醫(yī)療大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺解決方案

1.背景介紹 12.產(chǎn)品愿景 53.產(chǎn)品定位 53.1解決的問題 53.2達到的效果 64.產(chǎn)品理念 75.總體思路 75.1對接數(shù)據(jù)源，獲取醫(yī)療衛(wèi)生云計算+大數(shù)據(jù) 85.2對獲取的醫(yī)療衛(wèi)生云計算+大數(shù)據(jù)預(yù)處理機制 95.3建立醫(yī)療衛(wèi)生云計算+大數(shù)據(jù)的存儲機制 95.4醫(yī)療衛(wèi)生云計算+大數(shù)據(jù)的處理和分析算法分類和形成 5.5開發(fā)專題云計算+大數(shù)據(jù)分析，形成專題云計算+大數(shù)據(jù)應(yīng)用 5.6開發(fā)機構(gòu)云計算+大數(shù)據(jù)分析，建立機構(gòu)云計算+大數(shù)據(jù)應(yīng)用 5.7建立平臺應(yīng)用實施推廣組織機制 5.8建立平臺產(chǎn)品優(yōu)化升級服務(wù)組織機制 6.醫(yī)療衛(wèi)生信息的云計算+大數(shù)據(jù)建模描述和分析 6.1我們給出的相關(guān)數(shù)據(jù)模型 6.2衛(wèi)計委給出的相關(guān)數(shù)據(jù)模型 6.3相關(guān)數(shù)據(jù)特征對比分析 7.云計算+大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺支持的業(yè)務(wù)主題場景 27.1醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)應(yīng)用 7.1.1各級醫(yī)院自身應(yīng)用 7.1.2基層醫(yī)療機構(gòu)自身應(yīng)用 297.1.3區(qū)域衛(wèi)生醫(yī)療聯(lián)合體應(yīng)用 307.1.4醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)的合規(guī)應(yīng)用 7.2患者醫(yī)療治療應(yīng)用 7.2.2患者服藥提示服務(wù) 7.2.3患者飲食、運動、習(xí)慣注意事項服務(wù) 7.2.4患者體征和治療效果服務(wù) 7.2.5患者交流交往服務(wù) 7.3個性化醫(yī)療服務(wù)應(yīng)用 7.3.1基因測序分析應(yīng)用 7.3.2個性化藥物應(yīng)用 7.3.3個人健康管理應(yīng)用 7.4慢性病預(yù)防治療應(yīng)用(疾控中心) 7.5居民健康保健應(yīng)用(疾控中心) 447.5.1居民自我健康保健應(yīng)用 7.5.2政府衛(wèi)生管理部門進行居民健康管理應(yīng)用 7.5.3政府醫(yī)療規(guī)劃結(jié)構(gòu)進行居民健康保健決策應(yīng)用 7.6醫(yī)療衛(wèi)生管理機構(gòu)應(yīng)用(衛(wèi)生局) 7.7醫(yī)療保險管理機構(gòu)應(yīng)用(醫(yī)保局) 7.7.1基本醫(yī)療保險的決策支持分析 7.7.2基本醫(yī)療保險費用單據(jù)的智能化審核 7.7.3基本醫(yī)療保險的有效支付和治理應(yīng)用 7.7.4基本醫(yī)療保險和服務(wù)監(jiān)管應(yīng)用 7.7.5降低看病率提升醫(yī)療效果應(yīng)用 7.8醫(yī)藥監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)用(藥監(jiān)局) 557.9醫(yī)藥研發(fā)生產(chǎn)經(jīng)營應(yīng)用(醫(yī)藥企業(yè)) 7.9.1醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)應(yīng)用 7.9.2醫(yī)藥生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)用 7.9.3醫(yī)藥流通企業(yè)應(yīng)用 7.9.4醫(yī)藥零售企業(yè)應(yīng)用 7.10醫(yī)療衛(wèi)生資源配置管理規(guī)劃應(yīng)用(政府主管部門) 7.10.1醫(yī)療衛(wèi)生資源服務(wù)現(xiàn)狀分析 7.10.2醫(yī)療衛(wèi)生資源財務(wù)供給能力分析 7.10.3醫(yī)療衛(wèi)生資源規(guī)劃指標(biāo)對比 7.10.4醫(yī)療衛(wèi)生資源政策建議 7.11商業(yè)醫(yī)療保險應(yīng)用(保險公司) 7.11.1獲得新客戶和保留已有客戶的分析應(yīng)用 7.11.2有效控制醫(yī)療費用的分析應(yīng)用 7.11.3商業(yè)醫(yī)療保險的保障設(shè)計和精算定價 7.11.5商業(yè)醫(yī)療保險的市場和銷售拓展應(yīng)用 7.12公共衛(wèi)生服務(wù)應(yīng)用(衛(wèi)生防疫中心) 7.12.1傳染病預(yù)警預(yù)報 7.12.3疾控和保健應(yīng)用 7.13政府監(jiān)管應(yīng)用(政府主管部門) 7.13.1醫(yī)藥監(jiān)管應(yīng)用 7.13.2醫(yī)療監(jiān)管應(yīng)用 7.13.3醫(yī)保監(jiān)管應(yīng)用 7.13.4醫(yī)療服務(wù)機構(gòu)和醫(yī)生監(jiān)管應(yīng)用 7.14新型醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)應(yīng)用(政府主管部門) 7.14.1遠程醫(yī)療 7.14.2移動醫(yī)療 7.14.3互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療 7.14.4數(shù)字醫(yī)療 7.14.5云計算+大數(shù)據(jù)醫(yī)療 7.14.6智慧醫(yī)療 7.14.7精準(zhǔn)醫(yī)療 8.