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【摘要】现如今我国的综合国力不断增强，对于医疗改革来说，也正在逐步和国际进行接轨。虽然对于智慧医疗系统来说，有了互联网+的推动，但是在信息处理和数据运算等方面还存在一些问题，这些问题的存在使得现如今精细化医疗管理中存在着许多难题。而我国的精细化医疗管理更加注重的是能够利用智慧医疗与互联网进行合作，从而能够对信息和数据进行快速的处理，为自己的医院搭建一个网络医疗交流的平台，使医疗的质量和效率得到大大的提高，让这一流程变得更加可控和流畅。如果能够做到这些，将能够直接帮助医院的领导决策和整个医疗的质量高低以及为患者就医的具体方式、方法提供一个安全有效的可靠保障。
【关键词】智慧医疗;云数据;精细化;挖掘
[中图分类号]R-05 [文献标识码]A [文章编号]2096-5249（2020）12-0-02
在网络信息技术发展的当今社会，涌现出了一大批如云计算、大数据处理等相关的技术，随着这些技术的快速发展，也在不断的被应用到医疗领域当中，对于医疗领域来说，信息系统以及智能化的医疗设备在其中的应用使得现如今的医疗领域来说更加趋向于数字化[1]。而且由于就医人员众多，对于医疗系统来说需要承担较大的压力，并且需要不断的处理零零散散的数据。如何能够更加快速高效的发掘其中有用的信息并找到质量较高的医疗数据，是现如今对精细化医疗管理的重要方面[2]。医疗数据的用处可谓是十分广泛，它既能够对医院的质控部门进行监管，为今后的科研提供十分可靠的数据，也能够为医保中心远程会诊等提供一个良好的处理平台和处理窗口。
1 什么是智慧医疗
智慧医疗相较于其他的医疗方式，最大的不同之处就体现在其智慧上，指的就是在进行数据处理的时候是采用了一系列的高端技术，例如物联网、云计算、大数据、AI和无线传感器。通过这些数据能够对患者的各项信息进行整理和统计，并实现信息的传输，使医生能够更加直观切实的了解到患者的具体情况，从而开展医疗活动。而且智慧医疗能够作为医院和患者之间的交通枢纽，患者可以通过智慧医疗进行简单的挂号以及病情分析，在得知病情后，再到医院等相关医疗机构进行治疗，使诊断治疗过程变得更加高效。而云数据指的是运用云处理这一项技术通过对信息进行收集，并且通过一系列的计算过程对其进行分析，在整合成人们需要的形式，进而实现转换的一种技术。而且随着人们生活水平的不断提高以及对物质文化需求的提升，对于数据处理来说[3]，需要其运算过程及处理过程能够更加快速便捷，并且覆盖的范围更大、更全面，能够直观的解决人们的需求。
2 医疗云数据的挖掘对精细化医疗管理的影响
2.1对医疗数据进行统计的需求变化 在我国综合国力不断增强的当今社会，国家对于医院的改革态度也十分明确，要让医院能够真正变成人民群众的医院，医院具体改革的措施颁布以后许多药品以及医疗器材器具的价格和医保的支付，医生多点执业等许多的方面也在不断的得到落实。我国为了完成这些相关部分的具体落实工作，出台了一系列的相关法律来辅助改革的坚决推行。对于我国的公立医院来说，其主要任务是要履行公益，并且要绝不动摇的坚持这一原则，但是在坚持这一原则的同时，也要保证医院能够正常运行达到其应有的经济效益。所以对于整个医院改革来说，要从多个方面进行入手，不仅要保障人民群众的利益，使医院的医药设施等质量都达到要求，同时还要使医院能够得到应有的收益，不断提高医院在整个社会当中的竞争力。通过对现如今医疗部门进行改革的举措上来说，医院制定的精细化管理指标主要包含对于药物的使用比例、一些辅助用药在具体药物当中的占比数、医院住院的人数、每个病人平均的住院时间、治疗过程当中一些抗菌药物的具体使用数量及使用率、在诊断治疗过程当中电子病例的使用情况等等。对于传统的医疗系统来说，这些数据的整合和分析只能到達医院或者是科室层面，但是并不能精确到每一个治疗的小组，更不能精确到治疗的病区及病房。
