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论大数据发展对卫生事业管理的促进和提出的要求
此文着重针对医疗健康大数据在卫生管理方面的应用提出的意见和建议.在肯定卫生事业管理对大数据运用的同时,基于医疗健康大数据的未来发展和卫生事业管理者的管理意识对卫生管理提出要求.分别以中国近年医改道路、新兴医疗模式和"互联网+"医疗为例引出并阐述作者观点.
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数据校验技术在医疗健康大数据质量控制中的应用分析
伴随医疗信息体系日渐成熟，各医疗卫生机构与区域卫生信息平台间已逐渐形成有效的数据通道，实现平台端医疗健康大数据的高效汇聚积累。但各医疗卫生机构对数据质量的控制能力良莠不齐，致使医疗健康大数据仅有量的积累而缺乏质的保障。本文介绍基于“校验-反馈-优化”的数据质量控制技术，将数据质量的改善过程循序渐进的落实到数据处理的各个阶段和步骤。结合校验技术提出卫生数据质量控制解决方案，实现从根本上控制医疗健康大数据质量，有效解决医疗卫生行业内棘手的医疗健康大数据质量问题，终为医疗健康大数据的利用提供优质数据。
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基于大数据共享的区域健康服务平台研究
目的:通过流程再造、多业务系统协同,异构数据交换、大数据分析技术的应用,搭建一个智能化、集约化的区域健康服务平台,提升市民在医疗服务中的获得感.方法:基于服务导向体系架构的思想,通过互联网技术,整合南京市各类医疗资源,将线上服务和线下服务相结合,实现相关平台互联互通、数据共享.结果:基于大数据共享的区域健康服务平台已成功在南京市落地,相关服务优化了南京市医疗服务流程,有效解决了"三长一短"等问题.平台建设思路、实现方法得到了国家12320管理中心的认可,被6个省复制,取得了良好的社会效益.结论:基于大数据共享的区域健康服务平台建设是可行的,能为公众提供全流程、多途径的自主健康管理机制的综合服务.
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医疗健康大数据应用于老年神经认知功能障碍研究的机会与挑战
2011年,第11 届美国易安信公司( EMC )世界年度大会,大数据概念被正式提出〔1〕,标志着人类进入大数据时代. 目前比较认同的大数据定义有5V特征,即数据容量巨大( Volume)、生成速度极快( Velocity)、模态多样( Variety)、可变性大( Variabili-ty)和真伪难辨( Veracity)〔2〕,此定义可能会进一步扩增,比如增加可视化 ( Visualisation )和科学价值( Value)〔3〕. 在满足大数据基本特征的前提下,与医疗健康服务目的、过程、结果相关的大数据可以称之为医疗健康大数据.