云計算+大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用平臺支持的專題云計算+大數(shù)據(jù)應(yīng)用 8.1患者分析(基于電子病歷EMR) 8.1.2患者個體(個性)分析 8.1.3患者群體(統(tǒng)計)分析 8.2.1常見疾病分析 8.2.2慢性疾病分析 8.2.3疾病誘因分析 8.2.5臨床路徑分析 8.3醫(yī)生及醫(yī)護人員分析(基于醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)據(jù)) 818.3.1醫(yī)生及醫(yī)護人員資歷資格分析 8.3.2醫(yī)生及醫(yī)護人員行醫(yī)記錄分析 8.3.3醫(yī)生及醫(yī)護人員培訓(xùn)進修分析 8.4處方分析(基于電子病歷EMR) 8.4.1醫(yī)生用藥分析 8.4.2患者用藥分析 8.4.3處方用藥分析 8.4.4醫(yī)院科室用藥分析 8.4.5安全用藥分析 8.4.6處方符合性分析 8.5居民人口分析(基于電子健康檔案EHR) 858.5.1居民個體健康分析 8.5.2人口群體健康分析 8.5.3人口亞健康相關(guān)因素關(guān)聯(lián)分析 8.5.5人口健康時間空間分布分析 8.5.6人口健康預(yù)測分析 8.6藥品分析(基于醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù)) 868.6.1藥品種類分析 8.6.2藥品研發(fā)分析 8.6.3藥品生產(chǎn)分析 8.6.5藥品物流分析 8.6.6藥品資金流分析 8.6.7藥品信息流分析 8.6.8藥品庫存分析 8.6.9藥品質(zhì)量偏差分析 8.6.10藥品不良反應(yīng)&藥品群體不良事件分析 8.7醫(yī)療健康檢驗檢測分析(基于電子健康檔案EHR) 8.7.1生理信號檢測分析 8.7.2醫(yī)學(xué)影像圖像分析 8.7.4重要人體征數(shù)據(jù)分析 98 8.8醫(yī)療安全風(fēng)險分析(基于電子病歷EMR) 8.8.1醫(yī)療安全分析 8.8.2醫(yī)療風(fēng)險分析 8.8.3假藥、過期藥、成分異常藥的使用分析 8.8.4醫(yī)療事故誘因分析 8.8.5醫(yī)療安全風(fēng)險統(tǒng)計分析 8.9醫(yī)療衛(wèi)生資源分析(基于政府的醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)據(jù)) 998.9.1醫(yī)生護理人員分析 8.9.2醫(yī)院床位分析 8.9.3醫(yī)療檢測檢驗?zāi)芰Ψ治? 8.9.5醫(yī)療衛(wèi)生資源匹配度分析 8.9.6醫(yī)療衛(wèi)生資源對比分析 數(shù)據(jù)) 8.10.1醫(yī)療衛(wèi)生滿意度分析 8.10.2醫(yī)療衛(wèi)生問題誘因分析 8.10.3醫(yī)療衛(wèi)生規(guī)劃符合度分析 9.關(guān)鍵核心技術(shù)和算法 9.1云計算+大數(shù)據(jù)分析能力 9.2云計算+大數(shù)據(jù)分析技術(shù) 9.3云計算+大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)和系統(tǒng) 9.4云計算+大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)模型建模 9.5云計算+大數(shù)據(jù)的實時查詢 9.6云計算+大數(shù)據(jù)的復(fù)雜分析 10.用醫(yī)療衛(wèi)生云計算+大數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)服務(wù) 10.1核心理念 10.2管理閉環(huán) 11.未來市場前景分析 性的深層次展示分析效果(Insight),揭示醫(yī)療行業(yè)整體規(guī)律和內(nèi)在根據(jù)國際著名分析機構(gòu)Gartner給出的定義：云計算+大數(shù)據(jù)就是那些具有規(guī)模大、速度快、種類多三大特征的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。云計算+系列分析處理，云計算+大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)制定明智且切實可行的我國居民腦血栓，糖尿病，高血壓等慢性病病例數(shù)達到2.6億，占全國總?cè)藬?shù)的20%,其中高血壓病人對自身疾病的知曉率只有30%,同時這些病人中的治療率只有25%,控制率僅為6%,糖尿病病人中，能堅持做到規(guī)范治療的也只有33%。