区域人口健康信息平台数据质量控制

分析人口健康信息平台数据质量存在的问题及问题产生的原因,从评价模型、数据质量评价、过程追踪和反馈几方面构建数据质量控制和评价体系,为提高平台数据质量提供保障,从而夯实健康医疗大数据共享应用基础。     

大数据思维框架下医院“质量数据管理中心”的集成构建

目的：应用大数据思维集成构建医院“质量数据管理中心”,实现医院质量管理从数据化运营到运营大数据的适应性变革。方法：将医院医保科、质量管理科、病案室、统计室、计算机中心等数据管理密集的职能科室集成构建为医院“质量数据管理中心”。对其职能重新整合分工,逐步建立对医疗、护理、行政管理等全方位质量考核评价的独立机构,定期向医院党委及机关各部门提供一致、准确的决策数据分析报告,用于宏观决策。结果：集成构建的“质量数据管理中心”其原有职能作用可实现1+1＞2,且由于数据信息集中采集、应用、分析、释放,医院决策速度加快、问题管理到位、效益扩增显著。结论：大数据思维框架下集成构建的医院“质量数据管理中心”可重新整合职能分工,高效利用信息资源,减少跨部门管理、控制信息衰减及流失,可为现代医院管理者借鉴应用。     

糖尿病管理中健康医疗数据的开放与集成进展

在介绍健康医疗大数据及其存在问题的基础上,就与糖尿病管理中健康医疗数据开放与集成有关的有效性使用、互操作性、开发框架以及安全伦理等几方面进行系统综述,表明个人健康医疗数据的开放与集成可以帮助患者更好地管理自己的健康档案,提高医疗护理质量。     

论健康医疗大数据保护的相对安全观

在我国大力实施大数据战略的背景下,健康医疗是国家大数据战略重点推进的领域之一。但随着健康医疗大数据业的迅猛发展,健康医疗大数据的安全风险日益凸显,而互联网+医疗使健康医疗大数据安全保护形势更趋严峻。本文通过分析健康医疗大数据安全保护的现状,提出了健康医疗大数据保护的相对安全观,基于我国健康医疗大数据的保护策略和保护重点,尝试从法律监管、人才培养、宣传教育、关键数据保护等方面构建健康医疗大数据安全风险防控体系,在最大限度促进数据应用的同时尽力降低安全风险,在相对安全的背景下达到数据利用和数据安全的均衡状态。     

疗养院健康体检质量管理模式的构建与质量控制

为提高疗养院健康体检医疗质量整体水平,本文提出疗养院应构建一个基于高度信息化水平的健康体检全面质量管理新模式。建立质量管理监控层、执行层和操作层的三级质控网络,健全体检工作的各项规章制度,遵循医疗质量形成规律和特点,对健康体检进行前馈控制、现场控制和反馈控制。为确保健康体检质量控制的有效落实。本文还提出注重服务流程的质量控制,制订流程性作业文件,统一操作标准;强化医疗质量实时控制,通过计算机网络手段,实时监控质量指标和质控数据;开展健康体检环节质量控制和抓好检查与奖惩制度的落实等具体措施．有效提高疗养院健康体检医疗质量综合管理水平,达到健康体检质量持续改进的目的。     

某三甲医院科研大数据平台的临床研究管理要点探析

随着健康医疗大数据和人工智能技术的飞速发展,如何利用基于临床诊疗产生的海量医疗数据成为临床研究领域一个亟待解决的重要课题。临床诊疗数据是健康医疗大数据的重要组成部分,也是健康医疗大数据研究的主要领域,随着信息化的不断深入和广泛开展,医院积累了大量以患者为中心的临床诊疗数据,通过大数据技术对这些数据进行深入挖掘和分析,可对疾病的精准诊疗和规范化防控提供参考。然而开展相关研究依然面临较多难点与堵点问题,例如,数据泄露或滥用的风险增加、知情同意的难以实施等。为安全、合法、高效地利用临床诊疗数据开展临床研究,充分挖掘这些宝贵医疗资源的价值,北京某三甲医院建设了科研大数据平台,并制定了相关制度,以有效解决丰富的临床资源更好地应用于临床研究的堵点与难点问题,提升医疗机构服务质量和科研成果转化率。通过介绍基于科研大数据平台开展的临床研究实施过程中要点与管理方法,分析探讨存在的问题以及改进措施,以期为高质量、高效率开展健康医疗大数据临床研究提供理论依据与制度参考,为医学科研管理工作的不断完善起到启发和推动的作用,促进医药卫生科技创新的发展。     

