如何借助大数据提升医疗质量管理

在大数据时代背景下，为医疗卫生领域提供了前所未有的机遇。医学作为一门数据密集型学科，在未来的发展中将面临更大的挑战与机遇。这些医疗健康活动将产生海量的医疗数据，并且这些海量的医疗数据不仅有助于保障医疗服务的安全性，并且对提升整体医疗服务的质量也具有重要意义。

• 怎样有效地运用大数据到医院管理实践中？
• 怎样借助医疗大数据来提高医疗质量？
• 通过改善人们的健康福祉状况来实现什么？
• 以满足人民群众日益增长的健康需求为目标。
• 这一问题已成为当前的一个热点话题。

01当前医疗质量管理面临的挑战

当前医疗质量管理方法存在体系不完善、操作流程不够规范等问题，并且现有从业人员的专业知识体系存在缺失，在此基础上相关从业人员缺乏相应的质量管理经验以及相关的质量管理体系建立不足, 这些因素共同加剧了管理决策过程中的风险

(2)干预措施存在延迟影响。在现有的医疗质量管理体系中，终末质量控制占据主导地位。通过检查医疗服务结果并进行深入分析来识别存在的问题，并采取相应的纠正措施。这种方式导致处理问题的时间上存在一定的延迟。

(3) 评价标准单一。研究表明,我国在评价体系方面存在明显不足,主要表现在:现有评价标准体系不够完善,存在以偏概全的现象;其中部分评价指标在科学性、有效性以及系统性上仍需提升,具体表现为:这些指标在客观性和规范性方面存在不足,定义不够清晰;在区分度方面则有所欠缺;此外,还存在部分数据的真实性和来源可靠性存在问题等缺陷。

(4) 各系统间相互隔离。近年来, 我国医疗机构尤其是三级医疗机构信息化建设水平显著提高, 信息化建设已逐步形成完善的保障机制。然而, 在构建统一的医疗信息平台方面仍存在较大提升空间, 许多医院的信息系统仍处于孤岛状态, 难以实现跨系统的数据交互, 未能充分挖掘各系统的潜在价值。如何充分利用医疗数据资源？这一问题亟待解决

02医疗健康大数据发展状况

1.大数据特点

大数据

大数据可被归纳为五个关键特征（如图1所示）：一是海量（Volume），指数据体量通常超过10TB；二是快速增长（Velocity），总量呈现年增长率近50%的增长趋势；三是丰富多样的（Variety），源于不同系统、存储方式及事件类型导致的数据来源与形式多样性显著；四是准确性（Veracity），指存在一定的不一致性和不确定性问题；五是价值型（Value），强调具有实用价值的重要数据信息。此外还具备以下五个特性：一是有效性和可靠性（Validity），指数据的真实完整性与准确性保障能力较强；二是多变性（Variability），指系统运行状态及业务模式的变化对数据产生持续影响；三是易波动性（Volatility），指指标值随时间呈现明显的上下波动现象特征；四是易受攻击性（Vulnerability），指存在被恶意攻击的风险隐患情况存在较多发生机会可能性；五是便于直观展现和分析的重要数据信息（Visualization）。

2.大数据在医疗领域的应用

大数据在医疗领域的应用主要体现在将各个层次的信息整合。
这种技术通过互联网与大数据技术的深度融合进行处理。
为医疗服务优化提供有力支撑。
使得整个行业更加高效可靠。

数据显示中国医疗健康大数据市场规模在2014年达到6.06亿元，在随后两年呈现快速增长态势：截至2016年已达约十亿元水平，并于次年攀升至四十一亿一千五百万元。这一庞大的市场发展必然是得益于多项政策的支持。具体而言，在同年三月国务院办公厅发布了《全国医疗卫生服务体系规划纲要（二〇一五年至二〇二〇年）》，并在八月底召开的国务院常务会议上通过了《促进大数据发展行动纲要》等相关重要指导文件。这些政策性文件不仅从战略层面规范了医疗数据应用的方向与路径，并为其提供了有力的技术与产业保障

03大数据在医疗质量管理中的应用

在提升医疗质量管理水平的过程中，这是摆在医院管理者面前的一个系统性工程。医院必须不断革新理念，在大数据环境下寻求创新性的管理模式。

1.1个核心：质量与安全

保障患者生命健康的关键在于提升医疗质量和确保安全。这些核心要素不仅是医疗服务的基础所在，也是衡量医院技术水平、运营效率以及综合实力的重要指标。这些因素共同构成了评估医院整体医疗水平的重要标准，并对医疗机构的社会声誉和社会效益产生重要影响。在运用大数据技术优化医疗质量管理的过程中，首要任务就是确保质量和安全性这两个关键因素得到充分重视并得到有效保障。

