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源興醫(yī)療

標題: 大數據助力我國醫(yī)療生態(tài)全面升級這些問題的解決是關鍵 [打印本頁]

作者: wo665451 時間: 2018-6-5 09:57
標題: 大數據助力我國醫(yī)療生態(tài)全面升級這些問題的解決是關鍵
本帖最后由 wo665451 于 2018-6-5 10:08 編輯

　　一般來講，健康醫(yī)療大數據是指健康醫(yī)療活動全過程中產生的數據集合，既包括個人從出生到死亡的全生命周期中，因免疫、體檢、治療、運動、飲食等健康相關活動所產生的大數據，又涉及醫(yī)療服務、疾病防控、健康保障和食品安全、養(yǎng)生保健等多方面數據的聚合。
　　中國特色的醫(yī)療健康困境
　　人口增長和老齡化問題加劇，腫瘤、慢性疾病發(fā)病率呈上升趨勢，全球醫(yī)療健康產業(yè)面臨醫(yī)療保健工作者不足、人力成本和研發(fā)成本上漲等問題。我國作為人口大國，面臨醫(yī)療資源配置不均衡、供需結構失衡、醫(yī)保收支壓力大等“中國特色”的困境。
　　供需機構失衡。有數據表明，2016年我國每千人口執(zhí)業(yè)（助理）醫(yī)師2.31人；2015年我國每千人口醫(yī)師數量在OECD統(tǒng)計的國家中排名處于25-30之間，與發(fā)達國家如德國（每千人口醫(yī)師數量4.14人）、西班牙（每千人口醫(yī)師數量3.85）、意大利（每千人口醫(yī)師數量3.84）相比，我國差距顯而易見。此外，我國進入醫(yī)療系統(tǒng)的優(yōu)秀人才正逐年趨少，這與我國醫(yī)生執(zhí)業(yè)環(huán)境較差有一定關系。
　　醫(yī)療資源配置不均衡。據我國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒統(tǒng)計顯示，2010-2015年我國三級醫(yī)院診療人次及住院人次復合增長率分別為14.6%和21.9%，而基層醫(yī)院僅為3.8%和0.5%。這不僅導致患者就醫(yī)體驗差，也造成優(yōu)質醫(yī)療資源浪費嚴重。
　　醫(yī)保收支壓力大。我國醫(yī)�；鸬倪\作管理原則是“收支平衡、略有結余”，因此控費能力較差。同時，由于醫(yī)院實施的是按項目、按藥品加成的收費方式，使得醫(yī)生通過多開藥，多開檢查項目獲得利潤，誘導了過度醫(yī)療。據《中國醫(yī)療衛(wèi)生事業(yè)發(fā)展報告2017》預測，2017年城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險基金將出現(xiàn)當期收不抵支的現(xiàn)象，到2024年將出現(xiàn)累計結余虧空7353億元的嚴重赤字。
　　因此，改善現(xiàn)有就醫(yī)模式，推行分級診療勢在必行；提升醫(yī)�？刭M能力，探索創(chuàng)新支付機制迫在眉睫。
　　大數據技術在醫(yī)療健康產業(yè)中的應用價值
　　大數據技術的應用，將從體系搭建、機構運作、臨床研發(fā)、診斷治療、生活方式等方面為健康醫(yī)療模式帶來深刻變革，不斷滿足人民群眾多層次、多樣化的健康需求，從而實現(xiàn)從“治療”到“預防”的就醫(yī)習慣改變，降低從個人到國家的醫(yī)療費用。其在醫(yī)療健康行業(yè)中的應用價值明顯：
　　在醫(yī)療體系方面，通過區(qū)域信息化、在線問診、遠程醫(yī)療等技術連接各級醫(yī)院，實現(xiàn)醫(yī)療資源優(yōu)化配置、電子病歷共享等，最終提升醫(yī)藥供給效率和能力；
　　在臨床研發(fā)方面，通過基因測序、影像識別等技術挖掘更多維度的數據，縮短臨床驗證周期，提升新藥研發(fā)效率；
　　在診斷治療方面，通過認知計算、機器學習等技術，實現(xiàn)精準治療、輔助提升醫(yī)生診斷治療效率，提高醫(yī)療服務質量；
