精准医疗策略范文篇1
【关键词】新医改；公立医院；对外合作；发展战略
引言
医疗改革的深化发展促使公立医院的社会服务意识和管理水平显著增强，但依据国家新医改政策，国家鼓励国外资本、社会积极参与国内的医疗事业，如民营医院、外资医院等。这对公立医院来说，既是机会，也是挑战。如何利用自身的品牌、技术优势开展对外合作，以提高自身的医疗、科研、教学，扩大品牌效应，满足人民群众基本就医需求，达到人民群众对公立医院的期望值是我国公立医院需要缜密思考、妥善解决的重要课题。
一、公立医院发展对外合作战略的必要性
（一）市场经济的必然需求
新医改背景下，多元化的办医格局已经形成，医疗环境、政策法规也在不断变化和完善，医疗服务供需双方市场已存在巨大的博弈较量，传统公立医院面临市场竞争优胜劣汰淘汰自然法则，必然需要适度开展对外合作，以在竞争中求发展，实现公平、效益。
（二）公立医院自身发展的需求
新医改进一步提升了我国基层医疗卫生服务质量，加之地方政府对基层医疗机构的扶持、医疗卫生政策对地方的倾斜，基层医院报销比例较大，很多常见疾病在基层医院就诊比例大于一二线城市的大型公立医院。而病情严重、疑难复杂的病种成为大型公立医院主要救治病种，这无疑是对公立医院自身发展提出了挑战，开展对外合作，提高医疗技术是公立医院适应自身发展需求的唯一有效出路。
二、公立医院对外合作现状
目前国内有15家大中型医疗机构开展对外合作，其中有10家公立医院是以人员培训、技术培训为主要对外形式，如大型部级专科医院对地方三甲医院，大型公立医院对二级医院和社区医院的技术、人员培训等，目的是带动地方医院的发展，满足人民群众对健康服务水平的要求。建立区域性合作为主的医联体或者医疗集团主要有南京鼓楼集团、上海瑞金集团2家。在公立医院的对外合作中，主要是以技术、管理和品牌合作为主，很少以资金作为合作纽带。在新医改背景下，政府将大力加强县级医院的能力建设和标准化建设，这必然增大大型部级专科医院对县级医院的各方面指导，同时还会不断增加二三级公立医院之间的交流合作。
然而，公立医院对外合作发展现状也存在很多问题，如相关政策依据模糊，没有具体化，医院对外投资收到限制，治理结构不科学，缺乏对外合作项目专才，规范性管理不到位，风险意识薄弱等，而这些问题的存在极不利于公立医院开展对外合作发展战略，严重损害其经济效益和社会形象。
三、公立医院开展对外合作发展的有效战略
（一）宏观层面完善对外合作发展的管理工作
公立医院从宏观层面完善对外合作发展管理工作需要制定明确的战略规划，即医院要在综合考虑自身实际情况，优化配置医疗资源前提下，精心规划对外合作发展的布局、规模、性质、标准、速度以及投入产出等，确保合作项目的顺利实施和公立医院的公益性。
（二）充分了解医疗政策法规，争取获得政府支持
新医改背景下，公立医院开展对外合作就必须要充分了解医疗政策法规，关注医改新动向，尤其是合作项目当地的医疗政策和政府对项目的支持程度等。因为合作项目在国家宏观政策引导下，当地政府微观管理政策支持下才能取得成功，而脱离了当地政府支持，公立医院对外合作项目将难以开展。
（三）制定对外合作的管理工作规范
公立医院制定对外合作管理工作规范应坚持“以患者为中心”的服务理念，建立标准化、制度化的工作体系。即从工作流程、组织机构、协调机制等方面入手，并在实践中不断总结与完善，提高合作双方的服务质量，提高服务效率。
1.制定合作方准入标准和考核标准
公立医院设置合作方准入条件时可分为公立医院、民营医院、社会其他资本等类别，设定准入标准要包括合作方的医疗设施条件、专业技术人员水平、学科优势、连续三年以来的负债、盈利状况、管理理念以及文化建设等方面。设定考核标准坚持科学化、数据化实施理念，重点考核合作医院的科研能力、学科建设、经济效益与社会效益、当地群众就医的方便性等，有效建立综合考核标准，完善监督考核体系。
2.增强医疗风险的防范意识
（1）评估合作项目的医疗风险因素