由此我們可以看出，建立科學(xué)、第2頁擁有的醫(yī)療衛(wèi)生資源是農(nóng)村人口的2.5倍以上，比如，占全國總?cè)丝诮?0%的農(nóng)村擁有全國醫(yī)療衛(wèi)生資源的30%,而占全國總?cè)丝?0%的城市卻占有全國醫(yī)療衛(wèi)生資源的70%,優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療衛(wèi)生資源集中分布心，每個數(shù)據(jù)中心都將承載近1000萬人口的醫(yī)療數(shù)據(jù)，數(shù)量多、更(1)數(shù)據(jù)巨量化：區(qū)域醫(yī)療數(shù)據(jù)通常是來自于擁有上百萬人口業(yè)的相關(guān)規(guī)定，患者的數(shù)據(jù)通常至少需要保留50年。(2)服務(wù)實時性：醫(yī)療信息服務(wù)中會存在大量在線或?qū)崟r數(shù)據(jù)(3)存儲形式多樣化：醫(yī)療數(shù)據(jù)的存儲形式多種多樣，例如各種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)表、非(半)結(jié)構(gòu)化文本文檔、醫(yī)療影像等。(4)高價值性：醫(yī)療數(shù)據(jù)對國家乃至全球的第3頁第4頁服務(wù)模式(以患者為中心，形成居民健康全過程服務(wù)),從被動到主生工作重點由后治前移到預(yù)防保健),從治病到防??；診療模式(避 第5頁不共享),從隔離到整體；技術(shù)模式(采用各種新技術(shù)手段，包括云2.方案愿景3.方案定位第6頁3.2達到的效果方案預(yù)期部署到云平臺上運行，采用S0A的通過分層將公共云計算+大數(shù)據(jù)算法模型封裝為服務(wù)，對業(yè)務(wù)應(yīng)用提要購買部署自己的服務(wù)器硬軟件環(huán)境，只需要開通相應(yīng)服務(wù)就可以用”服務(wù)模式，為實現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用集成，方案將對外支持WebServi方案希望將醫(yī)療衛(wèi)生的智慧功能應(yīng)用普及到業(yè)務(wù)角色和過程的方方面面，包括醫(yī)生(包括?？漆t(yī)生、全科醫(yī)生、保健醫(yī)生等)、患者(包括慢性病患者、潛在患者等)、管理者(包括醫(yī)療管理者、醫(yī)療保險管理者、醫(yī)藥監(jiān)管管理者、公共衛(wèi)生管理者等)、醫(yī)藥經(jīng)營者 (藥品研發(fā)、藥品生產(chǎn)、藥品物流、藥品零售等)以及商業(yè)醫(yī)療保險經(jīng)營者(健康險、大病險、醫(yī)療意外險等)。第7頁4.方案理念5.總體思路醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)源專題大數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用個人疾病全周期個人健康全周期個人生命全周期醫(yī)藥供應(yīng)鏈醫(yī)生個人藥品醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)5.1對接數(shù)據(jù)源，獲取醫(yī)療衛(wèi)生云計算+大數(shù)據(jù)醫(yī)療衛(wèi)生云計算+大數(shù)據(jù)中心為方案進行醫(yī)療衛(wèi)生云計算+大數(shù)眾的醫(yī)學(xué)(醫(yī)藥、醫(yī)療、健康)信息資源共享機制----區(qū)域性醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中心。區(qū)域性醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中心的建設(shè)以行政保健、康復(fù)為服務(wù)主線，以健康人群和患者第9頁第10頁第11頁√分類(預(yù)言)分析：預(yù)測分類標(biāo)號(或離散值),根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)第12頁第13頁5.5開發(fā)專題云計算+大數(shù)據(jù)分析，形成專題云計算+大數(shù)據(jù)應(yīng)用研發(fā)形成具有我國醫(yī)療衛(wèi)生行業(yè)特征的分類專題云計算+大數(shù)據(jù)分析，并根據(jù)專題組成和業(yè)務(wù)功能要求形成滿足該業(yè)務(wù)專題的云計算+大數(shù)據(jù)應(yīng)用，如心臟病專題的云計算+大數(shù)據(jù)應(yīng)用，包括其成因的云為有關(guān)機構(gòu)進行心臟病的有關(guān)活動(預(yù)測、預(yù)防、治療、恢復(fù))提供5.6開發(fā)機構(gòu)云計算+大數(shù)據(jù)分析，建立機構(gòu)云計算+大數(shù)據(jù)應(yīng)用對不同機構(gòu)和部門業(yè)務(wù)的機構(gòu)云計算+大數(shù)據(jù)應(yīng)用，如醫(yī)療衛(wèi)生機構(gòu)應(yīng)用、醫(yī)療衛(wèi)生管理機構(gòu)應(yīng)用等。在上述專題云計算+大數(shù)據(jù)應(yīng)用基5.7建立平臺應(yīng)用實施推廣組織機制5.8建立平臺產(chǎn)品優(yōu)化升級服務(wù)組織機制第14頁升級信息和文檔，按規(guī)定通知已有用戶，并及時進行升級維護服務(wù)。6.醫(yī)療衛(wèi)生信息的云計算+大數(shù)據(jù)建模描述和分析伴隨著中國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)的信息化進程推進，將產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)主要來源于醫(yī)療業(yè)務(wù)活動、健康體檢、公共衛(wèi)生等9項醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)。