CHIMA《医疗机构医疗大数据平台建设指南》阅读笔记
第一章 引言
介绍医疗大数据发展的政策背景、 现状和问题，以及医疗大数据及平台的概念、意义和作用；
现状和问题
各大医院的信息资源基本还是躺在数据库中“沉睡”。由于数据收集、存储、整合、管理不规范，导致数据利用率不高，加之跨部门、跨机构之间数据共享机制缺失， 直接影响到大数据的有效利用。最终导致有数据的单位不愿共享，需要数据的单位得不到数据，形成牢不可破的“信息孤岛”。对于医疗机构来说，数据“沉睡”的成本颇高。很多临床诊疗和科研项目，在数据可以共享的情况下，完全能够大幅提高效率。
现状：
国内（政策、行业监管、医疗机构、个人健康），国外（美国、英国）
问题：
数据标准要统一 、数据技术要适宜 、数据安全要保障、数据治理要全面
医疗大数据平台：
- 概念：①数据交换汇集。多种数据采集接入技术(包括 ETL、爬虫等)，实现医疗机构内部数据、医疗相关科室数据、健康数据和互联网数据等多源异构数据的解析、汇集和 共享。②数据存储。基于列数据库、文件数据库、分布式数据库、集群等多种文件存储技术，支持结构化、半结构化、非结构化文件的分布式存储。③分布式计算。基于分布式计算框架，利用集群资源，实现计算任务的分布式并行执行，提高多源异构海量数据的计算效率。④数据可视化。基于统一时空框架，利用可交互的可视化界面方式，实现医疗卫生大数据综合展现。 —《医院信息化建设应用技术指引（试行）》
- 管理范围：①平台运维。②大数据平台加固。③大数据平台日志管理。④安全告警。⑤访问控制。⑥数据权限管理。
- 提供服务：：①数据挖掘和建模。提供基于大数据架构下海量数据读取、数据处理、数据计算服务，通过可视化的数据探索工具、数据挖掘模型、简易模型训练支持数据挖掘与分析服务。②数据应用服务。支持快速数据集成、在线数据检索、多人协同等工具，提供大数据的检索、归并等应用服务。 ③数据治理。通过规范流程和规则库，基于流程引擎构建统一的、可配置的数据转换、清洗、比对、关联、融合等加工处理过程，对异构异源海量离散的数据资源加工生产，生成易于分析利用的、可共享的数据。
建设意义
可以在一定程度上帮助 医疗机构提高生产力，改进护理水平，增强竞争力。基于医疗大数据平台，实现历 史医疗资源的再利用，并借助大数据的思维和方法进行研究，完成过去传统思维、 方法、技术无法完成的任务，解决过去无法解决的问题，使得数据加以利用，形成 从量变到质变的过程，同时通过多维度的分析研究，实现对医疗数据的高效检索、 后结构化、分析计算。
可让大数据处理更加便捷、快速、贴近用户，有效实现数据的 流通及使用价值的增值，为患者、医务人员、科研人员及管理人员提供服务和协助， 成为未来信息化工作的重要方向。
作用
- 医务人员：辅助诊疗、科研分析
- 患者：提高医疗质量、享受医疗服务，减少医患矛盾
- 管理人员：决策参考
标准规范
术语标准、内容标准、交换标准、技术标准、应用标准、安全标准等
大数据标准体系由五类标准构成：①语义标准，包括术语、标识等标准；②语法标准，用于规范数据、信息的描述格式；③传输标准，用于支持跨系统数据信息传输；④安全标准，用于规范数据信息的安全访问和传输；⑤服务标准，用于规范数据共享、处理、分析服务。
标准规范体系的升级和完善工作：医疗大数据相关利益方梳理、医疗大数据环节服务协议、医疗大数据标准体系升级完善
第二章 总体设计
明确医疗大数据平台的需求和建设目标，介绍医疗大数据平台的总体架构、技术路线和功能范围；
第三章 建设要点
详细介绍了医疗大数据平台建设的安全体系、硬件部 署、数据接入以及数据治理策略；
第四章 应用场景
从临床应用、科研应用、医院 管理、患者管理和药物临床试验等方面介绍了医疗大数据的建设及应用。
附录：
- 医疗大数据：医疗大数据应具备“医疗”和“大数据” 双重特性。本《建设指南》认为，医疗大数据主要是指医生对患者诊疗和治疗过程中产生的数据，包括患者的基本数据、电子病历、诊疗数据、医学影像报告数据、医学管理、经济数据、医疗设备和仪器数据等。即以患者为中心，构成医疗大数据的主要来源。医疗大数据不仅具有大数据的“4V”特点外，还包括时序性、隐私性、不完整性等医疗领域固有的主要特征。
- 《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》：在标准管理方面， 明确开展健康医疗大数据标准管理工作的原则，以及各级卫生行政部门的工作职责， 提倡多方参与标准管理工作，完善健康医疗大数据标准管理平台，并对标准管理流程、激励约束机制、应用效果评估、开发与应用等作出规定；在安全管理方面，明确健康医疗大数据安全管理的范畴，建立健全相关安全管理制度、操作规程和技术规范，提出了数据分级分类分域的存储要求，对网络安全等级保护、关键信息基础设施安全、数据安全保障措施等重点环节提出明确的要求；在服务管理方面，明确相关方职责以及实施健康医疗大数据管理服务的原则和遵循，实行“统一分级授权、 分类应用管理、权责一致”的管理制度，强化对健康医疗大数据的共享和交换。同时，在管理监督方面也强调了卫生健康行政部门日常监督管理职责，并提出大数据应用的安全监测、评估、追究制度。
- 大数据代表单位和公司：医疗大数据平台建设成果较为显著的代表单位，如：解放军总医院、北京大学第三医院、上海市第十医院、福建省立医院和北京大学肿瘤医院。医渡云（北京）技术有限公司、北大医疗信息技术有限公司、北京嘉和美康信息技术有限公司、 系联软件(北京)有限公司
