测性分析

　　黄勇指出，目前我国医院信息化与数据应用现状主要包括四个方面，借助业务系统简单查询统计功能，基于住院病案首页数据统计分析，信息中心临时提供各种数据提取，借助BI工具进行数据分析与展现。

　　不可否认，这四个方面的利用可以让医院管理实现精细化，但大数据的核心价值——数据挖掘与预测性分析仍没有得到充分发挥。那么，如何才能实现医疗大数据的核心价值？黄勇指出，医疗大数据对临床决策的支持、运营决策的预测、战略决策的推演能充分发挥其价值。

　　通过数据平台，分析病人的全数据，找出符合特性的病案库；建立CUBE，通过BI工具针对治疗效果显著群体进行临床路径的分析和挖掘，分析出共同性的有效的治疗方案和医疗手段，构建有效的治疗方案知识库；针对符合特征的新病人，推演不同的治疗方案组合所产生的不同疗效，帮助医生和病患选择最佳的治疗方案。这些就是典型的数据对临床决策的支持。

　　利用数据平台，建立符合医院的数学模型和BI分析工具的CUBE；从多维度分析诸如国家法规政策等各种因素的变化、调整给医院业务所带来的影响，进行预测分析。比如骨科的骨干医生申请出国培训半年，对骨科手术的业务会有什么影响，就可以根据医生的手术量、手术占比等数据来分析，这就是现实数据对各种运营或管理决策的预测。

　　在数据平台上，根据医院现有资源配置和业务流程，针对设定的目标，进行各种可能性的兵棋推演，从而评估战略目标实现的可能性，以及可采取措施的各种可能性和现实性，让数据成为医院战略决策制定的验证、推演工具。“国内有部分医院在这方面进行积极尝试，但仍处于初步阶段，医疗大数据的应用仍在不断探索。”黄勇说道。