健康医疗数据开放的内涵框架、影响因素与实施路径研究

健康医疗数据在智慧医疗建设中发挥着关键作用,健康医疗数据开放的实现对推动健康医疗服务利用与健康医疗现代化治理意义重大。本文以健康医疗数据开放的原则、特征、价值和评价四个维度来构建“P-C-V-E”内涵框架,并基于该内涵框架,着重从隐私安全、数据管理和资源配置三个方面探讨健康医疗数据开放的影响因素。最后就该领域发展提出以下实施路径：强化顶层设计,保护隐私安全;完善制度体系,强化数据管理;构建运行机制,优化资源配置。     

健康医疗大数据发展现状研究

介绍国内外健康医疗大数据发展计划、学术组织、标准化组织、研究领域、研究项目和开放数据资源等相关发展状况,简要阐述存在问题及发展策略,可为健康医疗大数据研究和应用提供参考。     

医疗大数据结合大语言模型的应用展望

在医学领域,大数据技术结合大语言模型的应用预计将具有巨大的影响。本文将从几个方面展望医疗大数据结合大语言模型的应用：首先是辅助医生诊断和鉴别诊断方面,其次是在循证医学领域,此外医疗大数据结合大语言模型也可以应用于辅助医生进行临床和医学研究方面。通过将医疗大数据与人工智能大语言模型相结合,可以实现更加精准、高效、智能化的医疗诊断和治疗,并将为人类的健康领域做出更大的贡献。     

“互联网+”视域下美国健康医疗信息安全管理对我国的启示

“互联网+”医疗模式的快速发展,医疗行业数据保存逐渐从传统纸质保存模式向大数据保存模式过渡。但目前,健康医疗信息正面临着越来越多的安全挑战,安全问题频发。以“互联网+”健康医疗信息安全为目标,从健康医疗信息安全内涵入手,介绍美国健康医疗信息安全的法律体系、政策导向、技术研发及安全意识培训,在此基础上进行本土化研究,提出完善健康医疗信息安全立法保障,健全健康医疗信息安全政策指引,优化健康医疗信息安全技术手段,树立健康医疗信息安全保护意识等建议,以期规范和推动健康医疗数据的融合共享、开放应用,促进健康医疗信息技术发展。     

“互联网+”医疗环境下的健康医疗大数据应用

健康医疗大数据是医院信息化建设的重要内容,是医院运行管理的核心资源,“互联网+”医疗已成为健康医疗领域发展趋势。从从推进医院精细化管理、推进疾病精准治疗、创新医疗模式、推进健康管理、拉动医疗相关产业发展5方面讨论了健康医疗大数据的应用。     

开放数据视角下健康医疗数据价值评估指标体系研究

介绍数据价值评估相关研究进展,通过德尔菲咨询法、层次分析法等建立健康医疗数据价值评估指标体系,阐述该指标体系设计方法和步骤、应用和意义以及研究方法科学性,为识别和评估健康医疗数据价值奠定基础,有助于推动高价值医疗数据开放进程。     

健康医疗大数据建设与隐私保护之冲突与协调

个人健康信息具有高敏感性，承载大量个人隐私，健康医疗大数据建设有赖于个人健康信息的汇聚与融合，理应关注大数据技术给个人隐私带来的风险与挑战。在复杂的健康医疗数据集成应用过程中，个人对自身健康信息后续转化、衍生成为“大数据”的控制力度逐渐减弱，知情同意原则的贯彻与落实难度也在层层“加码”,个人知情同意权有可能在开放和共享的大数据建设理念下被架空。统一的行业标准缺位和“算法黑箱”的现实阻碍，导致个人主体处于一种相对弱势的地位。伦理审查制度作为医疗领域把控风险、保护个人主体权益的有效机制，在健康医疗大数据建设与应用过程中也应受到重视，并对保护个人隐私发挥作用。基于健康医疗大数据应用场景的转变产生的知情同意原则的落实困难，可探索动态同意模式提升个人对自身健康信息的控制力度。为提升公众信任度，可考虑构建隐私影响评估程序，搭建隐私政策开放共享平台。     

关于加快健康医疗大数据向科学数据转化的思考与建议

介绍国内外健康医疗信息化与数据开放共享进展与成效,分析我国健康医疗大数据开放共享面临的挑战和困境,阐述健康医疗大数据向科学数据转化的必要性并提出建议,包括建立健康医疗大数据向科学数据转化的机制、建立国家健康医疗科学数据资源目录、推动健康医疗科学数据规范化管理等。     