涉及健康医疗大数据研究的伦理审查问题思考

近年来,随着云计算、物联网、大数据等新兴技术的快速发展,健康医疗大数据得到了蓬勃发展。作为新兴事物的健康医疗大数据,我国现行法规尚无法涵盖涉及健康医疗大数据研究提出的伦理审查和管理要求,伦理实际审查工作缺乏可操作化的审查标准和程序。通过对国内外相关法律法规、文献等资料进行研究,对涉及健康医疗大数据研究的伦理审查问题进行分析,认为国内现有法律法规规范不足、伦理治理原则尚存争议、传统审查模式遭遇困境为目前涉及健康医疗大数据研究的主要伦理审查难点,最后,从伦理治理的角度出发,提出了目前涉及健康医疗大数据研究的伦理审查要点除需满足传统伦理审查的基本要求外,还应重点关注研究风险受益比、知情同意程序、隐私保护措施等内容来进一步规范涉及健康医疗大数据研究过程中的数据利用。     

健康医疗大数据云平台研究综述

通过健康医疗大数据云平台技术,能实现更加高效、便捷的医疗服务,更大地满足人们个性化的医疗需求,也能进一步促进医学知识与技术的进步。本文主要对健康医疗大数据的来源和特点进行了概述,对健康医疗大数据云平台的发展和特点进行介绍与分析,总结了健康医疗大数据的相关开发与研究案例,提出了目前健康医疗大数据云平台面临的一些问题与对应策略。而保障健康医疗大数据云平台的规范与安全,有利于有效促进临床决策、远程医疗、电子档案分析与公共健康等各个方面的医疗行业的发展。     

健康医疗大数据分析方法体系框架及应用研究

围绕健康医疗大数据分析方法问题,系统梳理了健康医疗大数据在各个应用领域中的数据分析方法,从影响因素分析、流程管理、结果评价、预测判断、决策预防5个层面对医疗服务、公共卫生、药品管理、医疗保障、卫生管理、产业发展六大应用领域进行划分,按照目标层、数据类型层、分析方法及工具层和应用层4个部分构建健康医疗大数据分析方法体系框架,并结合应用实例为健康医疗大数据应用发展提供参考依据。     

主要发达国家医疗健康大数据政策分析

通过对主要几个发达国家医疗健康大数据政策的调研,从战略规划、基础设施建设、关键技术研发、人才培养、隐私保护等若干方面比较分析美国、英国、法国、日本、韩国、新加坡政府的医疗健康大数据政策,总结分析了共性特点及各自特色。最后从进一步完善我国医疗健康大数据配套政策方面提出五点建议：转换思维、建立运行机制、构建建设标准、搭建共享平台和重视人才培养。     

医疗大数据网格化清洗策略

以上海医疗大数据中心为依托，以质量控制之后、数据利用之前的医疗大数据为研究对象，建立数据清洗框架，给出数据可用性评估方法，根据数据特性聚类分析找出对应的清洗策略，反复推演策略的准确性、可靠性等，为医疗大数据分析利用提供有力支撑。     

影响医疗质量数据的常见成因与对策

医疗质量数据代表医院质量的优劣，我国各级医院普遍使用统计指标评价医院医疗质量。统计信息的真实、准确、及时是加强医院医疗质量管理的一个重要环节。医院医疗质量统计数据包括了医疗、护理、医技质量等多种指标，本文对2002～2005年我院住院抢救成功率等4项重要医疗质量数据进行分析。     