數(shù)據(jù)內(nèi)容包括來自醫(yī)院的大量電子病歷、區(qū)域衛(wèi)生信息平臺采集的居民健康檔案等。其中大量充斥著非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，包括圖像，office文檔，以及XML結(jié)構(gòu)文檔等。醫(yī)療健康云計算+大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，關(guān)鍵是整合所有可能得到的這些數(shù)據(jù)，為機構(gòu)和政策制定者來找到如何刺激經(jīng)濟并降低共享數(shù)據(jù)的技術(shù)門檻。制藥行業(yè)制藥行業(yè)科研數(shù)據(jù)活動(報銷)和成本數(shù)據(jù)醫(yī)療行業(yè)大數(shù)據(jù)病人行為和情緒數(shù)據(jù)臨床數(shù)據(jù)第15頁6.1我們給出的相關(guān)數(shù)據(jù)模型機構(gòu)一科室一醫(yī)生(門診、住院)、大眾群體一患者、醫(yī)療管理部門藥)、醫(yī)療器械研發(fā)一醫(yī)療器械生產(chǎn)一醫(yī)療器械經(jīng)營一醫(yī)療器械、商醫(yī)療器械醫(yī)療器械第16頁綜合管理等5項業(yè)務(wù)應(yīng)用，建設(shè)健康檔案和電子病歷2個基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和1個專用網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，進行醫(yī)療衛(wèi)生信息標(biāo)準(zhǔn)化體系和安全保障體系2個體系建設(shè)。第17頁2、門(急)診診療記錄：包括門(急)診病歷、電子病歷數(shù)據(jù)庫全員人口個案數(shù)據(jù)庫第18頁中期記錄項集N學(xué)齡前期幼兒期學(xué)齡期嬰兒期●第一維(X軸):生命階段命階段，如：嬰兒期(0～1歲)、幼兒期(1～3歲)、學(xué)齡前期(3~6歲)、學(xué)齡期(6～12歲)、青春期(12～20歲)、青年期(21～45歲)、中年期(46～60歲)、老年期(60歲以上)等八個生命階段?！竦诙S(Y軸):健康和疾病問題●第三維(Z軸):衛(wèi)生服務(wù)活動(或干預(yù)措施)療、保健、康復(fù)、健康教育等衛(wèi)生服務(wù)活動(或干預(yù)措施),這些活第20頁6.3相關(guān)數(shù)據(jù)特征對比分析從醫(yī)藥醫(yī)療健康云計算+大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用角度，方案需要一個盡果從云計算+大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用角度，理想的數(shù)據(jù)還應(yīng)該包括圖像、圖形、文本等半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，以及非關(guān)系數(shù)據(jù)(多維數(shù)據(jù)),才2000年以來，我國的醫(yī)療數(shù)據(jù)的生成和采集主要局限于各大醫(yī)類數(shù)據(jù)。根據(jù)估算，中國一個中等城市(1千萬人口規(guī)模)50年所積累的醫(yī)療衛(wèi)生數(shù)據(jù)量就會達到10PB級。隨著各地區(qū)域衛(wèi)生信息平第21頁區(qū)的服務(wù)可能需要統(tǒng)計整個社區(qū)居民某項指標(biāo)(比如血壓、血糖)的次分析提供了可能，但同時也為云計算+大數(shù)據(jù)分析帶來了挑戰(zhàn)。因市辦醫(yī)院醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)源專題大數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用個人(患者、亞健康)個人(患者、亞健康)個人疾病全周期個人健康全周期招投標(biāo)采購物流醫(yī)生個人藥品診斷處方第24頁運動體檢/監(jiān)控檢查咨詢服務(wù)醫(yī)患患患運動寧養(yǎng)患者/消費者治療生醫(yī)7.1醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)應(yīng)用當(dāng)?shù)募夹g(shù)架構(gòu)平臺來支持業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。方法包括應(yīng)用云計算+而應(yīng)用云計算+大數(shù)據(jù)處理和商業(yè)智能技術(shù)，分析挖掘醫(yī)院運營各個云計算+大數(shù)據(jù)研究一做出來，一個醫(yī)生能管理200個糖尿病患者，第25頁案方面的云計算+大數(shù)據(jù)分析，可以確定哪些人是某類疾病的易感人的工作量，有效地指導(dǎo)計劃、人員計劃及藥品材料計劃，大第26頁院長綜合查詢?nèi)嚎冃Х治鋈嚎冃Х治鲎≡壕C合分析第27頁不同器官和組織對X射線!超聲波!光線等的散射、透射、反射傷進行診斷!定位提供了有效的手段”醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中越來越多地使區(qū)分DNA序列上的外顯子和內(nèi)含子成為基因工程中對基因進行識別和鑒定的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一。