合作项目存在较高的医疗风险主要源于医疗对象的特异性、新技术和新设备的研发、疾病的复杂性等因素，有效识别医疗风险，对合作项目的医疗风险因素进行有效评估是非常必要和重要的。对于高风险的医疗活动，合作双方必须设定严格的管理程序和诊疗规范，有效避免医疗纠纷带来的负面影响。
（2）制定规范医疗风险的防范措施
对于公立医院来说，良好的医疗质量对内可以产生凝聚力，对外可产生吸引力，不仅能够有效避免医疗纠纷，还可以有效提升医院的经济效益和社会效益。防范医疗风险可以从两方面入手：一是建立完善的规章制度，从不同层面进行有效预防。制定和严守医疗操作流程；对可预测的医疗风险果断采取处理措施，选择合适的规避方案；有效提高医务人员的业务水平；对于不确定因素引起的不可控医疗风险，如新的医疗技术或者器械引起的医疗风险，管理人员要有风险预先识别意识，同时做好风险后续处理工作。二是建立项目医疗风险基金。建立医疗风险基金可以转移责任事故外的医疗风险，营造宽松的医疗环境。
（四）加强对合作项目的可行性分析论证
一是要反复论证合作方所在的医疗政策环境，包括当地政府政策支持度，所在地的区域卫生规划、土地的使用方式、医保政策以及税收政策等；二是充分调研合作项目所在地的医疗市场环境，如自然环境、群众的就医习惯、当地的高发病和多发病、发展规划、效率指标等；三是论证合作项目预期的风险和收益。四是要选择合适的合作模式，建立科学的治理机构，以增强合作双方的核心竞争力，体现客户价值。
四、结语
综上所述，新医改背景下，公立医院对外合作发展是一项长期、系统性工作，且具有较强的政策性，因此，公立医院必须在随时关注国家政策前提下，进一步发展对外合作新战略，提高实践操作层面效益。
参考文献：
[1]张伟.公立医院运行机制改革[D].吉林大学.2016
精准医疗策略范文篇2
关键词抑郁障碍抗抑郁治疗基于评估的治疗电子化精神卫生
中图分类号：R749.7+2文献标识码：A文章编号：1006-1533（2014）20-0004-04
抑郁障碍是具有高发病率、高复发率、高致残率和高自杀率的常见精神障碍，也是严重的公共卫生问题。在临床治疗中，近50%的患者难以获得满意疗效，超过30%的患者对多种抗抑郁治疗无效，形成“难治性抑郁障碍”[1]，久治不愈可能导致患者社会功能严重下降，致残风险增高。
尽管有关抑郁障碍的病因病理学机制研究不断取得进展，然而并无更具针对性的“有效”治疗方法，亦无法提高治疗质量。目前，由于药理学研究尚无突破性进展，临床治疗只能采取惯用的尝试性、“撞大运”式的方案，因为治疗过程中的某些缺陷往往导致预后不良，如抗抑郁治疗剂量和（或）疗程不足、无效疗程无谓延长等，尤其当某种治疗无效需改变策略时，通常缺乏明确可靠的科学方法[2]。目前，临床实践中实施的抗抑郁治疗与各类治疗指南或循证医学要求差距较大，研究中常用的结局评价量表未能很好的落实到临床实践中[3]。此外，抑郁障碍患者多首诊于综合医院，导致首发抑郁障碍的诊断及识别率偏低，因此亟需提供简便、易行的抗抑郁治疗策略。
研究表明，与临床常用治疗方法相比，基于评估治疗（measurement-basedcare，MBC）的策略注重于治疗过程中重要环节质量控制的评估，如疾病严重程度、依从性、不良反应和耐受性等，医师可在评估基础上对治疗策略进行适时的恰当调整，如药物剂量滴定、疗程转换等，可更好的改善抑郁障碍治疗结局[4]。本文将对MBC的基本概念、发展现状、策略制定原则等进行综述，并展望结合信息化技术手段贯彻MBC策略的可行性。
MBC概念及发展
MBC指使用恰当的评估工具，通过对病情的积极、定期连续评估，协助医师根据阶段性评估结果及时调整治疗策略，促进治疗原则的充分贯彻，形成规范化治疗，获取疗效最大化[4]。这一理念已在临床慢性病如高血压、糖尿病等的治疗和管理过程中得到很好的贯彻和实施。