对于传统的医疗系统来说，其中存在有许多的弊端，最重要的一点就是在开发上存在着标准不一、数据整合不够及时全面，并出现有重复等现象。所以在进行数据交换及互通方面还处在一种“闭关锁国”的层面，不能够及时的和其他医院，病人以及国际进行接轨。但是医疗质量的高低将直接取决于医疗信息系统的处理，如果进行人工统计和计算的话，将要耗费大量的人力和财力，并且还会耗费大量的时间，所以使用信息化进行处理是较为明智的一个选择。所以为了达到这一目标，更好的实现智慧医疗就必须要对医疗信息系统的研发和改进上下功夫，不断的进行完善。
2.2从医疗信息系统入手不断，加强对数据的质量控制 随着信息技术的发展，以及医院的重视程度不断加强，医院正在不断购入许多更加快速高效的医疗设备和数据处理设备，随着这些设备的购入，使得医院的医疗信息系统对于数据的处理变得更加快捷。在进行数据处理和运算时，要对医院原本的数据进行详细的整理和分析，并且将这些数据输入到新的运算设备当中，运用云数据对电子病历药库，以及PACS等各大系统中的医疗数据进行采集，分析处理和储存。以便其他地区的医疗人员或科研人员在需要数据时能够更加方便快捷的对数据进行提取和处理。在对这些数据进行整合和存储之后，需要设置专门的网络在线查询功能，使患者能够在居家时便查阅到医院的一系列相关情况，也使医院的工作人员对于医院的药品及设备存储，做到心中有数。这些在线查询功能应该包含患者的诊断及治疗结果、用药的多少及所占的比例、辅助用药的用量以及在应用方面所具备的实际价值。例如：医生或者医师能够通过在线查询功能，看到患者的电子病历，并且针对医院提出的考核指标，来确定对于患者的治疗所采用的措施及用药是否超出指标的范围，如果超出范围在进行调整的方面，有了电子病历及数据存储，便可以更好地开展相应的治疗手段，为患者的康复提供更大的保障。再比如，医院的HIS系统能够对医师的级别进行分类，通过这种级别分类的方式能够对医师使用药物或设备的权限进行限制，对于不同级别的医师，他们的用药权限以及手术区别都有所差异，如果医师在进行治疗的过程当中，超出了对该级别医师所设置的处理权限时，系统则会自动提示，从而使医院的治疗过程更加严谨细致，谨防其中任何一个环节出现差错，更好地保障患者的安全。医院在医疗信息服务器以及存储模拟器上应该设置多个服务器终端并且对各终端的接口进行严密的把控，确保其中任何一个环节都不会出现差错，同时在进行数据交换的过程当中也要十分严谨，并且要更加的方便和快捷。其中最重要的就是能够保障在进行电子病历查阅或数据分析的同时，还能够保障整个医疗系统能够正常运转，不会对其他的工作像产生干扰，实现了更加安全可靠的信息化控制。 2.3对于医疗系统当中软件及硬件的优化 随着医院的不断投入以及信息化服务系统的不断完善，现如今各大患者及社会人员能够通过服务器对其中的信息进行浏览和查阅。这种方式和原有的数据处理不同，其中的数据处理能够更加全面，并且数据高度集中。因此在使用的过程当中，极有可能受到一定的安全性的挑战，其中具体的挑战包含：对于数据整合是否完整、能否更好的保障患者的隐私以及医院的机密，同时还要谨防系统受到病毒的侵害，更好地保障数据网络的安全。针对这些挑战医院必须要加强医疗云安全的控制，医院要增加更多方面的防御手段，从而确保系统能够正常的运行，保障患者及医院的隐私安全。针对网络安全来说，可以设置相应的监管部门对其中的云数据实时的进行监控，当出现访问异常或可能遭受到攻击时，要及时进行判断和处理，从而确保其中的数据能够不受到损害。针对安全服务的环境来说，就是要使登入这一服务系统的人员进行严格的实名认证，并且通过云数据处理，将这些用户的资料上传其中进行存储，并且进行数据访问权限的设置，防止出现一系列安全问题的产生，为每个用户提供更加安全的服务
