Health Analytics, Economics and Medicine toward a 21st Century Health Care System

After a review of recent developments in precision medicine, population health sciences and innovative clinical trial designs, and in health economics and policy, we show how innovations in health analytics can capitalize on the advances in biomedicine and health economics towards developing a data-driven and cost-effective 21st century health care system. In particular, we propose a mutually beneficial public-private partnership that combines individual responsibility with community solidarity in building this health care system.

“动态+泛知情同意”在医疗机构实施初探

随着大数据的广泛深入应用,目前医疗机构或科研机构使用医疗数据或利用患者剩余样本进行分析研究的需求很大,但根据近两年我国的法律法规和国际伦理发展,对此类研究须满足研究前的知情同意程序。但由于这些研究的特殊性,进行传统的面对面知情告知并同意的困难很大甚至无法进行。泛知情同意是欧美近十年逐步推行的一种特殊知情同意方式。结合我国的情况,从泛知情同意利弊方面进行分析,提出与动态知情同意相结合进行推行的"动态+泛知情同意"方式;并从医院管理层面、我国法规层面、流程操作方面进行探索性分析,为我国实施严谨合理高效的泛知情同意模式打下基础。

大数据环境下医学信息服务平台研究与实践

分析大数据环境对传统医学信息服务的挑战,阐述构建医学信息服务平台的基础及建设目标、架构、功能特点,提出基于数字化平台的医学信息服务模式,包括医学信息资源、情报研究及卫生决策支持服务。

大数据时代医学数字资源信息平台建设

分析大数据环境对传统医学信息服务的挑战,提出构建医学信息服务平台的现实意义和基础,介绍平台建设目标、架构、功能特点,阐述基于数字化平台的医学信息服务模式,包括医学信息资源服务、情报研究服务、卫生决策支持服务几方面。

健康大数据在公共卫生领域中的应用研究

健康大数据是21世纪卫生信息化建设背景下的新兴概念。其主要关注人民群众的健康问题,是我国医疗卫生行业的一大突破。本文对健康大数据的概念、特点、相关技术进行介绍,并着重论述其在公共卫生领域的应用,实现信息化和技术化的革新,为人们创造良好的医疗卫生环境。

移动医疗大时代下的研究型医院创新发展

在介绍移动医疗概念的基础上,回顾移动医疗的历史、国内外发展现状,提出研究型医院应该从服务模式、就医渠道、健康管理和诊疗决策四个方向积极创新,探索运用移动医疗新技术提高医院综合实力的最佳路径。

大数据技术在随访健康档案平台中的应用分析

目的:探讨大数据技术在医疗随访健康档案平台中的应用。方法:通过对大数据核心技术的分析,从数据采集、数据分析与建模、数据展现与应用三个方面探讨大数据在医疗随访中的应用。结果:建立基于时间轴的、以患者为中心的、体现病种发展过程的、可持续更新的随访健康档案大数据平台。结论:大数据技术在临床随访中的应用将更好地服务于疾病诊治、临床科研与教学、公共卫生管理的目的。

健康医疗大数据的应用范围与价值分析

健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源,其应用和发展将深刻地改变着健康医疗服务模式,健康医疗大数据的开放、融合、共享、应用,有利于激发深化医疗体制改革的动力和活力。本文主要从产生背景、涵盖内容、当前主要研究及应用热点对健康医疗大数据进行了阐述,探讨了健康医疗大数据在辅助医生临床诊断、促进疾病诊治标准化、助力医药科学研究等方面的应用研究,展望并讨论了健康医疗大数据的潜在挖掘价值与共享探索方向。

国际健康大数据研究计划发展及启示

对美国、欧盟等发达国家和地区的大数据研究计划中健康相关部分进行调研,分析其特色,最后提出我国医疗大数据建设发展建议,包括建立数据统一监管体系、统一数据标准与结构、开放共享数据资源以及开展多学科数据科学人才培训。