使用有效的數(shù)據(jù)挖掘方法物數(shù)據(jù)中挖掘有價值的知識，提供決策支持”目前已有大量研究者努力對DNA數(shù)據(jù)分析進行定量研究，從已經(jīng)存在的基因數(shù)據(jù)庫成果已經(jīng)得到許多疾病和殘疾基因，以及新藥物!新方法的發(fā)現(xiàn)。合理用藥應(yīng)用分析：為臨床醫(yī)藥衛(wèi)生技術(shù)人員提供了一個有效掌握、方便查詢、可利用價值高的權(quán)威信息源，為臨床醫(yī)藥衛(wèi)生技第28頁了解每個科室、每個員工的工作完成情況，加強管理，推動醫(yī)療不同病種分析：分析醫(yī)院某個病種治療的各項指標(biāo)信息，包括治目前社區(qū)醫(yī)療服務(wù)中心的一個醫(yī)生，最多能管理30個糖尿病患者，但是云計算+大數(shù)據(jù)研究一做出來，一個醫(yī)生能管理200個糖尿案方面的云計算+大數(shù)據(jù)分析，可以確定哪些人是某類疾病的易感人第30頁 (她)。慢性疾病又叫生活方式疾病，治療糖尿病這樣的病，光吃藥20世紀(jì)初的模式，把精力集中在急性疾病的診斷和治療上。云計算+大數(shù)據(jù)助力區(qū)域醫(yī)療聯(lián)合體服務(wù)模式創(chuàng)新，一方面要把第31頁區(qū)域醫(yī)療聯(lián)合體是實現(xiàn)《全國醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系規(guī)劃綱要(2015-2020年)》(以下簡稱《規(guī)劃綱要》)中建立分級診療模式的第32頁第33頁集成的用戶應(yīng)用界面(居民、醫(yī)生、衛(wèi)生行政管理人員)集成的用戶應(yīng)用界面(居民、醫(yī)生、衛(wèi)生行政管理人員)分布式數(shù)據(jù)服務(wù)系統(tǒng)分布式批量處理框架結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集器協(xié)作服務(wù)查詢，瀏覽。分析服務(wù)將針對主題，對臨床數(shù)據(jù)，公共衛(wèi)生管理數(shù)不同結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)中找到可能的趨勢和風(fēng)險。依從性管理應(yīng)該是云計算+大數(shù)據(jù)服務(wù)的高級階段，它利用業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)活動，觸發(fā)數(shù)據(jù)服務(wù)請求，數(shù)據(jù)服務(wù)經(jīng)過對云計算+大數(shù)第34頁智慧分級診療作為智慧醫(yī)療的重要組成，將充分利用信息化手為支持，結(jié)合云計算+大數(shù)據(jù)分析、遠程醫(yī)療和可穿戴設(shè)備監(jiān)測，打第35頁規(guī)范診療”的目標(biāo)背道而馳。而且，總額控制支付方式下的總額基第36頁何比較不同級別醫(yī)院的費用?又如何比較同級別的不同醫(yī)院的費用?這就需要引入“危重風(fēng)險調(diào)整”,即根據(jù)年齡、性別、合并癥第37頁要龐大的臨床規(guī)則知識庫，準(zhǔn)確判定在不同疾病管理中該做什么,不該做什么,用藥合理性分析中的藥物間相互反應(yīng)的監(jiān)測、用藥劑量及有了科學(xué)合理的評估醫(yī)療費用與質(zhì)量的手段，使得政府醫(yī)保機構(gòu)與商業(yè)保險公司能有效對醫(yī)療機構(gòu)進行綜合管理，同時支持包括正達到在保證質(zhì)量的基礎(chǔ)上控制費用的目的.這也正是醫(yī)療保險在產(chǎn)品服務(wù)缺乏標(biāo)準(zhǔn)化，信息高度不對稱的醫(yī)療領(lǐng)域中的重要價值之7.2患者醫(yī)療治療應(yīng)用第38頁第39頁在醫(yī)療健康領(lǐng)域，美國已經(jīng)開始利用云計算+大數(shù)據(jù)應(yīng)用來防止流感得不再遙不可及，基因測序的成本已經(jīng)逼近1千美元。目前在美國擁有2千多家從事人類基因序列分析的公司，而且未來會有更多的企業(yè)第40頁 第41頁7.4慢性病預(yù)防治療應(yīng)用(疾控中心)第42頁利用云計算+大數(shù)據(jù)的方式結(jié)合穿戴式設(shè)備來去預(yù)警未來的疾第43頁通過連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)做出疾病預(yù)警，即使是簡單的數(shù)據(jù)，如果通第一是健康普查，能夠讓70%的人群通過設(shè)并進行疾病預(yù)警；第二是云計算+大數(shù)據(jù)分析完采集的數(shù)據(jù)之后，可配合形成體系才能達到效果，包括：(1)構(gòu)建慢性病防控體系，形第44頁慢性病防治工作網(wǎng)絡(luò)；(2)實施基本公共衛(wèi)生服務(wù)項目和重大疾病劃等活動；(4)建立慢性病的監(jiān)測和信息管理系統(tǒng)。開展慢性病危7.5居民健康保健應(yīng)用(疾控中心)第45頁第46頁7.6醫(yī)療衛(wèi)生管理機構(gòu)應(yīng)用(衛(wèi)生局)7.7醫(yī)療保險管理機構(gòu)應(yīng)用(醫(yī)保局)城鎮(zhèn)居民基本醫(yī)療保險和新農(nóng)村合作醫(yī)療保險(簡稱新農(nóng)合),通常限。2013年，3種基本醫(yī)療保險的籌資總額已經(jīng)超過1萬億元，而商業(yè)健康險的保費收入為1123.5億元，僅為前者的10%左右?？剂x上的商業(yè)醫(yī)療保險的市場規(guī)模更小一些。