【e醫療原創】互聯網端醫療大數據使用手冊

」

導讀

目前醫療信息化有兩個導向：一是面向患者服務，二是面向醫療服務。方案供應商現在所做的事情就是幫助醫院、醫療機構來引入互聯網技術平台和資源為患者提供服務。那麼，互聯網端的大數據如何被醫療服務所用？

e醫療/魏東

獲取行業外部數據應用：博採眾長

支付寶在2014年5月份發布了未來醫院，當時它關注的是就醫流程如何優化。換而言之，通過手機支付讓患者的排隊減少。但事實上，大量的排隊問題是醫療資源緊缺而非簡單的幾項收費導致的。所以，互聯網平台有哪些能力是能夠為醫療服務所用，就成為一個突破口。

互聯網端的大數據應用其實是大家耳熟能詳的，上海聯空網路科技在其提出的未來醫院2.0概念中，就著重從互聯網平台的外部能力和基礎能力方面做很多嘗試。借鑒行業外目前典型的數據應用案例，也是為了讓互聯網平台與大數據應用發生新的碰撞，產生新的火花。

典型數據案例便是精準營銷。這是在互聯網端應用大數據用得最成熟的案例，能提供豐富的數據能力，具體分為六大步驟：

1.查看數據動向。精準地認識客戶、進行分類，可以看到不同客戶的增長、變化情況；

2.人群畫像分析。深度了解后，可以看到客戶跟行業標杆情況的對比度，包括現有客戶、潛在客戶以及認知客戶的數據跟行業標杆的對比情況，這用的是數據洞察能力；

3.確定對應的精準人群，也就是營銷目標並篩選標籤。客戶在各大城市的分佈、職業分佈以及消費能力分佈，這些數據存在於整個電商的全網，並不是在某個系統里，把全網的數據組織、連接起來，對人群進行精準的畫像，可以分析出目標人群；

4.創建人群及分析。在後台，把人群標籤化后，選住一個標籤，就能找到該標籤所對應的人群；

5.人群同步並投放。進行精準投放后，可以分析出有多少人在點擊網頁、交易；

6.查看投放結果。整個過程其實是基於大數據對精準營銷比較標準的過程。

那麼，在醫療場景裡邊，有沒有類似的情況？比如，對個人進行標籤化，讓就醫服務變得更加人性化？雖然數據開放是個很大的問題，但是類似的技術其實是能夠為醫療所用的。

轉變行業內部數據思維：為「醫」所用

提到大數據，多數醫院會顧慮外界搜集醫院的數據，這是做醫療信息化的難點之一。因此，「互聯網大數據+醫療」需要從獲取數據的思維轉變為輸入數據的思維。不是如何去搜集醫院的數據，而是如何把行業外的數據引入到醫療領域裡面來，讓它起化學反應，產生新的價值。

2016年，支付寶未來醫院入駐北京大學第一醫院，初次嘗試「防黃牛模型」，通過大數據獲取精準的「黃牛」信息。它的實現機制就是基於蟻盾三維風險刻畫數據實現反黃牛。在整個體系里擁有所有個人的標籤化數據，這些數據是動態的。因此，可以用後台大數據的動態模型來分析個人的風險度，對個人進行評價。評價的依據則是個人在全網的衣、食、住、行、證、卡和通訊行為等數據。當用戶訪問醫院預約挂號系統，以手機號碼調取時，就能夠以手機號碼作為基礎數據，通過後台的模型進行匹配，給出評分。雖然評分機制比較複雜，但通常不需要採集醫院內部的數據，而是把外部的數據為醫院所用。根據回訪，10月份調用15521次，識別「黃牛」11例。從目前的應用結果來看，整個覆蓋面還不夠，但是覆蓋的人群精準度、匹配度非常高，對醫院來講會有很大的幫助，這就是互聯網數據在醫療領域的應用。

其實，除了就醫流程及其最核心的支付能力以外，互聯網還有數據能力輸入、貸款，信用等金融能力輸入，消費等周邊服務能力輸入以及電商能力輸入。在提供這些能力時，會發現醫院的服務進入一個新的領域——面向患者的互聯網服務，還涉及到資金、財務等多個方面。這些改變到底有多少的群眾有感知？這其實不僅僅是一個數據或一個系統簡單上線的問題，它需要被運營、被激活、被更多的人所使用才能夠讓患者有獲得感。

捕捉大數據帶來的新價值

醫療大數據在今後將在醫院信息化工作中處於極其重要的地位，一方面，現代社會，人們對健康的關注越來越處於舉足輕重的地位；另一方面，隨著各種新IT技術及含有信息技術設備的日益普及，如移動互聯網、自動化分析檢測儀、可穿戴設備的普及等等，使得患者、醫生、企業、政府各方都成了數據的直接創造者，每天產生海量的醫療數據。

通過大數據分析，醫院可以更便捷地預測一種新的診療手段的療效，也可以為患者量身定製一套個性化醫療健康服務，也可以讓人工智慧等輔助診療手段通過分析大數據可以獲得新知識，實現新決策，創造新價值。

儘管前景如此誘人，但是路仍需要醫療信息化從業者的努力探索！

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