■醫療行業的大數據應用還停留在想象層面，醫院的從業者屬于高度專業型和技術型人才，對“大數據”的理解和應用都略知皮毛，甚至只停留在定義認知。在分級診療實施前，由于數據的匱乏以及服務需求的限制導致基層醫院對信息化建設的忽略，對大數據的認知就更不清晰。

醫療健康大數據是什么？

■健康醫療數據核心在醫療機構，醫療健康大數據來自四個地方：

1.診療數據：患者在醫療機構、體檢機構等就醫過程中產生并由信息系統記錄的數據；包括電子病歷、檢驗檢查、基因測序、用藥、醫學影像等。

2.研究數據：藥品或器械研究機構，由研究機構錄入或采集的個人健康數據，比如臨床試驗、生物樣本庫等。

3.個人數據：個人在醫療機構外自行記錄的健康數據，比如可穿戴設備采集的心率、脈搏、睡眠等數據；互聯網行為記錄的檢索、問診、查詢、病患交流數據等。

4.結算數據：由商業保險公司、醫保機構、物價管理機關存儲的報銷和流通數據。

醫療健康大數據在基層醫院中的亟待解決的問題：

醫療健康大數據之所以會成為阻礙，其最大問題是數據的匱乏，智能化決策難以獲得充足的、高質量數據支持。主要體現在三個方面：

1.醫院的信息化水平參差不齊，無法支持當下大數據、人工智能的應用。

2.“數據孤島”普遍存在，醫院與醫院之間難以實現有效的互聯互通，跨部門、跨區域數據共享更是無法實現，這造成數據的割裂。

3.醫療大數據相關標準不統一。

面對這三個瓶頸，關鍵在于打破數據壁壘的基礎上，推動醫療大數據平臺建立、標準應用標準的制定、大數據的權責和利益的明確等。

基層醫院在大數據技術的應用上應該怎么做？

■對于基層醫院來說，大數據技術能夠讓病歷標準化、結構化，使大量臨床觀察性數據能夠被更加靈活、精準的記錄，臨床數據資源也可被轉化為寶貴的科研資源。

■除此之外，也可以利用健康大數據技術提高醫院的服務質量和管理能力，從而給醫院帶來無限的發展潛能。

在面對大數據上，基層醫院應該做到：

1.基層醫院需要規范大數據，建立標準化數據庫。

■根據數據分析出醫院來診病患的類別，進而判斷出具有科研價值的數據。

■但是，基層醫院卻面臨著兩大難題：龐大繁冗的數據整理和錄入數據艱難。由于醫生工作量大、科研時間少，研究多依賴抽樣數據、局部數據和片面數據，科研產出低下，且后期患者的隨訪成功率也不盡如人意。

■基層醫院如果要將大數據作為提高醫院科研水平的切入點，就必須做到：

通過標準化病歷收集，建立全院標準臨床數據庫。醫院可利用機器自動識別、病歷拍照、人工核驗等病歷錄入方式，有效解決了病歷錄入的問題。根據規范的大數據匹配可建立臨床數據中心、生物標本中心、分子診斷中心、臨床治療中心、跟蹤隨訪中心。

2.基層醫院利用大數據技術，提升醫院管理水平。

■在新醫改的持續推進下，國內醫院紛紛改變傳統的醫院管理模式，運用信息化加強和創新醫院管理。

■醫院管理的重要性，精細化、智能化管理決策離不開大數據為其提供重要的技術支撐?；鶎俞t院應該抓住機遇進入大數據時代，因為大數據不僅為醫院管理提供了前所未有的潛力與空間，也將會決定著醫院的未來發展。

■基層醫院通過大數據技術，完善醫院管理，提升了醫院的服務能力及運行效率，更好的滿足了人民群眾醫療衛生服務需求。大數據給醫院管理帶來的機遇：

（1）規范并提高醫院的基礎管理水平。

（2）創新醫院的管理方式

（3）提高醫院的財務分析管理水平。

（4）有利于改善醫患關系。

3.通過智能隨訪，緊密加強患者聯系。

■基層醫院通過隨訪可以提高醫院醫前及醫后服務水平，同時方便醫生對病人進行跟蹤觀察，掌握第一手資料以進行統計分析、積累經驗，同時也有利于醫學科研工作的開展和醫務工作者業務水平的提高，從而更好地為患者服務。

■基于大數據平臺的隨訪系統會結合病歷的實際情況，通過標準化、自動化、全引導的智能推送隨訪任務，讓患者在最佳、最合理的窗口期接受專業團隊的隨訪，有效提高隨訪率和成功率。

大數據技術應用在醫療機構中不僅僅只有以上的功能。只有站在時代的潮流去認識、思考信息時代帶來的觀點和理念的更新，了解大數據的發展趨勢，才能在時代的改革潮流中立于不敗之地。