基于CiteSpace知识图谱“健康中国”背景下健康大数据领域研究

目的 基于CiteSpace软件对选取的236篇相关文献进行可视化分析,通过了解在“健康中国”背景下健康大数据领域的研究现状、研究热点和发展趋势,为健康大数据领域的研究提供借鉴意义与展望。方法 选取中国知网（China National Knowledge Infrastructure,CNKI）数据库中2013–2022年以健康大数据为主题的236篇相关论文为数据样本,进行知识图谱可视化分析研究。结果 基于CiteSpace软件对所选取的236篇论文进行可视化分析,得出年度发文量总体呈上升趋势;关键词共现图谱中得出最高中介中心性（centrality=0.6）的关键词是大数据,形成云计算、健康医疗、医疗健康、健康、健康管理、区块链等6个聚类词;医疗健康是突现强度最高的关键词。结论 健康大数据领域的研究重点主要集中在大数据、医疗健康、应用与发展,人才培养和隐私保护方面的应用有待继续深入研究,筑牢“健康中国”之路。     

基于工业互联网和区块链的“健康钱包”数据开放共享模式研究

现有健康数据共享模式面临效率低下、缺乏监管等诸多问题,无法满足国家对健康数据合规开放共享的要求,工业互联网和区块链技术的发展和应用为健康数据开放共享提供了新的路径。本研究通过引入这两种技术构建个人健康数据钱包,结合工业互联网高效的分布式数据管理及不依赖第三方公信力的特点,建立基于数据钱包的数据开放共享模式,实现对健康数据的可信流转,使患者能够更好地掌握和分享其健康信息。结果表明该数据开放共享模式可满足“数据不出域、可用不可见”要求,将健康数据所有权归还个人,有助于提高医疗服务连续性,能够为健康数据开放共享应用提供有益借鉴。     

区域健康医疗大数据应用发展政策文本计量分析

对区域健康医疗大数据应用发展政策进行词频分析与文本编码处理,分析不同区域在政策制定和实施过程中的重点、共同点和特色之处,为政府健康医疗大数据政策制定、修订与实践提供参考.     

中医养生保健在我国的发展现状及思考

近年来,中医养生保健行业发展迅速,中医养生保健人才队伍也不断壮大,中医养生保健走出医院,在基层遍地开花。但是,中医养生保健的市场监管体制还不够健全,养生保健市场不够规范,准入制度不完善,中医养生保健技术挖掘不够,技术研究和推广环节薄弱,养生保健从业人员良莠不齐。面对这些问题,政府首先应完善中医养生保健服务体系,完善卫生服务行业的产业化、市场化;中医科研人员既要研究推广简单易行的养生保健内容,又要培养优秀的人才队伍;集中展示和宣传中医药文化,加强中医养生保健产业的多样化发展,从而走出一条新型养生保健产业的发展之路。     

人工智能在儿童医疗健康领域的应用与思考

分析国内外儿童健康领域人工智能战略,从机器视觉与智能图像识别、机器听觉与智能语音识别、机器控制与智能仿生系统、机器认知与知识图谱构建4个方面阐述人工智能在儿童医疗健康领域的主要应用场景、典型应用案例和研究进展,展望未来发展前景。     

公立医院补偿机制改革国际比较研究

目的：通过对国外公立医院补偿机制改革做法的比较研究,为中国下一步补偿机制改革提供借鉴。方法：主要通过PubMed、SCI等专业数据库与相关网站查询专业文献,从改革政府财政投入、改革支付方式和理顺医疗服务价格体系三方面对世界各国公立医院补偿机制改革加以分析;数据主要来源于WHO 2013年度卫生报告和2012年中国卫生统计年鉴。结果：通过对国外公立医院补偿机制改革的研究,提出了推进我国公立医院补偿机制改革的启示,即提高医保支付水平、采取混合支付方式、增设药事服务费、拓宽补偿渠道等。结论：公立医院补偿机制研究是一个政府、医院、病人、社会等多重因素相关的复杂问题,政府财政投入是世界各主要国家公立医院的主要补偿方式,预付制为主的混合支付方式是国际上补偿机制改革的主要趋势,而理顺医疗服务价格体系是补偿机制改革的重要内容,由此才能够引导医疗卫生事业走向更加健康的轨道。     