現(xiàn)今商業(yè)健康險中約30%為團體業(yè)務(wù)，主要包括面向企業(yè)的團體醫(yī)療補充保險；另~70%為個但在市場需求和政策支持的推動下，今年發(fā)展趨勢良好，以年均25-30%的速度增長。2012年發(fā)布的《關(guān)于開展城鄉(xiāng)居民大病保險工作的指導(dǎo)意見》,試點由商業(yè)醫(yī)療保險機構(gòu)通過招投標(biāo)方式承辦大病補充保險的運營第47頁為其介入到政府醫(yī)保的運營管理提供了契機。2013年十八屆三中全會的《中共中央關(guān)于全面深化改革若干重大問題的決定》和2014年國務(wù)院發(fā)布的《關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代保險服務(wù)業(yè)的若干意見》(又稱用”,并且“按照全面開展城鄉(xiāng)居民大病保險的要求，做好受托承辦沒有充分實現(xiàn)云計算+大數(shù)據(jù)分析可以為管理和企業(yè)發(fā)展帶來的價●保障設(shè)計與精算定價：產(chǎn)品同質(zhì)化現(xiàn)象普遍，缺乏●精細理賠運營管理：精細化不足，往往僅第48頁控制費用，但導(dǎo)致一系列弊端(包括醫(yī)院推諉重病人等),且長期控通過云計算+大數(shù)據(jù)技術(shù)，重構(gòu)醫(yī)保對醫(yī)療費用審核監(jiān)管的全新三大目錄，藥品目錄、診療目錄和耗材目錄)限定癥、人社、衛(wèi)生行第49頁在以政府主導(dǎo)的基本醫(yī)療保險的戰(zhàn)略決策支持上，云計算+大數(shù)重要的核心價值在于保證醫(yī)療質(zhì)量的前提下有效控制醫(yī)療費用。云計算+大數(shù)據(jù)分析可以為醫(yī)療保險找出費用的關(guān)鍵驅(qū)動因素，以此作為戰(zhàn)略決策的依據(jù)，可以使決策者有針對性的制定措施解決問題關(guān)鍵。此類分析的要點在于通過由大到小、由粗到細的層級挖掘?qū)ふ以旱倪^度醫(yī)療行為，那可以通過加強對醫(yī)院的管理(如以醫(yī)療費用與質(zhì)量評估為基礎(chǔ)的績效考核并與支付掛鉤),并鼓勵病人去其他醫(yī)院就醫(yī)(如設(shè)定不同的保險比例，甚至在可能的情況下取消問題醫(yī)院的定點等)。但如果是由某類新藥或新的治療方式引起，那就需要根據(jù)第50頁建立和篩查醫(yī)療服務(wù)違規(guī)行為的規(guī)則是醫(yī)療服務(wù)監(jiān)控工作的核規(guī)則設(shè)定了26個大類規(guī)則，其中包括16大類報銷規(guī)則，6大類臨床規(guī)則、4大類統(tǒng)計規(guī)則。而這些審核規(guī)則，都是依據(jù)現(xiàn)行相關(guān)醫(yī)保報衛(wèi)生部們相關(guān)規(guī)定、臨床診療常規(guī)規(guī)范等。在這26大類規(guī)則下，醫(yī)保審核中配置了12萬條審核目錄。把政策轉(zhuǎn)化為數(shù)字化規(guī)則，這點是比較難的，比如：重癥,只能用列舉法。在制定這套審核辦法時，組織第三方醫(yī)學(xué)專家組開展審核規(guī)則的評審，對試用的26大類審核通過對積累起來的云計算+大數(shù)據(jù)進行挖掘，支持醫(yī)保政策調(diào)整第51頁的當(dāng)下，保險公司也紛紛順應(yīng)時代，開始利用新技術(shù)和云計算+大數(shù)據(jù)來預(yù)測客戶的健康狀況。近期，美國國家公共電臺(NPR)對一對第52頁記憶問題?！拔覀兪枪髮W(xué)(Harding)的同學(xué)……就是離這兒不在她丈夫的旁邊，向記者娓娓道來那場中風(fēng)的始末。那時John的健有這一切都發(fā)生在2013年10月至2014年1月間。John曾是一名油漆工，那場大病讓他在醫(yī)院里呆了整整79天。在的醫(yī)療系統(tǒng)特別關(guān)注的時期。長久以來，許多像JohnIovine這樣耗費150億美元的聯(lián)邦醫(yī)療保險，是財務(wù)上的巨大流失。這就是為何第53頁在未來三個月內(nèi)住院，這是我們正在努力的方向。”IndependenceBlueCross正致力于查明其客戶中用來建立這些算法的醫(yī)療數(shù)據(jù)，大概相當(dāng)于5個維基百科那么多，”的名單上，第一批需要額外關(guān)注的客戶有18000名。而其初期成功的標(biāo)志之一，便是將充血性心臟衰竭患者的預(yù)期住院率降低了40~50第54頁CarolIovine的生活也有了極大的改變：她需要管理丈夫的新藥物，她馬上打給了他們的健康指導(dǎo)DonnaCrockett,并告訴了她這個問醫(yī)療保健和云計算+大數(shù)據(jù)碰撞引起的法律和倫理問題著書，“領(lǐng)域、計算機科學(xué)領(lǐng)域以及患者體驗領(lǐng)域正在進行著一場偉大的集數(shù)據(jù)被用于建立算法的客戶，他們是否有權(quán)選擇退出預(yù)測計劃?”Cohen說，“他們是否只能選擇參加?甚至，他們能否知道自己的數(shù)據(jù)被使用了?”Cohen表示，這些仍然是一個灰色地帶；這個新興第55頁公司的確并沒有詢問訂購了其健康計劃的客戶是否選擇加入數(shù)據(jù)預(yù)從客戶健康上來講，護理協(xié)調(diào)徹底改善了JohnIovine的生活。