环境。
3 云数据技术助力医院精细化管理
3.1实现路径 以云数据技术为基础的决策体系在运行过程中，首先需要ETL进行数据整合，并根据分析算法来完成数据处理，将其存放到数据库中。其次通过数据挖掘对数据处理结果进行剖析，构建出直观的数据曲线图，由此为解决分析过程中出现的问题奠定基础。
3.2应用实例 结合医院具体的管理规定，参照原有的信息服务系统，对内部数据资料进行有效整合，通过数据挖掘来建立起数据模型，设计出相应的数据采集模块。调用云技术体系中的ETL功能完成数据收集工作，并将采集的数据按照标准规则进一步处理，存放在数据库内[4]。通过数据挖掘建立的数据模型，能够从不同维度、不同层次实现数据分析，最后为管理人员提供可视化的数据图表辅助决策。
将医院全部的收入信息作为处理对象，比如说期望完成对医院各个科室、各位医生在指定日期中的收入项目、开单情况和病人资料的数据进行分析，就需要在建立的数据模型中涵盖项目内容、费用类别、病人信息、开单资料和具体的费用情况。构建的数据采集程序需要在第一次处理过程中对历史数据记录进行全面分析，之后在指定日期的凌晨时刻定时完成周内信息数据的收集，经由数据挖掘后构建起相应的数据模型，具体的数据需要整合为对应日期的科室信息和医生资料，从不同角度、不同层级来处理数据，并存放到数据库内，便于后续的调用分析。
数据管理人员能够按照要求修改数据的字段信息，并结合具体情况筛查相应的字段，逐级深入剖析数据，完成字段排序，重点展示位于序列前端和后端的数据信息，将处理结果转化为直观的数据图表让用户可以更好的使用。目前，数据处理功能均可以按照需求层级显示对应结果[5]。技术人员要根据目标需求完成对应的字段整合，通过挖掘后的模型导出数据图表，由此便可以解决传统数据处理技术中报表难以生成的问题。
该项技术通过一年的实际应用，综合分析具体表现来说。目标医院不管是在财务管理还是成本把控等方面都有了明显改善，同时药物配比、决策效率等方面也有了长足进步。将目标医院的全部收入作为研究对象，分析基于云数据平台的决策体系不难发现，ETL可以有效融合差异化系统中的优点，将财务管理系统整合成效率更高的数据服务中心，还能够结合数据挖掘技术从多个维度处理数据结果。财务技术人员根据具体需求整合不同维度的数据资料，便可以获得对应的数据明细报表，直观反应出数据分析结果，更好的辅助用户决策。
4 结束语
综上所述，通过本文的探究，我们主要了解了智慧医疗的具体含义，以及在智慧医疗下云数据的发掘对精细化医疗管理的具体影响，从数据统计需求的变化以及优化医疗的信息系统、不断对系统进行优化和完善，确保软件硬件的资源更加安全。通过这一系列的努力，打造出一个富有挖掘价值的医疗云信息平台，为医院管理者制定一系列的管理决策和患者进行医疗等环节提供了更加安全可靠的保障。
参考文献
[1] 车始虹， 孔灿红. 杭州智慧医疗建设的思路与成果分析——以杭州市红十字会医院为例[J]. 今日科技， 2018， 50（01）： 54-56.
[2] 程宇卿. “互联网+”模式下的智慧医疗体系[J]. 世界最新医学信息文摘， 2018， 18（56）： 199+204.
[3] 张建忠， 李永奎， 曹玲燕， 等. 国内外智慧医院建设研究[J]. 中国医院管理， 2018， 38（12）： 64-66.