在抗抑郁治疗策略选择缺乏一致性和规范化的大背景下，为了尽可能提高抑郁患者临床治愈率和改善预后，研究者们开始探索抗抑郁治疗的MBC策略。自20世纪90年代起，Crismon等[5]较早对抗抑郁治疗程式的制定原则进行了探索，明确了如何选择治疗药物、治疗方案以及如何更好地贯彻治疗流程，为更精确的治疗策略制定奠定了基础。强调治疗程式的制定能为医师提供具体的治疗考量依据，帮助解决治疗中的问题，由医师根据治疗程式的适用性评估结果，结合临床判断作出具体的临床决策。Adli等[6]研究应用程式化治疗策略（algorithmguidedtreatment，AGT）治疗抑郁障碍患者疗效时发现，与临床常用治疗策略相比，AGT能明显提高治疗有效率，但如何更好地提高疗效则取决于更精细的量化评估和更精确的治疗策略，第1次强调MBC在程式化治疗策略中的作用。美国抑郁障碍序贯治疗研究（sequencedtreatmentalternativestorelievedepression，STAR*D）对抑郁障碍的优化治疗进行了更深入的探索[7]。STAR*D设置4个阶段的分级治疗方案，各阶段设置适时、恰当的分流（如剂量滴定、方案转换等）标准，前一阶段经治未获临床痊愈的患者依次进入下一阶段方案以求获取最佳治疗效果，各阶段的治疗实施均贯彻MBC原则，通过连续、定期评估并根据评估结果作出适时和恰当反馈，对治疗过程进行精细调整，以保证任一阶段均达到充分治疗（即足剂量、足疗程）[8]。STAR*D最终结果显示，4个阶段治疗累积临床治愈率为67%。
MBC策略的制定原则
在MBC治疗策略的制定过程中主要考虑6方面要素：①选择治疗方案：要求采用至少达到C级（包括病例对照研究结果报告和基于实践的广泛临床共识的证据）及以上循证依据的治疗措施/药物。②制定治疗目标：一般包括疗效指标（如有效、临床治愈）、功能恢复程度等，要求有明确的量化评价标准，如17项Hamilton抑郁量表（HAMD-17）评分≤7分、蒙哥马利抑郁量表（Montgomery-Asbergdepressionscale，MADRS）评分≤10分为临床治愈[9]，较基线减分率≥50%为有效[10]。③选择恰当药物：在选择治疗药物时需在循证基础上结合临床判断，将药物依从性作为重要参考指标之一。④治疗前全面评估：在对患者进行系统治疗前需对患者疾病严重程度、躯体疾病状况、既往/当前用药疗效以及耐受性等进行全面评估[5]。⑤治疗过程中定期、连续评估：MBC原则强调在治疗过程中关键决策点的设置，如进入治疗后第2、4、6、8、12周对疾病状况进行全面评估，包括抑郁严重程度、药物剂量、耐受性、不良反应、安全性、依从性等，依据既定的疗效指标确定药物剂量的增减。⑥恰当及时的过程调整：以评估为基础，形成有效的反馈机制，帮助及时调整治疗方案。
患者第1阶段治疗步骤的分割主要取决于是否到达治疗目标和关键决策点时间间隔的确定，间隔设定过长，无论是对于已达或未达到预期疗效的患者，治疗情况得不到及时反馈，都会使患者在1种治疗方案下暴露时间过长，而造成疗程的无谓延长，而导致预后不良。若时间间隔设定过短，治疗方案交替过于频繁则会由于治疗尚未充分显效而被误判为治疗无效。故决策时间的确定需根据病情的进展速度、治疗方案起效时间以及不同种族人群药物反应性差异等制定[6]。例如，设定在1～2周，根据耐受性情况将药物剂量滴定至最低有效剂量，并于2周末对药物疗效进行评估，结果有效则维持原剂量观察；如无效（2周末HAMD-17总分较基线减分率7分），且经评估患者耐受性良好，可增量至下一有效剂量范围至4周末，再次根据疗效指标评估决策是否对方案进行相应调整，在达到充分疗程的时间节点上，如仍无效或未达临床治愈，应考虑转换治疗方案。
MBC评估工具
针对MBC评估的不同要素（病情严重程度、耐受性、不良反应、安全性、有效治疗剂量、依从性、经济学等）选择不同的评估工具。在评估工具的选择上，一方面，在MBC治疗过程中需要定期、连续多次对患者各方面状况进行评估；另一方面又要考虑不能给临床工作者增加过多的负担，需要简单易行、契合临床实际应用。
