百万老兵计划大数据管理实践剖析

采用网络调查法和文献调查法对百万老兵计划(MillionSVeteranSProgram,MVP)大数据管理实践进行调研。归纳百万老兵计划多来源、多类型大数据管理实践的具体内容,包括大规模数据采集、数据管理组织结构、数据集成平台、数据隐私与安全4个方面。最后从5方面总结分析其对我国精准医学大数据管理的启示。     

医疗数据隐私保护技术应用研究

介绍国内外隐私保护现状,分析现阶段数据平台隐私保护问题,阐述基于肿瘤大数据平台的医疗数据隐私保护技术及其实践,包括管理架构、技术架构等各方面,为相关研究提供参考。     

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。     

基于医院集团环境下的主数据管理系统设计探索

目的：随着医院集团化和医疗信息化互联互通进程的推进,需要从医疗术语、医疗信息、医务人员、医疗设备方面进行整合管理,建立一套有效的主数据管理系统。方法：通过整体业务分析,建设主数据管理系统,达到便于临床应用、后台业务管理、后续数据分析等目标。结果：建立医疗主数据管理平台,实现数据生产、抽取、汇总、共享、集成功能,提高了前台应用字典信息的使用效率,解决了不同系统间由于数据不一致导致交互困难的问题以及集团内成员医院之间由于管理差异,导致数据汇总后出现歧义的问题。结论：随着医疗机构大数据的广泛应用,“互联网+医疗健康”国家战略不断深入,主数据管理系统将在支撑集团内医疗大数据应用方面承担更重要的作用,如何更好地建设和发展基于医院集团化环境下的主数据管理系统将成为未来医院面临的课题。     

癌症基因组学相关数据管理与应用探析

目的：梳理美国癌症基因组图谱计划（The Cancer Genome Atlas,TCGA）相关数据的收集、整理、组织、共享及应用情况,为建立及完善国家级大型的开放癌症基因组学相关数据资源提供参考。方法：系统调研TCGA计划的数据管理相关机构工作流程、数据共享利用等方面的解决方案和最佳实践。 结果：TCGA计划通过多中心合作,建立了组织样本采集、处理、质量控制、序列测定、特征分析、数据共享与研究应用等全链条的癌症基因组图谱数据管理流程,从所属癌症、数据类型、处理水平等角度对数据进行精细分类,并针对汇总数据和个体数据分别采取开放存取和受控访问两种共享机制,研究者们利用其共享数据开展了相关癌症特征基因的突变、扩增和缺失、以及受影响的信号通路等多方面研究。 结论：癌症基因组图谱计划的实践探索可为大规模癌症基因组学相关研究计划的实施提供数据管理方面的经验借鉴与参考。     

大数据：微生物组学及其他生物医学领域的机遇与挑战

随着高通量技术的发展,生物数据大爆发式地增长。如何有效地利用生物大数据成为现代生物学的机遇和挑战。大数据和传统数据相比,呈现出很多不同的特点,包括常被提到的3个v（volume, variety, velocity即数据量的巨大、数据类型的多样和数据采集和处理的快速）。本文针对生物医学研究,详细介绍了大数据的杂乱性、可重复利用性、开放性等几个特点。同时结合微生物组学在元分析方面的最新进展,并用实例来阐述了我们在大数据采集方面应该有前瞻性的考虑,提出了在数据管理上如何保护隐私的挑战,探讨了对大数据进行分析的工具和方法。     

人工智能+智慧医院现状与发展趋势研究

智慧医院存在患者隐私与医疗信息的泄露风险与管理风险、医疗大数据难以共享、资金与人才匮乏等问题.文章主要围绕确保患者隐私与医疗信息安全、充分利用医疗大数据、建立研发平台、联合医联体和第三方资源、建设复合型人才队伍等方面,提出人工智能+智慧医院的未来发展趋势.未来的人工智能+智慧医院以服务患者为核心,加强医疗数据共享和管理...     

基于保护动机理论的医疗数据隐私关注研究

医疗数据治理与患者隐私保护已成为医疗信息化进程中的重要内容和热点话题,隐私关注研究逐渐成为研究重点。通过借鉴互联网用户的信息隐私关注量表和保护动机理论,构建医疗数据患者隐私关注的一般模型,以问卷调查的形式收集实证数据,采用因子分析与结构方程模型验证提出的假设。结果显示威胁严重性与威胁可能性显著正向影响隐私关注,自我效能负向影响隐私关注,隐私关注正向影响隐私保护行为意愿。基于此,相关组织机构要加强隐私数据管理,提高数据透明度并宣传数据利用价值,努力达成隐私保护与数据使用的平衡。     

基于供方调查电子健康档案的“互联网+医疗健康”便民服务研究

健康档案作为基本公共卫生服务的首项服务内容,如何创新基于电子健康档案的“互联网+医疗健康”便民服务模式,成为目前电子健康档案管理和服务工作面临的新问题。该研究采用网络调查法,以省级行政区区域卫生信息平台为依托,从服务内容(6个一级指标和36个二级指标)、安全设置、宣传方式等方面调查31个省(自治区、直辖市)开展电子健康档案开放便民服务情况。各地区基于电子健康档案的“互联网+医疗健康”的便民服务发展不均衡,缺乏对该项服务的宣传,个性化服务不足,对隐私安全的重视程度不够。需加强电子健康档案开发利用的顶层设计,扩大宣传力度,增加个性化服务,提升服务质量,加强隐私安全设置。     

