文 / 詹长霖 想必很多人都听说过大陆医院人满为患的现象。这些病人中也许80%该在社区看或者在二级医院看的病，全都跑到大医院去看。而广大的社区，它的医疗机构数占80%，但是只拿到20%的病人，所以出现了资源的浪费。也许在台湾，我们的医疗体系较早做到了分流和网上预约，但是还有很多资讯是没有完整的整合在一起。 大数据和云计算对医院资讯化建设有很大的影响。移动医疗和远端医疗和当下的资讯技术有着密切的联繫，然而大数据在医疗行业来讲是一件非常困难的事情。 1.缺乏gaoxiao整合数据孤岛的平台

对于普通的企业来说，只要一个ERP，一个物流管理、再加上一个用户端就可以搞定，所有的人财物都可以展示。但对于医院来说，ERP只是其中的一小部分，还有很多如每个医生、每个患者、乃至每个护士的临床资讯系统，如医联体、需跟医院的资讯系统进行对接，医疗机构和医疗机构之间，医疗机构保险公司、医疗机构和政府之间这些都需要对接。就目前来看，实名制就诊的问题也还未到得到解决，比如患者使用不同的医保卡号以及患者到不同医院就诊等。一家医院即使对一个患者的数据健全了，但是他一辈子不可能只在一家医院就诊，如果仅拥有一家医院的数据就是一个孤岛，即使数据健全也是一样的，所以医院间的数据共用性也成了问题。 2. 数据要求品质稿 和其他行业相比，医疗行业的数据结果必须要谨慎。在电商或其他行业利用大数据做的就是，如猜你在深圳，而不是说你就是在深圳。但在医疗行业就不能说，猜你得了病，和我猜你有什么问题，这样的结果在临床也不能用。对于医疗的大数据来讲，数据的準确性关乎人命，某种程度上来讲对数据的要求品质还是跟其他行业不同。 据悉大陆北京大学人民医院五年来针对这些问题做着三件事： 其一，通过资讯平台，把医院内部的一些孤岛数据整合起来。 其二，把各种各样的系统集中到一个平台中去，如 CDR集成平台。 其三，做医联体，目前在已经铺了376个点，因受当地医院很多的资源和技术水準的限制，有价值的资讯共用非常少。但是其目的是与疾病、院外与院内做到互联互通数据整合。 技术每一次的变化一定会推动业务流程的变化或者是有新的业务模式出现。数据本身是没有价值的，对数据进行数据採撷之后作用于业务，这是价值。在未来一定会出现分散式医疗系统的出现，来助力实现各个医疗机构之间、各个医疗服务之间的协同，把患者分散在各个对应的地方。 资料来源：大数据文摘 建议课程：Big Data大数据信息驱动工业革命、解码工业大数据分析与应用 图文提供 / 詹长霖

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