目前，临床较为普遍应用的针对病情评估的MBC工具包括HAMD-17（对抑郁障碍患者基线和治疗过程中的症状严重程度进行量化评估）、16项抑郁症状快速检查他评/自评量表（QIDS-SR）、患者健康问卷抑郁量表（9-itempatienthealthquestionnaire，PHQ-9）等都具有良好信效度[11-14]。针对药物安全性评估包括不良反应发生率、严重程度以及患者耐受性等[15]。采用不良反应频率、强度及负担量表（frequency，intensity，andburdenofsideeffects-rating，FIBSE）用于对不良反应发生频率、强度及负担进行有效评估；简明药物治疗问卷（briefmedicationquestionnaire，BMQ）可对依从性进行有效评估，其优点在于可以帮助医师及时了解导致患者依从性不良的原因，及时处理进而改善依从性[13]；患者依从性量表（patientsadherencequestionnaire，PAQ）也是简单易行的依从性评估量表[16]。针对治疗安全性的评估主要侧重于自杀风险的检查，如简明健康风险跟踪表（concisehealthrisktrackingscale，CHRT）可用于评估患者自杀意念及行为；简明相关症状评估量表（conciseassociatedsymptomstracking，CAST）用于评估自杀相关症状的评估[13，16]。
MBC与现代化信息技术结合
Trivedi[7]针对难治性抑郁障碍采用量化治疗策略治疗，证明MBC在任何1种支持性治疗决策中都有至关重要的作用，不仅可以让临床医师对患者进行精细的个体化治疗，更可以帮助患者获得最佳治疗结局。MBC提供的量化评估标准有助于帮助非精神专科医师快速识别潜在的抑郁患者，并指导其使用会诊资源[17]。MBC在精神疾病治疗中的应用已渐成主流趋势，具有良好的临床应用前景。
与此同时，在MBC实施过程中更需要患者积极参与评估，但患者的病耻感、就诊时间、地域限制、交通条件、病患个体偏好等诸多因素都极大阻碍了服务需求者们去寻求“面对面”的精神卫生服务。流行病学调查结果显示，精神疾病的专科就诊率仅为3.4%，综合医院门诊也面临抑郁障碍患病率高、识别率低的问题[18-19]。为此，临床工作者和研究者们正在探索利用现代化信息和通讯技术手段改善精神卫生服务的可及性，由此发展出电子化精神卫生（e-mentalhealth）的概念和创新服务模式[20]。
目前，美国精神病协会（APA）DSM-5网站已经提供多种在线评估工具。Shelton等[21]已经开始尝试建立计算机化决策支持系统（computerizeddecisionsupportsystems，CDSS），将计算机技术应用到MBC实施过程中，以期使评估更简单易行，从而提高医疗评估的依从性。借助互联网和移动通讯技术实施患者自评具有即时性和便利性特点，或可作为传统MBC现场评估的有益补充，如患者在就诊机构外适时完成评估，将评估结果通过通讯技术上传至就诊服务系统，然后由医疗服务提供方调整治疗过程。这也与近年提倡的“移动医疗”理念（即通过使用移动通讯技术，例如掌上电脑、移动电话和卫星通讯来提供医疗服务和信息，具体到移动互联网领域，则以基于安卓和IOS等移动终端系统的医疗健康类应用软件）和发展趋势相契合。
以MBC治疗策略为基础研发设计抑郁障碍相关移动医疗应用软件、移动医疗设备，开展基于信息化平台的新型医疗服务模式或将是未来抑郁障碍治疗管理的重要发展方向之一。
参考文献
RushAJ，TrivediMH，WisniewskiSR，etal.Bupropion-SR，sertraline，orvenlafaxine-XRafterfailureofSSRIsfordepression[J].NEnglJMed，2006，354（12）：1231-1242.
LeuchterAF，CookIA，HamiltonSP，etal.Biomarkerstopredictantidepressantresponse[J].CurrPsychiatryRep，2010，12（6）：553-562.
