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摘要：大數據和醫療運作管理的結合已經成為時下的研究熱點。大數據對醫療體制和醫院管理產生了深遠的影響，各種數據分析方法已廣泛應用于醫療運作管理以及醫療健康大數據的研究，各大醫院信息化管理平臺已逐步完善。未來，數據挖掘技術的革新必會更有力地推動智慧醫院的建設，接下來可以從復雜算法在醫療運作管理的角度出發進行深入研究。

關鍵詞：大數據；數據挖掘；醫療管理

引言

改革開放以來隨著人們生活質量的不斷提高，醫療領域獲得了空前的發展。醫療運作管理作為一個新興領域出現在人們的視野中。同時，人們對于海量數據的挖掘與應用已經滲透到每個行業和領域。數據分析與挖掘技術日新月異，人們也逐漸發現它可以解決醫療運作管理中長期存在的種種問題。在大數據技術的幫助下，我們有希望解決許多醫院管理、公共衛生等領域的技術難題。

1、大數據技術對醫療行業的影響

1.1大數據技術對醫療體制的影響

現今，醫療大數據市場規模膨脹迅速。2018年全球大數據及服務市場規模超過450億美元。中國移動醫療市場規模從2012年的13.9億元增長至2017年的230億，年復合增長率達到78.48%，2020年預計將超過500億元。大數據在醫療運作管理中的廣泛應用會對醫院的收費形式和看病的支付模式產生深遠的影響。通過匯總數據并進行分析，院方(或付費機構)可以更加精準地了解診療效果，避免醫療差錯、過度醫療等風險[1]。同時大數據技術可以將疾病預防方式由被動轉向主動，快速分類分析電子病歷，較為精準地預測傳染病疫情、降低傳染病大規模爆發的風險。針對不同的疾病、患者等采集得到的數據，利用大數據重建形成虛擬患者或者診療方案，打破了原先閉塞的學習方式，各醫院可以互補性地學習罕見病、常見病的病例和手術。大數據在醫療運作管理中的應用可以使得醫療數據更加精準，提高醫療過程數據的透明度，促進醫療服務質量的提高。

1.2大數據技術對醫院管理的影響

隨著大數據時代的到來，醫院信息化的浪潮也隨之興起。適應數據技術的革新，轉變傳統數據統計工作的思維模式，是當今醫院管理工作的重中之重。數據技術的革新，為提高醫療質量提供了保障。大數據技術為醫生提供準確科學的信息，輔助醫生診療，降低誤診率，提高醫療質量。信息化進程的推進使醫院管理更加規范化、標準化，實現“精細化管理”。醫療精細化管理可以為醫院提升醫療護理工作的效率和水平、節約經營成本。對數據的分析與挖掘還可以輔助醫院管理決策，并解決以往醫院管理中決策過于主觀的問題。數據挖掘技術可以客觀、科學地分析醫院管理活動的各項指標與數值，準確地為管理者提供決策建議。其次，通過建立醫療科研數據中心大幅提升了醫院的科研能力，提高醫療數據的收集與處理速度，直接提高了科研人員的工作效率、降低科研難度，還解決了醫療舊時代各醫院間信息封閉的問題，實現科研信息共享，促進醫學科研的繁榮[2]。

2、醫療大數據所面臨的挑戰與機遇

大數據是人類數據技術的一次重大革新，醫療大數據的分析價值也越來越得到重視。然而大數據的4V特征，即規模性(Volume)、多樣性(Varity)、高速性(Velocity)和價值性(Value)導致難以運用傳統的數據分析方法進行分析。80%的醫療數據都是非結構化數據，難以有效地儲存和分析，而醫療數據往往又包含了許多錯誤信息，更為數據的處理增加了難度。另外，醫療大數據還具有地區間信息化建設不平衡、投資門檻高、數據的安全性等問題。上述問題在未來可以通過分布式系統來解決，利用云計算和Hadoop、MongoDB等分布式數據庫構成的數據網絡為精準醫療、公共衛生、疾病預防、醫療管理等工作提供決策支持，可以解決許多互聯網醫療的障礙[3]。醫院有必要針對臨床智能輔助決策、疾病風險、管理者對經濟性數據的需求等大數據相關的應用需求，在對醫院日常業務運作的分析、臨床模型設計與實現的基礎上搭建醫療大數據平臺[4]。大數據驅動的智能醫療將極大提高醫療品質與健康決策的效率與準確率，是接下來重要的研究方向。

