数据驱动管理 知识创新医疗

　　智慧医疗 惠民之道

　　智慧医疗的目的是更好地提供医疗服务。医改要做的事情非常多，核心目的就是惠民。健康医疗专业服务的必须考虑到可及性、成本、效能，这是三个主要的原则。

　　2000年初，医改重点集中在解决医院财务问题方面。2009年大医改以后，由于国家和社会各方的呼吁，慢慢地以病人为中心进行服务成为焦点。

　　现在，确保信息系统的安全，信息系统的打通，提高病人安全，提高医疗质量等问题日益成为人们关注的焦点。医院的最终工作就是治病，服务再好，病看不好，一切都是徒劳。然而孰能无错，美国误诊率为40%，因为误诊死亡人数达40万；中国也同样面临这样的局势，所以医疗诊疗至关重要。

　　走出围墙 互通互联

　　很多医院发展信息化以后，业务系统越来越多，但是信息相互之间却并没有打通，据我所知，现在我国的大部分医院都没有做到互通。例如，糖尿病临床决策信息系统，可以帮助医生判断糖尿病人处于几期，应该做哪些检查，定期怎么做治疗，开什么药，甚至可以自动生成医嘱。这样的系统可以帮助医生做决策，可大大降低医生本人犯低级错误的概率。医生为病人疗诊，有时不是水平问题，而可能是一疏忽，导致了医疗事故。信息化系统在医疗体系中的作用，就是大大降低这样的风险，真正做到惠民。医疗机构之间的互联互通，除了松散型的医疗共同体，目前有三百多个联盟。在区域卫生方面，苏州、常熟和张家港等地做得都不错。

　　98%的健康档案率，居民通过手机或者网站访问所有的诊疗信息，这些目标对于我们当前的法规、信息安全等方面都提出了挑战。

　　目前，我国的医疗主要还是集中在医院的围墙之内。讲到大健康，把医疗资源扩展到医院以外一直是我们追求的目标，同时追求的是院前、院中、院后的大监管。

　　现在，互联网上有很多APP，通过院内医生实现集成，不光是院前，还可以关注到就诊以后随访，包括用药依存性等各个方面。医生在任何地方，都能够非常容易看到病人在医院的所有信息，包括院外的信息。

　　医疗与大数据

　　医疗大数据是当下很火的话题。这方面我们也做了一些探索，在将近四百万人的一个医疗数据样本里，对大约3亿条数据做了探索，分析疾病症状和疾病之间的关联关系，发现关联价值。从一开始就完全采用IT手段，而不是让临床专业人员先假设有什么关联。通过大数据计算方式验证、互动，把医疗知识进行量化。这样的应用场景有很多，比如疾病探查、用户自诊等等。

　　举一个简单例子，老年人同时得糖尿病、高血压的比率很高，但是没有具体的论文研究两者之间的相关性。我们没有依靠任何的专业技术，只是做了一次纯粹的数据分析。在几百万人的海量数据里，我们分析并得出结论：糖尿病患者中超过60%的人患有高血压。这样的数据对于后续做深度科研，具有非常重要的参考价值。

　　类似的，我们还发现便秘与高血压、冠心病之间存在着关联性：便秘患者中超过66%的人患有高血压；另外，肺炎和冠心病之间也有非常高的关联性。2015年1月20日，美国医学会杂志指出，因肺炎住院的老年患者，随后出现心血管、脑猝中风或者死亡的风险性高。

　　现在，我们正在利用大数据创新中医的现代化，力图创造出基于大数据的中医，让标准+智能使中医发扬光大。

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