KesslerRC，BerglundP，DemlerO，etal.Theepidemiologyofmajordepressivedisorder：resultsfromtheNationalComorbiditySurveyReplication（NCS-R）[J].JAMA，2003，289（23）：3095-3105.
HardingKJ，RushAJ，ArbuckleM，etal.Measurement-basedcareinpsychiatricpractice：apolicyframeworkforimplementation[J].JClinPsychiatry，2011，72（8）：1136-1143.
CrismonML，TrivediM，PigottTA，etal.TheTexasmedicationalgorithmproject：reportofthetexasconsensusconferencepanelonmedicationtreatmentofmajordepressivedisorder[J].JClinPsychiatry，1999，60（3）：142-156.
AdliM，BauerM，RushAJ.Algorithmsandcollaborative-caresystemsfordepression：aretheyeffectiveandwhy？Asystematicreview[J].BiolPsychiatry，2006，59（11）：1029-1038.
TrivediMH.Evaluatingandmonitoringtreatmentresponseindepressionusingmeasurement-basedassessmentandratingscales[J].JClinPsychiatry，2013，74（7）：e14.
TrivediMH.Treatingdepressiontofullremission[J].JClinPsychiatry，2009，70（1）：e01.
TrivediMH.Thelinkbetweendepressionandphysicalsymptoms[J].PrimCareCompanionJClinPsychiatry，2004，6（Suppl1）：12-16.
TrivediMH，RushAJ，WisniewskiSR，etal.Evaluationofoutcomeswithcitalopramfordepressionusingmeasurement-basedcareinSTAR*D：implicationsforclinicalpractice[J].AmJPsychiatry，2006，163（1）：28-40.
TrivediMH，RushAJ，IbrahimHM，etal.TheInventoryofdepressivesymptomatology，clinicianrating（ids-c）andself-report（ids-sr），andthequickinventoryofdepressivesymptomatology，clinicianrating（QIDS-C）andself-report（QIDS-SR）inpublicsectorpatientswithmooddisorders：apsychometricevaluation[J].PsycholMed，2004，34（1）：73-82.
RushAJ，TrivediMH，IbrahimHM，etal.The16-itemquickinventoryofdepressivesymptomatology（QIDS），clinicianrating（QIDS-C），andself-report（QIDS-SR）：apsychometricevaluationinpatientswithchronicmajordepression[J].BiolPsychiatry，2003，54（5）：573-583.
TrivediMH.Toolsandstrategiesforongoingassessmentofdepression：ameasurement-basedapproachtoremission[J].JClinPsychiatry，2009，70（Suppl6）：26-31.
曾庆枝，刘寒，缪菊明，等.患者健康问卷抑郁量表在中医内科门诊患者中的信度和效度研究[C].中华医学会第十次全国精神医学学术会议，南京，2012.
RushAJ，FavaM，WisniewskiSR，etal.Sequencedtreatmentalternativestorelievedepression（STAR*D）：rationaleanddesign[J].ControlClinTrials，2004，25（1）：119-142.
MorrisDW，TrivediMH.Measurement-basedcareforunipolardepression[J].CurrPsychiatryRep，2011，13（6）：446-458.
MorrisDW，BudhwarN，HusainM，etal.Depressiontreatmentinpatientswithgeneralmedicalconditions：resultsfromtheCO-MEDtrial[J].AnnFamMed，2012，10（1）：23-33.
何燕玲，张岚，刘哲宁，等.综合医院就诊者中焦虑障碍的检出率[J].中国心理卫生杂志，2012，26（3）：165-170.
黄雨兰，李晓佳，褚成静，等.成都市综合医院门诊抑郁和焦虑障碍调查[J].临床精神医学杂志，2011，21（4）：260-262.
RiperH，AnderssonG，ChristensenH，etal.Themeissueone-mentalhealth：agrowingfieldininternetresearch[J].JMedInternetRes，2010，12（5）：e74.