　　在健康生活方式方面，通過可穿戴設備、在線問診、遠程醫(yī)療、人工智能等技術間的相互配合，為用戶提供健康管理、疾病預測、提供有效的干預方案，降低醫(yī)療費用支出。
　　總而言之，健康醫(yī)療大數據應用發(fā)展有利于提升醫(yī)療服務效率和質量，擴大資源供給，有利于激發(fā)我國深化醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的動力和活力，提升健康醫(yī)療服務效率和質量，有利于培育新的業(yè)態(tài)和經濟增長點。
　　健康醫(yī)療大數據宏觀環(huán)境利好
　　健康醫(yī)療大數據是國家重要的基礎性戰(zhàn)略資源，政策支持、技術支撐、市場認可、資本扶持是健康醫(yī)療大數據快速發(fā)展的先決條件，當前，我國健康醫(yī)療大數據已經進入初步利好階段。
　　政策層面，2016年6月，國務院辦公廳印發(fā)《關于促進和規(guī)范健康醫(yī)療大數據應用發(fā)展的指導意見》，將健康醫(yī)療大數據應用發(fā)展納入國家大數據戰(zhàn)略布局，并從夯實應用基礎、全面深化應用、規(guī)范和推動“互聯(lián)網+健康醫(yī)療”服務、加強保障體系建設等四個方面部署了14項重點任務和重大工程。此外，為推進和規(guī)范健康醫(yī)療大數據的應用發(fā)展，我國確定了福建省、江蘇省級福州、廈門、南京、常州為第一批試點省市，山東、安徽、貴州為第二批試點省份。
　　技術層面，健康醫(yī)療大數據領域涉及的相關技術范圍廣泛，有底層數據采集中包括的信息化、物聯(lián)網、5G技術；有處理分析中包括的深度學習、認知計算、區(qū)塊鏈、生物信息學及醫(yī)院信息化建設等。當前，由于基因測序、穿戴設備等數據采集成本下降，導致數據爆發(fā)性增長，為大數據人工智能分析奠定了規(guī)�；A。未來，隨著影像識別、自然語義、認知計算、生物信息學、區(qū)塊鏈與應用場景的深入探索，將進一步推動其在不同應用場景下的有效模型建設。
　　資本層面，據不完全統(tǒng)計顯示，自2014年起，健康醫(yī)療大數據領域的融資事件在生命健康產業(yè)中的占比逐年增長，從2014年4.9%增長至2017年的8.6%，2018年Q1健康醫(yī)療大數據領域融資事件占比快速增長至22.2%，預計未來將有更多資本進入該領域。
　　當前健康醫(yī)療大數據應用發(fā)展的瓶頸
　　健康醫(yī)療大數據建設的快速推進，使我國健康醫(yī)療信息系統(tǒng)和“互聯(lián)網+健康醫(yī)療”服務體系正趨漸規(guī)范和完善。于此同時，問題也隨之浮現(xiàn)，總結來講，主要有三點：
　　1、大量數據壁壘導致數據無法互聯(lián)互通
　　由于信息系統(tǒng)技術規(guī)范、基礎信息數據標準的不統(tǒng)一和缺失，我國醫(yī)療數據普遍不能互通互認，這直接導致各醫(yī)療機構大量有價值的數據變成了“數據孤島”。因此，打通數據壁壘、聯(lián)通數據孤島，實現(xiàn)互聯(lián)互通迫在眉睫。
　　2、醫(yī)療大數據停滯在淺層應用難以向更深更廣處推進
　　當前，健康醫(yī)療大數據收集和運用的方式渠道較為單一，略顯貧乏。掛號、電子病歷共享等應用，只是健康醫(yī)療大數據的冰山一角。如何推動醫(yī)療行業(yè)的大數據應用向更深更廣處發(fā)展是行業(yè)的“痛點”也是熱點。
　　3、處理海量、專業(yè)數據存在人才缺口
　　醫(yī)療和計算機屬于知識密集型行業(yè)，海量的醫(yī)療專業(yè)數據需要復合型專才團隊來打理，人才的缺乏是當前健康醫(yī)療大數據應用面臨的一道實實在在的高門檻。因此，系統(tǒng)性的復合型人才培養(yǎng)體系建立至關重要。

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