[4] 崔文彬， 唐燕， 劉永斌， 等. 智慧医院建设理论与实践探索[J]. 中国医院， 2017， 21（8）： 1-4+8.
[5] 张磊. 以公立医院为主导的“互联网+医疗”实践研究——以潍坊市中医院为例[J]. 中医药管理杂志， 2019， 29（21）： 10-12.
【关键词】智慧医疗;云数据;精细化;挖掘
[中图分类号]R-05 [文献标识码]A [文章编号]2096-5249（2020）12-0-02
在网络信息技术发展的当今社会，涌现出了一大批如云计算、大数据处理等相关的技术，随着这些技术的快速发展，也在不断的被应用到医疗领域当中，对于医疗领域来说，信息系统以及智能化的医疗设备在其中的应用使得现如今的医疗领域来说更加趋向于数字化[1]。而且由于就医人员众多，对于医疗系统来说需要承担较大的压力，并且需要不断的处理零零散散的数据。如何能够更加快速高效的发掘其中有用的信息并找到质量较高的医疗数据，是现如今对精细化医疗管理的重要方面[2]。医疗数据的用处可谓是十分广泛，它既能够对医院的质控部门进行监管，为今后的科研提供十分可靠的数据，也能够为医保中心远程会诊等提供一个良好的处理平台和处理窗口。
1 什么是智慧医疗
智慧医疗相较于其他的医疗方式，最大的不同之处就体现在其智慧上，指的就是在进行数据处理的时候是采用了一系列的高端技术，例如物联网、云计算、大数据、AI和无线传感器。通过这些数据能够对患者的各项信息进行整理和统计，并实现信息的传输，使医生能够更加直观切实的了解到患者的具体情况，从而开展医疗活动。而且智慧医疗能够作为医院和患者之间的交通枢纽，患者可以通过智慧医疗进行简单的挂号以及病情分析，在得知病情后，再到医院等相关医疗机构进行治疗，使诊断治疗过程变得更加高效。而云数据指的是运用云处理这一项技术通过对信息进行收集，并且通过一系列的计算过程对其进行分析，在整合成人们需要的形式，进而实现转换的一种技术。而且随着人们生活水平的不断提高以及对物质文化需求的提升，对于数据处理来说[3]，需要其运算过程及处理过程能够更加快速便捷，并且覆盖的范围更大、更全面，能够直观的解决人们的需求。
2 医疗云数据的挖掘对精细化医疗管理的影响
2.1对医疗数据进行统计的需求变化 在我国综合国力不断增强的当今社会，国家对于医院的改革态度也十分明确，要让医院能够真正变成人民群众的医院，医院具体改革的措施颁布以后许多药品以及医疗器材器具的价格和医保的支付，医生多点执业等许多的方面也在不断的得到落实。我国为了完成这些相关部分的具体落实工作，出台了一系列的相关法律来辅助改革的坚决推行。对于我国的公立医院来说，其主要任务是要履行公益，并且要绝不动摇的坚持这一原则，但是在坚持这一原则的同时，也要保证医院能够正常运行达到其应有的经济效益。所以对于整个医院改革来说，要从多个方面进行入手，不仅要保障人民群众的利益，使医院的医药设施等质量都达到要求，同时还要使医院能够得到应有的收益，不断提高医院在整个社会当中的竞争力。通过对现如今医疗部门进行改革的举措上来说，医院制定的精细化管理指标主要包含对于药物的使用比例、一些辅助用药在具体药物当中的占比数、医院住院的人数、每个病人平均的住院时间、治疗过程当中一些抗菌药物的具体使用数量及使用率、在诊断治疗过程当中电子病例的使用情况等等。对于传统的医疗系统来说，这些数据的整合和分析只能到達医院或者是科室层面，但是并不能精确到每一个治疗的小组，更不能精确到治疗的病区及病房。