2.2个保障：顶层设计、组织平台

从顶层设计与组织平台两个维度确保大数据在医疗质量管理中的有效应用。在顶层设计方面，则要求医院依据国家相关文件标准来规划大数据平台的整体架构。

在平台保障组织建设方面：一是设立领导小组,该小组由院长担任组长,成员包括医院各职能部门及临床科室负责人,明确各组成员的具体职责范围,并建立考核评价体系,规范工作流程规范；二是组建专业技术攻关团队,包括负责平台技术管理与运行协调的专业技术人员队伍、由学科专家提供技术指导与咨询的技术顾问小组以及提供技术支持与故障排除的技术支持 subgroup；三是优化运行管理体系,设立大数据和人工智能实验室作为技术支撑平台,推动信息技术在医院的快速部署与高效应用.

3.4个推进：推进决策精细化、监管精确化、诊疗精准化、服务精心化。

1）推进决策精细化

传统的HIS系统已无法完全满足医院精细化管理的需求，在向决策者传达信息方面既不够准确又不够直观，在此方面存在明显的局限性。

基于医院现有的信息管理系统，在原有信息资源基础上实现深度优化和创新。通过整合医院内部跨平台、异构化的信息资源，并对其进行优化升级。该系统主要包含医疗质量监控、人力资源管理等nine key functionality modules. 通过实施该系统后，在提升医疗服务质量的同时实现了显著的质量改进目标。自2014年投入运行以来，在完善各项核心数据采集机制的同时建立了完整的实时监管体系，并形成了高效的预警机制。在提升医疗服务质量的同时实现了显著的质量改进目标，并且显著提升了整体运营效率. 通过实施该系统后，在提升医疗服务质量的同时实现了显著的质量改进目标.

2）推进监管精确化

建立一个信息交互平台，在医疗行业三管齐下的情况下可以通过提前干预不合理的用药行为来实现，并有助于减少医疗资源浪费的同时降低问题处方发生的频率。

3）推进诊疗精准化

基于影像诊断、专科疾病等多种临床实践以及质量管理工作中，运用医疗大数据技术实现精准诊疗目标。

在医学影像领域中融合了大数据技术和人工智能技术的基础上开发出了一种新的医学影像AI辅助诊断系统。以胸部CT扫描为例该系统通过人工智能算法优化了CT分析与诊断流程。据统计数据显示在2018年7月至2019年4月期间该院利用AI辅助诊断系统共完成了对54,031例肺部CT scan的分析工作并发现了605,147个肺结节其中包含毛玻璃病变病例共计24,205例这些病变多集中于大小介于3毫米至6毫米之间的病灶区域。此外该科每月平均处理约8,0₀₀例胸部X光检查任务由两名胸组医生负责完成每位医生每日需审阅约9万零三百七₀张图片（不包括骨窗及厚层图像）其审图速度平均可达每秒三四幅通过引入人工智能技术后薄层扫描结果基本不再需人工复检只需根据系统提示重点观察病变区域其余部位则依赖于厚层扫描完成从而显著提升了工作效率并减少了对微小病变的误诊情况。

4）推进服务精心化

通过智能诊疗室与移动医疗平台的开发与完善,借助大数据技术推动医疗服务的专业优化,从而提高患者的就诊满意度与便利度

构建基于数据平台的智慧病房系统，在线提供心脏频谱血压计、智能病服等智能生理设备的数据采集服务，并将采集信息实时上传至医院信息系统进行深度分析。通过先进的智慧化生理监测技术和人工智能算法实现对患者生理状态的持续跟踪与评估，在线更新患者的病情动态及治疗方案调整记录，并能快速响应临床医生的工作需求。该系统已形成稳定运行模式，在线采集的数据量已达到显著水平，在提升临床诊疗效率方面发挥了关键作用。同时医院还积极开发移动健康医疗平台系统，在线提供健康咨询、远程诊疗等服务功能。

随着医院信息化建设的持续推进，在这一过程中如果能够科学合理地应用先进的质量管理方法，则有助于实现提高医院信息系统软件的质量管理水平；同时，在这一过程中也能够在未来一段时间内优化系统应用水平。