大数据分析对于中国医疗保险管理的价值(DOC 22页)

内容摘要
引言
随着大数据在各行各业的应用和扩展，医疗领域大数据及其分析技术也正日益赢得人们的关注。那么大数据在医疗领域指的是什么？又有什么样的特点？我们知道，广义上的大数据指的是所涉及的信息量规模巨大，无法通过目前主流软件工具在合理时间内撷取、管理、处理、并分析成能有效支持决策制定的数据资讯，通常具有 4 个 V 的特征 — 数据量大（Volume），速度快 (velocity), 多样性 (Variety), 价值高(value)。在医疗领域，大数据包括的数据和信息类型非常广泛，可以大致分为以下四种。
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）。

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