文 / 詹長霖 想必很多人都聽說過大陸醫院人滿為患的現象。這些病人中也許80%該在社區看或者在二級醫院看的病，全都跑到大醫院去看。而廣大的社區，它的醫療機構數占80%，但是只拿到20%的病人，所以出現了資源的浪費。也許在臺灣，我們的醫療體系較早做到了分流和網上預約，但是還有很多資訊是沒有完整的整合在一起。 大數據和云計算對醫院資訊化建設有很大的影響。移動醫療和遠端醫療和當下的資訊技術有著密切的聯繫，然而大數據在醫療行業來講是一件非常困難的事情。 1.缺乏gaoxiao整合數據孤島的平臺

對于普通的企業來說，只要一個ERP，一個物流管理、再加上一個用戶端就可以搞定，所有的人財物都可以展示。但對于醫院來說，ERP只是其中的一小部分，還有很多如每個醫生、每個患者、乃至每個護士的臨床資訊系統，如醫聯體、需跟醫院的資訊系統進行對接，醫療機構和醫療機構之間，醫療機構保險公司、醫療機構和政府之間這些都需要對接。就目前來看，實名制就診的問題也還未到得到解決，比如患者使用不同的醫保卡號以及患者到不同醫院就診等。一家醫院即使對一個患者的數據健全了，但是他一輩子不可能只在一家醫院就診，如果僅擁有一家醫院的數據就是一個孤島，即使數據健全也是一樣的，所以醫院間的數據共用性也成了問題。 2. 數據要求品質稿 和其他行業相比，醫療行業的數據結果必須要謹慎。在電商或其他行業利用大數據做的就是，如猜你在深圳，而不是說你就是在深圳。但在醫療行業就不能說，猜你得了病，和我猜你有什么問題，這樣的結果在臨床也不能用。對于醫療的大數據來講，數據的準確性關乎人命，某種程度上來講對數據的要求品質還是跟其他行業不同。 據悉大陸北京大學人民醫院五年來針對這些問題做著三件事： 其一，通過資訊平臺，把醫院內部的一些孤島數據整合起來。 其二，把各種各樣的系統集中到一個平臺中去，如 CDR集成平臺。 其三，做醫聯體，目前在已經鋪了376個點，因受當地醫院很多的資源和技術水準的限制，有價值的資訊共用非常少。但是其目的是與疾病、院外與院內做到互聯互通數據整合。 技術每一次的變化一定會推動業務流程的變化或者是有新的業務模式出現。數據本身是沒有價值的，對數據進行數據採擷之后作用于業務，這是價值。在未來一定會出現分散式醫療系統的出現，來助力實現各個醫療機構之間、各個醫療服務之間的協同，把患者分散在各個對應的地方。 資料來源：大數據文摘 建議課程：Big Data大數據信息驅動工業革命、解碼工業大數據分析與應用 圖文提供 / 詹長霖

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