重视医疗质量指标数据的质量管理

目的探讨医疗质量指标数据的质量管理方法。方法分析影响医疗质量指标数据质量的主要因素。结果影响医疗质量指标数据质量主要因素有三个：（1）病案首页的填写质量不高是造成医疗指标数据的可信度度低的主要原因;（2）人为的因素造成统计数据的失真的现象并不少见;（3）缺乏填写质量指标数据的基本知识也是造成数据不正确常见原因。结论保证医疗质量指标数据的准确性要加强对病案首页填写的管理、加强医疗质量指标数据的监管、严格查处人为因素对数据的影响。     

医疗健康大数据的种类、性质及有关问题

按照不同来源,将医疗健康大数据分成医院医疗大数据、区域卫生服务平台医疗健康大数据、疾病监测大数据、自我量化大数据、网络大数据和生物大数据6类,探讨不同种类数据所具有的不同性质、医学价值及问题。     

健康医疗大数据发展应用的思考

随着计算机科学和信息技术的快速发展,健康医疗信息化得到广泛应用,在医疗服务、健康保健和卫生管理过程中产生海量数据集,形成健康医疗大数据.健康医疗大数据的发展与应用对提升医药卫生服务水平、促进健康产业发展等方面发挥着重要作用,许多国家对此已经形成共识,一些发达国家已将其作为国家重大战略并付诸实践.本文在简要介绍大数据概况的基础上,重点阐述健康医疗大数据的主要内容、应用领域、面临挑战和发展趋势等内容.     

临床科研共享系统质量控制体系升级

以临床科研共享系统升级过程中建立的研究平台为基础,进行科研数据结构优化,分析原有数据质量的问题,对原有存储方式进行优化,建立新的数据质量控制体系,使临床科研共享系统与医疗大数据时代、精准医疗的未来发展方向接驳。     

医疗行业大数据生命周期及治理

在介绍大数据生命周期、医疗数据种类及特征的基础上,提出医疗大数据生命周期模型,并基于此模型论述医疗大数据治理的问题、目标及具体措施,包括数据标准的制定、元数据管理平台搭建、医疗数据质量管理以及数据生命周期管理等.     

医疗质量管理的实践探索

医疗质量管理是医院管理的重要组成部分,其直接关系到患者的身体健康和生民安全,是人们关注的重点问题。所以,加强对医疗质量管理的重视,建立科学有效的质量管理体系,对于促进医院的持续健康发展有着重要作用。本文就在从医疗质量管理的制度、流程、质量关键点控制以及评价等方面进行实践探索,以有效提高医疗质量管理的水平。     

论医院健康医疗大数据治理及体系构建

随着大数据、云计算、物联网、"互联网+"等新概念、新方法、新技术的普及,健康医疗大数据早已取代了传统的信息技术基础设施和应用,成为医院的新发展动力和重要资产。然而,目前的数据状态与数据管理水平不一致,在数据管理、数据质量、数据价值、数据安全、数据共享等方面存在诸多问题,健康医疗大数据治理工作迫在眉睫。文章从健康医疗大数据治理的概念出发,分析了医院健康医疗大数据治理面临的机遇与挑战,并从大数据治理保障体系、大数据管理与应用平台、大数据智能处理技术与方法、大数据创新应用4个方面构建了适合医院现行发展需求的健康医疗大数据治理体系,期待能促进健康医疗大数据的理论研究与实践应用。     

基于国家临床医学研究中心的临床研究大数据平台建设思考

健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,建立国家健康医疗大数据平台是深入实施创新驱动发展"健康中国"战略的重要环节.临床研究产生的数据是健康医疗大数据的重要组成部分,依托国家临床医学研究中心开展基于临床研究的国家级健康医疗大数据平台建设是目前较为成熟和可行的一种模式,在实施过程中要统一数据标准,使用高效的数据采集技术并严格控制数据质量,重点保障数据安全,最终实现数据的挖掘共享和经营管理,产生巨大社会价值.