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大数据医疗的应用场景及特点

来源:医疗行业践行者 | 作者: | 日期:2022-05-17 16:19:11 | 阅读: 1977

目前,医疗大数据的应用场景主要包括临床决策支持、健康及慢病管理、支付和定价、医药研究、医疗管理等,医疗大数据的潜在价值巨大,其应用有助于提高医疗服务质量、减少资源浪费、优化资源配置、控制骗保行为、改善自我健康管理等。

政策扶持:

近年来,随着云计算、大数据、物联网、移动互联网、人工智能等新兴技术不断和成熟,加速了传统医疗行业与这些新兴技术的融合,其中以健康医疗大数据为代表的医疗新业态,不断激发着医疗行业的发展。发展医疗健康服务大数据,构建综合健康服务应用。健康医疗大数据相关政策、法规、标准体系不断完善,健康医疗大数据应用发展模式基本建立,产业体系初步形成、新业态蓬勃发展。

医疗大数据安全的四个特点:

1、 医疗大数据使用的角色不明确,没办法提前设置好“跑道”。

传统的医院信息化在数据安全防护上通常是基于角色的,如:医生、护士、挂号员、收费员等,都是有角色的,可以按照角色授权使用数据,使用者职责明确了,他涉及的数据范围也就明确了,我们可以给他授权。
在大数据领域,数据使用者是做数据研究的,往往打破了传统的业务角色,处于角色不明确的状态。使用者应该接触到的数据范围与角色无关,而是与所研究的问题紧密相关,但研究的问题又是随机的,所以就没办法像传统信息系统那样按业务职责来授权,没办法提前设置好“跑道”。

2、 在大数据环境下,数据是“裸奔”的。

在传统的应用系统里的数据,首先有应用系统的保护,用户要通过系统的授权以后才能拿到数据,而且拿到的数据永远是在系统的框架下。也就是说,用户是受软件制约的,我们可以在软件里加一层限制来保护数据。
大数据研究与之不同,使用者能直接接触到原始数据,或者是裸数据。

3、 大数据所处的技术环境更加复杂,是多元化的。

大数据所处的技术环境既有关系型数据库,也有架构,还有些数据是文件类型。过去我们数据库里做好的数据防护就可以了,现在技术环境更复杂、更多元化,导致技术上的防护难度更大。传统的数据审计、追踪手段,在新的环境下不见得有效了。

4、 接触数据的人员更加复杂,要加强管理。

传统信息系统的用户基本是医院内部人员,而大数据的使用人员更加复杂,包括外部的研究人员与合作研发人员,更要加强管理。

发展趋势:

1、 政策支持将继续加强;

2、 医疗大数据技术的应用环境将更加成熟;

3、 医疗大数据获得普遍应用;

4、 医疗大数据对患者开放成为趋势;

5、 医疗机构对大数据平台的建设规范和指南需求更为迫切。


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