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医疗领域大数据的类型 ●行政数据(Administrative Data),主要包括从医疗支付方 (医疗保险机构)或者医疗机构获得的理赔信息等,通常 涉及病人所使用的医疗服务、相关诊断信息、提供服务的 医疗机构及时间地点、以及费用明细与支付情况
●临床数据(Clinical Data),包括从医疗机构获得的电子病历 (EMR)、医疗影像数据、处方信息等
●体征数据(Biometric Data),例如由检测仪器测量所得的体 重、血压、血糖水平等信,以及饮食、运动、睡眠等自我 跟踪信息。随着可穿戴设备及相关手机软件的广泛应用, 此类数据量越来越大也越来越多元化
●个人及偏好数据(Demographic/Preference Data),例如性 别、年龄、职业等基本信息以及个人偏好、对产品和服务 满意度等主观信息
由于数据量大、种类繁杂,不同类型的数据之间会有交 叉或者交集。例如处方数据,既可以从医疗机构的信息系统 中获得——即临床数据的一种,也可以从医疗保险机构的理 赔数据库中找到——即理赔信息的一部分;又如血压等信息 既可以从随身携带的便携血压计测量得到(体征数据),也 可以在医疗机构的电子病历中发现(临床数据)
大数据分析应用关键的一点在于将不同类型不同来源的 数据有序链接,尤其是医疗领域数据在患者或个人层面的链 接,从而为深度数据挖掘奠定基础,达到“1+12”的效果
虽然目前这样的“链接”还未广泛实现,但小范围的“链接” 已体现出其重要作用(如将电子病历与理赔数据链接帮助确 认欺诈、过度医疗的行为),对更大规模的以患者或个人为 中心、相互关联的多类数据的深度分析将帮助我们更有效的 挖掘出大数据潜在的巨大价值
大数据的特征: ●Volume --数据量大 数据量巨大,从数兆字节(TB)1级别跃升到数十兆 亿字节(PB)级别。例如一个CT图像含有大约150MB 的数据,而一个基因组序列文件大小约为750MB,一 个标准的病理接近5 GB。如果考虑到人口数量和平均 寿命等因素,仅一个社区医院就可以生成和累积达数 个TB甚至数个PB级的数据
●Velocity --速度快 处理速度快,时效性强。举例来说,检测医疗支 付中的欺诈行为可以事后追溯,也可以实时检测;如 果能够实现实时检测,即在支付发生前甚至在医疗服 务发生前就识别出欺诈行为,则可有效避免重大经济 损失
●Variety --种类多 数据类型繁多,来源广泛。既包括数值型数据, 也包括文字、图形、图像、音频、视频、网络日志、邮件、 等非数值型或者非结构化数据,且预计这些非结构化 信息将占未来十年数据产生量的90%
●Value --价值高 价值的体现的是大数据分析应用的目的意义所在
通过深入的大数据分析挖掘,可以为各方各面的经营 决策提供有效支持,创造巨大的经济及社会价值
引言1 11 TB =1,024 GB =1,048,576 MB;1 PB =1,024 TB =1,048,576 GB 引言 大数据分析对于中国医疗保险管理的价值 2引言 大数据分析对于中国医疗保险管理的价值 从整个医疗领域来看,大数据的应用比比皆是, 包括临床治疗、公共卫生监控、产品研发及市场 推广、医疗保险管理等各个方面
●在临床治疗中,大数据分析可以应用于“比较效果研究” (Comparative EEectiveness Research, CER)。通过深入分 析包括患者体征、治疗方案、费用和疗效在内的大数据, 帮助医生评估在实际临床应用中最有效或成本效益最高的 治疗方法。大数据还可以应用于临床决策支持系统,分析 医生输入的医嘱,比较其与医学指南的差异,提醒医生防 止潜在的错误(如药物间相互作用等),从而降低医疗事 故率
●在公共卫生领域,大数据的应用可以改善公众健康监控
公共卫生部门可以通过覆盖全国的患者病历数据库更快地 检测出传染病疫情,进行全面的疫情监测并且及时采取响 应措施尽早控制疫情
●在医药产品研发上,制药公司可以通过大数据分析有效判 断研发项目成功的可能型,以供支持投资决策。此外结合 基因组及蛋白组学信息还可帮助企业优化研发方案及临床 试验设计,根据在研产品选择特定患者群体有针对性的进 行临床开发,从而大大降低研发中的风险
●在产品的市场推广中,大数据可以用于药物经济学或卫生 经济学分析,以治疗结果及其相应社会及经济效益作为定 价基础,从而帮助监管部门及医疗支付方科学制定新药的 上市及报销政策
●在医疗保险领域,大数据分析可有多方面的应用,包括保 障设计及精算定价、理赔运营管理、对医疗机构的管理、 市场和销售推广、及对跨多个领域的决策支持。本文将聚 焦于中国医疗保险业务,重点阐述大数据分析在此领域可 发挥的作用。
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