標(biāo)——2型糖尿病進行合作，目的是在出現(xiàn)相關(guān)癥狀之前發(fā)現(xiàn)哪些人7.8醫(yī)藥監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)用(藥監(jiān)局)7.9醫(yī)藥研發(fā)生產(chǎn)經(jīng)營應(yīng)用(醫(yī)藥企業(yè))第56頁第57頁投入尚不足100萬人民幣，而同等規(guī)模的歐美藥企的投入則是其十院內(nèi)物流(住院藥房)、藥房托管(門診藥房)或并購醫(yī)院的門診藥第58頁業(yè)產(chǎn)品銷售(線上的也好線下的也好)組建處方醫(yī)生及藥劑師網(wǎng)絡(luò)成企業(yè)這種區(qū)域性的處方醫(yī)生及藥劑師團隊為所有在區(qū)域網(wǎng)售藥品的用這種服務(wù)的線上制藥企業(yè)或電商平臺分利將成為一種很難取代且上的各個環(huán)節(jié)提供前所未有的服務(wù)，并由此開發(fā)出了一個全新的市第60頁有解決T宿長期存在的現(xiàn)金流題。真正的客戶提升了在產(chǎn)業(yè)鏈的地位給上游提供服務(wù)給下游提供服務(wù)解決病人關(guān)心的問題生產(chǎn)企業(yè)產(chǎn)品并在終端耕耘的醫(yī)藥流通企業(yè)。對這部分流通企業(yè)來7.10醫(yī)療衛(wèi)生資源配置管理規(guī)劃應(yīng)用(政府主管部門)第61頁圖7-1政策對比示意圖第63頁7.11商業(yè)醫(yī)療保險應(yīng)用(保險公司)第64頁取的乳腺癌病例的深度分析，輔以病人及醫(yī)生的調(diào)研信息，我們看第65頁患者家庭經(jīng)濟情況也是影響治療費用的一大因素，家境富裕的患者多選用靶向型生物制，其治療費用大大增高；由平及具體醫(yī)保保險政策的不同，也導(dǎo)致城市間的差異性，但與由癌疾病演變信息(可從疾病學(xué)研究中獲得),即可為真正理賠型大病保在醫(yī)療保險理賠運營管理中至關(guān)重要的一個環(huán)節(jié)是及時發(fā)現(xiàn)欺云計算+大數(shù)據(jù)分析可以幫助找出一些典型的理賠費用風(fēng)險問以某地區(qū)幾千名門診患者的基本醫(yī)療和企業(yè)團體補充險為例，通過深度分析其1年理賠數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)多類理賠風(fēng)險：●藥品劑量超標(biāo)：醫(yī)保報銷規(guī)則通常要求每次處方量不超過7第66頁診保障的情況下，如果起付線不高(1千元以內(nèi)),常會導(dǎo)致相當(dāng)?shù)碾U人中800人門診費用在3000-5000元之間，明顯有誘導(dǎo)消費嫌疑。深入分析各月份及醫(yī)院就診分布顯示，年底11-12月間就診次第67頁都包括哪些內(nèi)容呢?通常而言，一方面為可用可不用的藥品，諸如中可以清晰的看到年底中成藥、中藥飲片(含中藥營養(yǎng)品)、及診療項目使用頻率及涉及費用明顯上升.當(dāng)然從根本上解決誘導(dǎo)消費的問以上發(fā)現(xiàn)可幫助醫(yī)療保險機構(gòu)的理賠審核部門快速找出潛在問留既有客戶是核心內(nèi)容。應(yīng)用云計算+大數(shù)據(jù)挖掘可以剖析客戶參保第68頁7.12公共衛(wèi)生服務(wù)應(yīng)用(衛(wèi)生防疫中心)云計算+大數(shù)據(jù)挖掘可以改善公眾健康監(jiān)控。公共衛(wèi)生部門可以疫情監(jiān)測，并通過集成疾病監(jiān)測和響應(yīng)程序，快速進行響應(yīng)"這將帶來很多好處，包括醫(yī)療索賠支出減少!傳染病感染率降低，衛(wèi)生部可云計算+大數(shù)據(jù)在公共衛(wèi)生中應(yīng)用，突出體現(xiàn)在以傳染病實時監(jiān)樣化，包括手工錄入，電子病歷(EMR),微博微信/論壇等網(wǎng)絡(luò)信息。最后，數(shù)據(jù)時效要求高，疫情探測和應(yīng)對要求近乎實時的應(yīng)對速度，第69頁第70頁第71頁7.13政府監(jiān)管應(yīng)用(政府主管部門)第72頁醫(yī)療機構(gòu)及其醫(yī)務(wù)人員不得違反診療規(guī)范實施不必要的檢第73頁政府(衛(wèi)生)行政部政府(衛(wèi)生)行政部法制監(jiān)督準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)評價標(biāo)準(zhǔn)信息收集非營利性醫(yī)院營利性醫(yī)院醫(yī)療質(zhì)量監(jiān)管機構(gòu)基本醫(yī)療保險新型農(nóng)村合作醫(yī)療商業(yè)醫(yī)療保險社會認(rèn)證行業(yè)協(xié)會阻論監(jiān)督第74頁7.14新型醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)應(yīng)用(政府主管部門)第75頁移動互聯(lián)網(wǎng)，將慢性病的管理提供給患者(即PM,patient第76頁第77頁第78頁戶的基因數(shù)據(jù)。這些應(yīng)用將向一些iPhone用戶提供機會，幫助他們進行基因檢測。這些新應(yīng)用將基于蘋果的ResearchKit。這一數(shù)據(jù)整合平臺可以收集來自用戶設(shè)備的信息，將信息進行打包用于醫(yī)學(xué)研學(xué)戰(zhàn)略專家會議，會議透露中國精準(zhǔn)醫(yī)療計劃將在2015下半年或2016年啟動。根據(jù)規(guī)劃設(shè)想，在2030年前，中國精準(zhǔn)醫(yī)療將投入600億元，其中：中央財政支付200億元，企業(yè)和地方財政配套400億元。