精准医疗策略范文篇3
关键词：大数据；数据挖掘；医疗管理
引言
改革开放以来随着人们生活质量的不断提高，医疗领域获得了空前的发展。医疗运作管理作为一个新兴领域出现在人们的视野中。同时，人们对于海量数据的挖掘与应用已经渗透到每个行业和领域。数据分析与挖掘技术日新月异，人们也逐渐发现它可以解决医疗运作管理中长期存在的种种问题。在大数据技术的帮助下，我们有希望解决许多医院管理、公共卫生等领域的技术难题。
1、大数据技术对医疗行业的影响
1.1大数据技术对医疗体制的影响
现今，医疗大数据市场规模膨胀迅速。2018年全球大数据及服务市场规模超过450亿美元。中国移动医疗市场规模从2012年的13.9亿元增长至2017年的230亿，年复合增长率达到78.48%，2023年预计将超过500亿元。大数据在医疗运作管理中的广泛应用会对医院的收费形式和看病的支付模式产生深远的影响。通过汇总数据并进行分析，院方(或付费机构)可以更加精准地了解诊疗效果，避免医疗差错、过度医疗等风险[1]。同时大数据技术可以将疾病预防方式由被动转向主动，快速分类分析电子病历，较为精准地预测传染病疫情、降低传染病大规模爆发的风险。针对不同的疾病、患者等采集得到的数据，利用大数据重建形成虚拟患者或者诊疗方案，打破了原先闭塞的学习方式，各医院可以互补性地学习罕见病、常见病的病例和手术。大数据在医疗运作管理中的应用可以使得医疗数据更加精准，提高医疗过程数据的透明度，促进医疗服务质量的提高。
1.2大数据技术对医院管理的影响
随着大数据时代的到来，医院信息化的浪潮也随之兴起。适应数据技术的革新，转变传统数据统计工作的思维模式，是当今医院管理工作的重中之重。数据技术的革新，为提高医疗质量提供了保障。大数据技术为医生提供准确科学的信息，辅助医生诊疗，降低误诊率，提高医疗质量。信息化进程的推进使医院管理更加规范化、标准化，实现“精细化管理”。医疗精细化管理可以为医院提升医疗护理工作的效率和水平、节约经营成本。对数据的分析与挖掘还可以辅助医院管理决策，并解决以往医院管理中决策过于主观的问题。数据挖掘技术可以客观、科学地分析医院管理活动的各项指标与数值，准确地为管理者提供决策建议。其次，通过建立医疗科研数据中心大幅提升了医院的科研能力，提高医疗数据的收集与处理速度，直接提高了科研人员的工作效率、降低科研难度，还解决了医疗旧时代各医院间信息封闭的问题，实现科研信息共享，促进医学科研的繁荣[2]。
2、医疗大数据所面临的挑战与机遇
大数据是人类数据技术的一次重大革新，医疗大数据的分析价值也越来越得到重视。然而大数据的4V特征，即规模性(Volume)、多样性(Varity)、高速性(Velocity)和价值性(Value)导致难以运用传统的数据分析方法进行分析。80%的医疗数据都是非结构化数据，难以有效地储存和分析，而医疗数据往往又包含了许多错误信息，更为数据的处理增加了难度。另外，医疗大数据还具有地区间信息化建设不平衡、投资门槛高、数据的安全性等问题。上述问题在未来可以通过分布式系统来解决，利用云计算和Hadoop、MongoDB等分布式数据库构成的数据网络为精准医疗、公共卫生、疾病预防、医疗管理等工作提供决策支持，可以解决许多互联网医疗的障碍[3]。医院有必要针对临床智能辅助决策、疾病风险、管理者对经济性数据的需求等大数据相关的应用需求，在对医院日常业务运作的分析、临床模型设计与实现的基础上搭建医疗大数据平台[4]。大数据驱动的智能医疗将极大提高医疗品质与健康决策的效率与准确率，是接下来重要的研究方向。
3、医疗大数据分析方法及研究
随着信息技术的发展，医学领域研究、电子病历等各种信息被保留了下来，形成了海量的医疗大数据。这些数据往往体量巨大且来源多渠道、类型多样、数据的价值和潜在信息不确定，难以用传统的数据分析方法进行处理，需要通过各种算法和模型支持医疗大数据的分析[5]。Apriori算法是一种挖掘布尔关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。该算法已经广泛应用于商业、管理、移动通讯等领域，在医疗管理领域也有一定的理论成果。传统的Apriori算法由于在实现的过程中需要多次扫描数据库，具有执行时间长、没有针对性、效率低下的问题。