对于传统的医疗系统来说，其中存在有许多的弊端，最重要的一点就是在开发上存在着标准不一、数据整合不够及时全面，并出现有重复等现象。所以在进行数据交换及互通方面还处在一种“闭关锁国”的层面，不能够及时的和其他医院，病人以及国际进行接轨。但是医疗质量的高低将直接取决于医疗信息系统的处理，如果进行人工统计和计算的话，将要耗费大量的人力和财力，并且还会耗费大量的时间，所以使用信息化进行处理是较为明智的一个选择。所以为了达到这一目标，更好的实现智慧医疗就必须要对医疗信息系统的研发和改进上下功夫，不断的进行完善。
2.2从医疗信息系统入手不断，加强对数据的质量控制 随着信息技术的发展，以及医院的重视程度不断加强，医院正在不断购入许多更加快速高效的医疗设备和数据处理设备，随着这些设备的购入，使得医院的医疗信息系统对于数据的处理变得更加快捷。在进行数据处理和运算时，要对医院原本的数据进行详细的整理和分析，并且将这些数据输入到新的运算设备当中，运用云数据对电子病历药库，以及PACS等各大系统中的医疗数据进行采集，分析处理和储存。以便其他地区的医疗人员或科研人员在需要数据时能够更加方便快捷的对数据进行提取和处理。在对这些数据进行整合和存储之后，需要设置专门的网络在线查询功能，使患者能够在居家时便查阅到医院的一系列相关情况，也使医院的工作人员对于医院的药品及设备存储，做到心中有数。这些在线查询功能应该包含患者的诊断及治疗结果、用药的多少及所占的比例、辅助用药的用量以及在应用方面所具备的实际价值。例如：医生或者医师能够通过在线查询功能，看到患者的电子病历，并且针对医院提出的考核指标，来确定对于患者的治疗所采用的措施及用药是否超出指标的范围，如果超出范围在进行调整的方面，有了电子病历及数据存储，便可以更好地开展相应的治疗手段，为患者的康复提供更大的保障。再比如，医院的HIS系统能够对医师的级别进行分类，通过这种级别分类的方式能够对医师使用药物或设备的权限进行限制，对于不同级别的医师，他们的用药权限以及手术区别都有所差异，如果医师在进行治疗的过程当中，超出了对该级别医师所设置的处理权限时，系统则会自动提示，从而使医院的治疗过程更加严谨细致，谨防其中任何一个环节出现差错，更好地保障患者的安全。医院在医疗信息服务器以及存储模拟器上应该设置多个服务器终端并且对各终端的接口进行严密的把控，确保其中任何一个环节都不会出现差错，同时在进行数据交换的过程当中也要十分严谨，并且要更加的方便和快捷。其中最重要的就是能够保障在进行电子病历查阅或数据分析的同时，还能够保障整个医疗系统能够正常运转，不会对其他的工作像产生干扰，实现了更加安全可靠的信息化控制。 2.3对于医疗系统当中软件及硬件的优化 随着医院的不断投入以及信息化服务系统的不断完善，现如今各大患者及社会人员能够通过服务器对其中的信息进行浏览和查阅。这种方式和原有的数据处理不同，其中的数据处理能够更加全面，并且数据高度集中。因此在使用的过程当中，极有可能受到一定的安全性的挑战，其中具体的挑战包含：对于数据整合是否完整、能否更好的保障患者的隐私以及医院的机密，同时还要谨防系统受到病毒的侵害，更好地保障数据网络的安全。针对这些挑战医院必须要加强医疗云安全的控制，医院要增加更多方面的防御手段，从而确保系统能够正常的运行，保障患者及医院的隐私安全。针对网络安全来说，可以设置相应的监管部门对其中的云数据实时的进行监控，当出现访问异常或可能遭受到攻击时，要及时进行判断和处理，从而确保其中的数据能够不受到损害。针对安全服务的环境来说，就是要使登入这一服务系统的人员进行严格的实名认证，并且通过云数据处理，将这些用户的资料上传其中进行存储，并且进行数据访问权限的设置，防止出现一系列安全问题的产生，为每个用户提供更加安全的服务
环境。