数据库安全与隐私 保护数据库技术应用探讨

随着计算技术应用的深入以及机构对信息系统依赖程度的增加，人们对隐私信息的利用与管理给予了高度关注，这种现象导致了许多有关隐私保护法案的出现。数据库安全的概念与方法和源于医疗安全需求驱动的隐私保护数据库技术，目的是为医疗信息数据库支持隐私信息存储与管理，提供可研究的新技术与新方法。     

远程医学平台建设的研究和实践

远程医学作为国家医改工作重点之一受到广泛关注,同时,华中科技大学同济医学院附属协和医院（简称武汉协和医院）也是2010年卫生部远程项目中唯一同时承担高端和基层两个远程项目建设的单位。结合项目要求和医院自身区域医疗课题研究,对整个远程医学平台进行分阶段战略规划,远景是在以无边界远程协同系统的基础上构建开放式的远程医学平台,在未来3年的时间内,构建一个完善的医学服务云平台,为湖北省、华中地区乃至全国的病患及医护人员提供一套完善的交互式系统。     

基于利益相关者的上海市分级诊疗现状系统评价

目的　系统评价上海市分级诊疗现状和面临的问题。方法　于2018年1月,采用计算机系统检索中国生物医学文献数据库（CBM）、维普网（VIP）、万方数据知识服务平台、中国知网、PubMed、ScienceDirect、Ovid及Google学术、百度学术等搜索引擎中与上海市分级诊疗的政策实施现状、效果及评价有关的文献。检索时间为各数据库建库至2018-01-10。采用EPPI-Reviewer 3.0软件,通过主题合成的方法进行定性资料的统计分析。结果　最终纳入32篇文献。医疗机构和医务人员（供方）对分级诊疗实施前后的效果满意度较高,认为基层首诊率和家庭医生签约率不断提升;医疗企业对分级诊疗实施前后的效果满意度较高,有利于提高信息技术在分级诊疗中的发展和应用;居民/患者（需方）对分级诊疗的实施效果满意度一般,就医行为仍然偏向大型医院;政府部门（组织方）对分级诊疗实施效果满意度一般,认为分级诊疗对于患者分流的效果不明显。研究共生成3项分析性主题,均包含动力因素和阻力因素两方面：（1）供方：动力包括基层医疗卫生机构就医费用、总诊疗人次增加,阻力包括患者数量激增,但医疗服务未得到同步改善等;（2）需方：动力包括分级诊疗可为居民提供方便、价廉的医疗服务,阻力包括基层医疗卫生机构药品欠缺、居民对基层医疗服务不信任等;（3）组织方：动力包括分级诊疗提高了卫生服务的公平性、可及性与效率,阻力包括分级诊疗配套措施不够细化等。结论　目前上海市分级诊疗还需要进一步完善,可通过提高基层医疗水平、完善分级诊疗制度、提高患者基层就医意愿、加大分级诊疗的宣传,深入推进分级诊疗的实施,为卫生决策提供理论参考。     

美国国立医学图书馆2017-2027年发展战略规划分析与探讨

介绍美国国立医学图书馆概况及其战略规划背景,系统分析2017-2027年发展战略规划,提出对我国医学图书馆未来建设的启示,即明确发展目标,制定科学发展规划;面向开放科学,实现数据驱动健康;注重馆员培养,奠定未来发展基础;扩大交流合作,打造多方互利共赢。     

人工智能算法偏见与健康不公平的成因与对策分析

随着信息技术的发展，人工智能为疾病诊疗带来重要价值。然而，人工智能中存在算法偏见现象，可导致医疗卫生资源分配不均等问题，严重损害患者的健康公平。算法偏见是人为偏见的技术化体现，其形成与人工智能开发过程密切相关，主要源于数据收集、训练优化和输出应用3个方面。医护工作者作为患者健康的直接参与者，应采取相应措施以预防算法偏见，避免其引发健康公平问题。医护工作者需保障健康数据真实无偏见、优化人工智能的公平性和加强其输出应用的透明度，同时需思考如何处理临床实践中算法偏见引发的不公平现象，全面保障患者健康公平。本研究就健康领域中算法偏见的形成原因和应对策略展开综述，以期提高医护工作者识别和处理算法偏见的意识与能力，为保障信息化时代中的患者健康公平提供参考。     

移动医疗服务发展的现状、问题及对策

移动医疗服务是一种基于网络和数字化技术,以及专用车载等技术而形成的新的医疗服务模式,本文通过阐述移动医疗服务的形成与发展,以浏阳集里卫生院为调查对象,系统分析了移动医疗服务过程中面临着运行成本、人员配备、服务界线及技术局限问题,提出了政府规制、团队建设、市场运作等相应解决措施.