1、2018大数据产业峰会医疗大数据论坛,健康医疗大数据应用发展与行业治理,健康医疗大数据应用发展与行业治理,信息互操作 2,A&S,应用发展,发展生化,效益初显,医疗困境,行业特点,碎片化,整合困境,反思本质,问题分析,症状表现,不同的生产力,不同的生产方式,政策支撑,共享与保护,访问与授权,数据可靠性,1 大数据发展（蓝海与炒作）,创新萌芽,炒作顶点,失望谷底,重新启蒙,普及生产,2015/5/16,4,Source: Gartner August 2013,2015/5/16,5,Source: Gartner August 2014,大数据已是 “新兴”， 而是“主流”,Source: G
2、artner August 2015,2015/5/16,6,2015/5/16,7,成熟了？还是不炒作了？,其实，新的炒作已经开始，只不过是细化到具体 大数据技术应用上去炒作了: 先进分析与自助服务 自动驾驶 物联网 语言识别与转换 机器学习 可穿戴设备,2 大数据成效,2017-2-24,8,3 健康医疗困境,为什么大数据 目标多数落空？互操作是主要问题特别是在医疗行业，患者信息 分散在不同机构，不同电子病历系统之间并非总可以 获取和利用这些数据。,2017-2-24,9,健康医疗大数据应用发展与行业治理,A&S,10,应用发展,发展生化,效益初显,医疗困境,行业特点,碎片化,整合困境,反
3、思本质,问题分析,症状表现,不同的生产力,不同的生产方式,政策支撑,共享与保护,访问与授权,数据可靠性,信息互操作,1 碎片化的健康数据,2017-2-24,11,特点1来源多，自采自用,4,2017-2-2,12,特点2体量大-不一致,2017-2-24,13,特点3 类别多与速度快（监测数据）,2017-2-24,14,2 碎片整合面临挑战, 聚集创造价值 整合面临挑战 数据交易缺乏机制 数据集中不创价值 重复采集质量低劣 数据标准缺乏认知 数据安全权责不清,2016/4/23,15,2016/4/23,16,3 需要新的方法 novel approaches,l 欧盟对大数据的新定义：
4、A large amount of different types of data produced with high velocity from various types of sources and which must be processed through novel approaches to bypass processing limitations extending from current management tools and methods.,健康医疗大数据应用发展与行业治理,A&S,应用发展,发展生化,效益初显,医疗困境,行业特点,碎片化,整合困境,反思本质,问
5、题分析,症状表现,不同的生产力,不同的生产方式,政策支撑,共享与保护,访问与授权,数据可靠性,信息互操作,17,2016/4/23,18,1 大数据实践中的“症状”, 每个人都在呼唤数据，没有人愿意拿出数 据，为什么？ 有价值的东西如何共享？数据是要来的吗？ 360，GOOGLE？ 多源问题，异构问题，含义不一致问题等， 传统技术和管理手段解决不了？,2016/4/23,19,2 病因1：不同的社会生产力, 不同的数据资源，从自标准到互操作标准； 不同的数据加工处理技术，大数据技术； 不同的数据分析协同团队，清理，整合， 分析，利用，资源管理 不同的数据应用价值产出，业务深度融合。,2016/
6、4/23,20,3病因2：不同的社会生产方式,不一样的数据 不同的生产方式，数据从自给自足到社会化 不同的法规制度，数据所有权，隐私保护 不同的市场模式，数据交易与实物交易 不同的文化氛围，数据价值，数据行为,健康医疗大数据应用发展与行业治理,A&S,21,应用发展,发展生化,效益初显,医疗困境,行业特点,碎片化,整合困境,反思本质,问题分析,症状表现,不同的生产力,不同的生产方式,政策支撑,共享与保护,访问与授权,数据可靠性,信息互操作,2017-2-24,22,宏观政策制度设计, 需要一个决策与问责框架，完善立法，司 法，行政，执行体系 形成激励实现健康医疗大数据效益目标实 现的激励机制与
7、治理框架； 通过计量、标准、角色、流程设计，实现 用数据支撑健康中国目标实现。,2017-2-24,23,微观治理, 需要一个决策与问责框架，完善立法，司 法，行政，执行体系 形成激励实现健康医疗大数据效益目标实 现的激励机制与治理框架； 通过计量、标准、角色、流程设计，实现 用数据支撑健康中国目标实现。,微观治理组织与平台,Master Data Management (MDM) is the framework of processes and technologies aimed at creating and maintaining an authoritative, reliable
8、, sustainable, accurate, and secure data environment that represents a “single version of truth”. 产出是一个框架，结果是一个环境，效益是整个企业范 围内的主数据的一致性(consistent)、完整性(complete)、 可控性(controlled)。,Berson & Dubov (2007) HELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY,2017-2-24,25,1 数据开放与患者信息隐私保护, 患者担心数据保密和安全，盗用他们的健 康信息特别是遗传数据可能会对 个人
9、情况产生不利影响，包括保险覆盖面 和就业情况。 数据访问和机密性风险是直接相关的，为 此需要进行法律和制度设计，以解决健康 数据使用范围，以及科学数据共享问题。,2017-2-24,26,2 数据访问和使用合法化, 患者担心数据被第三方获取； 医院担心数据共享有损于单位经济和非经 济利益损失； 厂商担心知识产权和劳动成果的损失；,2017-2-24,27,3 数据可靠性, 人工录入数据不完整问题，医疗事件没有 记录不能于没有发生； 应警惕对大数据的盲目接受，有必要对大 数据进行计量使用，并仔细解释数据产出 的结果，区别相关与因果关系； 加大对大数据系统开发和审计投资。,2017-2-24,28
10、,4 信息互操作, 信息互操作是进一步开发医疗数据系统的 另一个重大挑战。 互操作性对于记录健康信息、开发公共接 口、商定公共数据集和定义质量标准是至 关重要的。 互操作性需要在国际、可比较的上下文中 开发数据平台，因此需要遵循共同的原则。,2017-2-24,29,5 管理与治理, 发展战略目标与测量问责； 利益相关方协调； 统一性与包容性策略； 信息交换与共享平台； 组织体系与制度设计。,2017-2-24,30,综述用新方法解决新问题, 健康医疗大数据潜力无限，发展面临挑战 要知道什么是大数据？ 不同的技术，不同的生态，不同的思维？ 治理的目标定位做正确的事，不仅仅是 把事情做好。,综述：医院信息化发展态势与掌控 改革与发展对医院建设提出竞争发展要求 数据和数据分析能力成为医院核心竞争力要素 实现从IT到DT转变，需要提升数据认识，提升行动能力， 形成数据文化，打造数据组织与管理能力。 更多人，更多数据，更多分析，有了GPS，还需要人的直 觉，医疗更是如此。2018-4-23 31,32,