大数据时代的军事数据管理机制研究

针对军事数据有效支撑未来联合作战、军队建设管理和军事科研活动的迫切需求,深入分析了军事数据管理面临的困难与挑战,筹划设计了大数据时代军事数据管理的总体框架。围绕数据需求生成、采集、审查、共享、维护与激励等6方面,提出了建立军事数据管理机制的设想,为推动军事数据管理机制建设提供思路和方法。     

美国生物大数据战略举措及其对我国的启示

生物大数据作为重要的科技资源受到了全球的广泛重视,美国在生物大数据战略部署上走在全球前列。本文系统梳理了美国生物大数据相关战略举措,总结了其在数据汇交共享、数据安全隐私保护等方面的特点。同时也分析了中国生物大数据管理现状,提出应加快生物大数据基础设施和数据中心体系建设,完善生物大数据管理法规和标准体系等中国发展生物大数据的建议。     

“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。     

角色扮演法在《危重患者抢救工作组织管理》教学中的应用

目的:提高<危重患者抢救工作组织管理>教学效果,培养护生临床抢救工作组织管理能力.方法:以我校2009级护理大专班78名护生作为观察组,2008级护理大专班70名护生作为对照组.观察组应用角色扮演法组织教学,包括设计案例、准备、实施及讨论四个阶段,课程结束采用理论知识闭卷考试及自制问卷调查.结果:观察组考试成绩为(85.06+7.219),对照组为(74.07+12.189),观察组成绩显著优于对照组(P＜0.05).调查问卷显示,92.3%的学生认为应用角色扮演法可以实现理论与实践相结合,91%表示喜欢这种教学方法,89.7%认为学习兴趣得到提高,87.2%则认为有助于对理论知识的理解和记忆.结论:在<危重患者抢救工作组织管理>中应用角色扮演法取得较好教学效果,提高了教学质量,活跃了课堂气氛,实现理论与实践相结合,有助于学生对知识的理解与记忆.     

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...     

完善医院信息系统建设提升精细化管理水平

通过对JCI标准的理解以及在JCI评审准备过程中的实践和体会,从临床路径型服务模式、医嘱闭环管理模式、整体护理工作模式、全面医疗质量管理等方面阐述了基于JCI标准的电子病历系统建设思路,通过电子病历系统的建设,更好地支撑医院各项医疗业务的开展,提高医疗质量和精细化管理水平。同时提出电子病历系统应以“大数据化、智能化与区域化”为发展重点。     

民营医院"以人为本"的文化建设实践

以东莞东华医院文化建设为例,从“以人为本”的医院文化定位、“以人为本”的管理文化建设、“以人为本”的服务文化实践等方而论述了对民营医院“以人为本”的文化建设的认识和体会。指出,“以人为本”的医院文化建设是现代医院管理的有效方法。坚持管理文化建设与服务文化建设“两手抓”,在注重培训员工的凝聚力、向心力和团结奉献的主人翁精神的同时,把员工高昂的工作热情引导到为病人提供满意的服务上来,并从病人的满意中获得成就感和满足感,使管理文化与服务文化相互促进、相得益彰,将有利于医院的健康发展。     

基于大数据技术的全科医学教育改革与研究

大数据(big data)是推进教育创新发展的科学力量。全科医学教育大数据(big data in GP education)属于教育大数据的一个分支,是一个全新的概念,主要指整个全科医学教育培养过程中所产生的、根据培养要求所需的、一切用于全科医学教育发展的并且可创造巨大潜在价值的数据集合。全科医学教育大数据不仅有大数据的大量、高速、多样、价值等特征还具有其独特的复杂性、综合性、因果性、完整性、创造性等特点。全科医学教育大数据的结构可分成个体、课程、院校、区域、行业5个层面。其应用价值体现在与全科医学教育的深度融合以及推动全科医学教育改革上,主要表现全科医学教育理念个性化,以大数据为背景的个人学习将越来越量身定制;全科医学教育模式多元化,数据挖掘和学习分析技术将使全科医学教育过程打破时间、空间限制,形成多维度、全时程教学模式;全科医学教育管理科学化,通过大数据技术将实现更科学、更准确、更高效的全科医学教育管理;全科医学教育评价可量化,教与学的行为信息将越来越精确地被记录下来,评价结果将变得更为真实可信。因此有理由相信利用全科医学教育大数据来促进全科医学教育改革是可行的。      

新医科背景下医学院校大数据专业人才培养实践与启示

介绍医学院校数据科学与大数据技术专业、大数据管理与应用专业的人才培养现状,从课程设计、师资力量、实践教学、就业前景等方面分析医学院校大数据相关专业人才培养特点,针对医学信息专业群教育提出建议。