3 云数据技术助力医院精细化管理
3.1实现路径 以云数据技术为基础的决策体系在运行过程中，首先需要ETL进行数据整合，并根据分析算法来完成数据处理，将其存放到数据库中。其次通过数据挖掘对数据处理结果进行剖析，构建出直观的数据曲线图，由此为解决分析过程中出现的问题奠定基础。
3.2应用实例 结合医院具体的管理规定，参照原有的信息服务系统，对内部数据资料进行有效整合，通过数据挖掘来建立起数据模型，设计出相应的数据采集模块。调用云技术体系中的ETL功能完成数据收集工作，并将采集的数据按照标准规则进一步处理，存放在数据库内[4]。通过数据挖掘建立的数据模型，能够从不同维度、不同层次实现数据分析，最后为管理人员提供可视化的数据图表辅助决策。
将医院全部的收入信息作为处理对象，比如说期望完成对医院各个科室、各位医生在指定日期中的收入项目、开单情况和病人资料的数据进行分析，就需要在建立的数据模型中涵盖项目内容、费用类别、病人信息、开单资料和具体的费用情况。构建的数据采集程序需要在第一次处理过程中对历史数据记录进行全面分析，之后在指定日期的凌晨时刻定时完成周内信息数据的收集，经由数据挖掘后构建起相应的数据模型，具体的数据需要整合为对应日期的科室信息和医生资料，从不同角度、不同层级来处理数据，并存放到数据库内，便于后续的调用分析。
数据管理人员能够按照要求修改数据的字段信息，并结合具体情况筛查相应的字段，逐级深入剖析数据，完成字段排序，重点展示位于序列前端和后端的数据信息，将处理结果转化为直观的数据图表让用户可以更好的使用。目前，数据处理功能均可以按照需求层级显示对应结果[5]。技术人员要根据目标需求完成对应的字段整合，通过挖掘后的模型导出数据图表，由此便可以解决传统数据处理技术中报表难以生成的问题。
该项技术通过一年的实际应用，综合分析具体表现来说。目标医院不管是在财务管理还是成本把控等方面都有了明显改善，同时药物配比、决策效率等方面也有了长足进步。将目标医院的全部收入作为研究对象，分析基于云数据平台的决策体系不难发现，ETL可以有效融合差异化系统中的优点，将财务管理系统整合成效率更高的数据服务中心，还能够结合数据挖掘技术从多个维度处理数据结果。财务技术人员根据具体需求整合不同维度的数据资料，便可以获得对应的数据明细报表，直观反应出数据分析结果，更好的辅助用户决策。
4 结束语
综上所述，通过本文的探究，我们主要了解了智慧医疗的具体含义，以及在智慧医疗下云数据的发掘对精细化医疗管理的具体影响，从数据统计需求的变化以及优化医疗的信息系统、不断对系统进行优化和完善，确保软件硬件的资源更加安全。通过这一系列的努力，打造出一个富有挖掘价值的医疗云信息平台，为医院管理者制定一系列的管理决策和患者进行医疗等环节提供了更加安全可靠的保障。
参考文献
[1] 车始虹， 孔灿红. 杭州智慧医疗建设的思路与成果分析——以杭州市红十字会医院为例[J]. 今日科技， 2018， 50（01）： 54-56.
[2] 程宇卿. “互联网+”模式下的智慧医疗体系[J]. 世界最新医学信息文摘， 2018， 18（56）： 199+204.
[3] 张建忠， 李永奎， 曹玲燕， 等. 国内外智慧医院建设研究[J]. 中国医院管理， 2018， 38（12）： 64-66.
[4] 崔文彬， 唐燕， 劉永斌， 等. 智慧医院建设理论与实践探索[J]. 中国医院， 2017， 21（8）： 1-4+8.
[5] 张磊. 以公立医院为主导的“互联网+医疗”实践研究——以潍坊市中医院为例[J]. 中医药管理杂志， 2019， 29（21）： 10-12.