区域临床科研大数据平台设计与实现

目的建立区域电子病历大数据中心,构建区域临床科研大数据平台,在此基础上提供面向临床科研的大数据科研病例搜索和大数据科研课题探索服务。方法通过运用临床术语、知识图谱、医学自然语言处理等,构建依据数据处理程度和应用目的性分层的数据资源中心,以及语义化的区域临床科研大数据平台,并提供数据抽取、语义标注、数据融合、数据服务等临床科研大数据基础服务。结果实现区域内全量病例的快速处理和搜索,以及科研选题的验证。结论区域临床科研大数据平台可以提升区域科研的效率、质量和水平,加快科研成果转化,从而促进区域内临床水平的提高。

健康医疗大数据研究热点与前沿的可视化分析

目的梳理健康医疗大数据领域相关文献并进行可视化分析,为开展进一步研究提供参考。方法以Web of Science核心合集为数据源,利用VOSviewer对关键词进行共现聚类,采用Citespace探测研究前沿。结果共检索到相关文献2818篇。聚类分析得到5个研究主题,分别为健康医疗大数据技术研究、在精准医学及靶向治疗中的应用、在疾病危险因素识别及监测中的应用、电子健康记录相关研究、健康医疗大数据发展面临的挑战。研究前沿包括健康医疗大数据管理、数据挖掘、生物信息学、患者安全与隐私问题,以及疾病监测等。结论我国应追踪该领域研究热点与前沿,采取一定措施促进国内健康医疗大数据研究的进一步发展。

大数据技术在健康管理中的应用

大数据技术在医疗领域的应用,为健康管理模式将带来什么样的变化呢?本文将从健康管理和大数据技术结合的重要性入手,阐述大数据技术对健康管理发展的意义、探索大数据技术在健康管理中的应用途径,使之为健康管理提供更有效,更完善的个性化健康管理。

基于大数据背景下健康管理的食品营养运用研究

随着生活水平的不断提高,人们对物质生活的质量要求也在不断攀升,其中健康管理与饮食营养等方面受到了大众的普遍重视。健康饮食和健康管理不仅是对食物根源的追溯,还包括对食品营养成分分析,食品与疾病分析、食材流通监管等环节。当下正处于网络科技时代,利用数字化技术进行健康管理是未来社会的必然趋势,本文针对大数据背景下的健康管理应用特点进行分析,探索数字化营养健康管理的发展趋势,以及大数据在这一领域中的应用。

医疗大数据平台助力医院科研工作的SWOT分析

对医疗大数据平台在医院科研工作中的实际应用做SWOT分析,为推动医疗大数据服务于医院工作提出科学合理的建议。以医渡云医疗大数据平台在某三甲医院的应用为案例,通过访谈法收集多方信息,利用SWOT模型做态势分析。优势为资源丰富,结构化管理,精细化管理;劣势为人才紧缺,数据收集难度大,数据整合度低;机会为政策支持,信息技术日新月异,科研需求的推动;威胁为管理不规范,可信度有待提升。建议为实行规范化管理,加强人才团队建设,合理完善平台功能,转变科研理念。

基于电力大数据的配电网健康管理方法

配电网的安全稳定运行,对提升供电可靠性、保障用户电能质量、提高电网企业综合效益具有十分重要的意义。以杭州市萧山区为例,介绍基于电力大数据的配电网健康管理方法。

健康医疗数据重用意愿的影响因素——基于医学科研人员主体视角的实证分析

技术的不断进步及政策的制定落实,在很大程度上促进了健康医疗数据产业发展,但健康医疗数据开放保护和重用的平衡问题尚未得到更好解决,使得健康医疗数据的重用效果并不理想。为此,通过选取从事健康医疗数据的科研人员,采用描述性统计方法分析影响科研人员重用健康医疗数据意愿的因素,基于“刺激-机体-反应”(SOR)理论构建理论模型,采用问卷调查和结构方程模型进一步探究健康医疗数据重用意愿影响因素的作用机制。研究发现,健康医疗数据的重用意愿是由多因素共同影响,其中感知信任、感知价值和感知努力是影响科研人员对健康医疗数据重用意愿的内在驱动力;平台性能、服务功能、数据质量、数据访问许可的可获取性及激励措施是影响科研人员重用健康医疗数据意愿的关键因素。因此,健康医疗数据开放平台可从搭建安全环境提高数据可访问性、推动可信认证完善需求导向服务、统一相关标准规范保障数据质量和营造良好研究氛围提升感知价值四方面努力,不断提升科研人员重用健康医疗数据的成效。