醫(yī)療衛(wèi)生大數(shù)據(jù)源專題大數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用個人疾病全周期個人健康全周期個人生命全周期醫(yī)藥供應(yīng)鏈醫(yī)生個人藥品醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)8.1患者分析(基于電子病歷EMR)第80頁8.1.2患者個體(個性)分析8.1.3患者群體(統(tǒng)計)分析第81頁8.2疾病分析(基于電子病歷EMR和電子健康檔案EHR)8.3醫(yī)生及醫(yī)護人員分析(基于醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)據(jù))8.4處方分析(基于電子病歷EMR)第83頁購量TOP10、抗菌藥、基藥占比、制度符合對比、醫(yī)保用藥占比等分第84頁●正確性(格式、藥品、配伍禁忌、用藥合理性):合格的處方●合規(guī)性(醫(yī)保規(guī)定、醫(yī)療規(guī)定):滿足國家基本藥物規(guī)定、醫(yī)還可以發(fā)現(xiàn)哪些藥品對哪些疾病更有效(循證醫(yī)學(xué))。第85頁些特征(時間、空間、年齡、性別、職業(yè)等)和疾病關(guān)聯(lián)分析，如：具有明顯時間前后次序，如：發(fā)現(xiàn)5歲以下小孩在感冒患病后更容易8.5居民人口分析(基于電子健康檔案EHR)暫缺暫缺暫缺暫缺暫缺第86頁8.6藥品分析(基于醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)鏈數(shù)據(jù))90%的要求，可節(jié)約成本0%-0.5%;國家藥品分類標(biāo)準(zhǔn)(最新、以往歷史),包括中藥部分、化學(xué)第87頁中國藥典(最新、各年版),包括1953年版、1963年版，1977版、1985年版、1990年版、1995年版(含1997年、1998年國家藥品注冊信息(新藥申報、已注冊、撤銷注冊),包括化國家基本藥物目錄(最新版、以往歷史版),包括化學(xué)藥品和各省市藥品中標(biāo)目錄(最新版、以往歷史版),是各省開展醫(yī)各省市新農(nóng)合藥品目錄(最新版、以往歷史版),是各省市實第88頁第89頁所得到的基因組表達變化信息。其應(yīng)用方式主要是通過GSEA算法比掘致病基因.但從理論上講，如果一個藥靶蛋白與某個疾病存在遺傳現(xiàn)，在公開的疾病相關(guān)GWAS基因中，有155條(15.6%)的基因是在研藥物或上市藥物的靶點.其中，63條基因所對應(yīng)的GWAS性狀與的概率被作為藥靶來直接開發(fā)藥物。同時，作用于這155個基因所第90頁藥物研發(fā)流程中，第一步就是高通量的化合物篩選。即已知中發(fā)現(xiàn)與靶蛋白產(chǎn)生相互作用的先導(dǎo)化合物。在藥物重定位中，化制藥公司臨床研發(fā)鏈中的分子。隨著計算化學(xué)技術(shù)的發(fā)展和藥靶蛋療2型糖尿病，在臨床試驗中卻被發(fā)現(xiàn)具有減輕體重的副作用。通過第91頁藥品生產(chǎn)一供銷一使用的平衡分析藥品生產(chǎn)的偏差分析>藥品生產(chǎn)的安全分析藥品生產(chǎn)的質(zhì)量分析(處方工藝、質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、用法用量、藥品說明書)第92頁第93頁第94頁4.各節(jié)點企業(yè)的低效率的信息傳遞系統(tǒng)，目前數(shù)據(jù)主要來自從5.各個節(jié)點企業(yè)從產(chǎn)品設(shè)計到產(chǎn)品生產(chǎn)、物流運輸?shù)雀髁鞒倘钡?5頁第96頁(五)推動式/牽引式結(jié)合的藥品庫存管理模式：在壓縮多階響應(yīng)運行機制在實際過程當(dāng)中是不能滿足需求的，所以才用推動式/牽引第97頁藥品經(jīng)營質(zhì)量：藥品購銷渠道、運輸設(shè)備環(huán)境(溫濕度控制)、碰>藥品庫存質(zhì)量：倉儲溫濕度控制、碼垛堆壓擠壓、破損變形等質(zhì)>藥品本身質(zhì)量：是否過期、成分異常、標(biāo)注缺失(產(chǎn)品碼、生產(chǎn)碼、監(jiān)督碼、有效期)等質(zhì)量分析。8.6.10藥品不良反應(yīng)&藥品群體不良事件分析第98頁8.7醫(yī)療健康檢驗檢測分析(基于電子健康檔案EHR)暫缺增加QRS復(fù)合波的信號，最后通過選擇合適的閾值得到最終的QRS暫缺8.7.3DNA檢測和DNA序列分析暫缺暫缺8.8醫(yī)療安全風(fēng)險分析(基于電子病歷EMR)暫缺暫缺暫缺暫缺暫缺暫缺8.9醫(yī)療衛(wèi)生資源分析(基于政府的醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)據(jù))暫缺暫缺暫缺第100頁暫缺暫缺暫缺暫缺8.10醫(yī)療衛(wèi)生效果分析(基于電子健康檔案HER和醫(yī)療衛(wèi)生資源數(shù)據(jù))暫缺暫缺暫缺暫缺第101頁9.關(guān)鍵核心技術(shù)和算法性；第二，存儲層應(yīng)適應(yīng)不同的存取訪問需求.實時應(yīng)用如醫(yī)院的掛9.1云計算+大數(shù)據(jù)分析能力有普通用戶，二者對于云計算+大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化云計算+大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法，被全世界統(tǒng)算+大數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價值；如果一個算法得花上好幾年才能得云計算+大數(shù)據(jù)分析最重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從第102頁第103頁