3、醫療大數據分析方法及研究

隨著信息技術的發展，醫學領域研究、電子病歷等各種信息被保留了下來，形成了海量的醫療大數據。這些數據往往體量巨大且來源多渠道、類型多樣、數據的價值和潛在信息不確定，難以用傳統的數據分析方法進行處理，需要通過各種算法和模型支持醫療大數據的分析[5]。Apriori算法是一種挖掘布爾關聯規則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集。該算法已經廣泛應用于商業、管理、移動通訊等領域，在醫療管理領域也有一定的理論成果。傳統的Apriori算法由于在實現的過程中需要多次掃描數據庫，具有執行時間長、沒有針對性、效率低下的問題。通過構建基于NoSQL和MapReduce的數據存儲與挖掘系統MSPM，并改進了傳統Apriori算法，將復雜的醫療文檔數據轉化為Apriori算法適用的事務數據集，通過鍵值對存儲、一次性全局掃描和興趣集約束計數等優化策略，大幅降低了算法執行時間，提高了運行效率[6]。logistic回歸分析是一種廣義的線性回歸分析模型，常用于數據挖掘，疾病自動診斷，經濟預測等領域。在醫院的日常管理中，可以結合logistic回歸與決策樹分析，根據不同的指標建立的病例組合，探討每種病例組合住院費用之間的差異[7]。線性混合效應模型是一種方差分量模型。傳統的線性混合效用模型無法準確分析非線性數據。王明高[8]等通過研究醫療數據之間的非線性關系，建立了一個優于傳統線性混合效用模型的貝葉斯多項式混合效用模型，用以核算醫療與保險項目的費用。聚類是將物理或者抽象對象分類到多個類的一個過程。魏志杰[9]等通過聚類技術合理抽象醫療費用數據，然后進行合規性檢查達到準確醫療過程中的費用異常。模糊綜合評價是一種基于模糊數學的綜合評價方法，根據隸屬度理論對受到多種抽象因素影響或約束的對象，將其定性評價轉化為定量評價。通過構造模糊集來處理模糊因素，在很大程度上減輕了模糊指標選擇的難度，加強了公立醫院績效考核評價結果的準確性與客觀性。除了選擇傳統的企業績效考核指標外，公立醫院必須考慮到社會公益、患者滿意度等因素，需要從公益性等角度提出新的績效考核維度，必須確保公立醫院的績效考核制度有別于盈利性企業[10]。

4、基于大數據的醫院管理平臺

如今許多大型醫院已經完成了對醫院信息化管理平臺、信息交互平臺以及云存儲等大數據應用的基礎建設。如何利用智能化技術挖掘數據中心潛在的價值是大數據在醫療領域的應用研究重點。醫療體制的改革和醫療服務的市場化也隨之帶來了更加劇烈的市場競爭，醫院需要在考慮社會公益的前提下盡可能地提升運營效率，保證運營收益，醫院信息化業務平臺的重要性不言而喻。

4.1移動醫療

在“互聯網+”時代，有別于低效率的傳統門診業務，作為智慧醫院發展的新型業務，移動醫療具有高效性、實時性等優點。包括：在線預約掛號、APP叫好提醒、醫生移動查房、遠程會診、大數據智能輔助決策、護士移動護理等，甚至未來在5G技術的幫助下，極為精密復雜的遠程手術也可以實現。移動醫療深刻改變了醫療服務模式，優化了醫療資源配置，大幅提升了醫療服務質量和效率。

4.2藥械監管系統

藥械管理是醫院日常管理中的重要組成部分，直接關乎患者與醫護人員的生命安全。由于我國藥械監管的安全意識淡薄和有關部門的監管還并未到位，傳統的藥械監管系統普遍只是以企業利益最大化為目標，停留在物流與財務層面，忽視了藥械安全質量的重要性[11]。新型藥械監管系統可以采用分布數據庫、實時通訊、動態監控等技術，結合人工智能構建基于大數據分析的藥械質控綜合監管信息系統。對藥械產品的生產過程與市場流動過程進行全過程監督，實時對可疑過程與人員進行監控并向相關人員報警，將適合的信息面向大眾公布，從根本上消除藥械在生產過程中的質量隱患。

4.3醫療設備管理

隨著醫療水平的發展，醫院越來越注重于采購現代化醫療設備，先進的大型醫療設備也能一定程度上代表醫院的診療水平。但是傳統的醫療設備無法實現實時監測使用期間的數據與損耗，預測其故障率，對故障即時警報等功能。具有設備維護成本高、維護周期不精準、故障機器閑置時間長等缺陷。未來可以通過醫療大數據、區塊鏈、人工智能得到各醫療設備的年開機率、故障率等，實現醫療設備維護維保預警的智能化。

4.4績效考核體系

績效考核作為醫院績效管理的重要組成部分，是提升醫院運營效率、保證醫療服務質量、確保醫院日常管理與醫院整體戰略發展目標一致的關鍵環節。為了在保證醫療服務質量和醫院公益性的前提下，盡可能地節約患者的費用和醫院資源的消耗，調動醫務人員積極性，有必要建立公平、高效的績效考核體系。可以將醫療大數據應用于醫院績效管理，根據醫院的社會效益、醫療護理質量、經營效率等方面的指標構建績效評價體系，力圖實現醫院精細化管理、并使醫院績效管理服務于醫院整體戰略規劃[12]。

5、結語

隨著大數據智能化技術的不斷發展，其在醫療運作管理領域的應用也必然越來越廣泛。數據挖掘技術在醫療管理中的應用，對智慧醫院的建設具有重大意義。大數據分析技術相較于傳統數據分析方法的優勢在于可以捕捉到非結構化數據。它不僅能夠輔助優化醫院日常管理的方方面面，還能分析理解疾病預測與預防、公共衛生決策等健康方面的數據，進而建設大數據健康信息平臺。目前，我國在醫療健康領域對大數據技術的應用研究仍然較為貧乏，傳統的數據分析處理方法依然占據主流。未來，可以專注于復雜算法在醫療運作管理的進一步應用，人工智能、云計算對醫院數據挖掘等方面繼續研究。

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作者：李璟暄 朱人杰 樊重俊 葉春明 單位：上海理工大學管理學院碩士生