北京大学第一医院健康医疗大数据平台的建设实践与思考

目的在分析和总结北京大学第一医院科研数据平台建设相关经验的基础上,提出医疗机构健康医疗大数据平台建设的有效路径,为进一步拓展健康医疗大数据平台应用,推动智慧医疗建设提供借鉴。方法通过系统化流程收集医院多域数据,分类处理并清洗后,采用国际医学标准与NLP技术实现数据标准化与结构化。同时,优化eCRF表单、数据源判断及数学计算,确保科研数据平台的数据质量与应用价值。结果北京大学第一医院通过开展科研数据平台建设,初步实现了从临床数据向科研数据的有效转化,实现了数据的有效采集、系统推送与整合、数据清洗与治理,并开展了健康医疗大数据研究。讨论后续应持续扩大数据范围,推动将临床数据转变为科研数据;提升临床专家参与度,进行项目的前瞻性设计和数据的前瞻性采集;以集成平台为基础,进行数据的自动推送与调用;以大语言模型的应用为方向,开展技术探索与储备。

大数据时代的流行病学研究:机遇、挑战与展望

近年来,高通量组学技术迅速发展,人群队列与样本资源逐渐累积,互联网和信息技术飞速进步,大数据开发工具不断涌现,健康医疗大数据为流行病学研究提供了丰富的数据资源和广阔的科研平台。本文将分析大数据时代流行病学研究的机遇和挑战,展望未来学科的发展方向。流行病学应抓住机遇,开辟新方向、发展新方法,推动医学基础研究成果向公共卫生和临床实践的转化应用,实现"健康中国"的美好愿景。

面向用户需求的健康领域知识组织与服务框架研究

[目的/意义]目前健康领域知识组织与服务相关研究主要关注知识组织的方法应用探索和单一领域知识库构建,忽视了健康领域的知识服务难以满足用户需求的现实情况。本文旨在探索基于用户健康需求的领域知识组织框架与服务模式,以期提升用户获取健康知识时的体验和满意度。[方法/过程]在梳理用户健康知识需求以及当前健康领域知识组织与服务现状研究的基础上,本文明确了健康知识的分类和健康知识组织的定位与目标,并基于此构建了健康知识组织框架,该框架将知识组织的流程分为健康数据采集、抽取、表示、融合以及可视化五个阶段。在健康领域知识服务研究模块,本文着重探讨了用户需求与知识服务的语义匹配过程,在此基础上设计了健康领域知识服务的模式与流程框架。[结果/结论]文章将用户需求贯穿于健康领域知识组织与服务的全过程,并构建了健康领域知识组织框架以及知识服务模式。在健康知识服务模式设计中,增加了用户需求语义网构建以及需求与知识服务的语义匹配环节,以此为基础给出了健康知识服务的模式与流程。研究成果可用于指导后续健康领域知识组织与服务的实践工作,丰富健康领域知识组织与服务的理论研究。

国家重点临床研究中心下的健康医疗大数据平台研究建设与发展

随着医疗健康产业的快速发展,国家临床研究中心下的健康医疗大数据平台建设迫在眉睫。本文基于临床研究中心研究背景,通过对国家级临床研究中心下的健康医疗大数据平台的构成部分进行说明分析,对比现有的医疗数据平台分析其可行性以及临床研究中心下的健康医疗大数据平台的关键技术,并结合当下大数据快速发展的趋势,总结建设国家级临床研究中心下的健康医疗大数据平台的建议和对策。