通过构建基于NoSQL和MapReduce的数据存储与挖掘系统MSPM，并改进了传统Apriori算法，将复杂的医疗文档数据转化为Apriori算法适用的事务数据集，通过键值对存储、一次性全局扫描和兴趣集约束计数等优化策略，大幅降低了算法执行时间，提高了运行效率[6]。logistic回归分析是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。在医院的日常管理中，可以结合logistic回归与决策树分析，根据不同的指标建立的病例组合，探讨每种病例组合住院费用之间的差异[7]。线性混合效应模型是一种方差分量模型。传统的线性混合效用模型无法准确分析非线性数据。王明高[8]等通过研究医疗数据之间的非线性关系，建立了一个优于传统线性混合效用模型的贝叶斯多项式混合效用模型，用以核算医疗与保险项目的费用。聚类是将物理或者抽象对象分类到多个类的一个过程。魏志杰[9]等通过聚类技术合理抽象医疗费用数据，然后进行合规性检查达到准确医疗过程中的费用异常。模糊综合评价是一种基于模糊数学的综合评价方法，根据隶属度理论对受到多种抽象因素影响或约束的对象，将其定性评价转化为定量评价。通过构造模糊集来处理模糊因素，在很大程度上减轻了模糊指标选择的难度，加强了公立医院绩效考核评价结果的准确性与客观性。除了选择传统的企业绩效考核指标外，公立医院必须考虑到社会公益、患者满意度等因素，需要从公益性等角度提出新的绩效考核维度，必须确保公立医院的绩效考核制度有别于盈利性企业[10]。
4、基于大数据的医院管理平台
如今许多大型医院已经完成了对医院信息化管理平台、信息交互平台以及云存储等大数据应用的基础建设。如何利用智能化技术挖掘数据中心潜在的价值是大数据在医疗领域的应用研究重点。医疗体制的改革和医疗服务的市场化也随之带来了更加剧烈的市场竞争，医院需要在考虑社会公益的前提下尽可能地提升运营效率，保证运营收益，医院信息化业务平台的重要性不言而喻。
4.1移动医疗
在“互联网+”时代，有别于低效率的传统门诊业务，作为智慧医院发展的新型业务，移动医疗具有高效性、实时性等优点。包括：在线预约挂号、APP叫好提醒、医生移动查房、远程会诊、大数据智能辅助决策、护士移动护理等，甚至未来在5G技术的帮助下，极为精密复杂的远程手术也可以实现。移动医疗深刻改变了医疗服务模式，优化了医疗资源配置，大幅提升了医疗服务质量和效率。
4.2药械监管系统
药械管理是医院日常管理中的重要组成部分，直接关乎患者与医护人员的生命安全。由于我国药械监管的安全意识淡薄和有关部门的监管还并未到位，传统的药械监管系统普遍只是以企业利益最大化为目标，停留在物流与财务层面，忽视了药械安全质量的重要性[11]。新型药械监管系统可以采用分布数据库、实时通讯、动态监控等技术，结合人工智能构建基于大数据分析的药械质控综合监管信息系统。对药械产品的生产过程与市场流动过程进行全过程监督，实时对可疑过程与人员进行监控并向相关人员报警，将适合的信息面向大众公布，从根本上消除药械在生产过程中的质量隐患。
4.3医疗设备管理
随着医疗水平的发展，医院越来越注重于采购现代化医疗设备，先进的大型医疗设备也能一定程度上代表医院的诊疗水平。但是传统的医疗设备无法实现实时监测使用期间的数据与损耗，预测其故障率，对故障即时警报等功能。具有设备维护成本高、维护周期不精准、故障机器闲置时间长等缺陷。未来可以通过医疗大数据、区块链、人工智能得到各医疗设备的年开机率、故障率等，实现医疗设备维护维保预警的智能化。
4.4绩效考核体系
绩效考核作为医院绩效管理的重要组成部分，是提升医院运营效率、保证医疗服务质量、确保医院日常管理与医院整体战略发展目标一致的关键环节。为了在保证医疗服务质量和医院公益性的前提下，尽可能地节约患者的费用和医院资源的消耗，调动医务人员积极性，有必要建立公平、高效的绩效考核体系。可以将医疗大数据应用于医院绩效管理，根据医院的社会效益、医疗护理质量、经营效率等方面的指标构建绩效评价体系，力图实现医院精细化管理、并使医院绩效管理服务于医院整体战略规划[12]。
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